Teil 2, AI: Die Chancen
Ein Beitrag über Chancen ist nicht vollständig, ohne die Risiken zu kennen. Wer die aktuellen Diskussionen um AI verfolgt, könnte den Eindruck gewinnen, dass es dabei primär um Technologie geht. Tatsächlich stellen sich ganz andere Fragen:
- Verpassen wir gerade eine wichtige Entwicklung?
- Was tun die Mitbewerber in meiner Branche?
Die Herausforderung aus meiner Sicht ist, die Auswirkungen von AI auf das eigenen Unternehmen richtig einschätzen zu können.
Die Risiken
Vor zwei Jahren ging es hauptsächlich um Technologie. Wenn über Risiken im Zusammenhang mit AI gesprochen wird, dann denken viele an Datenschutz, Halluzinationen, Abhängigkeiten oder Fehlentscheide. AI wird nicht verschwinden sondern Teil des wirtschaftlichen Alltags werden. Viele Unternehmen investieren erhebliche Mittel in entsprechende Initiativen, und planen, diese Investitionen weiter auszubauen.
Aber: Für die folgenden Jahre prognostizieren Marktbeobachter wie Gartner.com, dass 70% aller bereits gestarteten AI-Initiativen in den Unternehmen scheitern werden (most-popular-gartner-hype-cycles). Als Grund wird ein Topic angeführt, welches ich bereits im ersten Teil dieser Serie thematisiert habe:
- falsche Anwendungsfälle
- fehlende Risikobetrachtung
- Compliance-Probleme
- fehlende Auditierbarkeit
Die Risiken sind dem Report zufolge auch nicht, dass AI tausende IT-Jobs vernichten wird, im Gegenteil. Sie wird diese jedoch nachhaltig verändern.
Das eigentliche Risiko liegt bei den Mitbewerbern, welche folgende drei Themen erfolgreich antizipieren:
- Machine Customers, Entscheidungen werden zunehmend datengetrieben
- Intelligent Simulation, Unternehmen skizzieren Szenarien mit Hilfe von AI anstelle ihre Strategie konservativ zu bestimmen
- Augmented Workforce, Mensch und AI arbeiten zusammen
Das heisst, wenn die Unternehmen nicht Schritt halten, werden diese zunehmend durch ihre Mitbewerber kontrolliert.
Die Chancen
Ohne "AI-Ready" Daten und solide AI-Engineering Grundlagen wächst die Fragilität schneller als der Nutzen. AI-Ready-Data erfordert Veränderungen bei Datenmanagement, Architektur, Plattformen, Fähigkeiten und Prozessen.
Das heisst:
- Daten: Lückenlos verfolgbare Daten innerhalb der Geschäftsprozesse
- Prozesse: Nahtlose Integration über sämtliche Geschäftseinheiten hinweg
- Technologie: Technologische Voraussetzungen um die beiden obengenannten Punkte zu unterstützen.
FAZIT
Diese Punkte sind zu bearbeiten, und Sie sind bereit für die AI-Transformation. Der Wettbewerbsvorteil ensteht nicht durch den Einsatz eines bestimmten Tools, sondern durch Integration aller Daten und Prozesse in die Organisation des Unternehmens.
Nächster Teil: "Teil 3, AI: Wo beginnen?"