KI kann in so gut wie jedem Unternehmensbereich eingesetzt werden. Sie soll Prozesse optimieren, die Effizienz steigern und dafür sorgen, dass Entscheidungen fundierter getroffen werden können. Dem stehen jedoch oftmals mangelnde oder fehlerhafte Daten, falsche Erwartungen oder eine unausgereifte Daten-Strategie im Weg.
AIaaS senkt Einstiegshürden
Zudem können KI-Projekte komplex sein. Bis vor wenigen Jahren war die KI-Entwicklung am ehesten mit einer Individualprogrammierung zu vergleichen, für die Unternehmen oft erst KI-Experten finden oder ausbilden mussten. Projekte wurden langwierig und teuer. AI as a Service (AIaaS) kann diese Einstiegshürden für viele Unternehmen senken, da der entsprechende KI-Anbieter zahlreiche Teilprobleme schon zuvor gelöst hat.
Ganz ohne Knowhow geht es nicht
Auch bei einer AIaaS-Lösung benötigen Unternehmen internes KI-Knowhow. Allerdings ist es durch den Einsatz von Low Code Tools nicht notwendig, selbst Code zu schreiben. Ebenso ist die Implementierung über Programmschnittstellen quasi schlüsselfertig. Durch AIaaS-Einsatz müssen IT-Teams die KI weder trainieren noch sie programmieren. Die vorgefertigten Lösungen sind in kurzer Zeit einsetzbar. Der größte Teil der KI liegt standardisiert vor. Der Zeitaufwand besteht darin, die KI an die genauen Anforderungen und Ziele des Unternehmens anzupassen. Support, Wartung und Instandhaltung sind durch Service Level Agreements abgedeckt. Die Abrechnung erfolgt nach der Nutzungsintensität. Somit entstehen etwa Kosten, wenn Anwender den Service auch tatsächlich benötigen.
Die Grenzen kennen
Für die praktische Anwendung von künstlicher Intelligenz ist ein grundlegendes Verständnis für Möglichkeiten und Grenzen der Technologie wichtig. Denn unrealistische Erwartungen können dazu führen, dass Projekte frühzeitig erlahmen und dadurch vermeidbare Kosten verursacht werden. Die Grenzen sollten daher im Vorhinein klar kommuniziert werden. Das ist insbesondere bei solchen Projekten zentral, in die verschiedene Stakeholder mit unterschiedlichen Erwartungen involviert sind. Ebenso wichtig ist es, den Mehrwert herauszufiltern, den das Unternehmen generieren kann. In diesem Schritt werden sowohl betriebswirtschaftliche als auch strategische Ansätze evaluiert, um zu überprüfen, welche KI-Lösung in dem bestimmten Praxisumfeld die besten Ergebnisse erzielen kann. Die verschiedenen Möglichkeiten sollten Unternehmen dann priorisieren und ’step by step‘ angehen.