Welche KI-Strategie passt zu Ihrem Unternehmen?

ChatGPT und ähnliche generative KIs werden immer weniger als "neuartige Spielzeuge" wahrgenommen, sondern zunehmend als etablierte Arbeitswerkzeuge genutzt. Das bedeutet auch, dass Unternehmen sich für eine KI-Strategie entscheiden sollten.

Aber was bedeutet das konkret, KI-Strategie? Grundsätzlich müssen Sie sich folgende Fragen stellen: Welche Arbeiten können wir mithilfe von KI automatisieren? Wie können wir KI effizient nutzen und – besonders wichtig – wie können wir den Erfolg messen?

Wir schauen Schritt für Schritt, wie Sie KI sinnvoll nutzen sollten und welche Chancen sich in Zukunft durch den Einsatz von ChatGPT und Co. ergeben.

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ChatGPT und andere KI-Tools sind wunderbare Werkzeuge, für die es jedoch keine klare Anleitung gibt. Das Potenzial ist also beinahe endlos, aber wie verwendet man ein Programm, das – nun ja – alles kann?

Die einzige Möglichkeit: Sie müssen eine Strategie entwickeln, wofür Sie KI tatsächlich brauchen, und anschließend klare Einschränkungen formulieren. Anders ausgedrückt: Mit einer KI-Strategie schreiben Sie Ihre Ihre eigene Anleitung, wie Sie das riesige, jedoch schwer zu erfassende Potenzial von KI-nutzen.

Bei einer KI-Strategie überlegen Sie, was Sie automatisieren möchten, und finden Sie dann heraus, wie Sie es erreichen können. Vergessen Sie nie: Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, um mit der Implementierung von KI zu beginnen und sie in Ihre Unternehmenskultur zu integrieren. Um morgen innovativ zu sein, sollten Sie generative KI heute kennenlernen.

Um das Potenzial von KI-Anwendungen voll auszuschöpfen braucht es vor allem eines: Einschränkungen. Versuchen Sie also nicht, jedes Problem mithilfe von KI zu lösen. Ebenso wenig sollten Sie KI einsetzen, nur um KI einzusetzen. Vielmehr sollten Sie spezifische Hürden identifizieren, die Ihrem Wachstum im Weg stehen und die Sie mithilfe von KI überwinden wollen. 

Gut eingesetzt, kann KI einen Wettbewerbsvorteil schaffen, indem sie repetitive Aufgaben automatisiert und neue Erkenntnisse sowie Innovationen generiert. Das Finanzmanagement profitiert beispielsweise von der Fähigkeit der KI, Betrugsmuster zu erkennen und die Budgetierung zu optimieren.

Die wichtige Frage bleibt dennoch: Wobei kann KI Ihrem Business überhaupt helfen? Wir haben einige Beispiele aufgezählt:

1. Umsatzsteigerung: KI ermöglicht eine schnellere Entwicklung neuer Produkte, insbesondere in der Pharma-, Gesundheits- und Fertigungsindustrie.

2. Kundenbindung: Durch die Umgestaltung von Wertschöpfungsketten und die direkte Interaktion mit Verbrauchern kann GenAI die Kundenbindung verbessern.

3. Kostenreduzierung und Produktivitätssteigerung: KI vereinfacht Prozesse, optimiert Abläufe und nutzt ungenutzte Daten, um Ergebnisse zu beschleunigen.

Sie wissen nun, wobei KI Ihnen praktisch helfen soll. Es ist an der Zeit, genau zu überlegen, was eine KI hierfür können muss. Kurz, welche Lösung brauchen Sie konkret?

Ein Beispiel: Sie betreiben ein Restaurant. Auf den ersten Blick hat Ihre Arbeit vielleicht nicht viel mit künstlicher Intelligenz zu tun, zumindest nicht bei Ihren täglichen Aufgaben. KI-Tools können jedoch für bestimmte Aspekte Ihres kleinen Unternehmens nützlich sein, wie z. B. für den Kundenservice. Künstliche Intelligenz kann jede Bewertung aus verschiedenen Feedback-Plattformen extrahieren, sie analysieren und sowohl eine umfassende Zusammenfassung als auch Verbesserungsvorschläge erstellen.

Weitere Beispiele verdeutlichen, wie Unternehmen KI strategisch nutzen können, um die im ersten Schritt festgelegten Hindernisse zu überwinden.

1. Kundenservice-Optimierung

• Chatbots: Implementieren Sie KI-gesteuerte Chatbots wie beispielsweise Zendesk Answer Bot, die häufige Kundenanfragen automatisiert bearbeiten. Diese Chatbots können rund um die Uhr verfügbar sein, was die Reaktionsgeschwindigkeit erheblich erhöht. Zum Beispiel können sie Fragen zu Bestellungen, Rücksendungen oder Produktinformationen in Echtzeit beantworten, wodurch das Support-Team entlastet wird.

• Feedback-Analyse: Nutzen Sie KI, um Kundenfeedback aus verschiedenen Quellen (z. B. Umfragen, soziale Medien) zu aggregieren und zu analysieren. So können Sie Trends und Verbesserungspotenziale schnell identifizieren.

2. Inhaltserstellung

• Automatisierte Texterstellung: Setzen Sie ChatGPT oder andere Sprachmodelle ein, um einfache Texte zu erstellen oder komplexere Texte zu optimieren. Diese Tools können beispielsweise relevante Keywords einfügen, was die kreativen Ressourcen Ihres Teams schont. In unserem Ratgeber finden Sie Anleitungen, wie Sie ChatGPT effektiv verwenden.

• Social Media Management: KI kann auch verwendet werden, um Social-Media-Beiträge zu planen und zu optimieren, indem sie basierend auf Nutzerdaten die besten Zeiten für die Veröffentlichung identifiziert.

3. Datenanalyse

• Analytik: IBM Watson Studio ist darauf spezialisiert, große Datenmengen zu analysieren und Vorhersagen über Kundenverhalten, Markttrends oder Verkaufszahlen zu treffen. Dies ermöglicht eine proaktive Geschäftsstrategie und unterstützt datengestützte Entscheidungen. Sie können Finanzanalysen auch mit ChatGPT durchführen.

• Personalisierung: Nutzen Sie KI, um personalisierte Empfehlungen für Kunden zu erstellen, basierend auf ihrem bisherigen Kaufverhalten und Vorlieben. Dies kann den Umsatz steigern und die Kundenbindung erhöhen.

Definieren Sie nun, was Sie sich von der Implementierung der KI eigentlich erhoffen. Was sind Ihre Ziele? Welche Verbesserungen sollten sich abzeichnen? Halten Sie Ihre Erwartungen fest und berücksichtigen Sie dabei die folgenden Punkte:

• Was sind die Leistungsindikatoren (KPIs)?
• Welche Art von Erfolg sollte sich abzeichnen (bspw. Zeitersparnis)?
• Wie oft werden die Leistungsindikatoren geprüft?

Die heutige Form der KI wird nicht die gleiche sein wie morgen. Zudem entwickeln sich die KI-Tools und das regulatorische Umfeld schnell und kontinuierlich weiter. Daher ist es wichtig, Ihre Pläne zur Implementierung und Nutzung von KI flexibel und agil zu gestalten.

Wenn Sie KI-Lösungen schrittweise einführen und testen, während Sie die Entwicklungen in der KI sowie branchenspezifische Vorschriften im Auge behalten – und auch die Meinungen Ihrer Kund:innen und der Öffentlichkeit zu KI-Ethischen Fragen im Wandel sind – sind Sie gut gerüstet, um schnell auf Veränderungen zu reagieren und Ihr Unternehmen optimal auszurichten.

Wie im Grunde jede Technologie birgt auch KI einige Risiken, die gemanagt werden müssen. Der Erfolg von verantwortungsvollen KI-Initiativen in Unternehmen hängt von drei Faktoren ab: Erstens braucht es engagierte Führungskräfte, die den Einsatz von KI strategisch planen. Zweitens müssen klare Richtlinien entwickelt werden. Drittens ist es notwendig, in verantwortungsvolle KI zu investieren – in neue technische Systeme, forschungsgeleitete Projekte und qualifizierte Mitarbeiter:innen.

Hier sind einige konkrete Beispiele, wie Unternehmen Sicherheitssysteme für verantwortungsvolle KI implementieren können:

• Bias-Überwachungssysteme: KI-Modelle kontinuierlich auf Verzerrungen (Bias) überprüfen und Tools einsetzen, die automatisch Ungleichheiten in den Daten oder Entscheidungen erkennen.

• Transparente Modelle: Nutzung von Explainable AI (XAI), um sicherzustellen, dass KI-Entscheidungen nachvollziehbar und verständlich sind, insbesondere in sensiblen Bereichen wie Personalwesen oder Kreditvergabe.

• Simulationen: Simulierte Angriffe oder Fehlerszenarien durchführen, um Schwachstellen in KI-Systemen zu entdecken und potenzielle Risiken zu minimieren.

• Automatisierte Audits: Regelmäßige Audits durch KI-Systeme, die überprüfen, ob Algorithmen weiterhin die ethischen und rechtlichen Standards einhalten.

• Nutzungsbeschränkungen: Grenzen für den Einsatz von KI festlegen, z. B. in Bereichen, in denen automatisierte Entscheidungen zu negativen sozialen oder wirtschaftlichen Auswirkungen führen könnten.

Sicher, bestehende KI-Anwendungen helfen beim Schreiben von Texten, bei SEO-Optimierungen und beim Programmieren – KI bietet aber vor allem die Möglichkeit, auch ohne große technische Kenntnisse neue Automatisierungen zu entwickeln.

Konkret bedeutet das, dass Sie einer KI beibringen können, was Sie für Ihr Unternehmen benötigen. Wenn Sie beispielsweise eine Möglichkeit suchen, medizinische Fachbegriffe in mehrere Sprachen zu übersetzen, dann wird ChatGPT nicht immer die Lösung sein. Vielmehr sollten Sie eine Software finden, mit deren Hilfe Sie eine KI beibringen können, einen bestimmten Begriff immer auf dieselbe Art und Weise zu übersetzen.

Anders ausgedrückt: Es ist durchaus möglich, dass Sie die perfekte KI-Lösung für Ihr Unternehmen selbst schaffen müssen. Hier sind einige Beispiele für Software und Plattformen, mit denen Unternehmen ein eigenes KI-System aufbauen und entwickeln können:

Google Cloud AI

Google Cloud AI ermöglicht es Unternehmen, eigene KI-Programme zu entwickeln und zu trainieren, z. B. für spezialisierte Übersetzungen im medizinischen Bereich. Mit Tools wie AutoML und der Cloud Translation API können KI-Modelle einfach angepasst und in bestehende Systeme integriert werden.

Microsoft Azure AI

Microsoft Azure AI bietet umfassende Tools wie Azure Machine Learning und Cognitive Services, um maßgeschneiderte KI-Lösungen zu erstellen. Die Translator API hilft bei präzisen medizinischen Übersetzungen, indem sie branchenspezifische Daten integriert.

Dust AI

Dust AI ermöglicht die Entwicklung individueller KI-Programme für spezifische Anwendungsfälle wie medizinische Übersetzungen. Durch die Verwendung von spezialisierten Datensätzen und fortschrittlichen NLP-Modellen kann eine maßgeschneiderte Übersetzungslösung erstellt werden.