Was sind die Chancen und Risiken von Künstlicher Intelligenz für Organisationen in Deutschland? Das fragen mich viele Kunden beim Projektstart. Hier kommen meine Antworten mit Hintergrund-Wissen und Handlungsempfehlungen zur erfolgreichen KI-Transformation.
Was ist Künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz (KI) ist die Fähigkeit von Maschinen oder Systemen, intelligentes Verhalten zu zeigen, das dem menschlichen ähnelt oder übertrifft. KI kann verschiedene Formen annehmen, wie zum Beispiel maschinelles Lernen, Sprachverarbeitung, Bilderkennung, Robotik oder natürliche Sprachgenerierung. KI bietet viele Möglichkeiten für Unternehmen, um Prozesse zu optimieren, Produkte zu verbessern und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Erfahre mehr in diesem Beitrag: Was ist künstliche Intelligenz? Mit Short Video: Was ist Künstliche Intelligenz?
Chancen von KI für Organisationen
KI kann Organisationen in verschiedenen Bereichen unterstützen, wie:
1) Produktivitätssteigerung: KI kann Organisationen helfen, Prozesse zu automatisieren, Ressourcen effizienter zu nutzen und die Qualität zu erhöhen. KI-Systeme können Routineaufgaben übernehmen, Daten analysieren, Entscheidungen treffen oder Empfehlungen geben. So können Organisationen Zeit und Kosten sparen, Fehler reduzieren und Mitarbeiter entlasten.
2) Produktinnovation: KI kann Organisationen helfen, Produkte zu personalisieren und zu optimieren. KI-Systeme können Kundenbedürfnisse erkennen, individuelle Angebote erstellen oder neue Funktionen hinzufügen. So können Organisationen die Kundenzufriedenheit und -bindung erhöhen, neue Märkte erschließen und sich von der Konkurrenz abheben.
3) Geschäftsmodellinnovation: KI kann Organisationen helfen, neue Geschäftsmodelle zu entwickeln oder bestehende anzupassen. Zum Beispiel können KI-Systeme neue Dienstleistungen anbieten, neue Einnahmequellen generieren oder neue Kooperationspartner finden. So können Organisationen ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern und neue Kunden gewinnen.
Risiken von KI für Organisationen
KI bringt aber auch einige Herausforderungen und Risiken mit sich, die Organisationen bei der KI-Integration beachten müssen. Dazu gehören:
1) Kompetenzmangel: Um KI erfolgreich zu nutzen, brauchen Organisationen qualifizierte Mitarbeiter:innen, die die Technologie verstehen, anwenden und weiterentwickeln können. Dazu gehören nicht nur IT-Fachkräfte, sondern auch Fachkräfte aus anderen Bereichen, die mit KI zusammenarbeiten können.
Laut einer Studie von Deloitte sehen viele Unternehmen einen internen Kompetenzmangel als großes Hemmnis für die Einführung von KI im Mittelstand. Um diesen Mangel zu beheben, müssen KMUs in die Aus- und Weiterbildung ihrer Mitarbeiter:innen investieren und externe Expert:innen einbinden.
2) Datenbasis: KI basiert auf der Analyse von großen Datenmengen, die relevant, qualitativ hochwertig und vertrauenswürdig sein müssen. Organisationen müssen daher sicherstellen, dass sie über genügend Daten verfügen, die sie sammeln, speichern, schützen und teilen können.
Für viele Organisationen sind falsche Rahmenbedingungen wie eine unzureichende Datenbasis der Hauptgrund, warum KI in Organisationen noch keine große Rolle spielt.
Um diese Herausforderung zu meistern, müssen Organisationen Datenstrategien definieren, ihre Dateninfrastruktur verbessern, Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen verstärken.
3) Investitionskosten: Die Einführung von KI erfordert Investitionskosten, die für Organisationen eine finanzielle Hürde darstellen können. Neben den Kosten für die Anschaffung oder Entwicklung von KI-Systemen müssen Organisationen auch die Kosten für die Schulung der Mitarbeiter:innen, die Anpassung der Prozesse und die Wartung der Technologie berücksichtigen. Um Organisationen bei der Finanzierung von KI-Projekten zu unterstützen, gibt es Förderprogramme auf nationaler und europäischer Ebene, die Zuschüsse bieten.
5) Rechtliche und ethische Fragen: Die Nutzung von KI wirft auch rechtliche und ethische Fragen auf, die Organisationen beachten müssen. Zum Beispiel müssen sie die Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften einhalten, die Transparenz und Nachvollziehbarkeit der KI gewährleisten, die Haftungsfragen klären. Um Organisationen bei der Einhaltung dieser Anforderungen zu helfen, gibt es verschiedene Leitlinien und Standards für eine verantwortungsvolle KI, wie die EU-KI-Verordnung oder die DIN SPEC 92001-1.
6) Mitarbeiter-Ängste: Laut einer Studie von Deloitte haben viele der befragten Mitarbeiter*innen in Deutschland Angst, durch KI ihren Arbeitsplatz zu verlieren. Die Studie zeigt auch, dass viele Mitarbeiter:innen glauben, dass ihre Arbeitgeber sie ausreichend auf den Einsatz von KI vorbereiten. Das zeigt die Notwendigkeit, Mitarbeiter:innen in die KI-Transformation einzubeziehen und ihnen die Vorteile und Grenzen von KI zu erklären.
Fazit: KI bietet viele Chancen für Organisationen in D., um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern, ihre Innovation zu fördern und neue Werte zu schaffen. Aber es gibt auch einige Risiken und Herausforderungen, die Organisationen bei der KI-Integration beachten müssen.
Um diese zu bewältigen, müssen Organisationen eine KI-Strategie entwickeln, ihre KI-Kompetenzen und Datenbasis stärken, ihre Investitionskosten senken und rechtlich-ethischen Verpflichtungen erfüllen. Nur so können sie das volle KI-Potenzial ausschöpfen.
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7 Handlungsempfehlungen für Organisationen zur erfolgreichen KI-Integration
1) Anwendungsmöglichkeiten von KI aufzeigen: Um klarer zu machen, welche Chancen KI für Unternehmen bietet, sollten Use Cases gefördert werden. Diese können beispielsweise in Form von Pilotprojekten, Best Practices oder Leitfäden präsentiert werden. Dadurch können KMU von den Erfahrungen anderer lernen und Inspiration für eigene Anwendungen finden.
2) Kompetenzaufbau und -transfer fördern: Um den internen Kompetenzmangel zu beheben, müssen Organisationen in die Aus- und Weiterbildung ihrer Mitarbeiterinnen investieren, externe Expertinnen einbinden oder Kooperationen mit anderen Akteuren suchen. Dabei können Plattformen, Netzwerke oder Initiativen wie Mittelstand-Digital oder die KI-Trainer helfen, die Wissensvermittlung und den Erfahrungsaustausch zu unterstützen.
3) Datenstrategie und -infrastruktur verbessern: Um eine ausreichende und qualitativ hochwertige Datenbasis zu schaffen, müssen Organisationen ihre Datenstrategie definieren, ihre Dateninfrastruktur verbessern, ihre Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen verstärken oder Datenallianzen bilden. Dabei können Standards, Richtlinien oder Werkzeuge wie die DIN SPEC 92001-1 oder die GAIA-X Initiative helfen, die Datenverfügbarkeit zu erhöhen.
4) Investitionskosten senken und Finanzierungsmöglichkeiten nutzen: Um die hohen Investitionskosten für KI zu senken, können Organisationen auf bestehende oder modulare KI-Lösungen zurückgreifen, die an ihre Bedürfnisse angepasst werden können. Außerdem können sie verschiedene Förderprogramme auf nationaler oder europäischer Ebene nutzen, die Zuschüsse, Darlehen oder Beteiligungen für KI-Projekte anbieten.
5) Rechtliche und ethische Anforderungen erfüllen: Um die rechtlichen und ethischen Fragen rund um KI zu klären, müssen Organisationen die geltenden Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften einhalten, die Transparenz und Nachvollziehbarkeit der KI gewährleisten, die Haftungsfragen klären und die gesellschaftlichen Auswirkungen der KI berücksichtigen. Dabei können Leitlinien und Standards für eine verantwortungsvolle KI helfen, wie zum Beispiel die EU-KI-Verordnung oder die DIN SPEC 92001-1124.
6) Mitarbeiter:innen einbeziehen und motivieren: Um die Akzeptanz und das Vertrauen in KI zu erhöhen, müssen Organisationen ihre Mitarbeiter:innen in die KI-Transformation einbeziehen und ihnen die Vorteile und Grenzen von KI erklären. Dabei können Schulungen, Feedback oder Partizipation helfen, die Kompetenzen und das Wohlbefinden der Mitarbeiterinnen zu fördern.
7) Innovationstreiber sein und bleiben: Um das volle KI-Potenzial auszuschöpfen, müssen Organisationen bestehende Prozesse und Produkte optimieren und auch neue Geschäftsmodelle oder Dienstleistungen entwickeln. Dabei können Experimentier-Räume, Innovationslabore oder Kooperationen mit Startups helfen, neue Ideen zu generieren und zu testen.
Quellen:
[Unternehmen in Deutschland nutzen künstliche Intelligenz](https://www.ifo.de/fakten/2023-08-02/unternehmen-deutschland-nutzen-kuenstliche-intelligenz)
[KI-Studie 2022: Wie weit ist Deutschland?](https://www2.deloitte.com/de/de/pages/trends/ki-studie-2022.html)
[AI study: Almost half of all employees are worried about losing their jobs](https://www2.deloitte.com/ch/de/pages/press-releases/articles/ai-study-almost-half-of-all-employees-are-worried-about-losing-their-jobs.html)
[EU-Kommission legt Vorschlag für erste EU-weite Regelung zu künstlicher Intelligenz vor](https://ec.europa.eu/germany/news/20210421-regelung-kuenstliche-intelligenz_de)
[DIN SPEC 92001-1:2020-07 - Künstliche Intelligenz - Qualitätsanforderungen an vertrauenswürdige Systeme - Teil 1: Anforderungen](https://www.din.de/de/mitwirken/normenausschuesse/nia/din-spec/wdc-beuth:din21:320087372)
