15.03.2023

AI im Unternehmen: Effizienzsteigerung ohne Kontrollverlust?

Ob die Angst vor Künstlicher Intelligenz (KI) im Unternehmen begründet ist? Die Datenexpertin Ana Simic verrät, wie sich KI auf Effizienz, Kosten und Kreativität im Unternehmen auswirkt und warum sich auch Startups über die KI-Schwelle trauen sollten.
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Ana Simic weiß, wo Künstliche Intelligenz im Unternehmen Vorteile bringt - und wo nicht. (c) Yvonne Fetz
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Die Ampel steht auf Rot. Die Motoren laufen. Aus dem Autoradio ertönen die Nachrichten: Künstliche Intelligenz könnte Arbeitsplätze gefährden. Der Trend sorgt für Unsicherheit. Doch ist diese begründet?

Die Breaking News der letzten Monate gehören für Ana Simic schon lange zum Alltag. Ana ist Digitalisierungs- und AI-Spezialistin und leitet das Wiener Büro des finnisch-deutschen Consultingunternehmens DAIN Studios. Ihr Spezialgebiet: Unternehmen bei der Anwendung von Künstlicher Intelligenz zu unterstützen und individuelle AI-Strategien zu entwickeln.

Warum sich vor etwaigen KI-Hürden niemand fürchten muss und wie Startups, KMUs und Konzerne betriebliche Prozesse mit AI effizienter gestalten? Ana Simic verrät die wichtigsten Tipps rund um Data Literacy, AI Maturity & Co.

Die Angst vor Neuerungen ist nichts Neues

“Angst vor Technologien hat es immer schon gegeben. Menschen sind zuerst immer skeptisch und brauchen Zeit, um sich an neue Technologien zu gewöhnen”, erzählt Ana. Der Grund: Die Angst vor Kontrollverlust. Und die Sorge, dass neue Technologien bestehende Strukturen verändern.

Ein Paradebeispiel ist das Auto. Im Jahr 1830 fuhr die erste Dampf-Buslinie in London, 1886 fegte das erste Gasmotoren-Fahrzeug über die Straßen Europas. Das Auto bahnte sich langsam seinen Weg durch die Gesellschaft. Skepsis herrschte anfangs aber auch bei jenem Verkehrsmittel, das heute für viele nicht mehr wegzudenken ist.

Die gelbe Ampel schlägt auf Grün

“Nach der Einführung des Autos hatten die Menschen Angst davor, mit 30 Kilometern pro Stunde auf den Straßen zu fahren. Heute fahren wir völlig unaufgeregt mit 130 km/h über die Autobahn”, erzählt Ana. Menschen gewöhnen sich also nur langsam an neue Technologien: “Wir brauchen Zeit, Geduld und das Wissen, wie wir technologische Innovationen in unseren Alltag integrieren können. Vor allem aber müssen wir Regeln definieren, damit uns neue Technologien sinnvoll unterstützen und Schäden vermieden werden.”

“Ähnlich wie beim Auto ist es auch mit Künstlicher Intelligenz”, erklärt Ana. “Das Auto hat unser Gesellschaftsleben grundlegend verändert, und noch viel größeres Potenzial steckt in Künstlicher Intelligenz.“ Die Angst vor Kontrollverlust sei, Ana zufolge, also unbegründet. Zumindest so lange wir uns über Chancen und Risiken der KI-Welt bewusst sind.

Wie AI-reif bist du?

Während einige noch mit AI-Skepsis kämpfen, sind andere über-euphorisch, erzählt Ana aus Erfahrung: “Dafür haben wir das AI Maturity Framework entwickelt. In 10 Schritten helfen wir unseren Kund:innen bei der Analyse ihres Data- und AI-Reifegrades.”

Der Gedanke dahinter: Bevor Unternehmen AI in betriebliche Prozesse integrieren, braucht es eine Status-Quo-Analyse. Mit dem AI Maturity Framework hilft das DAIN Studios Team ihren Kund:innen, eine individuelle AI-Strategie zu entwickeln. “Wir sind die Außenperspektive, der kritische Blick, der versteckte Potenziale im Unternehmen entdeckt. Wir haken alle Checkpoints ab, die ein Unternehmen vor seiner KI-Reise erfüllen sollte”, erklärt die Datenspezialistin.

Das DAIN Studios Team hilft Startups, KMUs und Konzernen bei der Optimierung ihrer persönlichen AI-Strategie. (c) DAIN Studios

Reif für Effizienzsteigerung

Zwei Begriffe, die zukünftige AI-Anwender:innen kennen sollten, sind Data Literacy und AI Maturity. “Data Literacy ist die Basis, also das Know-How, das mir dabei hilft, Funktionsweise und Anwendungsmöglichkeiten der Künstlichen Intelligenz zu verstehen”, erklärt Ana.

AI Maturity hingegen bezeichnet den Reifegrad im bewussten, kompetenten Einsatz von KI. “Das Ziel unseres AI Maturity Frameworks ist es, Arbeitsprozesse herunterzubrechen, ihre Einzelteile zu analysieren und jene Stellen zu identifizieren, in denen AI als Prozess-Unterstützer eingesetzt werden kann. Dafür braucht es neben Wissen und Souveränität vor allem die notwendige Infrastruktur und die Bereitschaft zur Veränderung.”

Das Ergebnis? Die Steigerung von Produktivität, Effizienz und Effektivität. “Wir experimentieren, bauen Strukturen und versuchen, unsere Kund:innen ganzheitlich fit für Künstliche Intelligenz zu machen.” Ist der Reifeprozess durchlaufen, sind alle Voraussetzungen für einen aktiven Kulturwandel gegeben. “Am Ende unserer Reise sind unsere Kund:innen dann nicht nur data literate, sondern AI mature.”

No Risk, no AI

“Trotz AI Maturity sollte man beim Einsatz von KI lieber keine roten Ampeln überfahren”, warnt Ana metaphorisch. “Wichtig ist, dass sich Unternehmen bewusst sind, welche Verantwortung sie mit der Anwendung von KI übernehmen. Sie müssen nicht nur wissen, wie und wo AI-Tools anwendbar sind, sondern auch, welche Daten sie an die KI verfüttern.”

Dass dabei auch etwas schiefgehen kann, zeigte der AI-Skandal des Online-Händlers Amazon vor zwei Jahren: Die im Recruiting-Prozess eingesetzte Künstliche Intelligenz soll die Bewerbungen von Frauen geringer als jene von männlichen Bewerbern bewertet haben.

“Der HR-Fauxpas von Amazon zeigt, dass KI auch nur von Menschen gemacht ist. Amazon hat den Fehler mit kritischem Blick gefunden und veröffentlicht.” Der verantwortungsbewusste Einsatz von KI erfordere also genau das, was Amazon 2018 zuerst übersehen und dann richtig gestellt hat: “Das Bewusstsein darüber, welche Folgen der Einsatz von KI haben kann, wenn man den Input unbeachtet lässt”, so die Datenexpertin.

“Der Turn-Off-Button liegt in unserer Hand”

KI deshalb aber nicht einzusetzen, wäre schade. Denn sie senkt Kosten und lässt Geschäftschancen steigen, wodurch Unternehmen ihre Geschäftsfähigkeit am Markt stärken können. „Eine ausgereifte AI Maturity ist wirklich ein klarer Wettbewerbsvorteil”, ermutigt Ana. “Wie intensiv wir KI schlussendlich nutzen, liegt bei uns. Der Turn-Off-Button liegt immer noch in unserer Hand.”

KI ist nicht nur was für Große

“KI ist nicht teuer und kompliziert. Für ihren Einsatz sind keine großen Investitionen notwendig. KI kann jede und jeder genauso einsetzen, wie er oder sie es möchte”, erklärt Ana. Die Datenexpertin ermutigt auch Startups und KMUs, sich über die Artificial Intelligence Schwelle zu trauen: “KI eignet sich optimal für junge Unternehmen und kleine Projekte. Startups und KMUs können sich so eine gute Basis für ausgereifte Geschäftsmodelle bauen. Wichtig ist nur, Fehler zu vermeiden, vor allem in Hinblick auf Privacy, Ethics und Data Security.”

„Vergessen wir nicht, dass wir Menschen sind“

Im Rennen um die effizienteste KI-Strategie appelliert Ana Simic auch an einen nüchternen Umgang mit AI: “Wir müssen uns gut überlegen, wo wir Künstliche Effizienz einsetzen können, damit sie mir und meinem Unternehmen Vorteile bringt. Daraus ergeben sich schnellere Prozesse und gewonnene Arbeitszeit, die wir für Neues nutzen können.”

Wie wär’s also mit ein bisschen mehr Zeit für Kreatives und Beziehungen? “KI könnte Unternehmen einerseits beim Arbeitskräftemangel helfen, aber ihnen auch jene zeitlichen Ressourcen zurückgeben, die wir durch Mehrarbeit über Jahre verloren haben”, erklärt die Datenspezialistin. “Nutzen wir also die Chance und vergessen wir nicht, dass wir Menschen und keine Maschinen sind.”

Zur Person

Ana Simic leitet das Wiener Büro der DAIN Studios, einer finnisch-deutschen Unternehmensberatung, die KI- und Data-Strategien entwickelt und umsetzt und mit der DAIN Academy den Führungskräften und Experten hilft, die KI zu verstehen und anzuwenden. Als erfahrene Marketing- und Digitalisierungsexpertin bringt sie Perspektiven und Knowhow aus unterschiedlichen Branchen mit, unter anderem Telekommunikation, Consumer Goods und Gaming.

Hier geht’s zur Website der DAIN Studios
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© calliora - Frederik Träuble und Jonas Wildberger.

Das Münchner Startup calliora von Frederik Träuble und Jonas Wildberger entwickelt eine KI-Plattform für Krankenhäuser, die den Verwaltungs- und Abrechnungsaufwand reduzieren und Erlöse besser absichern soll. Nach Angaben des Unternehmens begleitet die Software Behandlungsfälle von der Aufnahme bis zur Abrechnung und verknüpft dafür Informationen aus verschiedenen bestehenden Systemen.

calliora: Fokus auf Dokumentation und Abrechnung

Ein Schwerpunkt liegt auf Dokumentation und Abrechnung. Die Plattform unterstützt bei der Kodierung und prüft Fälle auf typische Prüfmuster des Medizinischen Dienstes. Zudem sollen abrechnungsrelevante Informationen frühzeitig erkannt und für die weitere Bearbeitung im Krankenhaus bereitgestellt werden. Für das Controlling bietet calliora eigene Auswertungen und Analysen an.

Hinter dem Produkt steht die Annahme, dass Informationen zu einem Behandlungsfall in Krankenhäusern über zahlreiche unterschiedliche Systeme und Prozesse verteilt sind. Fehlen Angaben oder werden sie nicht an der richtigen Stelle übernommen, kann dies zu zusätzlichem Bearbeitungsaufwand oder zu Problemen bei der Abrechnung führen. Calliora will diese Lücken durch eine zentrale, KI-gestützte Verarbeitung der vorhandenen Informationen verringern.

Bertelsmann und Angel-Investoren dabei

Nun hat das Münchner Startup eine Pre-Seed-Finanzierungsrunde über sechs Millionen US-Dollar abgeschlossen: „Unsere Pre-Seed-Runde wird von BHI – Bertelsmann Healthcare Investments und redalpine angeführt. Mit dabei sind Angel-Investoren aus Krankenhausmanagement und KI, darunter Dr. Ulrich Wandschneider (ehemaliger CEO von Asklepios und Mediclin AG), Sara Siegel (Global Health Sector Leader, Deloitte), Peter Sarlin (Postscriptum, NestAI, QuTwo & Silo AI) und Frank Hutter (Prior Labs)“, schreibt das Startup in einem LinkedIn-Post.

Die Plattform soll bereits bei der Aufnahme eines Falls unterstützen und prüfen können, ob eine Behandlung ambulant, stationär oder als Hybrid-DRG abzurechnen ist. Dabei dokumentiert sie die dafür maßgeblichen Gründe. Im weiteren Verlauf soll die Software fehlende Informationen, Fristen und mögliche nächste Schritte erkennen und das Klinikpersonal dort einbinden, wo eine menschliche Prüfung erforderlich ist.

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