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Keine Ahnung von Künstlicher Intelligenz? Macht nichts. Deshalb gelingt die Implementierung auch ohne Know-How.

Mattia Rüfenacht | 18. Dec 2019
Mattia's world revolves around encounters with people, innovative ideas, tech, food & drinks, music, nature, and consciousness. At Parashift, he is doing business development.

Künstliche Intelligenz ist omnipräsent. Wenn nicht in der aktiven Verwendung, dann im Gespräch mit den Arbeitskollegen oder beim Familienfest in versammelter Runde. Doch fundiertes Wissen über das, was da geredet wird, ist nur selten vorhanden. So kommt es denn auch, dass viele Unternehmen gerne intelligente Technologien einführen würden, ihnen aber das Personal oder der Zugang zu den notwendigen Skills fehlen. Wieso das nicht weiters schlimm ist und eine Implementierung solcher Technologien dennoch möglich ist, erfahren Sie in diesem kurzen Beitrag.

Wer kennt es nicht: Eigentlich wäre der Wille da, um was zu tun, wo man ja weiss, dass ein signifikanter Nutzen resultieren würde. Doch man findet dann doch wieder eine für sich passende Entschuldigung, ums letztlich doch bleiben zu lassen. Klingelt da was bei Ihnen? Wenn ja, seien Sie beruhigt. Sie sind nicht die einzige Person…

 

Zumindest scheint dies im Kontext der Integration von Künstlicher Intelligenz in Geschäftsprozesse auch auf eine Vielzahl von deutschen Unternehmen zuzutreffen. Denn nach einer Umfrag von IDC sind es insbesondere die fehlenden Fachkräfte in der Firma, die das Management davon abhält, entsprechende Projekte zu lancieren. An sich, so könnte man meinen, eine doch plausible Begründung fürs Nichtstun. Wieso diese Unternehmungen aber doch falsch liegen, verdeutlichen die folgenden Punkte:

 

Dank KI-Technologien aus der Cloud, kein Bedarf für inhouse-Infrastruktur

Cloud-Dienste haben in den letzten Jahren stark an Popularität gewonnen und sich in unterschiedlichsten Märkten etablieren können. So gibt es heute auch eine grosse Auswahl an verschiedenen Anbietern, die Ihnen als Kunde eine Out-of-the-box-Lösung anbieten, wo Sie neben der Software und Schnittstellen auch diverse Services bekommen. Kurz: Die notwendige Infrastruktur kriegen Sie ganz ohne firmeneigene Fachleute. Die Anwendungen für Ihre Use Cases können Sie so individuell und nach Bedarf skalieren, ohne sich um notwendige Vorkehrungen zu bemühen. Wichtig ist hier jedoch, dass Sie sich vorgängig über die Regelungen der Betriebsoptionen informieren sowie abklären, ob die vorhandenen Schnittstellen mit den aktuell bei Ihnen eingesetzten IT-Systemen kompatibel sind. Ist das nicht der Fall, sollten Sie bilateral mit dem Anbieter über die Möglichkeit des Baus einer entsprechenden Schnittstelle verhandeln.

 

Nun ists aber so, dass es natürlich auch diverse Fälle gibt, wo die Cloud schlicht keine Option ist. Sollte das zutreffen, schauen Sie sich zuerst lieber einen anderen Use Case an.

 

Ich finde keine Data Science Leute - der ist von gestern

Eine der Folgen des ganzen Aufsehens rund um Künstliche Intelligenz und Machine Learning ist, dass sich immer mehr Leute in genau diesen Bereichen weiterentwickeln. Was also vor einigen Jahren noch eine grosse Herausforderung war, eben die Suche nach solchen Fachleuten, ist heute nur noch eine Frage des Offerings der Arbeitgeber. Dass genau das für diverse Unternehmungen eher schwierig ist, darf aber nicht vergessen werden. Denn da die Nachfrage nach Top-Fachleuten nach wie vor wesentlich grösser als das Angebot ist, besteht hier entsprechend ein enorm grosser Wettbewerb. Für viele bietet sich hier die Zusammenarbeit mit externen Partnern als sinnvolle Alternative an. Diese werden auf Projektbasis einbezogen und unterstützen bei der Aufbereitung der Unternehmensdaten, der Entwicklung der Algorithmen und der Live Schaltung. Sobald die Anwendungen robst laufen, können Sie mit Ihrem Unternehmen autonom arbeiten und sind nur in Eskalationssituationen auf Unterstützung angewiesen.

 

Geeignete Use Cases kommen aus der Praxis

Entgegen der potenziellen Vermutung kommen die Inputs und Konzeptionen für vielversprechende Use Cases für Anwendungen der Künstlichen Intelligenz oftmals aus dem Business und nicht aus dem IT Departement beziehungswiese von KI-Spezialisten. Der Grund dafür ist simpel: Das Know-How fürs Daily Business an der Front ist in den Business Units zu finden. In anderen Worten, bei den Leuten, die täglich mit den unterschiedlichen Prozessen der Geschäftstätigkeiten konfrontiert werden und so ein Kontextverständnis für die Stakeholder-Interaktionen aufgebaut haben. Ein vielversprechender Approach für die Entwicklung von Anwendungsszenarien ist also, wenn die Fachleute vom Business im Rahmen von Workshops unterschiedliche Prozesse auseinandernehmen und in Kollaboration mit den IT-Fachkräften auf deren Potenzial für Optimierungsmöglichkeiten prüfen. Neben einer zielführenden Projektumsetzung können Sie so zusätzlich auch gleich die möglicherweise vorhandenen kulturellen Dämme brechen und die Mitarbeiterzusammenarbeit bereichsübergreifend fördern. Wer weiss, welche Möglichkeiten sich dadurch ergänzend offenbaren.

 

Wie Sie sehen können, ist das möglicherweise fehlende technische Know-How zur Umsetzung von KI-Projekten definitiv ein überwindbares Problem. Problematisch ist stattdessen das Nichtvorhandensein von qualitativ ausreichenden Daten, womit eine entsprechende KI-Anwendung “gefüttert” werden könnte, um so sinnvolle und wirtschaftliche Outputs zu generieren. Wenn Sie das aber ausschliessen können, dann sollten Sie nun Ihrer Intuition nach gehen und das KI-Projekt anreisen. Viel Erfolg!