Talking Eyes (Teil 2): Wie Nutzer als Co-Entwickler Maschinen zu Inklusionshelfern machen
Mehr lesen »

Ein kurzer Realitätscheck: Wie weit ist KI – abgesehen von medial präsenten Prestigebeispielen – breit und in Form von konkreten Lösungen in Unternehmen eigentlich tatsächlich schon produktiv im Einsatz? Anbieter werben mit marktreifen und skalierbaren KI-Lösungen während Prozesse und Maschinen heute fast ausnahmslos Daten produzieren, die doch eigentlich nur noch verwertet werden müssten? Blickt man jedoch in die Realität vieler Unternehmen, offenbart sich oft ein ganz anderes Bild: Zwar sind das Interesse und die Aufgeschlossenheit gegenüber neuen Technologien in der Regel vorhanden, jedoch fehlt oft das notwendige Wissen, wo und wie der Einstieg in das Thema bestmöglich gelingen soll. Auch stellt sich oft die Frage, wie man die andernorts gezeigten Potenziale mehrwertstiftend für sich nutzen kann. Und so sind Anwendungen der KI in vielen Unternehmen auch heute noch selten zu finden.
Welche Rolle spielen Prozesse bei künstlicher Intelligenz (KI) und datenbasiertem Arbeiten? Wie können datenbasierte (KI-)Projekte erfolgreich umgesetzt, Optimierungspotenziale geschöpft und Risiken minimiert werden? Prozesse können über den Erfolg oder Misserfolg Ihrer KI entscheiden – wir machen Sie hier sattelfest für Ihr erfolgreiches KI-Projektmanagement.
KI-Technologien versprechen gerade bei komplexen und aufwändigen Projekten Entlastung für Unternehmen und Mitarbeitende – doch über den Erfolg oder Misserfolg einer KI-Implementierung entscheidet oft nicht die Technologie, sondern das federführende Projektteam und deren Rollen und Kompetenzen.
Lange Zeit wurde von den Medien die Angst geschürt, dass KI (Künstliche Intelligenz) über kurz oder lang unsere Arbeit übernehmen wird. Es ist eine Tatsache, dass durch die zunehmende Digitalisierung, Augmentierung und Automatisierung mittels KI einige Jobs ihre Daseinsberechtigung verlieren und durch Technik ersetzt werden können. Dies trifft beispielsweise in der Produktion zu, wenn es darum geht, schwere Tätigkeiten zu unterstützen oder Qualitätssicherung für Produkte zu übernehmen. Es gibt aber auch Beispiele, wo Mehrwerte durch KI entstehen, ohne gleich Jobs zu kosten: In den sachbearbeitenden Bereichen eines Unternehmens sind bspw. häufig Entlastungen bei den Routinen des täglichen Arbeitsaufkommens von den Mitarbeitenden gewünscht. Solche Unterstützungen sind an vielen Stellen notwendig, um dem hohen Aufkommen an Anfragen, Prüfungen von Unterlagen, Auswahlprozessen oder Anforderungen in Logistik und Online-Handel angemessen begegnen zu können. Niemand wartet gern und der Anspruch von außen ist oftmals eine umgehende Reaktion, z. B. auf eine Anfrage.
»Hilfe, ich wurde gehackt!«, »Mein System wurde von einem Virus befallen!« oder »Jemand hat meine Daten abgegriffen und entschlüsselt!«. Wer kennt diese Fälle nicht zumindest aus dem näheren Umfeld oder den Nachrichten? Kriminelle Vorkommnisse wie die Geiselnahme von Daten zur Erpressung sind leider keine Seltenheit im digitalen Zeitalter. Doch wie verhält es sich mit künstlicher Intelligenz (KI), wenn es um Schutz und Sicherheit geht?
Mit neuen Technologien können auch neue Anforderungen einhergehen. Auch bei KI stellt sich nun die Frage, ob die KI-Systeme lediglich eine andere Form von IT-Systemen sind, oder ob sich etwas ändert. CPUs sind digitale Allzweckwaffen, können also auch KI! Gängige Programmiersprachen sind ebenfalls Allzweckwaffen, können also auch KI! Die Systeme vieler Unternehmen versprechen »KI von der Stange«, können also auch KI! Alles richtig, oder?!
Kund*innen, scheuen sich heutzutage nicht mehr, schnell mal eine Beschwerde oder Anfrage über diverse Kanäle wie E-Mail, Messenger oder Soziale Netzwerke an Unternehmen zu richten. Mitarbeitende sollen diese tausenden von Anfragen klassifizieren und beantworten – und das möglichst vorgestern.
Der Prototyp ist fertig und die Fachabteilung freut sich darauf, ihn endlich einsetzen zu dürfen. Doch dann kommt auf einmal der Stopp: IT oder Chefetage machen einen Strich durch die Rechnung! Den umgekehrten Klassiker gibt es ebenfalls: Die Chefetage oder IT starten eine Ausschreibung, Angebote werden eingeholt, neue Systeme aufgesetzt und den Fachabteilungen schließlich vorgesetzt, frei nach dem Motto »friss oder stirb!«. Was löst das in den betroffenen Menschen aus? Was passiert mit dem Prototyp? Warum scheitern so viele KI-Projekte kurz vor oder sogar nach dem Roll-Out? Dies sind nur einige Fragen, denen ich auf den Grund gehen möchte.