AI Use Case: Darauf kommt es bei der Definition von KI-Anwendungsfällen an
AI Use Case
- 19.06.2024
Oft fehlt eine klare Strategie: wertvolle Learnings aus zahlreichen Veranstaltungen
Im Jahr 2023 begrüßte CIONET Germany fast 700 Gäste und digitale Führungskräfte auf über 30 Veranstaltungen, Round Tables und Seminaren, bei denen unter anderem die effektive Nutzung von AI-Technologie in verschiedenen Branchen thematisiert wurde. Ein herausragendes Event dieser Art war beispielsweise "AI Horizons". Im November 2023 hatten digitale Führungskräfte im Rahmen der Veranstaltung die Möglichkeit, die praktische Anwendung von Enterprise Artificial Intelligence zu erkunden. Führende CIDOs, Visionäre und Technologiepioniere tauschten sich über ihre innovativen Ideen, Fallstudien und Best Practices aus. Im November 2024 wird sich das Event wiederholen.
Das Fazit von CIONET Germany aus den Veranstaltungen fällt wie folgt aus: Viele KI-Initiativen werden ohne eine klare Strategie gestartet. Es fehlt oft an einem Fahrplan, was die Organisation durch die Implementierung von Künstlicher Intelligenz erreichen möchte. Daher sollte eine greifbare Strategie vorhanden sein, bevor eine Auswahl von KI-Anwendungsfällen getroffen wird. Auch zur anschließenden Definition von konkreten AI Use Cases hat das CIO-Netzwerk Empfehlungen parat.
Klarer AI Use Case ist die Basis des Erfolgs
Für CIONET Germany und seine Mitglieder steht mittlerweile fest: Klare und relevante AI Use Cases zu identifizieren, ist bei der AI-Adoption erfolgsentscheidend. Denn nur so ist sichergestellt, dass AI-Lösungen direkt an strategischen Geschäftszielen ausgerichtet sind und messbaren Wert liefern. Ein guter AI Use Case hilft außerdem dabei, realistische Erwartungen im gesamten Unternehmen zu setzen und ermöglicht es den Stakeholdern, die potenziellen Vorteile und Grenzen von AI-Technologien zu verstehen. Weiterhin ermöglichen Anwendungsfälle gezielte Investitionen in AI. Sie stellen sicher, dass Ressourcen effizient zugewiesen werden können. Darüber hinaus gewährleisten sie, dass die entwickelten Lösungen skalierbar und an neue Geschäftsbedürfnisse anpassbar sind.Für CIOs und CDOs kann die Wahl von AI Use Cases die frühe Adoption vorantreiben und helfen, eine Kultur zu etablieren, die datengetriebene Entscheidungsfindung und Innovation unterstützt. Effektive Anwendungsfälle dienen als Blaupause für die Skalierung von AI-Initiativen und bieten einen klaren Weg von Pilotprojekten zur unternehmensweiten Implementierung. Sie ermöglichen auch ein besseres Risikomanagement, indem sie den Umfang der AI-Projekte klar definieren, was hilft, potenzielle technologische und betriebliche Herausforderungen zu mildern.
Für die Entwicklung von AI Use Cases hat CIONET Germany ebenfalls eine Empfehlung: Der Schlüssel zum Erfolg ist hier "Business IT Collaboration", also die Umsetzung in funktionsübergreifenden Teams. Denn dieser Ansatz stellt sicher, dass die entstehenden Lösungen praktikabel, umsetzbar und auf die Bedürfnisse aller Geschäftseinheiten ausgerichtet sind.
Sobald die ersten AI Use Cases realisiert wurden, ist es für CIOs und CDOs entscheidend, sich weiterhin über die AI-Landschaft und ihre Entwicklung zu informieren. Auf diese Weise ist es möglich, Use Cases kontinuierlich zu verfeinern und zu aktualisieren, um sicherzustellen, dass sie relevant und wirkungsvoll bleiben. Schließlich kann die Dokumentation von Erfolgen und Lernerfahrungen aus den ersten Anwendungsfällen als wertvoller Leitfaden für zukünftige AI-Projekte dienen und helfen, die digitale Transformation im gesamten Unternehmen zu beschleunigen.
Weitere Herausforderungen bei der Integration von KI
- Datenqualität und -zugriff: Der Zugang zu qualitativ hochwertigen und relevanten Daten ist oft eine Herausforderung. Ohne die richtigen Daten kann die AI nicht effektiv trainiert werden, was zu weniger zuverlässigen Ergebnissen führt.
- Fachkräftemangel: Es gibt einen Mangel an qualifizierten Fachkräften, welche die nötigen Kenntnisse besitzen, um AI-Technologien zu entwickeln und zu implementieren. Dies kann die Skalierung verzögern und die Qualität der AI-Lösungen beeinträchtigen.
- Integration und Kompatibilität: Die Integration von AI in bestehende IT-Systeme und Geschäftsprozesse kann komplex sein. Kompatibilitätsprobleme können zu Verzögerungen und erhöhten Kosten führen.
- Datenschutz und ethische Bedenken: Organisationen müssen sicherstellen, dass ihre AI-Lösungen den Datenschutzgesetzen entsprechen und ethische Standards erfüllen. Dies kann besonders in Umgebungen mit strengen regulatorischen Anforderungen herausfordernd sein.
- Kosten und ROI: Die Investitionskosten für AI-Projekte können hoch sein. Ebenso kann es sich schwierig gestalten, einen klaren ROI nachzuweisen, besonders in den frühen Phasen der Implementierung. Dies kann Entscheidungsträger dazu veranlassen, sich im Hinblick auf AI-Investitionen zögerlich zu verhalten.
