Are you wanting to explore the infinite possibilities relating to implementing AI? The first step is, naturally, to develop a solid AI strategy. We will guide you through five things you should consider before implementing AI in your business.
Dieser Blogbeitrag wurde ursprünglich auf dem norwegischen Blog von Visma veröffentlicht. Den Originalbeitrag können Sie hier lesen.
TL;DRUm eine glaubwürdige KI-Strategie zu entwickeln, müssen vor dem Einsatz jeglicher Technologie fünf grundlegende Bereiche berücksichtigt werden: die Kompetenzfrage, ob Data-Science-Know-how intern aufgebaut oder extern eingekauft werden soll, Datenqualität und Disziplin bei der Datenerfassung, die Einhaltung der DSGVO und des Datenschutzes, die Integration in bestehende Systeme sowie ein klarer Business Case für jeden Anwendungsfall. Dieser Beitrag, der ursprünglich auf dem norwegischen Blog von Visma veröffentlicht wurde, betrachtet die Einführung von KI als ein Projekt zum Aufbau organisatorischer Fähigkeiten und nicht nur als den Kauf einer Technologie.
Möchten Sie die unendlichen Möglichkeiten der KI-Implementierung erkunden? Der erste Schritt besteht natürlich darin, eine solide KI-Strategie zu entwickeln. Wir zeigen Ihnen fünf Punkte auf, die Sie vor der Einführung von KI in Ihrem Unternehmen berücksichtigen sollten:
Die Implementierung künstlicher Intelligenz erfordert Fachwissen. Sie müssen abwägen, ob Sie diese Kompetenz extern einkaufen oder intern rekrutieren möchten. Der Beruf des Data Scientists wurde zu einer der gefragtesten Tätigkeiten des 21. Jahrhunderts gewählt. Es kann eine Herausforderung sein, das richtige Data-Scientist-Team zusammenzustellen, da deren Kompetenzen sehr gefragt sind. Künstliche Intelligenz funktioniert nicht von selbst – mit anderen Worten: Sie muss in Betrieb genommen werden, bevor Ergebnisse sichtbar werden. Gleichzeitig kann es eine Herausforderung sein, die Lösung in die internen Systeme zu integrieren.
Wenn Sie KI einsetzen möchten, benötigen Sie Daten, aus denen Ihre Systeme lernen können. Oftmals ist die Datenqualität geringer als erwartet und in manchen Fällen sogar so schlecht, dass eine ordnungsgemäße Nutzung der KI nicht möglich ist.
Daten müssen so erhoben werden, dass das System später daraus lernen kann. In vielen Fällen müssen Geschäftsprozesse angepasst werden, um die Daten besser zu strukturieren. Die Anpassung von Geschäftsprozessen bei der Datenerfassung kann jedoch ein langwieriger Prozess sein. Dies muss daher berücksichtigt werden, wenn es darum geht, zu entscheiden, ob das Fachwissen intern oder extern bereitgestellt werden soll.
Viele KI-Lösungen sind darauf ausgelegt, Entscheidungen zu treffen, bei denen es letztlich um Menschen geht. Daraus folgt, dass die für das Training verwendeten Daten im Einklang mit den DSGVO und dass das Projekt kontinuierlich bewertet wird. Es muss eine klare Rechtsgrundlage für die Nutzung der Informationen vorliegen.
Risiken lassen sich beispielsweise durch die Anonymisierung des Datensatzes verringern. Beachten Sie jedoch, dass dieser Vorgang ebenfalls als Datenverarbeitung gilt und daher genehmigt und einer Folgenabschätzung unterzogen werden sollte. Sicherheit umfasst mehr als nur den Datenschutz; daher sollten so wenige Personen wie möglich Zugriff auf die Daten und den Server haben.
Bei ethischer KI geht es darum, dass KI Entscheidungen trifft, die wir Menschen selbst getroffen hätten. Wenn Sie sich dieser Bedingungen nicht bewusst sind, könnten Sie am Ende Modelle entwickeln, die in einem automatisierten Entscheidungsprozess unbeabsichtigt Menschen diskriminieren. Wenn beispielsweise widersprüchliche Bedingungen in den Datensätzen vorliegen, könnte es passieren, dass Ihre digitalen Bankberater alle Kreditanträge von Einwanderern ablehnen, unabhängig von deren Zahlungsfähigkeit.
Darüber hinaus ist es wichtig, sich zu überlegen, ob die künstliche Intelligenz nachvollziehbar und überprüfbar sein soll. Wird Ihr System bei gleichen Eingabedaten immer dieselbe Entscheidung treffen?
Schließlich ist es wichtig, genau zu überlegen, wofür die KI eingesetzt werden soll. Wird die KI einen Teil der Aufgaben der menschlichen Arbeitskräfte übernehmen? Wenn ja, welche anderen Aufgaben sollten diese stattdessen übernehmen? Vielleicht sollte die KI dazu genutzt werden, die Gewinne zu steigern, anstatt Kosten zu senken, und so die Zahl der Arbeitsplätze zu erhalten.
Bevor die Umsetzung einer KI-Strategie Sinn macht, muss das Problem bereits vorliegen. Es reicht nicht unbedingt aus, über ausreichende Daten zu verfügen, mit denen man „etwas Cooles machen“ möchte, um einen Mehrwert zu schaffen. Schauen Sie sich im Unternehmen um und finden Sie das Problem, das gelöst werden muss. Die Grundlage für eine erfolgreiche KI-Implementierung ist ein fundierter Business Case.
Häufig gestellte Fragen
Welche fünf Aspekte sollte jede KI-Strategie berücksichtigen?
Der Beitrag nennt folgende Punkte: Kompetenzen (Entscheidung, ob KI-Fachwissen intern aufgebaut oder extern eingekauft werden soll), Datenerfassung (Sicherstellung, dass saubere, strukturierte Daten vorliegen, aus denen die KI lernen kann), Datenschutz und Sicherheit (Einhaltung der DSGVO und Rechtsgrundlage für die Verwendung personenbezogener Daten), Integration in bestehende interne Systeme sowie einen schrittweisen Implementierungsplan. Das Überspringen eines dieser Punkte birgt ein Implementierungsrisiko.
Müssen wir einen Datenwissenschaftler einstellen, um KI in unserem Unternehmen einzuführen?
Das ist zwar nicht immer der Fall, aber Sie müssen sich vor dem Start entscheiden, ob Sie KI-Kompetenz intern oder extern aufbauen wollen. Der Beruf des Data Scientists gehört zu den gefragtesten des 21. Jahrhunderts, was die Personalbeschaffung zu einer Herausforderung macht. Viele Unternehmen greifen auf externe Anbieter zurück oder kaufen Software mit integrierter KI, anstatt ein Team von Grund auf neu aufzubauen.
Welche Probleme im Zusammenhang mit der Datenqualität behindern typischerweise die Einführung von KI?
Die Datenqualität ist häufig geringer als erwartet und in manchen Fällen so schlecht, dass KI einfach nicht ordnungsgemäß funktionieren kann. Die Hauptursache liegt oft darin, dass Geschäftsprozesse ohne Berücksichtigung einer strukturierten Datenerfassung konzipiert wurden. Um dies zu beheben, muss manchmal die Art und Weise der Datenerfassung geändert werden – was zunächst ein Projekt zur Prozessänderung ist, bevor es zu einem KI-Projekt wird.
Wie wirkt sich die DSGVO auf KI-Projekte im Finanz- oder Personalwesen aus?
Viele KI-Systeme im Finanz- und Personalwesen treffen Entscheidungen über Menschen, was eine klare Rechtsgrundlage für die Nutzung ihrer Daten erfordert. Die KI muss die DSGVO einhalten, und das Projekt muss im Laufe seiner Entwicklung kontinuierlich überprüft werden. Die Anonymisierung von Datensätzen kann Risiken verringern, doch dieser Prozess muss sorgfältig gehandhabt werden, da die Anonymisierung auch den Nutzen der Daten mindern kann.
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