Folge 3: Erwartungen an KI

KI-Anwendungen wie ChatGPT & Co. machen Vorschläge für private Ausflüge oder helfen Kochrezepte zu finden. Doch ist KI für Unternehmen nun ein „Wunderding“ oder reichen die Erwartungen an KI eher für KI als Praktikant?

Wir sprechen in Folge 3 des Podcasts “Vom Hype zum Handeln” über Erwartungen zwischen Wunsch und Wirklichkeit – und wie Menschen und Organisationen ihre Wünsche in Richtung Wirklichkeit lenken können.

Erwartungen an das „Wunderding“ KI verwirklichen

Im privaten Bereich unterstützen KI-Tools bei Aufgaben wie der Steuererklärung oder der Suche nach Kochrezepten. Im Unternehmen sind Aufgaben und Prozesse komplexer und es gilt daher mehrere Aspekte zu betrachten.

Inhaltsverzeichnis

1. KI-Einsatz im Unternehmen – Der Mensch als Handwerker im KI-Prozess
2. Konkrete Anwendungsfälle für KI definieren – Automatisierung vs. KI: Wo liegen die Unterschiede?
3. EVA-Prinzip im Zeitalter der KI – Effizienzsteigerung durch KI: Kosten-Nutzen-Rechnung
4. Organisation und Mitarbeiter im Fokus
5. Risikowahrnehmung und Strategie
6. Fallstricke im Marketing – Prozess: Kontext, Zwischenschritte und Workflow
7. Handeln: Dein erster Schritt könnte sein… 

KI-Einsatz im Unternehmen

Neben dem Datenschutz geht es im Unternehmen v.a. darum, keine “halbe Sachen” zu machen oder die Qualität nicht im Auge zu behalten. Eine der größten Gefahren besteht darin, sich auf die falschen Dinge zu konzentrieren, weil man nicht die richtigen Aufgaben identifiziert (strategische Ebene). Eine weitere durch fehlendes “handwerkliches” KI-Know-How (operativ) keine optimalen Ergebnisse zu erzielen.

Menschen als Handwerker im KI-Prozess 

KI ist ein Werkzeug, vergleichbar mit einer Stichsäge. Ein gelernter Tischler kann mit einer guten Stichsäge viele tolle Werkstücke fertigen. Entscheidend ist es einerseits das Handwerk des Tischlers zu erlernen, zB auch um zu wissen, welches Holz fürs welches Werkstück geeignet ist. Und anschließend den Umgang mit dem Werkzeug zu beherrschen um als Anwender die Oberhand zu behalten. 

Konkrete Anwendungsfälle für KI definieren

Um KI im Unternehmen sinnvoll einzusetzen, braucht es konkrete Angaben zum Geschäftsfall, also das Problem, das es zu lösen gilt. Es braucht Angaben zum Startpunkt, den vorhandenen Daten, zur Aufgabe, zur Rolle des Werkzeugs und zum gewünschten Output. 

Automatisierung vs. KI: Wo liegen die Unterschiede? 

KI funktioniert besonders gut bei Automatisierungen, wie zB der automatischen Rechnungsprüfung im Finanzwesen, der Bestellprüfung im Supply Chain Management oder Prüfen von Vertragsdokumenten. Wichtig ist, dass es sich um einen strukturierten Prozess handelt, bei dem Startpunkt, Ablauf und Output klar definiert sind. 

Das EVA-Prinzip gilt auch für KI

Auch im Zeitalter der KI läuft es im Wesentlichen auf das EVA-Prinzip (Eingabe, Verarbeitung, Ausgabe) hinaus. Es ist wichtig zu verstehen, wie der eigene Prozess aussieht, was der Start- und Endpunkt ist und welche Schritte dazwischen erfolgen. 

Effizienzsteigerung durch KI: Kosten-Nutzen-Rechnung

Durch den Einsatz von KI an den passenden Stellen und im richtigen Ausmaß lässt sich die Effizienz enorm steigern. Dabei ist eine Kosten-Nutzen-Rechnung wichtig: Wie viele Ressourcen fließen in das Projekt und wie viel kann man herausholen? 

Organisation und Mitarbeiter im Fokus

Neben den Chancen für Effizienz und Kosteneinsparungen geht es darum, Mitarbeiter einbinden und sie bei der Gestaltung einzubinden. Wenn sich ein Prozess ändert, sind alle Prozessbeteiligten eingeladen und beraten, wie sich der Prozess und auch Aufgaben verändern.

Risikowahrnehmung und Strategie

Sowohl im Finanz- und besonders auch im Gesundheitsbereich ist das wahrgenommene Risiko richtigerweise hoch. Im „normalen“ Unternehmensalltag findet man oft anstelle strategischer Auswahl und Beewrtung von Prozessen eine „Trial and Error“-Taktik. Wir raten zu einer überlegten Strategie, damit der Prozess ideal umgestaltet und verbessert werden kann. Aber auch um nicht nur an Effizienz an einzelnen Stellen zu denken – und dabei das Gesamtergebnis außer Acht zu lassen. 

Die mangelnde Transparenz der KI-Algorithmen („Blackbox-Problem“) macht es schwierig, die Qualität der Ergebnisse zu bewerten. Unternehmen müssen die Zuverlässigkeit und Qualität der KI-gestützten Entscheidungen sicherstellen können.

Fallstricke im Marketing 

Auch im Marketing ist es notwendig, den gesamten Prozess zu beherrschen: Welche Teil-Schritte hat welcher Prozess und wo müssen welche Inputs (Daten, Kontext) im Prozess hinzugefügt werden, damit ein individuelles Ergebnis entsteht? An welcher Stelle müssen Outputs überprüft und anschließend mit zusätzlichen Inputs verfeinert werden?
Wenn ein Unternehmen beispielsweise auf von KI empfohlene (und nicht von Experten geprüfte) Keywords für Suchmaschinen setzt, wird man in die falsche Richtung abbiegen – und wird das Ziel nicht erreichen. Im Fall von Keywords werden Kunden über falsche Keywords eher nicht zum Unternehmen gelangen (und wenn doch, dann mit Vorstellungen, die nicht übereinstimmen).

Prozess: Kontext, Zwischenschritt, Workflow 

Eine KI-Anwendung erstellt nicht in einem Aufwasch ein Top-Bild oder einen individuellen Text. Es braucht davor Inputs zur Marken-Persönlichkeit, Ausrichtung auf die Zielgruppe und das Wissen, welchen Nutzen man für diese Personen stiftet. Das bedeutet, dass – wie in allen anderen UseCases – Inputs und Zwischenschritte klar definiert und qualitätvoll gestaltet werden müssen, um individuelle und optimale Ergebnisse als Output zu erhalten; anders ausgedrückt: Der Mensch führt den Prozess und kann mit seinem Fachwissen die Qualität des Output steuern/verbessern.

Handeln – dein ersten Schritt könnte sein  

Es gibt in (wahrscheinlich) jedem Unternehmen Prozesse, die das Potenzial haben, um mithilfe von KI-Tools effizienter gestaltet zu werden. Dazu ist es hilfreich, eine Prozessmap zu erstellen, in der du aufzeichnest, wie der Prozess abläuft und wo welche Daten einfließen sollen.
Damit kannst du mit anderen gemeinsam draufschauen und besprechen, was genau ihr umgestalten möchtet.

ÜBER DEN PODCAST

Daniel und Petra – deine Hosts sind Experten für digitales Marketing, Organisationsentwicklung / IT 

„Wir wollen den Blick weg von Technik, hin zum zentralen Erfolgsfaktor für digitale Transformation lenken: Dem aktiven Gestalten von und für Menschen in Organisationen.“

Der Podcast wird in weiteren Folgen noch tiefer in einzelne Aspekte eintauchen, Experten zu Wort kommen lassen und praktische Beispiele aus der Unternehmenspraxis vorstellen. Dabei werden sowohl erfolgreiche Implementierungen als auch Learnings aus weniger erfolgreichen Versuchen geteilt, um Unternehmen den Weg in die KI-gestützte Zukunft zu erleichtern.

Unser Transformationspodcast „Vom Hype zum Handeln“

• erscheint 2-wöchentlich und wird um
• Audio-Bausteine aus dem „KI Kaffee“ und Beiträge zum Themenkreis Wandel und KI ergänzt.

Deine Gastgeber

• Petra Liebl – Marketing-Beratung und Digitalisierungsexpertin
• Daniel Knabl – Systemische Beratung und IT-Experte