KI-Optionen für ein Unternehmen

KI-Optionen für ein Unternehmen

Das Thema ist schwierig, die Technik ändert sich in superschnellem Tempo, die Macht der großen Anbieter nimmt bedenklich zu, Künstliche Intelligenz wird als Marketing-Begriff an zu vielen Stellen untergebracht, wo es nicht hingehört, und kaum anderswo tritt die Janusköpfigkeit der Technik so stark in den Vordergrund.

Stolpersteine

Künstliche Intelligenz auf high-level-Niveau braucht große Rechnerparks und riesige Datenmengen, und das hat nicht jedes Unternehmen. Deshalb ist die Versuchung groß, sich angebotene Lösungen einzukaufen - Software as a Service macht es auf einfache Art möglich.

Cloud Computing und Big Data haben ohnehin das Outsourcen der IT stark befördert. Wenn man diesem Pfad zur Künstlichen Intelligenz folgt, droht dem Unternehmen neben wachsender Abhängigkeit von den Anbietern der Weg in zunehmende Inkompetenz. Wenn man dann nicht mehr mitreden kann, wird man von den Anbietern gnadenlos über den Tisch gezogen.

Eigene Kompetenz

Die Technik ist kompliziert. Die Anbieter versprechen das Blaue vom Himmel, und man weiß nicht, was davon wirklich funktioniert. Man muss sich nicht in allen Details auskennen, aber man sollte wenigstens die Helikoptersicht über die Möglichkeiten der neuen Technik, ihre Chancen und ihre Risiken behalten oder sich erwerben.

Konzerne und große Unternehmen verfahren oft so, wie die Digitalriesen mit StartUps. Das sind meist begeisterte Jungspunde, probieren alles Mögliche aus, und die wenigen Erfolgreichen haben die Goldkarte gezogen und werden von den Großen für richtig viel Geld aufgekauft. Wenn ein Unternehmen seine KI-Initiativen in eine eigene Gesellschaft auslagert, dürfen die relativ wenigen ausgewählten Leute sich freuen. Geht ihr Projekt schief oder stellt sich kein wirtschaftlicher Erfolg ein, schließt man das ausgelagerte Unternehmen, und ein paar Dutzend oder hundert Leute dürfen sich einen neuen Job suchen. Das Mutterunternehmen trägt kein Risiko.

Ein alternativer Fahrplan

Anders wenn das Unternehmen intern, in den eigenen Reihen eine Art KI-TaskForce bildet, die sich überschaubare, an den wirtschaftlichen Interessen des Unternehmens orientierte Projekte vornimmt.

In hochautomatisierten Produktionsprozessen z.B. fallen Millionen von Daten pro Sekunde an, von denen u.a. die Qualität der hergestellten Produkte abhängt. Diese Abhängigkeiten besser zu verstehen, könnte ein Ansatzpunkt für ein KI-Projekt sein. In vielen anderen Geschäftsfeldern, z.B. im Marketing, ist die Situation durchaus vergleichbar.

Dann lassen sich Use Cases für KI-Projekte definieren, am besten solche, bei denen man sich ziemlich sicher sein kann, dass sie auch Erfolg haben. Klar, dass man nicht den Fehler macht, mit vielen Projekten gleichzeitig anzufangen.

Ein solches Vorgehen hat weitere immense Vorteile:

Natürlich sollten die Projekte durch eine kluge Supervision begleitet werden, die dafür sorgt, dass nichts aus dem Ruder läuft.

Betriebsräte könnten ihre Rolle in solchen Vorgehen als Hüter der Spielregeln definieren, etwa im Sinne eines qualitativen Controlling.

 

Karl Schmitz, Juli 2022