Prozess-Chaos, Technologie-Wirrwarr und das KI-Koma danach: Das Schicksal unvorbereiteter Unternehmen

In einer von exponentieller technologischer Entwicklung geprägten Ära stehen Unternehmen vor der Herausforderung, ihre Geschäftsprozesse kontinuierlich zu verbessern und sich ständig ändernden Anforderungen anzupassen. Die Chancen und Herausforderungen der Künstlichen Intelligenz (KI) machen deutlich, dass ein Mangel an klaren Prozessen und eine fehlende solide technologische Basis für Unternehmen verheerende Folgen haben können.

Stellen Sie sich beispielsweise ein Unternehmen vor, welches übereifrig eine KI-Lösung einführt, um seine Prozesse zu optimieren. Doch anstatt Erfolg zu ernten, häufen sich die Probleme: die Menge an Fehlern explodiert, die Qualität stürzt ins Bodenlose und die Kunden beschweren sich. Warum? Weil die jahrelang erlebte Expertise und die inoffiziellen „Tricks“ der Mitarbeiter nirgendwo festgehalten, geschweige denn professionell und damit nachhaltig dokumentiert wurden. Die KI war blind für diese entscheidenden Feinheiten.

Die Lektion ist klar: Wer ohne klare, schlanke und dokumentierte Prozesse auf KI setzt, spielt mit dem Feuer. Ohne ein solides Fundament in den Prozessen, kann selbst die fortschrittlichste KI mehr Schaden anrichten als Nutzen bringen.

Dieser Artikel beleuchtet die signifikante Bedeutung von klaren Prozessen im Zusammenspiel mit zukunftsweisenden Technologien für die erfolgreiche Implementierung von KI und gibt Einblicke, wie Unternehmen sich auf eine KI-zentrierte Zukunft vorbereiten können.

Die Bedeutung von Prozessen für die Implementierung von KI

Die Komplexität von KI-relevanten Infrastrukturen, Technologien, Daten und Rollen wird oft erst durch klare und moderne Prozesse überhaupt sichtbar. Transparente Prozesse sind der Schlüssel, um die Komplexität von KI-Projekten auf überschaubare Schritte herunterzubrechen. Sie ermöglichen es, den „KI-Berg“ in strukturierte und damit handhabbare Aufgaben zu zerlegen. So wird ein präziser KI-Einsatz möglich, der auf fundierten Erkenntnissen basiert und unsichere, falsche Entscheidungen vermeidet.

Aktuelle und schlanke Prozesse ermöglichen nicht nur einen präzisen KI-Einsatz, sondern schaffen auch Transparenz in Diskussionen über und Verständnis für Entscheidungsfindungen, die für den KI-Erfolg essenziell sind. Sie sind ebenfalls elementar für das Fokussieren bei KI-Einführungen, was wiederum zu einem guten, weil fundierten Bauchgefühl führt, statt zu Unsicherheit und Ablehnung.

Fit für KI durch Bewertung der Ist-Prozesse & Ist-Technologien

Die Vorbereitung auf eine KI-Implemetierung erfordert eine umfassende Grundlagenarbeit, die sich auf vier Themengebiete konzentriert: Dokumentation und Kommunikation der Prozesse, Governance der Prozesse, technologische Unterstützung der Prozesse sowie das Controlling und Management der Prozesse. Diese Basis ermöglicht die Identifikation von KI-optimierbaren Elementen und die Bewertung von potenziellen KI-Use Cases.

Dokumentation und Kommunikation der Prozesse

Es muss sichergestellt sein, dass alle für einen Bereich relevanten Prozesse einheitlich strukturiert sind und allen Stakeholdern zielgruppengerecht kommuniziert wurden.

Governance der Prozesse

Durch klare Abläufe, regelmäßige und transparente Prüfmechanismen sowie eindeutige Verantwortlichkeiten muss sichergestellt sein, dass die Prozesse eingehalten und kontinuierlich analysiert und verbessert werden.

Technologische Unterstützung der Prozesse

Die technologischen Voraussetzungen für jegliche Prozessunterstützung und damit für jeglichen KI-Einsatz müssen transparent, Ende zu Ende gedacht und skalierbar sein

Controlling und Management der Prozesse

Es muss sichergestellt sein, dass die wesentlichen Kennzahlen aller relevanten Prozesse regelmäßig sowie standardisiert erhoben und analysiert werden, sodass bei Bedarf Maßnahmen durch das Management eingeleitet werden können.

Planung, Operationalisierung und Implementierung von prozessspezifischen KI-Use Cases

Die erfolgreiche Operationalisierung und Implementierung von prozessspezifischen KI-Use Cases erfordert einen strukturierten Ansatz, der drei wesentlichen Phasen folgt:

1. Ideation & Ramp-up:
• Identifikation und Formulierung von KI-Use Cases inkl. der korrespondierenden Einsatzhypothesen
• Priorisierung der KI-Use Cases anhand unternehmensspezifischer Bewertungskriterien basierend auf den strategischen Zielen des Unternehmens
• Konkretisierung der wichtigsten KI-Use Cases (Proof of Concept) durch Erarbeitung des Implementierungskontextes zur Bewertung von KI-Einsätzen, wie bspw. Datenverfügbarkeit, notwendige Ressourcen, Return on Investment (ROI), etc.
• Cross-funktionale Bewertung der wichtigsten KI-Use Cases anhand erarbeiteter Kosten-Nutzen-Analysen inklusive einer detaillierten Risikobewertung • Identifikation von technologischen sowie Infrastrukturvoraussetzungen und Beschaffung von Ressourcen zur Umsetzung der ausgewählten KI-Use Cases im Rahmen von Pilotprojekten

2. Initiierung & Kontrolle:
• Identifikation, Auswahl und Bereinigung der erforderlichen Daten sowie Auswahl und Training eines geeigneten KI- Modells, bis die angestrebte Ergebnisgenauigkeit erzielt wird
• Technische, organisatorische und prozessuale Integration des KI-Produkts in die entsprechenden Prozessschritte
• Befähigung der Stakeholder das KI-Produkt richtig einzusetzen, durch Aktualisierung und Kommunikation des neuen Prozesses inkl. korrespondierender KI-Governance und Realisierung von spezifischen Trainings
• Tracking und Evaluation des Proof of Concept basierend auf fest definierten Bewertungskriterien und -fragen, z. B.: Erzielt die KI die prognostizierten Effizienzsteigerungen /positiven Effekte auf die Stakeholder? Gibt es (unbedachte) Risiken und / oder Folgen? Bilden die zum Trainieren der KI herangezogenen Daten alle relevanten Szenarien innerhalb des Use Cases vollumfänglich ab? Gibt es Verzerrungen, externe Veränderungen, die bedacht werden müssen?

3. Etablierung & Optimierung:
• Horizontale (cross-funktionale) und oder vertikale (vertiefende) Erweiterung / Skalierung des Proof of Concept innerhalb des KI-Use Cases basierend auf Erfahrungswerten und Daten, die im Rahmen der Nutzung gesammelt werden konnten
• Weitere Stärkung des Vertrauens in das bzw. die KI-Produkt(e) und Schaffung eines „digitalen Mindsets“ durch kontinuierliche Change-Management-Maßnahmen sowie Einbindung der Mitarbeiter in den Entwicklungs- und oder Optimierungsprozess
• Etablierung eines Support- und Operations-Modells nach Einführung des KI-Produkts, mit Fokus auf Fehlerbehebung (Reaktionszeiten), Datenaktualität im Lifecycle (Regelmäßigkeit von Updates), Security Patches, etc.

Die Implementierung von KI ist eine Verlockung, da sie Unternehmen erhebliche Vorteile verspricht. Doch der Weg dorthin ist gepflastert mit Herausforderungen, die oft unterschätzt werden. Ohne klare, dokumentierte und optimierte Prozesse ist der Einsatz von KI wie das Bauen eines Hauses auf Sand: instabil und riskant.

Die sorgfältige Vorbereitung und kontinuierliche Anpassung der bestehenden Prozesse sind unerlässlich, um das volle Potenzial der KI ausschöpfen zu können. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre technologische Basis robust und zukunftsfähig ist, bevor sie sich auf die Reise in die KI-Welt begeben.

Nur wer seine Hausaufgaben gemacht hat, kann die Chancen der KI erfolgreich nutzen und sich im Wettbewerb behaupten. Unternehmen, die das Prozess-Chaos bändigen und Technologie-Wirrwarr beseitigen, werden nicht nur das KI-Koma vermeiden, sondern auch in eine glänzende Zukunft blicken.