Ohne Zweifel: Künstliche Intelligenz (KI) polarisiert! Zwar nutzen viele Unternehmen und Organisationen heute bereits verschiedene KI-Technologien, um auf Basis von Daten neue Geschäftsfelder zu erschließen, Kunden zielgerichteter anzusprechen und Prozesse besser zu steuern. Dennoch kann KI für sich in Anspruch nehmen, im Zuge der Digitalisierung und den damit verbundenen Auswirkungen auf Arbeit und Gesellschaft zu den am intensivsten und kontroversesten Diskussionsthemen zu gehören.

Vor allem aufgrund der immer größer werdenden Datenmengen, die bei immer mehr digitalisierten Prozessen, digitalen Kunden-Touchpoints sowie digitalen Kommunikationskanälen entstehen, benötigen Unternehmen performancestarke Analyse-Tools, um diese Daten überhaupt sammeln und anschließend zielgerichtet auswerten zu können. Je größer die Datenmengen, umso mehr spielt das Erkennen von Mustern in den Daten eine zentrale Rolle.

Tatsache ist, dass die Zahl der Einsatzmöglichkeiten von KI nahezu unbegrenzt ist und sie bereits zunehmend den Alltag von Unternehmen erobert. Dabei gibt es nicht die eine KI, sondern eine Vielzahl unterschiedlicher Technologien und Ansätze.

Das Thema in seiner ganzen Breite betrachtet deshalb das Marktforschungs- und Beratungsunternehmen Lünendonk & Hossenfelder in seinem neuen Magazin „Künstliche Intelligenz“. Mitherausgeber sind die Beratungs- und IT-Dienstleister Cognizant, KPS, Arvato Systems, Cosmo Consult und Detecon. Die Autoren zeichnen zur besseren Verständnisbildung dabei ein klares und umfassendes Bild über den komplexen Bereich der Künstlichen Intelligenz. In 14 Artikeln und Interviews beschäftigen sie sich unter anderem mit der Bedeutung der Datenqualität als wichtige Grundlage für die Performance von KI-Systemen, organisatorischen Aspekten einer Data-Driven-Company, Strategien zur Monetarisierung von Daten und der Bedeutung von KI für kundenzentrische Strategien. Unterteilt sind die Beiträge in die Rubriken Status quo & Ziele, Organisation & Kultur, Daten & Technologie sowie Vorgehensmodelle & Methoden.

Steigende Zahl von KI-Anwendungen mit Machine Learning 

„Zwar sind die unternehmerischen Investitionen in KI hierzulande noch deutlich geringer als im internationalen Vergleich. Aber es tut sich etwas“, weiß Mario Zillmann, Partner bei Lünendonk & Hossenfelder. „Bei unseren Marktanalysen beobachten wir, dass sich nahezu alle großen Unternehmen und Konzerne nicht nur mit dem Thema auseinandersetzen, sondern in einzelnen Bereichen bereits entsprechende Anwendungen implementiert haben.“ Vor allem mit Machine Learning wird verstärkt gearbeitet – ist doch die intelligente Software dadurch in der Lage, in großen Datenmengen Muster zu erkennen und somit komplette Prozesse beziehungsweise Aufgaben, die kognitive Fähigkeiten erfordern, selbstständig durchzuführen. Das erfolgt jedoch in der Regel unter Aufsicht von Mitarbeitern.

Dennoch ist KI derzeit in den meisten Unternehmen ein Feld für Experimente. Das liegt zum einen am fehlenden einheitlichen Verständnis von KI und ihrem Benefit für das Unternehmen. Zum anderen ist die schlechte Datenqualität – beispielsweise bei den Stammdaten – weiterhin ein großer Behinderungsfaktor. Folglich werden KI-Methoden hauptsächlich bei Einzelprojekten in Randbereichen oder vereinzelten Wertschöpfungsschritten angewendet und eher nicht in der Breite.

„Die KI-Tools werden jedoch einerseits immer besser und stehen Fachanwendern über die Plattformen von Hyperscalern wie Amazon Web Services oder Google Cloud zu geringen Kosten zur Verfügung. Andererseits machen die Unternehmen große Fortschritte bei der Modernisierung ihrer IT-Landschaft sowie ihrer Datenbanken. Beides wird in den kommenden Jahren zu einem breiteren Einsatz von KI in Unternehmen und Organisationen führen“, analysiert Mario Zillmann.

Richtige Organisation von KI-Projekten ist Voraussetzung für den Erfolg

Aber nicht jedes Unternehmen ist in der Lage, die notwendigen Kompetenzen für KI-Projekte intern aufzubauen. Doch gilt die richtige Organisation von KI-Projekten als Grundvoraussetzung für einen erfolgreichen Einsatz. Dazu gehört, dass mehrere Abteilungen und Geschäftsbereiche zusammenarbeiten – eine Anforderung, die in vielen Unternehmen noch nicht gegeben ist. Bei der Entwicklung von KI-Services kommt es darüber hinaus auf Agilität, Flexibilität und DevOps an, um Minimal Viable Products (MVPs) und Prototypen schnell zu entwickeln und in der Praxis zu testen.

Darüber hinaus müssen die meisten Unternehmen auch erst einmal für sich festlegen, was sie mit KI-Services überhaupt erreichen möchten, und lernen, ob und wie sie Daten bei datenbasierten Geschäftsmodellen monetarisieren können. Dabei spielt die Frage, wie Daten genutzt werden können, die beispielsweise aus der Überwachung von Maschinen gewonnen werden, eine große Rolle. So können Industrieunternehmen die Daten anwenden, um ihre Maschinen zu verbessern und Ausfälle zu verringern. Sie können aber die Daten ebenso anderen Kunden, Unternehmen oder Partnern zur Verfügung stellen. Aus einem solchen Szenario heraus entsteht schon ein kleiner Datenmarkt und eine Sharing-Ökonomie. Hierbei gibt es beispielsweise Pay-as-you-use-Modelle zur einmaligen Nutzung von Daten oder datenzentrierte Ökosysteme, bei denen diejenigen, die Daten hineingeben, im Gegenzug Datenwerte wieder herausbekommen.

Über eine Entwicklung ist sich Mario Zillmann aber schon heute sicher: „KI wird in fast allen Branchen zu disruptiven Veränderungen führen und die digitale Transformation ermöglichen.“

Bezug des Lünendonk-Magazins

Das 80 Seiten umfassende Magazin „Künstliche Intelligenz“ enthält Beiträge von Lünendonk und Experten der Unternehmen Cognizant, KPS, Arvato Systems, Cosmo Consult und Detecon. Die Print-Ausgabe kann bei Lünendonk sowie den Projektpartnern angefordert, die Digitalversion unter www.luenendonk.de heruntergeladen werden.