Viele Stellschrauben
Ein Unternehmen bietet viele Stellschrauben und Schnittstellen, an denen KI unterstützen kann. Hier sind eine Datenprüfung sowie eine Bedarfsanalyse gefragt, aber auch ein Blick über den Tellerrand, um die eigenen Möglichkeiten im Unternehmen überhaupt erst zu erkennen. AIaaS kann einerseits monotone Aufgaben übernehmen, etwa Fotos verschlagworten, Kundenbefragungen auswerten oder Dokumente inhaltlich kategorisieren. Andererseits gibt es auch weniger bekannte Aufgaben. Während der Pandemie hat sich KI als praktisch in der automatisierten Personenzählung erwiesen. Sie kann Besucherströme lenken und die zukünftige Auslastung prognostizieren. Darüber hinaus spielen KI-Lösungen auch in der Qualitätskontrolle von Lebensmitteln oder bei Bedarfsprognosen im Supply-Chain-Management ihre Stärken aus. Ebenso eignet sich der Bereich Recht: KI analysiert Gerichtsurteile und wertet diese aus. Die Analyse bildet dann für Anwälte die Grundlage der Beratung ihrer künftigen Mandanten. Beim Einsatz von AIaaS ist also durchaus Kreativität gefragt. Um individuelle Einsatzmöglichkeiten zu ermitteln, ist daher ein analytischer und innovativer Ansatz notwendig. Nur so können Unternehmen das volle Potential von KI ausschöpfen.
Daten müssen passen
Mangels geeigneter Daten erreicht nur etwa jeder fünfte ‚Proof of Concept‘ tatsächlich das Praxisstadium, denn qualitativ hochwertige und gut strukturierte Daten sind das A und O für jedes KI-Projekt. Hinzu kommen Faktoren wie die optimale Algorithmenauswahl und eine detailliert auszuarbeitende Datenstrategie, die essentiell für den Erfolg sind. Dafür ist eine Datenverwaltung und -analyse notwendig sowie eine datengesteuerte Kultur, die die Grundlage schafft, um Anwendungsfälle zu ermitteln. Auch die technischen Voraussetzungen, also Daten-Architektur, organisatorische Aufstellung und Verantwortlichkeit durch eine Daten-Governance, müssen gegeben sein. Essenziell ist auch die gezielte Auswahl der Eingabedaten und eine Analyse der Ergebnisse. Damit KI die Arbeitsabläufe in einem Unternehmen erfolgreich unterstützt, sollten Unternehmen vor der Nutzung von AIaaS immer die relevanten Daten prüfen. Ausgangspunkt ist dabei die spezifische Situation des Unternehmens und ein Fokus auf Business Cases. So entstehen maßgeschneiderte Lösungen, die KI an geeigneten Stellen mit guten Ergebnissen einsetzen. Die verantwortlichen Teams in den Unternehmen sollten hier rechtzeitig Know-how und vor allem Erfahrung beim Gestalten von KI-Projekten aufbauen oder extern hinzuziehen.
Management Summary
Mit vortrainierter künstlicher Intelligenz als cloudbasiertem Service eröffnen sich auch mittelständischen Unternehmen und kleineren Projekten die Chancen von KI. Ist die Datenbasis geschaffen und eine Datenstrategie entwickelt, ergeben sich zahlreiche Möglichkeiten, um KI ‚auf Knopfdruck‘ an geschäftsgenerierenden Stellen einzusetzen. Diese Potenziale sind in vielen Unternehmen noch nicht ausreichend bekannt. Eine ausführliche Analyse der Ziele und Gegebenheiten bildet daher die Voraussetzung für ein erfolgreiches KI-Projekt.