5 Tipps, um die KI-Implementierung Ihres Unternehmens zu beschleunigen

Es ist keine Insiderinformation, das unübertroffene Potenzial einer unternehmensweiten KI-Implementierung zu kennen. Trotz aller Fortschritte in den letzten Jahren fühlt es sich immer noch so an, als würden wir erst am Anfang sehen, was künstliche Intelligenz leisten kann.

Es gibt unzählige Beispiele für Unternehmen aus Dutzenden von Branchen, die KI für unterschiedliche Aufgaben und Prozesse einsetzen. Algorithmen helfen Unternehmen, Kundenverhalten und Kaufmuster vorherzusagen, Lieferketten zu optimieren, Erfahrungen zu personalisieren, Ihre Belegschaft zu verstehen und sogar Waldo zu finden .

Für einige Unternehmen ist die Implementierung und Beschleunigung einer vollständigen Implementierung jedoch eine entmutigende Aussicht. Viele haben Bedenken hinsichtlich Anbieter, Integrationsfähigkeit, Kosten sowie Datenschutz- und Regulierungsfragen. Lohnt sich der Saft angesichts dieser Herausforderungen überhaupt?

Wenn Sie also darüber nachdenken, KI weiter in Ihre Prozesse zu integrieren, oder Sie mit der Umstellung begonnen haben und diese frustrierend oder mühsam finden, finden Sie hier fünf Möglichkeiten, Ihre Ziele schneller zu erreichen.

Quelle: McKinsey & Company

1) Sicheres Sponsoring von Führungskräften

Wie zuvor bei SaaS-Beispielen führt KI im Vergleich zu On-Premise-Software eine neue Art und Weise ein, Dinge zu tun. Aber mit der Veränderung kommt eine Herausforderung. Das Buy-in der C-Suite ist entscheidend für den Erfolg.

Je informierter und engagierter die Vorgesetzten im Umgang mit KI sind, desto besser sind die Chancen auf eine unternehmensweite Einführung. „Eine starke Führungskraft geht Hand in Hand mit einer stärkeren Einführung von KI.

Befragte von Unternehmen, die erfolgreich eine KI-Technologie in großem Maßstab eingesetzt haben, bewerteten die C-Suite-Unterstützung tendenziell fast doppelt so hoch wie diejenigen von Unternehmen, die keine KI-Technologie eingeführt hatten“, so diese Studie des McKinsey Global Institute .

Wenn kein Unternehmensleiter in der Lage ist, die Führung Ihrer KI-Umstellung zu übernehmen, haben Sie bereits einen schlechten Start. Stellen Sie sicher, dass Führungskräfte in Führungspositionen mit unterschiedlichen Facetten eines KI-Integrationsprogramms betraut sind.

Jeder Schritt muss auch entsprechend besetzt sein, um den Prozess voranzutreiben, ohne Angst zu haben, im Laufe einer Kampagne das Management zu ändern, um erfolgreich zu sein.

Planen Sie eine wöchentliche Telefonkonferenz mit den wichtigsten Stakeholdern, um sicherzustellen, dass die Rollen ständig verfeinert werden und alle über den Akzeptanzstatus auf dem Laufenden gehalten werden.

Es ist auch erwähnenswert, dass Sie als Leiter dieser Kampagne in der Lage sein müssen, Ressourcen, Investitionen und Gesamtstrategie im gesamten Unternehmen zu diktieren. Dazu gehört die aktive Einbindung Ihrer Mitmenschen zur Unterstützung bei der KI-Strategie, den Human- und IT-Assets und der kulturellen Akzeptanz.

Es wäre hilfreich, wenn Sie die kulturelle Akzeptanz zu einer Priorität machen würden, indem Sie die Führungskräfte der Organisation zur Verantwortung ziehen, wenn sie die für die Fortsetzung der Transformation erforderlichen Überarbeitungen durchführen. C-Suite muss sowohl technische als auch kulturelle Barrieren und Hindernisse beseitigen, um Ihre Erfolgschancen zu erhöhen.

Sobald C-Suite auf Ihre Ziele abgestimmt ist, müssen Sie festlegen, wie Sie das Budget verwalten und kontrollieren möchten. Dies gilt insbesondere dann, wenn Ihre aktuelle Landschaft aus konkurrierenden internen Analysen oder KI-Bemühungen besteht.

Vergessen Sie nicht, den Fortschritt zu feiern und Ihrem Unternehmen mitzuteilen. Dies trägt dazu bei, das Engagement der Führungskräfte zu stärken und Unterstützung für die Transformation zu gewinnen.

Quelle: McKinsey & Company

2) Definieren Sie Datenmanagement und Governance

Eine intelligentere und zugänglichere Software für Self-Service und Teamzusammenarbeit bringt eine Zunahme an Daten, Datenquellen und mehr Erwartungen der Endbenutzer mit sich.

Infolgedessen wird die Forderung nach einer angemessenen Data Governance unabdingbar. Ohne sie liegen die Daten zwecklos in einem Data Lake oder Warehouse. Betrachten Sie es so, mehr Daten ohne Einschränkung können Unternehmen mehr Freiheit geben.

Auf Unternehmensebene kann dies jedoch zu verpassten Schritten, ineffizienten Ergebnissen und Versehen führen. Schnellere Analysen können zu einem Problem werden, bevor sie sich wie eine Lösung anfühlen.

Es ist wichtig, dies mit Unterstützung von Führungskräften anzugehen. Dies bedeutet definierte Ressourcen zur Verwaltung und Verbesserung der Datenerfassung, Effizienz und Nutzung über alle wichtigen Funktionen hinweg.

Das Data-Governance-Team muss außerdem Datenrichtlinien, Standards, Definitionen festlegen und überwachen und die Datenqualität verwalten.

Denken Sie daran, dass nicht alle Daten gleich sind. Definieren Sie, was eine exekutive Kontrolle erfordert und welche Daten zur Verwendung öffentlich zugänglich gemacht werden können.

Angesichts der heutigen Verfügbarkeit von benutzerfreundlicheren Analyse- und Visualisierungstools, wie viel „Self-Service“ kann erlaubt werden, um bessere Vorhersagemodelle oder andere Möglichkeiten zur Schaffung neuer Geschäftsprozesse zu erstellen? Wer kann diese Datensätze und Anwendungsfälle definieren?

Dies sind wichtige Aspekte, die berücksichtigt werden müssen, da ein Gleichgewicht zwischen Starrheit und Schutz und Flexibilität gefunden werden muss. Dies unterstreicht erneut die Bedeutung eines nützlichen Data-Governance-Modells.

Zu viel Kontrolle kann langsame Prozesse, mangelnde Reaktion, Bürokratie, die Notwendigkeit von Dingen wie E-Mail-Verifizierung und die offene Nutzung von geschäftsorientierten IT-Lösungen bedeuten .

Zu viel Flexibilität kann unterschiedliche Versionen der Wahrheit bedeuten, was zu keiner wirklichen Eigenverantwortung oder Verantwortung, Konflikten und einer Verringerung der Produktivität führt.

Quelle: KPMG  

Wenn Sie Entscheidungen über KI treffen, ermöglicht Ihnen ein Data-Governance-Prozess, diese Entscheidungen zu implementieren und zu verwalten. Einschließlich wer auf was zugreifen kann, wie viel Zugriff und was dieser Zugriff beinhaltet.

3) Überlegen und testen Sie den Ansatz im Gegensatz zu Erfolg oder Misserfolg

Alle KI-Einführungen sind einzigartig und bringen ihre eigenen Herausforderungen mit sich. Daher müssen Sie alle KI-Einführungen mit einer „Test- und Verfeinerung“-Methode beginnen, im Gegensatz zu einem „Erfolgs- oder Misserfolg“-Ansatz.

Herkömmlicherweise schließen analytische Methoden eine definierte Beziehung zwischen Variablen. Das Ausprobieren einer einseitigen Hypothese wird sie entweder bestätigen oder ablehnen, aber die verborgene Verbindung zwischen den Variablen nicht aufdecken; das warum .

Es ist von entscheidender Bedeutung, für jeden Schritt Hypothesen zu erstellen und diese Erkenntnisse und Erfahrungen dann in den nächsten Schritten zu verwenden. Es bedeutet, dass Sie Ihre KI-Bereitstellung verfeinern und kuratieren, bis sie sich wie eine praktikable Lösung anfühlt, die aussagekräftige Ergebnisse liefert, ist ein viel einfacherer Prozess.

Dieser Ansatz verlängert zwar unweigerlich die Bereitstellungsfristen, ermöglicht Ihnen aber auch eine Feinabstimmung des Ergebnisses, um die gewonnenen Erkenntnisse aus der Praxis zu berücksichtigen.

Wenn Sie KI in einen computergestützten Kundenservice wie automatisierte Chatbots integrieren, ist es wichtig, egal wohin der Kunde geht, es wartet eine Antwort auf ihn. Es kann bis zu einem bestimmten Punkt nicht funktionieren, es braucht Absolutes. Ultimative Lösungen werden dann auf die Bedürfnisse der Mitarbeiter und Endbenutzer ausgerichtet.

Quelle: PWC

4) Verbringen Sie Zeit mit Änderungsmanagement und Schulungen

Die Bereitstellung einer KI-API zur Aufnahme eines neuen Datasets ist unkompliziert. Allerdings ist es eine Herausforderung, das Management und die Ausbildung von Analysten zu ändern, die diese Prozesse in Zukunft verwenden werden.

Die meisten Formen der KI schaffen automatisierte Entscheidungen – „ja“ oder „nein“. Es ist jedoch oft der Fall, dass die Integration von ML-Algorithmen auch subtilere Antworten ermöglichen kann. Diese Antworten können in Verbindung mit bestehenden Prozessen verwendet werden, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

Wenn beispielsweise eine KI-Entscheidung die Punktzahl eines Kreditantrags auf einer Eignungsskala von 1 bis 10 bewertet, können Bewertungen von 7 bis 10 zu einem automatischen Ja führen.

Alles, was niedriger ist, erfordert jedoch immer noch menschliche Eingaben, um den Antrag zu genehmigen oder abzulehnen. Wenn Sie KI integrieren, um Sprachbefehle in einem Callcenter über VoIP-Kommunikation zu analysieren , wie können dann Befehle tiefer als nur „Option 1 oder Option 2“ unterschieden werden?

Genauso wie Sie Zeit damit verbringen würden, Mitarbeiter in der Verwendung eines bestimmten Prozesses zu schulen, gilt dies auch für KI-basierte Ergebnisse.

Menschliche Mitarbeiter müssen möglicherweise einige Wochen damit verbringen, die Ergebnisse der KI-Algorithmen zu analysieren. Das würde ihnen einen Bezugsrahmen geben, wie sie die Ergebnisse am besten interpretieren können.

Wenn Sie einen KI-Anbieter verwenden, kann dieser Ihnen helfen, die Ergebnisse zu verstehen und wie Mitarbeiter das neue System optimal nutzen können. Andernfalls könnte es eine lohnende Investition sein , zu lernen, wie man eine Online-Lernplattform erstellt , um die Teammitglieder auf den neuesten Stand zu bringen.

KI ist keine „Magie“. Es ist nur eine Möglichkeit, Muster und Verhaltensweisen zu verstehen, um genauere Ergebnisse zu liefern und Vorhersagen zu treffen. KI funktioniert nur, wenn es ein definiertes Problem zu lösen und die richtigen Metriken für den Erfolg gibt. Wenn Sie das Problem, für dessen Lösung Sie KI gekauft haben, nicht klar definiert haben, erhalten Sie nicht die richtige Lösung.

Quelle: Harvard Business Review

5) Konsolidierung und Integration der Automatisierung

Wenn Sie die unternehmensweite KI-Einführung vorantreiben, wird sich das Aussehen dieser Prozesse in Zukunft mit der Einführung einer Vielzahl von Automatisierungsarten ändern. Von vollständigen manuellen Prozessen bis hin zur Einführung von RPA und noch fortschrittlicheren KI-Protokollen.

Es ist am besten, Geschäftsprozesse von Grund auf neu zu erfinden (und ich weiß, dass es eine große Gerechtigkeit ist), unter Berücksichtigung der KI. Sie können dann bei jedem Schritt das beste Werkzeug für den Job anwenden.

Das bloße Einfügen von RPA oder KI in etablierte Prozesse kann bedeuten, dass Sie ihr gesamtes Potenzial verpassen. Sie müssen auch die Übergaben berücksichtigen, die bei der weiteren Integration erfolgen müssen.

Dazu gehört das Mensch-Maschine- oder Maschine-Maschine-Lernen. Indem Sie die Übergaben rationalisieren und nahtloser und zuverlässiger gestalten, können Sie Ihre zukünftigen Prozesse weiter optimieren, um kosteneffektiv, wettbewerbsfähig und agil zu sein.

Quelle: Harvard Business Review

Die KI-Implementierung kann beschleunigt werden. Es geht jedoch nicht unbedingt darum, schlauer zu sein; es geht darum, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Ein Executive Buy-in in Kombination mit einem definierten Data-Governance-Team ist von entscheidender Bedeutung.

Ebenso wie eine Fixierung auf Datenqualität, genügend Zeit für das Änderungsmanagement und ein Test ohne definierte Erwartungen.

Wenn Sie feststellen, dass Ihr KI-Projekt zu viel Zeit in Anspruch nimmt, haben Sie Geduld. Wie bei jeder Art der digitalen Transformation werden Sie wahrscheinlich auf eine weitere Hürde stoßen, wenn Sie sich der Ziellinie nähern. Wenn Sie es jedoch überwinden, sind die Möglichkeiten grenzenlos.

John Allen ist Director of Global SEO bei RingCentral, einem globalen Anbieter von UCaaS-, VoIP- und Videokonferenzlösungen. Er verfügt über mehr als 14 Jahre Erfahrung und einen umfassenden Hintergrund in der Entwicklung und Optimierung von digitalen Marketingprogrammen. Er hat für Websites wie Hubspot und BambooHR geschrieben.