Wie sich Herausforderungen bei der KI-Einführung meistern lassen

Viele Unternehmen scheitern bei der Einführung von KI. Woran liegt das – und was braucht es, damit KI ihr Potenzial entfalten kann?

Überblick:

• Fehlende Strategie, mangelhafte Datenqualität, Fachkräftemangel, kulturelle Widerstände und hohe Infrastrukturkosten bremsen viele Unternehmen aus.
• Erfolgsfaktoren sind eine geschäftsorientierte KI-Strategie, verlässliche Daten, Weiterbildung, ein offener Kulturwandel und starke Partnerschaften.
• Nicht Technologie allein, sondern das Zusammenspiel von Menschen, Unternehmenskultur, Strategie und Daten entscheidet über die Skalierung und Wirkung von KI.

Vertrauenswürdige Künstliche Intelligenz (KI) und eine hohe Datenqualität gelten als zentrale Voraussetzungen für den Erfolg von KI-Initiativen. Gemeinsam bilden sie das Fundament für verantwortungsvolle und leistungsfähige KI-Systeme. Trotz eines wachsenden Bewusstseins für die Bedeutung von Vertrauen und Daten bleibt die flächendeckende Einführung von KI in vielen Unternehmen weiterhin eine Herausforderung.

Der KI-Experte und Autor Kai-Fu Lee bringt es auf den Punkt: „Es geht nicht darum, KI zu entwickeln, sondern darum, eine Strategie rund um KI zu erarbeiten.“ Dieses Konzept beschreibt treffend die Herausforderungen, denen zahlreiche Unternehmen gegenüberstehen. Wie ein Puzzle, bei dem ein Teil fehlt, setzen viele Unternehmen bei ihrer KI-Einführung Einzelteile wie Daten, Technologie und Ambitionen zusammen, sind aber noch nicht in der Lage, das Bild zu vervollständigen. Das fehlende Puzzleteil ist oft nicht die Technologie selbst, sondern die richtige Strategie, Unternehmenskultur und Umsetzungsplanung.

Trotz der großen Begeisterung für KI bleibt ihre erfolgreiche Implementierung somit eine Herausforderung. In allen Sektoren sind Unternehmen bestrebt, durch KI einen Wettbewerbsvorteil zu gewinnen, aber nur wenige schaffen es über Pilotprojekte hinaus. Was also steht der Skalierung von KI im Wege? Im Folgenden erläutern wir einige der zentralen Herausforderungen:
 

Warum tun sich Unternehmen so schwer mit der Einführung von KI?
 

• Keine klare Strategie und Vision: Ohne ein strategisches Konzept für die KI-Integration bleiben die Initiativen oft isoliert und von den Unternehmenszielen entkoppelt. Unternehmen brauchen einen bereichsübergreifenden Fahrplan, der aufzeigt, wo KI den größten Wert schaffen kann.
• Datenqualität und -verfügbarkeit: KI ist nur so stark wie die ihr zugrunde liegenden Daten. Schlechte Daten-Governance, inkonsistente Datenquellen und fragmentierte Datensilos können die Effektivität von KI stark einschränken. Daten müssen strukturiert, verlässlich und zugänglich sein, bevor KI skaliert werden kann.
• Mangel an qualifizierten Fachkräften: Der Erfolg von KI erfordert mehr als nur die Einstellung einiger Datenwissenschaftler. Es bedarf multidisziplinärer Teams mit Fachwissen, technischem Know-how und strategischer Denkweise. Der Mangel an qualifizierten Fachkräften stellt jedoch nach wie vor ein großes Hindernis dar.
• Organisatorischer Widerstand und kulturelle Barrieren: Die Einführung von KI markiert nicht nur einen technologischen Wandel, sondern auch eine kulturelle Transformation. Die Angst vor Arbeitsplatzverlusten, die Skepsis gegenüber KI-basierten Entscheidungen und der Widerstand gegen Veränderungen traditioneller Arbeitsabläufe verlangsamen KI-Projekte häufig oder bringen sie zu Fall.
• Hohe Kosten und komplexe Anforderungen an die Infrastruktur: Der Aufbau von KI-Funktionen erfordert erhebliche Investitionen – unter anderem in Cloud-Plattformen, Rechenleistung und Daten-Pipelines. Vor allem für kleinere Unternehmen können die vorab anfallenden und laufenden Kosten ohne klaren Return on Investment (ROI) abschreckend wirken.

Wie Unternehmen die Lücken schließen können

• Entwickeln Sie eine geschäftsorientierte KI-Strategie: Unternehmen sind gefordert, dem Geschäftserfolg Vorrang vor der Technologie einzuräumen. Ein strategieorientierter Ansatz stellt sicher, dass KI-Initiativen mit den Unternehmenszielen in Einklang stehen, skalierbar sind und sich nahtlos in die Unternehmensstruktur integrieren lassen.
• Priorisieren Sie Datenqualität und -verfügbarkeit: Ohne vertrauenswürdige Daten versagen selbst die besten KI-Modelle. Es gilt, einen starken Daten-Governance-Rahmen einzurichten, Qualitätskontrollen durchzusetzen und einen teamübergreifenden Datenzugriff zu gewährleisten.
• Weiterbildung und Umschulung der Belegschaft: Investitionen in die Talententwicklung sind unerlässlich. Mitarbeitende mit KI-Kompetenzen auszustatten und funktionsübergreifende Teams zu fördern erleichtert nicht nur die Implementierung, sondern fördert auch Akzeptanz und Vertrauen der Nutzer.
• Aufbau einer Kultur der Innovation und des Vertrauens: Eindeutige und transparente Kommunikation über den Zweck und die möglichen Auswirkungen des KI-Einsatzes ist entscheidend für den Aufbau von Vertrauen. Die aktive Einbeziehung der Mitarbeitenden in KI-Projekte und die Einhaltung verantwortungsvoller KI-Praktiken können dazu beitragen, Vertrauen zu fördern und Skepsis abzubauen.
• Strategische Partnerschaften nutzen: Für viele Unternehmen ist die Zusammenarbeit mit Anbietern von KI-Lösungen, akademischen Einrichtungen oder Technologie-Communities eine Möglichkeit, Zugang zu Innovationen zu bekommen und KI zu skalieren, ohne die gesamte Last intern zu tragen.