Der Umgang mit künstlicher Intelligenz stellt Unternehmen vor grosse Herausforderungen. Wer sich nicht damit befasst, verschenkt möglicherweise erhebliches Potenzial und riskiert, von der Konkurrenz abgehängt zu werden. Doch auch für Organisationen, die die Einführung von KI vorantreiben, ist der Weg nicht frei von Risiken. Wer KI ohne klare Strategie und ohne konkrete Ziele einführt, verkennt ihr Potenzial und läuft Gefahr, dass ein wertvolles Werkzeug zur Alibi-Lösung verkommt. Doch was braucht es konkret, damit KI sinnvoll und produktiv eingesetzt werden kann, und wo sind Kontrolle und klare Grenzen nötig? Antworten darauf liefert Tobi im Webinar.
Bislang wird künstliche Intelligenz in vielen Unternehmen niederschwellig unterstützend eingesetzt. Das Erstellen und Überarbeiten von Texten, Rechercheaufgaben und KI-generierte visuelle Inhalte gehören mittlerweile vielerorts zum Standard. In diesen Bereichen lassen sich schon heute viel Zeit und Aufwand einsparen.
Auch wenn dieser Einsatz von KI auf den ersten Blick einfach erscheint, ist die Definition einiger Verhaltensleitplanken unerlässlich. Denn wer munter drauflosgeneriert läuft Gefahr, nichts mehr als KI-Slop zu produzieren. Als KI-Slop bezeichnet man offensichtlich KI-generierte Inhalte von geringer Qualität ohne erkennbaren Mehrwert. Quantität vor Qualität, Content um des Contents willen also.
Vermeintliche Zeitersparnisse sollten nicht das alleinige Ziel beim Arbeiten mit KI sein. Selbst wenn einzelne Mitarbeitende durch fahrlässige Nutzung schneller arbeiten, sinkt oft die Produktivität der gesamten Organisation und das Vertrauen in die Kompetenz des Unternehmens nimmt ab. Sauberes Prompten, Kontrolle und Korrektur der Inhalte sind unerlässlich, damit der Einsatz von KI nicht zulasten der Qualität des Outputs geht.
Herausforderungen in der KI-Einführung
Die tiefgreifende Implementierung der KI über die mittlerweile gängigen Anwendungsfälle hinaus birgt zahlreiche Unsicherheiten. Die technologische Entwicklung schreitet rasant voran. Was heute gilt, kann morgen überholt sein. Das erschwert den Einstieg. «Wieso soll ich mich für eine Technologie entscheiden, wenn sie in ein paar Monaten bereits veraltet ist?» Diese Haltung ist nachvollziehbar, blockiert aber auch jegliche Chance auf Fortschritt. Denn wer sich nicht entscheidet, fällt unterbewusst einen Grundsatzentscheid: Stillstand vor Fortschritt, Sicherheit vor Potenzial.
Oft überfordert auch die Breite des Themas. Selten ist von Beginn weg klar, wo KI innerhalb individueller und komplexer Unternehmensstrukturen unterstützen kann und wie ein sinnvoller Umgang aussieht. Diese Klarheit muss geschaffen werden, bevor KI breit eingeführt wird. Andernfalls drohen Kontrollverlust und stagnierende KI-Initiativen.
Nicht zuletzt müssen Benutzerinnen und Benutzer geschult werden. Das Potenzial von KI in Organisationen entfaltet sich, wenn Mitarbeitende neue Werkzeuge annehmen und verwenden. Verlässlich gelingt dies nur, wenn Nutzen und Mehrwert bekannt sind und die nötigen Regeln und Vorgehensweisen im Alltag Anwendung finden.
Digitalisierungsstrategie im Zeitalter von KI
Die hohe Geschwindigkeit, mit der technische Neuerungen im KI-Kontext entstehen und implementiert werden, bedingt eine angepasste Denkweise im Umgang mit Innovation. Weg vom klassischen Wasserfallmodell, in dem linear auf die Inbetriebnahme technischer Innovationen hingearbeitet wird und hin zu einem umfassenderen Ansatz. Ziel ist, dass komplexe Anforderungen und Unternehmensstrukturen Innovation nicht verhindern.
Volatilität und rasante technologische Entwicklung lassen sich von Organisationen nicht beeinflussen. Und jede Entwicklung hat Auswirkungen auf das gesamte System. Kontrolle entsteht durch ein klar definiertes Governance-Framework. Ausgehend vom Ist-Zustand und unter Einbezug von Datenschutzreglementen wird definiert, wie mit KI umzugehen ist. Durch die ständig fortschreitende technologische Entwicklung muss auch das Governance-Framework flexibel und anpassbar bleiben. Prinzipien, Richtlinien und Anweisungen werden fortlaufend definiert und verbindlich an Mitarbeitende weitergegeben. Risiken im Umgang mit KI werden mitigiert und Rollen und Verantwortlichkeiten klar definiert. So können Mitarbeitende das Potenzial von KI nutzen, ohne negative Auswirkungen auf die Organisation zu riskieren.
Um die konkreten Bedürfnisse einer Organisation zu ermitteln, werden Discovery-Workshops durchgeführt. Anhand bestehender Use Cases werden potenzielle Anwendungsfälle von KI eruiert und greifbar gemacht. Die zentrale Frage dabei lautet: «Wo ergibt der Einsatz von KI Sinn?» und nicht «wo kann KI eingesetzt werden?». Wichtig ist zudem, dass Use Cases und Governance nicht isoliert voneinander betrachtet werden. Beide beeinflussen sich gegenseitig. Neue Use Cases können Anpassungen im Governance-Framework erfordern, und Änderungen im Framework können neue Möglichkeiten eröffnen. Erst wenn Governance und Use Cases klar definiert sind, kann die technische Umsetzung erfolgen.
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