Schritt für Schritt zu Ihrer KI-Strategie: Ziele, Use Cases und typische Fehler

Das Statistische Bundesamt hat im Jahr 2023 ermittelt, dass nur etwa jedes achte deutsche Unternehmen von Künstlicher Intelligenz Gebrauch macht. Der häufigste Grund: fehlendes Wissen über die Möglichkeiten und Grenzen von KI und – damit einhergehend – eine fehlende KI-Strategie.

Dabei sind die Vorteile von Künstlicher Intelligenz inzwischen bekannt. Einige Probleme wie der Fachkräftemangel, Schwierigkeiten in der Lieferkette und eine ineffiziente Bürokratie könnten mit Hilfe von KI schon bald der Vergangenheit angehören – zumindest teilweise.

Diese Vorteile könnten Unternehmen dank KI genießen:

• Automatisierung und Skalierung von (sich wiederholenden) Aufgaben
• Kosteneffizienz
• Objektivität bei der Bewertung von Sachverhalten
• Effiziente Entscheidungsfindung
• Effiziente Datenanalyse
• Reduktion menschlicher Fehler
• und viele mehr …

Doch um diese Vorteile nutzen zu können, hilft es nicht, einfach blind anzufangen. Nikola Ulrich, Data & AI Lead bei der Nortal AG und Expertin für Künstliche Intelligenz, spricht aus Erfahrung: „Wer aktionistisch und unüberlegt an die Sache herangeht, wird auf lange Sicht nicht von Künstlicher Intelligenz profitieren. Deshalb braucht jede Organisation eine KI-Strategie.“

Doch was heißt das konkret? Die Antwort liegt auf der Hand: Klare Ziele, eine richtungsweisende Roadmap und die Identifikation entsprechender Use Cases sind wichtig, um genau die KI-Lösungen zu implementieren, die der Organisation auch wirklich helfen. Ohne KI-Strategie laufen Unternehmen Gefahr, ihre wertvollen Ressourcen zu verschwenden. Und das kann sich in dem branchenübergreifend sehr kompetitiven Wettbewerbsumfeld wohl kein Unternehmen leisten.

Einer der Gründe, warum es in vielen Organisationen (noch) keine KI-Strategie gibt: Niemand fühlt sich für sie verantwortlich. Schließlich ist das Thema Künstliche Intelligenz für die meisten Unternehmen noch neu und KI-bezogene Aufgaben sind noch nicht delegiert.

Laut Nikola Ulrich sollte das Thema KI-Strategie – ebenso wie andere strategische Aufgaben – in den Händen der oberen Management-Ebene liegen. Sie gibt strategische Leitlinien vor. „Die Initiative, die den Stein ins Rollen bringt, kann aber durchaus von einzelnen Teams der operativen Ebene kommen“, sagt die Expertin. Wichtig sei nur, dass alle KI-Initiativen zentral koordiniert werden, da sie eine gemeinsame Basis in Bereichen wie der Governance und des Kompetenzaufbaus in der Organisation brauchen.

Schritt 1: Bringen Sie alle Stakeholder auf einen Nenner

Wer sich auf eine Reise begibt, muss sicherstellen, dass auch alle an Bord sind. Laut Evgenij Nazarenus, Head of Data & AI bei der Nortal AG, kann es schon ausreichen, sich einen Tag lang mit allen Stakeholdern an einen Tisch zu setzen: „Es geht erstmal darum, allen Entscheider*innen die Grundlagen zu vermitteln und grundsätzliche Fragen wie ,Welche Fähigkeiten hat Künstliche Intelligenz überhaupt?‘ zu klären.“

Auf diese Weise holt man auch diejenigen Stakeholder ab, die sich bisher noch nicht tiefgehend mit KI beschäftigt haben. Und oft reicht ein eintägiger Workshop , um Skeptiker zu überzeugen, eine erste gemeinsame KI-Vision zu erarbeiten und alle Stakeholder mit auf die Reise zu nehmen.

So hilft Nortal bei diesem Schritt

Die Nortal-Expert*innen strukturieren und moderieren KI-Workshops, in denen Organisationen ihre KI-Strategie angehen. Am Ende des Tages sind alle Beteiligten auf einem Nenner und kennen die konkrete KI-Roadmap. Die passenden Use Cases werden darauf aufbauend identifiziert und in die Umsetzung gebracht.

Schritt 2: Werfen Sie einen Blick auf Ihre Daten

Ohne Daten keine KI – so kann man den Zusammenhang dieser beiden Begriffe gut auf den Punkt bringen. Nur wer eine starke Datengrundlage hat, kann wirklich von Künstlicher Intelligenz profitieren.

Deshalb geht es in diesem Schritt darum, sich die eigene Datenlage genau anzuschauen. Welche Systeme werden genutzt? Wie gut ist die Qualität der Daten? Wie hoch ist der Schutzbedarf dieser Daten? Und auf welche Daten soll die KI zugreifen können? Viele KI-Projekte scheitern an einem Datenproblem.

Deshalb muss jemand Verantwortung für die Daten übernehmen. „Das kann eigentlich jede*r sein, der oder die alle Daten verstehen und richtig einordnen kann. Wichtig ist, dass die Person auch entziffern kann“, erläutert Evgenij Nazarenus, „ohne die fachliche Einordnung der Daten sind diese nutzlos.”

So hilft Nortal bei diesem Schritt

Unsere Expert*innen haben langjährige Erfahrung in den Prozessen rund ums Sammeln, Strukturieren und Pflegen von Daten. Außerdem helfen sie Organisationen, mögliche Datenlücken und eine schlechte Datenqualität zu erkennen und diese Probleme zu beseitigen.

Schritt 3: Legen Sie konkrete Ziele Ihrer KI-Strategie fest

KI-Lösungen zu implementieren, ist die eine Sache. KI-Lösungen zu implementieren, die direkt auf die Unternehmensstrategie einzahlen, jedoch eine andere. Deshalb soll es in diesem Schritt um eine weitere entscheidende Frage gehen: Was sind die langfristigen Unternehmensziele und wie kann Künstliche Intelligenz helfen, diese Ziele zu erreichen?

Was die Technologien auf lange Sicht bewirken können, ist vielfältig. Die Frage ist nur, was das jeweilige Unternehmen erreichen möchte. Geht es um Automatisierungen und effiziente Prozesse, um Freiräume für die Entwicklung des Unternehmens und seiner Angebote zu schaffen? Soll Künstliche Intelligenz Teil eines neuen Geschäftsmodells oder Produktportfolios werden? Oder soll sie in der Kommunikation und im Kundenservice eingesetzt werden? Die Möglichkeiten sind vielfältig – und die Verantwortlichen sollten sich bewusst machen, welche dieser Möglichkeiten sie als Erstes angehen möchten.

Laut Nortal-Expertin Nikola Ulrich ist ein Punkt in diesem Zusammenhang besonders relevant: „Unternehmen müssen konkrete Metriken und KPIs (Key Performance Indicator) festlegen, um den späteren Erfolg der KI-Strategie und ihrer KI-Maßnahmen bewerten und bei Bedarf zielgerichtet justieren zu können.“

Schritt 4: Identifizieren Sie Use Cases in Ihrer Organisation

Die Vorbereitung ist erledigt, alle Stakeholder sind an Bord und Sie haben konkrete Ziele Ihres KI-Vorhabens festgelegt? Dann beginnt die wohl spannendste Phase bei der Entwicklung Ihrer KI-Strategie: die Identifizierung spezifischer Use Cases in Ihrer Organisation.

Es geht also darum, KI-Anwendungsfälle ausfindig zu machen und herauszufinden, welche Prozesse sich wie verbessern lassen oder wo KI ein hilfreicher Sparringspartner sein kann. Hier sollten Unternehmen auf die Expertise erfahrener KI-Fachleute bauen. „Wer auf eigene Faust handelt und blauäugig an die Sache herangeht, provoziert Fehler. Tischler können schließlich kein Auto bauen – und so ist es auch bei der Identifizierung von Use Cases“, bringt es Evgenij Nazarenus auf den Punkt.

Doch was genau gibt es bei diesem Schritt zu beachten, was macht den Prozess so komplex? Zum einen lässt sich im Voraus oft schwer ermitteln, wie groß der Mehrwert des jeweiligen Use Cases ist. Hier können Erfahrungswerte von Expert*innen  helfen, die in der Vergangenheit schon Use Cases für vergleichbare Organisationen erarbeitet haben. Außerdem müssen die verschiedenen Fachabteilungen eines Unternehmens hinzugezogen werden. Zum anderen ist eine weitere komplizierte Frage zentral: Wie kann man mit den vorhandenen Daten das Maximum aus dem Use Case herausholen? Welche Daten sind  zusätzlich zu beschaffen oder anzubinden? Um das zu beantworten, ist eine umfangreiche Datenanalyse erforderlich. Welcher KI-Use Case für eine Organisation am vielversprechendsten ist, ist also sehr individuell.

Trotzdem: Es gibt einige Best Practices und Methoden, die bei der Auswahl eines Anwendungsfalls helfen können, dazu zählen …

• Stakeholder-Interviews
• Bedarfsanalysen
• Benchmarking
• Marktforschung
• Workshops und Brainstormings
• Technologie-Assessments

Übrigens: Unternehmen, die KI-Lösungen nutzen, tun dies vor allem in den Bereichen Finanzen, IT-Sicherheit sowie Produktion und Service.

So hilft Nortal bei diesem Schritt

Vor allem bei diesem wichtigen Schritt sind langjährige Erfahrungen Gold wert – zum Beispiel um den Aufwand der Implementierung von KI-Anwendungsfällen einzuschätzen. Die KI- und Daten-Expert*innen von Nortal verstehen, wie digitale Prozesse funktionieren und worauf es bei deren datengestützter Optimierung ankommt.

Schritt 5: Achten Sie auf eine geeignete Infrastruktur

Es ist nicht nur eine hohe Datenqualität erforderlich, um KI erfolgreich zu implementieren, sondern auch eine passende technische Infrastruktur. Deshalb sollten die Verantwortlichen spätestens an diesem Punkt ihrer KI-Reise einen Blick auf die technischen Grundlagen werfen.

Prüfen Sie, ob die benötigten Algorithmen, Tools und Plattformen verfügbar und für den spezifischen Use Case geeignet sind. Wird vielleicht sogar spezifische Hardware wie Datenspeicher oder bestimmte Netzwerke benötigt – auch um alle Sicherheitsaspekte zu berücksichtigen? Auch sollte man sich die Frage stellen, ob KI-Lösungen als Cloud-Lösungen oder „on premise“, also direkt vor Ort, implementiert werden sollen.

„Der Erfolg von KI-Projekten hängt maßgeblich von der zugrundeliegenden Infrastruktur ab. Eine robuste, sichere und skalierbare IT-Umgebung ist unerlässlich, um KI-Anwendungen effektiv zu unterstützen. Gleichzeitig ist der Datenschutz von entscheidender Bedeutung“, sagt Daniel Freitag, CTO der Nortal AG.

Und auch die Zahlen sprechen für die Wichtigkeit dieses Schritts: 53 Prozent der deutschen Unternehmen nutzen KI nicht, weil sie nicht mit der bereits existierenden Software und anderen Systemen kompatibel ist.

So hilft Nortal bei diesem Schritt

Sie finden heraus, welchen KI-Anwendungsfall Sie im Blick haben und Nortal schätzt die technische Umsetzbarkeit ein, zeigt Lücken in Ihrer technischen Umgebung auf und entwickelt eine Roadmap, um sie zu schließen. Zusätzlich sorgt Nortal dafür, dass die IT-Sicherheit und der Datenschutz gewährleistet sind.

Schritt 6: Implementieren Sie den ersten Use Case

„Auch wenn Unternehmen hoch hinaus wollen, sollten sie bei der Implementierung des ersten Anwendungsfalls klein anfangen und ein erstes Pilotprojekt starten“, sagt Nortal-Expertin Nikola Ulrich. Es kann sich lohnen, eine KI-Lösung erst einmal in einem kleinen Rahmen zu testen, Feedback einzuholen und sie dann nach einer erfolgreichen Probephase sukzessive auszurollen. Ein interdisziplinäres Team aus Entwickler*innen und User*innen wird empfohlen.

Außerdem sollten die Verantwortlichen gewisse Abbruchszenarien festlegen, also die Frage beantworten: An welchem Punkt sprechen wir von einem Misserfolg und beenden das Pilotprojekt? Das ist ein wichtiger Aspekt, um zu vermeiden, dass wertvolle Ressourcen verschwendet werden.

Apropos Ressourcen: Vor allem bei der Implementierung einer neuen Technologie wie KI sollte man vorab eindeutige und objektiv messbare Erfolgsmetriken festlegen, um die erwartete Wirkung mit der Realität transparent abgleichen zu können.  Auch die Auswahl der richtigen KI-Tools für den konkreten Use Case macht einen großen Unterschied.

Übrigens

Kennen Sie bereits unsere maßgeschneiderte KI-Lösung Nortal Tark? Sie beinhaltet etwa eine individuell zugeschnittene intelligente Suche und digitale Assistenten, um Prozesse  in Ihrer Organisation einfacher und effizienter zu gestalten, die Entscheidungsfindung zu erleichtern und ihr Business auf ein neues Level zu heben.

Schritt 7: Messen und bewerten Sie den Erfolg der KI-Strategie

Ob Ihre KI-Strategie wirklich erfolgreich ist, lässt sich nur messen, wenn Sie anfangs Ihre Hausaufgaben gemacht haben: Sie haben konkrete Ziele und KPIs festgelegt. Das können Nutzerzahlen, Durchlaufzeiten oder auch konkrete finanzielle Einsparungen sein. Etablieren Sie eine datengetriebene Unternehmenskultur und passen Sie anhand Ihres Erfolgs sowie anhand der Marktentwicklung Ihre KI-Strategie regelmäßig an – zum Beispiel einmal pro Jahr.

Alle Schritte zur Entwicklung einer KI-Strategie auf einen Blick

1. Bringen Sie alle Stakeholder auf einen Nenner
2. Werfen Sie einen Blick auf Ihre Daten
3. Legen Sie konkrete Ziele Ihrer KI-Strategie fest
4. Identifizieren Sie Use Cases in Ihrer Organisation
5. Achten Sie auf eine geeignete Infrastruktur
6. Implementieren Sie den ersten Use Case
7. Messen und bewerten Sie den Erfolg der KI-Strategie

Wie Nortal hilft

Für jeden Reifegrad die passende KI-Begleitung

Nun kennen Sie die wichtigsten Schritte bei der Entwicklung einer KI-Strategie und wissen, worauf man achten sollte. Doch was sind typische Fehler, die eine Organisation unbedingt vermeiden sollte, wenn es das Thema Künstliche Intelligenz gewinnbringend angehen möchte? Hier kommen drei der größten Fehler:

1. Sie arbeiten in Silos und kommunizieren nicht richtig

Eine KI-Strategie sollte die ganze Organisation berücksichtigen, nicht nur einzelne Teams oder Abteilungen. Meistens hat eine KI-Lösung Auswirkungen auf mehrere Bereiche. „Viele denken, KI ist ein reines IT-Thema, aber das stimmt nicht“, weiß Nikola Ulrich, Data & AI Lead bei der Nortal AG. „Die dafür notwendigen Daten werden in der gesamten Organisation erstellt und verarbeitet. Also ist die gesamte Organisation verantwortlich für die Datenmenge und -qualität – und damit für den Erfolg einer KI-Implementierung. Die Verantwortlichen dürfen also das Veränderungsmanagement  nicht vergessen.“

2. Sie ignorieren den Datenschutz

Ohne Daten ist Künstliche Intelligenz nicht intelligent. Je mehr Daten die Grundlage für eine KI-Lösung bilden und je besser diese Daten sind, desto wirkungsvoller ist die KI auch. Aber: Machen Sie nicht den Fehler und lassen Sie den Datenschutz außen vor. Dieses heikle Thema sollte sich wie ein roter Faden durch Ihre KI-Strategie ziehen.

3. Sie gehen das Thema ohne Strategie an

Klingt simpel und naheliegend, ist es auch – dennoch zeigt die Erfahrung der Nortal-Expert*innen, dass Organisationen immer wieder diesen Fehler begehen: Sie implementieren Künstliche Intelligenz ohne eine KI-Strategie. Kurzfristig mag das funktionieren, doch nachhaltigen Erfolg verspricht diese Herangehensweise nicht.

Eine detaillierte KI-Strategie zu entwickeln, ist ein wichtiger Grundstein für eine erfolgreiche KI-Implementierung. Gehen Organisationen die Strategie falsch an, können sich tückische Fehler einschleichen. Aber: Eine KI-Strategie kann mit gut strukturierten und moderierten Workshops innerhalb von wenigen Wochen erarbeitet werden. Unternehmen sind in diesem Prozess nicht auf sich allein gestellt, sondern können sich erfahrene Expert*innen an ihre Seite holen.

Wir bei Nortal haben die Möglichkeit, auf Abruf genau diejenigen Fachleute aus unserer globalen Unternehmensgruppe auszuwählen, die Ihr KI-Projekt erfordert. So profitiert Ihre Organisation von einer umfangreichen Expertise, wertvollen Impulsen und einer großen Bandbreite an Best Practices. Unser Ansatz: Wir geben Ihnen eine Starthilfe für Ihre KI-Strategie und bereiten Sie auf das vor, was im weiteren Verlauf Ihrer KI-Reise auf Sie zukommt. Außerdem helfen wir, die Komplexität bei der Implementierung von Use Cases zu erkennen und entstehende Hindernisse aus dem Weg zu räumen.