In Folge 3 von “No Hype KI” werfen wir einen Blick auf Erfolgsfaktoren und Herausforderungen, die sich für Unternehmen beim Einsatz von KI in der Praxis ergeben.
Bei brutkasten-Chefredakteur Dominik Meisinger diskutieren Clemens Wasner (Enlite AI | Gründer und CEO), Alexandra Sumper (Nagarro | SRC Director Delivery Austria), Manuel Moser (CANCOM Austria | Director Digital Innovation & Software Engineering) und Moritz Mitterer (IT-Services der Sozialversicherung GmbH | Aufsichtsratsvorsitzender).
Im Fokus stehen die Wichtigkeit von Mitarbeiterintegration beim Einsatz von KI, hohe Datenqualität und angemessene User Experience. Im Vordergrund steht außerdem die Optimierung bestehender Prozesse, die anhand von Anwendungsbeispielen vorgestellt werden. Diskutiert werden überdies Herausforderungen wie der Vertrauensaufbau und technische Grenzen bei der Einführung von KI in Unternehmen. Dazu geben die Expert:innen klare Tipps für die Praxis.
“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, IT-Services der Sozialversicherung GmbH, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.
Um diese Themen geht es in der dritten Folge:
Erfolgsfaktoren für den Einsatz von KI in Unternehmen
- Integration: Mitarbeiter:innen sollten in KI-Einführungsprozesse von Anfang an mit eingebunden sein. KI-Projekte sollen schrittweise und agil umgesetzt werden.
- Datenqualität: Ein gut strukturierter Datenhaushalt ist die Grundlage für den erfolgreichen Einsatz von KI.
- User Experience: KI-Lösungen sollten benutzerfreundlich und intuitiv gestaltet sein.
- Richtlinien: Klare Governance und Sicherheitsrichtlinien sollten für den Einsatz von KI definiert werden.
- Weiterbildung und externe Partner: Unternehmen müssen in den Aufbau von KI-Kompetenz sowie in die Weiterbildung ihrer Mitarbeiter investieren. Die Zusammenarbeit mit externen Experten kann helfen, die Herausforderungen zu meistern.
Herausforderungen beim Einsatz von KI
- Technische Limitierung: KI-Systeme stoßen immer noch an technische Grenzen. Unter anderem bei der Verarbeitung unstrukturierter Daten.
- Vertrauen: Vorbehalte oder Ängste gegenüber KI bestehen sowohl bei Mitarbeitenden als auch im Management. Unternehmen sollten diese Bedenken aktiv adressieren und Vertrauen fördern.
- Haftung: In sensiblen Bereichen wie dem Gesundheitswesen stellen sich teilweise komplexe Haftungsfragen.
- Kosten und Ressourcen: Die Implementierung von KI-Lösungen erfordert Investitionen in Technologie, Infrastruktur und Personal.
Use Cases und Potenziale von KI
- Effizienzsteigerung: KI kann in vielen Bereichen zur Automatisierung und Optimierung von Geschäftsprozessen eingesetzt werden. Unter anderem im Kundenservice, in der Dokumentenverarbeitung oder in der Produktionsplanung.
- User Experience: Außerdem kann die Interaktion von Kund:innen und Nutzer:innen mit digitalen Produkten und Dienstleistungen verbessert werden – durch personalisierte Empfehlungen, Chatbots und intelligente Suchfunktionen.
- Neue Geschäftsmodelle: KI ermöglicht es Unternehmen, neue Geschäftsmodelle zu entwickeln und disruptive Innovationen voranzutreiben.
- Gesundheitswesen: Darüber hinaus sehen die Expert:innen potenzielle Anwendungsfelder im Gesundheitswesen – unter anderem zur Diagnose, zur Entwicklung personalisierter Therapien sowie zur Optimierung von Behandlungsprozessen.
Bedeutung der richtigen Strategie und Vorgehensweise
- Pilotprojekte: Die Expert:innen raten, mit kleinen KI-Pilotprojekten zu starten und Lösungen schrittweise zu erweitern.
- Mehrwert: Unternehmen sollten sich auf KI-Anwendungen konzentrieren, die einen klaren Mehrwert für Unternehmen und Kund:innen bieten.
- Weiterentwicklung: Darüber hinaus sollten KI-Lösungen kontinuierlich weiterentwickelt und an die sich ändernden Anforderungen des Unternehmens angepasst werden.
- Offenheit für neue Entwicklungen und Trends sind dabei essentiell, um diese in bestehende Strategien zu integrieren.
- Mensch und Ethik: Der Mensch bleibt ein wichtiger Faktor im KI-Einsatz – vor allem bei Kontrolle, Steuerung und Interpretation. Unternehmen sollten ethische und gesellschaftliche Implikationen beim Einsatz von KI berücksichtigen.
