Everyday AI: So bleiben Unternehmen auch in Zukunft wettbewerbsfähig

Strategisch und operativ zu Everyday AI

Der Prozess bis zur erfolgreichen Implementierung von Everyday AI ist an einige essenzielle Schritte gebunden und hängt sowohl vom aktuellen Reifegrad des jeweiligen Unternehmens, als auch von der Investitionsbereitschaft ab. Die grundlegenden Schritte und  Voraussetzungen bleiben jedoch dieselben: Eine solide strategische Planung, die Auswahl passender Tools sowie die Demokratisierung von Daten und Künstlicher Intelligenz stehen im Zentrum. Letztendlich ausschlaggebend werden jedoch auch zeitliche wie finanzielle Investitionen und die unternehmensinterne Sensibilisierung für die Bedeutung dieser Transformation und Künstlicher Intelligenz im Generellen sein. Hier entscheidet sich, ob und wie erfolgreich skaliert werden kann.

Daten-Demokratisierung als Fundament

Wer Künstliche Intelligenz in allen Unternehmensprozesse einsetzen und umfangreich einbinden möchte, muss sie aus dem Elfenbeinturm holen. Speziell darf die Arbeit an KI-Projekten nicht mehr bloß von einzelnen Teams aus Data Scientists ausgeführt werden. Vielmehr sollen – unabhängig von der Expertise und Abteilung – alle Mitarbeitenden in die grundlegenden Prozesse involviert werden. Ziel ist es, allen Abteilungen und Positionen ein besseres Verständnis für die Technologie zu ermöglichen, ohne dass sie dabei über tiefgreifende IT-Kenntnisse verfügen müssen.

Hierfür wird eine ganzheitliche KI-Kultur innerhalb des Unternehmens benötigt. Das gelingt, indem Ziele, Mehrwerte und Nutzung von Datenprojekten an die unterschiedlichen Abteilungen und Teams herangetragen und ein offener Diskurs angeregt wird. Nur wenn alle Mitarbeitenden mit den verfügbaren Daten arbeiten können und ein grundlegendes Verständnis für den daraus resultierenden Mehrwert haben, kann alltägliche KI realisiert werden. Um es Mitarbeitenden möglichst einfach zu machen, können auf die einzelnen Positionen zugeschnittene Fortbildungen zur Arbeit mit Daten hilfreich sein. Unterschiedliche Teams können dann verstehen, in welchem Umfang und aus welchem Grund KI in Projekten eingesetzt wird und welche Herausforderungen dabei aufkommen. Zu den Basics gehören bestenfalls das Wissen, woher die Daten kommen, wofür sie verwendet werden und wie die Verarbeitung und Verwertung der Daten aufgebaut ist.

Ohne die Demokratisierung von Daten ist jedoch auch eine Demokratisierung der KI-Projekte undenkbar. Daher sollten Unternehmen darauf achten, ihre Daten so zu organisieren und strukturieren, dass diese automatisch immer dann und so zur Verfügung stehen, wie und wann sie am meisten benötigt werden. Auf diese Weise wird die Nutzung von Daten und KI zum alltäglichen Verhalten für alle im Unternehmen. Mit diesen Voraussetzungen können alle Abteilungen unabhängig von ihren technischen Fähigkeiten jederzeit sicher auf Daten zugreifen, ohne Datenteams stark involvieren zu müssen.

Governance-konform skalieren

Die Skalierung und weitere Einbindung einer Vielzahl an Personen und Teams macht klar geregelte und governance-konforme Zugriffe auf Daten und KI-Projekte notwendig. Um gerade bei einer Vielzahl an Projekten den Überblick zu behalten und diese Konformität zu gewährleisten, können verschiedene Plattformen unterstützen. Idealerweise wird eine zentrale, workflow-orientierte Plattform gewählt, die Echtzeit-Zugriff möglich macht, alle Datenprojekte abbildet und bei Skalierung mitwachsen kann. Datensätze und Funktionen verschiedener Projekte können dann in Dashboards so abgebildet werden, dass jede Abteilung diese verstehen und deuten kann. Datenbezogene Kommunikationen findet direkt über die Plattform statt, sodass die nächsten Schritte eines Projekts immer für alle einsehbar und nachvollziehbar dokumentiert sind. Die zentrale Plattform löst außerdem bisher intransparente Umgebungen, wie zum Beispiel lokale Rechner, ab – somit sind alle Daten Data-Governance-konform aufbereitet und gespeichert.

Zukunftsfähig nur mit Everyday AI

Das Bewusstsein für die Bedeutung Künstlicher Intelligenz wächst deutschlandweit und branchenübergreifend. Gerade auch im internationalen Vergleich machen sich viele Wettbewerber bereits bereit für Everyday AI. Wer sich frühzeitig darum bemüht, diesen neuen Standard zu etablieren, wird auch in Zukunft gut gerüstet sein – egal, ob es um die Einsparung von Zeit- und Kosten, die Steigerung der Effizienz oder die Erschließung neuer Potenziale geht.