KI-Strategie: Wie aus KI-Pilotprojekten echte Wertschöpfung wird

Veränderte Rahmenbedingungen durch KI 

Im Gegensatz zur klassischen Softwareentwicklung, bei der Regeln fest programmiert werden und deterministische Ergebnisse erzielt werden, lernt eine KI die Regeln selbst aus den Daten. Die internen Regeln, die die KI dabei entwickelt, sind nicht immer klar nachvollziehbar. Dies verschiebt die zentralen Herausforderungen: Anstelle der Definition und Implementierung von Regeln liegt der Fokus nun auf der Auswahl und Aufbereitung relevanter Daten, der Vorbereitung geeigneter KI-Modelle sowie der Interpretation der Ergebnisse. Die Einbindung von KI in menschliche Entscheidungsprozesse als sozio-technisches Gesamtsystem ist eine weitere neue Herausforderung. 

Erfolgreiche KI-Pilotprojekte, doch deren strategischer Mehrwert bleibt unklar  

Unsere Erfahrungen zeigen zudem, dass in vielen Unternehmen verschiedenste Use Cases mit unterschiedlichen KI-Technologien in einzelnen Abteilungen entstehen, oft im Stile einer Graswurzelbewegung. Diese Bottom-up-Initiativen sind zwar ein Zeichen für Innovationsfreude und Experimentierbereitschaft, doch die Frage nach ihrem strategischen Mehrwert bleibt häufig unbeantwortet. Es ist entscheidend zu klären, inwiefern diese Projekte nicht nur isolierte Erfolge, sondern einen substanziellen Beitrag zu den übergeordneten Unternehmenszielen leisten können. Ohne eine klare strategische Verankerung und eine Bewertung des tatsächlichen Nutzens besteht die Gefahr, dass Ressourcen in Pilotprojekte fließen, die letztlich nicht skaliert oder integriert werden können. 

Eine weitere kritische organisatorische Frage ist die interne Readiness für den Einsatz und die Interpretation von KI. Oft wird technologiegetrieben etwas umgesetzt, weil beispielsweise bestimmte Datenmengen vorliegen und man erste Erfahrungen sammeln möchte. Dabei wird jedoch häufig übersehen, dass die alleinige Verfügbarkeit von Daten oder die Implementierung einer Technologie nicht ausreicht. Es mangelt oftmals an der Kompetenz, die Ergebnisse der KI gut zu interpretieren und in den betrieblichen Kontext einzuordnen. Das Verständnis für die Funktionsweise der Algorithmen, die Validierung der Ergebnisse und die Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen sind essenziell. Wenn unklar bleibt, was der konkrete betriebliche Nutzen ist und wie die KI-Ergebnisse in operative Prozesse integriert werden können, führt dies zu Frustration und einem Vertrauensverlust in die Technologie. Die Überführung von KI-Pilotprojekten in die echte Wertschöpfung erfordert somit nicht nur technische Fähigkeiten, sondern auch eine ausgeprägte organisatorische Lernfähigkeit und eine klare Vision, wie KI nachhaltig in die Unternehmensstrategie eingebettet werden kann. 

Ohne eine Strategie fehlen essenzielle Voraussetzungen, wie eine strukturierte Dateninfrastruktur, Richtlinien für den Umgang mit KI, ausreichende Kompetenzen im Team oder die Akzeptanz für KI-basierte Lösungen. So wollen bspw. viele Unternehmen KI-Projekte umsetzen, aber es stellt sich schnell heraus, dass die digitalen Grundlagen wie z.B. die Dateninfrastruktur oder die Kompetenzen in der Belegschaft fehlen.  

Strategische Ausrichtung als Schlüssel 

Das Problem, dass Unternehmensaktivitäten nicht mit der übergeordneten Strategie übereinstimmen, ist nicht neu, wird aber durch den Hype um KI verschärft. Viele Unternehmen starten experimentelle Use Cases in einzelnen Abteilungen, ohne den strategischen Mehrwert zu hinterfragen. Dabei ist das Experimentieren mit neuen Technologien zunächst positiv zu bewerten. Es fördert Innovation, ermöglicht das schnelle Testen von Hypothesen und kann zu unerwarteten Durchbrüchen führen. Unternehmen, die frühzeitig mit KI experimentieren, können wertvolle Erfahrungen sammeln, Kompetenzen aufbauen und sich einen Wettbewerbsvorteil sichern. 

Allerdings wird dieses Potenzial oft nicht voll ausgeschöpft. Ohne eine klare strategische Ausrichtung verbleiben diese Experimente oft isoliert und können nicht auf andere Bereiche übertragen werden. Eine zentral gesteuerte KI-Strategie ist notwendig, um aus diesen Einzelinitiativen nachhaltige, unternehmensweite Erfolge zu generieren. Sie stellt sicher, dass die Experimente im Einklang mit den übergeordneten Geschäftszielen stehen, Ressourcen effizient genutzt werden und die gewonnenen Erkenntnisse systematisch in die Organisation integriert werden. Nur so kann der Schritt von der experimentellen Pilotphase zur echten Wertschöpfung mit KI gelingen. 

Prozess der Strategieentwicklung 

In der Praxis entsteht häufig ein Wildwuchs an Ideen und einzelnen Umsetzungen, über die gar keine Übersicht mehr besteht. Es fehlt an einem einheitlichen, kriteriengeleiteten Bewertungsrahmen, welche Use Cases welchen Mehrwert bringen und damit auch gefördert werden sollen. Um den „Wildwuchs“ an Ideen zu bändigen, braucht es einen einheitlichen Bewertungsrahmen durch eine übergeordnete KI-Strategie.  

Eine unternehmensweite KI-Strategie dient als Rahmenwerk und führt die Use Cases sowohl Bottom-up als auch Top-down zusammen (siehe Abbildung). 

Einheitliche Bewertung von Use Cases 

Um die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von KI in einem strukturierten Bottom-up-Prozess zu erfassen und nutzbar zu machen, haben wir eine Taxonomie entwickelt. Diese Taxonomie dient als umfassendes Rahmenwerk, um KI-Anwendungsfälle systematisch zu ordnen, zu analysieren und vergleichbar zu machen.  

Die Taxonomie ermöglicht es, eine große Bandbreite von KI-Initiativen und Projekten in einer kohärenten Struktur zu organisieren. Dies schafft Klarheit und Transparenz über die existierenden KI-Aktivitäten innerhalb einer Organisation oder eines Ökosystems. Durch die standardisierte Erfassung können Anwendungsfälle objektiv miteinander verglichen werden. Dies erleichtert die Identifizierung von Best Practices, die Bewertung von Skalierungspotenzialen und die Allokation von Ressourcen. 

Jeder identifizierte Anwendungsfall wird in einem detaillierten Steckbrief erfasst. Diese Steckbriefe beinhalten standardisierte Informationen, die eine fundierte Bewertung und Priorisierung ermöglichen. Dazu gehören Aspekte wie das Ziel des Anwendungsfalls, die verwendeten KI-Technologien, die erwarteten Mehrwerte, die beteiligten Stakeholder und die technischen Voraussetzungen. Die strukturierte Übersicht deckt proaktiv Bereiche auf, in denen KI noch nicht oder nur unzureichend genutzt wird. Dies fördert die strategische Planung und die Entdeckung neuer Potenziale für KI-Anwendungen, die zuvor möglicherweise übersehen wurden. 

Ganzheitliche Berücksichtigung von Einflussfaktoren: Unsere Taxonomie ist so konzipiert, dass sie alle relevanten Dimensionen eines KI-Anwendungsfalls abbildet: 

• Nutzungskontext: In welchem Geschäftsbereich, Prozess oder Szenario wird die KI eingesetzt? Welche spezifischen Herausforderungen sollen gelöst werden? 

• Technologie: Welche spezifischen KI-Methoden und -Tools kommen zum Einsatz? 

• Mehrwerte: Welcher konkrete Nutzen wird durch die KI-Anwendung generiert? Dies kann die Steigerung von Effizienz, die Verbesserung der Kundenerfahrung, die Ermöglichung neuer Geschäftsmodelle oder die Reduzierung von Kosten umfassen. 

• Mensch-KI-Schnittstelle: Wie interagieren Menschen mit der KI? Welche Auswirkungen hat die KI auf Arbeitsabläufe, Qualifikationsanforderungen und ethische Überlegungen? Diese Faktoren sind entscheidend für die Akzeptanz und den Erfolg von KI-Lösungen. 

Die Einführung dieser Taxonomie ist ein entscheidender erster Schritt zur Konsolidierung und Optimierung bestehender KI-Anwendungsfälle. Sie schafft eine solide Grundlage, um die vielfältigen KI-Initiativen einer Organisation zu bündeln und Synergien zu identifizieren. Darüber hinaus dient sie als wertvolle Inspirationsquelle für die Entwicklung innovativer, neuer Anwendungsfälle, indem sie eine systematische Exploration von Möglichkeiten ermöglicht. 

Die Taxonomie erlaubt auch eine erste, fundierte Einschätzung der strategischen Passung der verschiedenen Anwendungsfälle. Dies bedeutet, dass Projekte nicht nur nach ihrer technischen Machbarkeit, sondern auch nach ihrer Übereinstimmung mit den übergeordneten Unternehmenszielen und -strategien bewertet werden können. Somit unterstützt die Taxonomie nicht nur die operative Umsetzung, sondern auch die strategische Steuerung und Weiterentwicklung der KI-Landschaft. 

Dimensionen einer KI-Strategie 

Eine wirksame KI-Strategie beschränkt sich nicht auf technische Aspekte, sondern umfasst vier zentrale Dimensionen der Geschäftstätigkeit: 

1. Strategie & Führung: Hierzu gehören Vision, Mission, Zieldefinitionen, Roadmaps und das Commitment des Managements. 
2. Technologie & Infrastruktur: Dies umfasst IT- und Dateninfrastruktur sowie die technischen KI-Kompetenzen. 
3. Menschen & Kompetenzen: Wichtige Aspekte sind die Veränderungsbereitschaft, der Aufbau von Kompetenzen ("Future Skills") und die Begleitung der Mitarbeitenden. 
4. Organisation & Kultur: Hier geht es um Entscheidungsprozesse, interdisziplinäre Teams und eine datenorientierte Unternehmenskultur

Wenn sich Unternehmen mithilfe von KI strategisch weiterentwickeln möchten, hat dies tiefgreifende Folgen und zieht Transformationsbedarfe in den verschiedensten Bereichen nach sich. Diese umfassen beispielsweise den systematischen Aufbau neuer Kompetenzen innerhalb der Belegschaft, eine grundlegend veränderte Rolle der IT-Abteilung – hin zu einem Enabler und strategischen Partner –, die Etablierung eines datenorientierten Mindsets bei allen Entscheidungsprozessen sowie starke Veränderungen in Tätigkeitsprofilen. Diese Veränderungen müssen aktiv begleitet, ausgehandelt und moderiert werden, um Akzeptanz zu schaffen und Widerstände abzubauen. 

Ein strukturierter Readiness-Check kann dabei helfen, den aktuellen Stand des Unternehmens in all diesen Dimensionen detailliert zu bewerten. Er identifiziert nicht nur Stärken, sondern deckt vor allem kritische Handlungsfelder auf, die für eine erfolgreiche KI-Transformation entscheidend sind. Auf dieser fundierten Grundlage lässt sich eine maßgeschneiderte Roadmap erstellen, die klare Schritte und Meilensteine definiert, um die notwendigen Voraussetzungen für eine erfolgreiche und nachhaltige KI-Transformation systematisch zu schaffen.

Zielbild für unternehmerischen Fortschritt 

Im Rahmen der Strategieentwicklung für den Einsatz von KI wird ein klares und inspirierendes Zielbild definiert. Dieses Zielbild dient als Leitstern, der alle Anstrengungen innerhalb des Unternehmens bündelt und sicherstellt, dass die KI-Initiativen eng mit den übergeordneten Unternehmenszielen verknüpft sind. Mit der Strategie wird ein präziser Rahmen gesetzt, um diese Verknüpfung über alle Hierarchieebenen hinweg – vom Top-Management bis zu den operativen Teams – transparent und umsetzbar zu gestalten.  

Die folgenden 10 Schlüsselfaktoren können als ein (sehr ambitioniertes) Zielbild für echte Wertschöpfung im Unternehmen dienen: 

1. Umfassende Nutzung fortschrittlicher KI-Technologien:
   Dies bedeutet die gezielte Identifizierung und Adaption von modernsten KI-Technologien, Algorithmen und Methoden. Es geht darum, über den bloßen Einsatz von Standardlösungen hinauszugehen und spezialisierte KI-Ansätze zu erkunden, die einzigartige Wettbewerbsvorteile schaffen können. Dies umfasst maschinelles Lernen, Deep Learning, Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung und vorausschauende Analysen, um nur einige zu nennen. 
   
   
2. Datengestützte Entscheidungsfindung als Kernprinzip:
   KI-Systeme leben von Daten. Daher ist es unerlässlich, eine robuste Datenstrategie zu entwickeln, die die Erfassung, Aufbereitung, Speicherung und Analyse großer Datenmengen ermöglicht. Die aus den KI-Modellen gewonnenen Erkenntnisse müssen direkt in Entscheidungsprozesse einfließen, um fundiertere, schnellere und präzisere Geschäftsentscheidungen auf allen Ebenen zu gewährleisten. Dies führt zu einer Abkehr von rein intuitiven Entscheidungen hin zu evidenzbasierten Strategien. 
   
   
3. Gesteigerte Wettbewerbsfähigkeit durch KI-Innovation:
   Der Einsatz von KI ist nicht nur eine Effizienzmaßnahme, sondern primär ein Hebel zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit. Dies kann durch die Schaffung neuer Produkte und Dienstleistungen, die Optimierung bestehender Angebote, die Erschließung neuer Märkte oder die Beschleunigung von Innovationszyklen geschehen. KI ermöglicht es Unternehmen, agiler auf Marktveränderungen zu reagieren und sich einen Vorsprung vor Mitbewerbern zu verschaffen. 
   
   
4. Nahtlose Integration von KI in bestehende Geschäftsprozesse:
   KI darf kein isoliertes Projekt bleiben, sondern muss organisch in die täglichen Abläufe und Prozesse des Unternehmens integriert werden. Dies erfordert oft eine Neugestaltung von Workflows und die Anpassung von IT-Infrastrukturen. Ziel ist es, dass KI-Systeme als natürliche Erweiterung der menschlichen Fähigkeiten wirken und Mitarbeiter in ihrer Arbeit unterstützen, anstatt zusätzliche Komplexität zu schaffen. 
   
   
5. Geschäftsbereichsübergreifender KI-Einsatz für Synergien:
   Um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen, muss sie über einzelne Abteilungen oder Geschäftsbereiche hinweg eingesetzt werden. Durch die Vernetzung von KI-Anwendungen in Marketing, Vertrieb, Produktion, Kundenservice und Forschung & Entwicklung können übergreifende Synergien entstehen und ein ganzheitliches KI-Ökosystem im Unternehmen geschaffen werden. 
   
   
6. Vielseitiges, zielorientiertes KI-Anwendungsportfolio:
   Es ist wichtig, ein Portfolio von KI-Anwendungen zu entwickeln, das breit gefächert ist, aber gleichzeitig spezifische Geschäftsziele adressiert. Dies könnte von der Automatisierung repetitiver Aufgaben über die Personalisierung von Kundenerlebnissen bis hin zur Vorhersage von Markttrends reichen. Jede Anwendung sollte einen klaren Business Case und messbaren Mehrwert haben. 
   
   
7. Breites Verständnis und Akzeptanz für KI in der gesamten Belegschaft:
   Der Erfolg von KI hängt maßgeblich von der Akzeptanz und dem Verständnis der Mitarbeiter ab. Es ist entscheidend, umfassende Schulungsprogramme und Kommunikationsstrategien zu implementieren, um Ängste abzubauen, Wissen aufzubauen und die Belegschaft für die Chancen der KI zu begeistern. Dies fördert eine KI-fähige Unternehmenskultur.
    
8. Verfügbarkeit und Entwicklung von AI Future Skills:
   Um KI-Initiativen erfolgreich umzusetzen, benötigt das Unternehmen Zugang zu den notwendigen Fähigkeiten. Dies umfasst Data Scientists, KI-Ingenieure, Machine Learning Engineers, Ethik-Experten und KI-Projektmanager. Es ist notwendig, entweder diese Talente intern zu entwickeln oder extern zu rekrutieren, um den Bedarf an spezialisiertem Wissen zu decken. 
   
   
9. Menschenzentrierung, Ethik und Transparenz beim KI-Einsatz als Grundpfeiler:
   Der verantwortungsvolle Einsatz von KI steht im Vordergrund. Dies bedeutet, dass bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen stets der Mensch im Mittelpunkt stehen muss. Ethische Richtlinien, Transparenz bezüglich der Funktionsweise von Algorithmen und der Schutz persönlicher Daten sind unabdingbar, um Vertrauen zu schaffen und rechtliche sowie gesellschaftliche Risiken zu minimieren.
   
   
10. Ökosystem aufbauen und nutzen:
    Die Teilnahme an relevanten KI-Communities, der Austausch mit Forschungseinrichtungen, Start-ups und anderen Unternehmen fördert den Wissensaustausch und die gemeinsame Weiterentwicklung. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, am Puls der Zeit zu bleiben, Best Practices zu teilen und von externen Innovationen zu profitieren. 

Durch die konsequente Berücksichtigung dieser Schlüsselfaktoren kann ein Unternehmen den Übergang von ersten KI-Pilotprojekten zu einer echten, nachhaltigen Wertschöpfung durch KI vollziehen und sich langfristig als Innovationsführer positionieren.