Wie läuft eine KI-Beratung ab?

Die Nachfrage nach Künstlicher Intelligenz (KI) wächst stetig, und immer mehr Unternehmen erkennen das Potenzial dieser Technologie für die Optimierung ihrer Prozesse und die Verbesserung ihrer Wettbewerbsfähigkeit. Doch bevor eine KI-Lösung erfolgreich implementiert werden kann, ist eine fundierte Beratung erforderlich. Doch wie genau läuft eine KI-Beratung ab? In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf den typischen Ablauf einer KI-Beratung und die wichtigsten Schritte, die Unternehmen durchlaufen.

1. KI-Beratung: Zieldefinition und Bedarfsanalyse

Der erste Schritt einer erfolgreichen KI-Beratung besteht aus der präzisen Zieldefinition und einer gründlichen Bedarfsanalyse. Dabei steht im Vordergrund, ein tiefes Verständnis für die spezifischen Herausforderungen und Potenziale des Unternehmens zu entwickeln. Dieses Erstgespräch dient als Basis für alle weiteren Schritte und umfasst folgende wesentliche Aspekte:

• Identifikation von Geschäftsproblemen: Welche Prozesse im Unternehmen verursachen aktuell hohe Kosten, sind ineffizient oder erfordern zu viele manuelle Eingriffe? Bestehen möglicherweise wiederkehrende Aufgaben, die durch Automatisierung optimiert werden könnten?
• Klarheit über die Erwartungen: Welche konkreten Ziele verfolgt das Unternehmen mit der Einführung von KI? Soll die Produktivität erhöht, Kundenservice verbessert, neue Geschäftsmöglichkeiten erschlossen oder operative Kosten gesenkt werden?
• Bewertung vorhandener Daten: Ein zentraler Bestandteil ist die Einschätzung, welche Daten bereits vorliegen und ob diese qualitativ und quantitativ für KI-Anwendungen geeignet sind. Es werden Fragen geklärt wie: Gibt es strukturierte Datenquellen wie CRM-Systeme, ERP-Datenbanken oder Produktionsdaten? Oder liegen die relevanten Daten unstrukturiert, beispielsweise in E-Mails, Dokumenten oder Bildern, vor?
• Unternehmerischer Mehrwert: Die technische Machbarkeit allein reicht nicht aus – wichtig ist auch die Frage, wie eine KI-Lösung den tatsächlichen Mehrwert des Unternehmens steigern kann. Dabei werden sowohl kurzfristige Gewinne (z. B. Prozessoptimierung) als auch langfristige strategische Vorteile (z. B. Wettbewerbsvorteile) betrachtet.

Ein erfahrener KI-Berater stellt sicher, dass in dieser Phase alle relevanten Stakeholder einbezogen werden, um ein klares Bild von den Herausforderungen, Erwartungen und möglichen Einsatzbereichen der KI zu erhalten.

2. KI-Beratung: Ist-Analyse und Datenbewertung

Nachdem die Ziele und Anforderungen klar definiert sind, folgt eine detaillierte Ist-Analyse der bestehenden Systeme, Daten und IT-Infrastruktur. Dieser Schritt ist entscheidend, um die technischen Voraussetzungen für die Entwicklung und Implementierung einer KI-Lösung zu bewerten.

Datenanalyse und Datenqualität

Die Qualität der Daten hat maßgeblichen Einfluss auf die Ergebnisse eines KI-Projekts. Eine sorgfältige Datenbewertung umfasst:

• Relevanzprüfung: Welche Datenquellen sind für die definierten Ziele besonders relevant? Beispiele können Verkaufsdaten, Kundendaten, Logistikdaten oder Produktionsdaten sein.
• Datenqualität: Sind die Daten vollständig, konsistent und fehlerfrei? Fehlende oder fehlerhafte Daten müssen durch Data Cleansing korrigiert oder durch Datenanreicherung ergänzt werden.
• Verfügbarkeit: Wie schnell und einfach können die Daten bereitgestellt werden? Sind die Daten aktuell oder veraltet?

Darüber hinaus wird geprüft, ob zusätzliche Datensätze benötigt werden, die gegebenenfalls durch externe Quellen oder durch das Sammeln neuer Daten ergänzt werden müssen.

Prüfung der IT-Infrastruktur

Eine KI-Lösung benötigt eine leistungsfähige IT-Infrastruktur. Die Ist-Analyse umfasst daher:

• Skalierbarkeit: Ist die bestehende Infrastruktur flexibel genug, um KI-Workloads zu bewältigen? Dies betrifft unter anderem Speicher, Rechenleistung und Netzwerkkapazitäten.
• Integration: Können KI-Technologien nahtlos in bestehende Systeme integriert werden, oder sind umfangreiche Anpassungen erforderlich? Hier spielen Middleware-Lösungen und APIs oft eine zentrale Rolle.
• Datenschutz und Compliance: Werden alle datenschutzrechtlichen Anforderungen erfüllt, insbesondere im Hinblick auf sensible Daten (z. B. Kundendaten) und gesetzliche Vorgaben wie die DSGVO?

Technologische Reifegradbewertung

Abschließend wird der technologische Reifegrad des Unternehmens eingeschätzt: Verfügt das Unternehmen bereits über ein grundlegendes digitales Ökosystem, oder stehen erst größere Digitalisierungsschritte bevor? Unternehmen mit einer hohen digitalen Reife können oft schneller von KI-Lösungen profitieren, während in anderen Fällen zunächst in den Aufbau einer geeigneten Infrastruktur investiert werden muss.

3. KI-Beratung: Technologie- und Lösungsfindung

Basierend auf der Ziel- und Bedarfsanalyse sowie der Ist-Analyse wird in diesem Schritt die optimale KI-Technologie oder Lösungsstrategie identifiziert. Der Fokus liegt darauf, die Technologien auszuwählen, die den spezifischen Anforderungen des Unternehmens entsprechen und gleichzeitig langfristig skalierbar sind. Dabei können folgende Technologien zum Einsatz kommen:

• Maschinelles Lernen (ML): Besonders geeignet für die Analyse großer Datenmengen, um Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen (z. B. Nachfrageprognosen) oder Entscheidungsprozesse zu unterstützen. Beispiele: Empfehlungssysteme, Fraud Detection, oder Predictive Maintenance.
• Natural Language Processing (NLP): Ideal für die Verarbeitung und Analyse von Sprach- oder Textdaten, wie z. B. Kundenanfragen, Chatbots, Stimmungsanalysen oder die automatisierte Auswertung von Dokumenten.
• Computer Vision: Diese Technologie ermöglicht die Erkennung und Analyse visueller Inhalte. Anwendungsmöglichkeiten umfassen die Qualitätskontrolle in der Produktion, Objekterkennung in Bildern oder Videos sowie Sicherheitsanwendungen wie Gesichtserkennung.
• Robotic Process Automation (RPA): Für die Automatisierung repetitiver Routineaufgaben wie Datenübertragung zwischen Systemen, Rechnungsverarbeitung oder das Ausführen standardisierter Workflows.

Maßgeschneiderte Lösungen entwickeln

In einigen Fällen reicht eine Standardtechnologie nicht aus, da sie die spezifischen Geschäftsprozesse oder Ziele nicht vollständig abdeckt. Hier werden maßgeschneiderte KI-Lösungen entwickelt, die individuell auf die Unternehmensstruktur und -bedürfnisse abgestimmt sind. Dabei wird geprüft, ob bestehende Open-Source- oder kommerzielle KI-Modelle angepasst werden können oder eine vollständig eigene Entwicklung erforderlich ist.

Technologie- und Lösungsvergleich

Ein weiterer Bestandteil dieses Schrittes ist ein detaillierter Vergleich der verfügbaren Technologien. Dabei werden Kriterien wie Implementierungsaufwand, Kosten, Wartungsanforderungen und Skalierbarkeit berücksichtigt. Ziel ist es, nicht nur eine funktionale, sondern auch wirtschaftlich sinnvolle Lösung auszuwählen.

4. KI-Beratung: Pilotprojekt und Prototypenentwicklung

Die Umsetzung eines Pilotprojekts ist ein entscheidender Schritt, um die vorgeschlagene KI-Lösung in der Praxis zu testen. Anstatt sofort eine großflächige Implementierung zu starten, wird zunächst ein Prototyp entwickelt, der eine spezifische Problemstellung löst oder ein Ziel adressiert.

Vorgehen beim Pilotprojekt

• Zielgerichtete Entwicklung: Der Prototyp wird so konzipiert, dass er die Kernfunktionalitäten der KI-Lösung abbildet. Dabei wird ein begrenzter, aber aussagekräftiger Anwendungsbereich definiert, um den Erfolg messbar zu machen.
• Iteratives Testen: Der Prototyp wird getestet, analysiert und iterativ verbessert. Dabei wird besonderes Augenmerk auf die Performance, Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit gelegt.
• Datenvalidierung: Das Pilotprojekt bietet auch die Möglichkeit, die Qualität und Eignung der Daten unter realen Bedingungen zu überprüfen und bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen.

Herausforderungen frühzeitig erkennen

Ein Pilotprojekt dient nicht nur der Machbarkeitsprüfung, sondern auch dazu, potenzielle technische und organisatorische Hürden zu identifizieren. Beispiele hierfür sind:

• Unerwartete technische Schwierigkeiten bei der Integration in bestehende Systeme.
• Datenmängel, die erst im Praxistest deutlich werden.
• Fehlende Akzeptanz oder Verständnisprobleme bei den Mitarbeitenden.

Einbindung und Akzeptanz im Unternehmen fördern

Ein wesentlicher Erfolgsfaktor ist die Einbindung der Mitarbeitenden:

• Transparente Kommunikation: Es ist wichtig, den Nutzen und die Ziele des Projekts klar zu kommunizieren und Ängste oder Vorbehalte – wie die Sorge um Arbeitsplatzverluste – frühzeitig zu adressieren.
• Schulungen und Workshops: Mitarbeitende sollten geschult werden, um die KI-Lösung effektiv nutzen zu können. Dabei können Workshops helfen, die Akzeptanz zu erhöhen und das Vertrauen in die neue Technologie zu stärken.
• Feedbackschleifen: Die Rückmeldungen der Mitarbeitenden, die mit dem Prototyp arbeiten, sollten kontinuierlich in die Optimierung einfließen.

Evaluierung und nächste Schritte

Nach Abschluss des Pilotprojekts wird dessen Erfolg anhand klar definierter KPIs (z. B. Zeitersparnis, Genauigkeit, Nutzerzufriedenheit) evaluiert. Auf Basis der Ergebnisse wird entschieden, ob und wie die Lösung weiter skaliert und auf andere Bereiche des Unternehmens ausgedehnt werden kann.

5. KI-Beratung: Implementierung und Skalierung

Nach dem erfolgreichen Abschluss eines Pilotprojekts, bei dem die KI-Lösung auf ihre Funktionsfähigkeit und Praxistauglichkeit getestet wurde, folgt die vollständige Implementierung. Dieser Schritt ist entscheidend für die langfristige Integration der KI-Technologie in das Unternehmen und umfasst mehrere wesentliche Phasen:

Umfassende Implementierung

• Anpassung der IT-Infrastruktur: Je nach Art der KI-Lösung müssen möglicherweise Anpassungen an der bestehenden Infrastruktur vorgenommen werden, z. B. in Bezug auf Serverkapazitäten, Netzwerkintegration oder Cloud-Anbindung. Bei der Implementierung wird auch überprüft, ob alle Systeme nahtlos miteinander kommunizieren können.
• Integration in Geschäftsprozesse: Die KI wird nun in die täglichen Arbeitsabläufe integriert. Dies kann die Automatisierung von Prozessen, die Verbesserung von Entscheidungsprozessen oder die Unterstützung bei der Analyse von Daten in Echtzeit umfassen. Hierbei spielt die enge Zusammenarbeit mit den Fachabteilungen eine zentrale Rolle, um sicherzustellen, dass die Technologie den tatsächlichen Bedürfnissen der Mitarbeitenden entspricht.

Schulung und Change Management

• Mitarbeiterschulung: Damit die KI-Lösung effizient genutzt werden kann, ist eine gezielte Schulung der Mitarbeitenden notwendig. Schulungen können sowohl technische als auch organisatorische Inhalte abdecken. Die Mitarbeitenden müssen verstehen, wie sie mit der KI interagieren können und wie sie von der Technologie profitieren können.
• Change Management: KI-Projekte betreffen oft die gesamte Unternehmenskultur. Ein effektives Change Management sorgt dafür, dass die Mitarbeitenden die neue Technologie akzeptieren und bereit sind, sie in ihre Arbeitsweise zu integrieren. Hierbei sind transparente Kommunikation und ein schrittweises Vorgehen wichtig, um Akzeptanz und Vertrauen aufzubauen.

Skalierung der Lösung

• Erweiterung auf größere Datenmengen: Nach der erfolgreichen Implementierung auf einer kleineren Basis folgt die Skalierung der KI-Lösung. Die Technologie wird nun auf größere Datenmengen angewendet, um die Effizienz und den Nutzen weiter zu steigern. Dabei kann es notwendig sein, die bestehenden Modelle anzupassen oder zu erweitern, um mit der erhöhten Datenmenge und den komplexeren Anforderungen umzugehen.
• Erweiterung auf andere Unternehmensbereiche: Ist die KI-Lösung in einem Bereich erfolgreich integriert, kann sie auf andere Abteilungen oder Geschäftsbereiche ausgeweitet werden. Beispiele hierfür sind die Ausweitung von Prognosemodellen auf andere Produktlinien oder die Automatisierung zusätzlicher Prozesse in verschiedenen Teams.

6. KI-Beratung: Kontinuierliche Optimierung und Monitoring

KI-Lösungen sind dynamische Systeme, die kontinuierlich optimiert werden müssen, um den maximalen Nutzen zu erzielen. In dieser Phase geht es darum, die KI-Lösungen kontinuierlich zu überwachen, anzupassen und weiterzuentwickeln, um sicherzustellen, dass sie langfristig ihre Ziele erreichen und mit den sich verändernden Geschäftsanforderungen Schritt halten.

Kontinuierliche Optimierung

• Anpassung an neue Daten: Da sich die Unternehmensdaten ständig verändern, müssen KI-Modelle regelmäßig angepasst und mit neuen Daten gefüttert werden. Dies sorgt dafür, dass die Modelle weiterhin präzise Vorhersagen treffen und relevante Entscheidungen unterstützen können. Eine kontinuierliche Integration von neuen Datenquellen oder die Anpassung bestehender Datensätze ist entscheidend für die langfristige Leistungsfähigkeit der KI.
• Feintuning der Algorithmen: KI-Algorithmen müssen immer wieder neu trainiert und optimiert werden, um ihre Effizienz und Genauigkeit zu steigern. Dies kann durch den Einsatz von Techniken wie „Online Learning“ oder regelmäßigen Modellaktualisierungen erfolgen. Die Algorithmen müssen in der Lage sein, aus neuen Daten zu lernen und ihre Prognosen zu verbessern.

Monitoring der Ergebnisse und KPIs

• Messung der Zielerreichung: Der Erfolg der KI-Lösung wird regelmäßig durch spezifische KPIs (Key Performance Indicators) überwacht. Hierbei werden sowohl technische Kennzahlen wie Modellgenauigkeit als auch betriebliche Ziele wie Kosteneinsparungen, Effizienzsteigerungen oder Kundenfeedback berücksichtigt.
• Identifikation von Verbesserungspotenzialen: Das Monitoring hilft dabei, frühzeitig Schwachstellen oder unerwünschte Entwicklungen zu erkennen. Beispielsweise könnten sich Veränderungen im Geschäftsmodell oder in den Marktbedingungen ergeben, die eine Anpassung der KI-Strategie erforderlich machen.
• Feedbackschleifen: Ein kontinuierliches Feedback von den Nutzern der KI-Lösung – sowohl intern als auch extern – ist wichtig, um sicherzustellen, dass die Technologie den gewünschten Mehrwert liefert. Die Einbindung von Anwendern und Entscheidungsträgern in regelmäßige Reviews ermöglicht es, Verbesserungspotenziale frühzeitig zu identifizieren und die KI-Lösung an neue Anforderungen anzupassen.

Langfristige Weiterentwicklung

Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit: Langfristig wird auch die Skalierbarkeit der KI-Lösung weiter ausgebaut, sodass die Technologie noch effizienter und flexibler auf zukünftige Unternehmensbedürfnisse reagieren kann.

Technologische Weiterentwicklungen: Da sich KI-Technologien kontinuierlich weiterentwickeln, ist es wichtig, mit den neuesten Innovationen Schritt zu halten. Neue Algorithmen, verbesserte Datenverarbeitungsprozesse oder optimierte Integrationsmöglichkeiten können die Performance der KI weiter steigern und sollten regelmäßig auf ihre Anwendung im Unternehmen geprüft werden.

7. KI-Beratung: Herausforderungen bei der KI-Implementierung

Die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen ist mit zahlreichen Herausforderungen verbunden. Diese reichen von technischen Hürden über organisatorische Schwierigkeiten bis hin zu ethischen und rechtlichen Fragestellungen. In einer KI-Beratung müssen all diese Herausforderungen erkannt und adressiert werden, um sicherzustellen, dass das Projekt erfolgreich umgesetzt wird. Hier sind einige der größten Herausforderungen, die Unternehmen auf dem Weg zur Implementierung von KI begegnen:

Datenqualität und -verfügbarkeit

KI ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie basiert. Eine der größten Herausforderungen bei der Implementierung von KI ist die Qualität und Verfügbarkeit der Daten. Oftmals haben Unternehmen unstrukturierte, unvollständige oder fehlerhafte Daten, die nicht ausreichen, um präzise und zuverlässige KI-Modelle zu trainieren. Die Daten müssen gesäubert, strukturiert und aufbereitet werden, was viel Zeit und Ressourcen in Anspruch nehmen kann.

Zudem müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie genügend relevante Daten haben, um KI-Modelle zu entwickeln, die den gewünschten Mehrwert bieten. Fehlende oder unzureichende Daten können die Effektivität einer KI-Lösung erheblich beeinträchtigen.

Komplexität der Technologie

Die Technologie hinter KI ist komplex und erfordert tiefgehendes Fachwissen. Unternehmen müssen nicht nur geeignete KI-Algorithmen auswählen, sondern auch sicherstellen, dass ihre bestehende IT-Infrastruktur mit den Anforderungen der KI-Technologie kompatibel ist. Viele Unternehmen sind mit den technischen Details der KI nicht vertraut und müssen oft externe Experten hinzuziehen, was zusätzliche Kosten und Ressourcen erfordert.

Darüber hinaus müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie die richtigen Tools und Softwarelösungen auswählen, um die KI effektiv zu integrieren und zu skalieren.

Fachkräftemangel

Es besteht ein globaler Mangel an qualifizierten KI-Experten, wie Data Scientists und KI-Ingenieuren. Unternehmen müssen nicht nur in neue Talente investieren, sondern auch sicherstellen, dass ihre bestehenden Mitarbeiter ausreichend geschult werden, um mit den neuen Technologien umzugehen. In vielen Fällen ist es kostspielig und zeitaufwendig, hochqualifizierte Fachkräfte zu finden, und die Integration von KI erfordert auch ein gewisses Maß an kontinuierlicher Weiterbildung.

Akzeptanz und Veränderungsmanagement

Der Erfolg von KI-Projekten hängt oft von der Akzeptanz der Mitarbeitenden ab. KI-Technologien können in bestehende Arbeitsprozesse eingreifen und Veränderungen mit sich bringen, die auf Widerstand stoßen können. Mitarbeitende könnten Bedenken haben, dass ihre Arbeitsplätze durch Automatisierung gefährdet sind oder dass KI ihre Aufgaben übernimmt.

Um diese Herausforderungen zu meistern, ist ein effektives Veränderungsmanagement notwendig. Schulungen, transparente Kommunikation und das Einbinden der Mitarbeitenden in den Prozess sind entscheidend, um das Vertrauen in die neue Technologie zu gewinnen und die Akzeptanz zu fördern.

Integration in bestehende Systeme

Eine KI-Lösung muss in die bestehende Unternehmensarchitektur integriert werden. Dies kann eine Herausforderung darstellen, insbesondere in Unternehmen mit veralteten oder komplexen IT-Systemen. In vielen Fällen erfordert die Integration maßgeschneiderte Lösungen oder umfangreiche Anpassungen der bestehenden Infrastruktur. Hierbei entstehen oft unerwartete technische Probleme, die zusätzliche Zeit und Kosten verursachen können.

Die Integration der KI in Geschäftsprozesse und Systeme muss sorgfältig geplant werden, um sicherzustellen, dass sie reibungslos funktioniert und keine negativen Auswirkungen auf die anderen Unternehmensbereiche hat.

Ethische und rechtliche Fragestellungen

Der Einsatz von KI wirft auch ethische und rechtliche Fragen auf, insbesondere in Bezug auf Datenschutz, Bias (Verzerrung) und Transparenz. KI-Modelle können unbeabsichtigt diskriminierende Entscheidungen treffen, wenn sie mit voreingenommenen Daten trainiert werden. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Lösungen fair und transparent sind und dass sie ethische Standards einhalten.

Datenschutzgesetze wie die DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) stellen zusätzliche Anforderungen an die Nutzung von KI, insbesondere im Hinblick auf die Erhebung und Verarbeitung personenbezogener Daten. Die Einhaltung dieser gesetzlichen Vorgaben ist unerlässlich, um rechtliche Risiken zu vermeiden.

Kosten und ROI

Die Entwicklung und Implementierung von KI-Technologien kann sehr teuer sein. Unternehmen müssen nicht nur die Kosten für Technologie und Infrastruktur berücksichtigen, sondern auch für die Einstellung von Fachkräften und die Schulung der Mitarbeitenden. Dazu kommt die Zeit, die benötigt wird, um das KI-Projekt erfolgreich umzusetzen.

Viele Unternehmen stellen sich die Frage, wie schnell sie eine Rendite auf ihre Investition (ROI) erwarten können. Der Nutzen von KI ist nicht immer sofort sichtbar, und es kann eine gewisse Zeit dauern, bis sich die Vorteile der Technologie in Form von Effizienzsteigerungen oder Kostensenkungen bemerkbar machen.

Skalierbarkeit

Ein weiteres Problem, das viele Unternehmen bei der Implementierung von KI-Technologien erleben, ist die Skalierbarkeit. Oftmals funktioniert eine KI-Lösung in einer Testumgebung gut, aber es entstehen Schwierigkeiten, wenn sie auf größere Datenmengen oder in anderen Bereichen des Unternehmens angewendet wird. Die Skalierung der KI-Lösung erfordert eine sorgfältige Planung und Anpassung der Infrastruktur, um sicherzustellen, dass sie auch auf lange Sicht erfolgreich betrieben werden kann.

Die Herausforderungen bei der Implementierung von KI sind vielfältig und betreffen sowohl technische als auch organisatorische, ethische und rechtliche Aspekte. Eine gründliche Beratung und sorgfältige Planung sind unerlässlich, um diese Hürden erfolgreich zu überwinden und die Vorteile von KI langfristig zu realisieren. Unternehmen, die sich diesen Herausforderungen stellen, können jedoch von den enormen Potenzialen der KI profitieren, indem sie ihre Prozesse optimieren, Kosten senken und innovative Produkte oder Dienstleistungen entwickeln.

8. KI-Beratung: Fazit

Eine KI-Beratung ist ein iterativer Prozess, der von der Zieldefinition über die Technologieauswahl bis hin zur Implementierung und kontinuierlichen Optimierung reicht. Es ist ein komplexer, aber sehr lohnender Prozess, der Unternehmen dabei hilft, die Vorteile der Künstlichen Intelligenz voll auszuschöpfen.

Wichtig ist, dass Unternehmen nicht nur auf die Technik fokussiert sind, sondern auch die Akzeptanz der Mitarbeitenden, die Qualität der Daten und die langfristige Wartung der KI-Lösungen im Blick behalten. Ein erfolgreiches KI-Projekt ist immer das Ergebnis einer engen Zusammenarbeit zwischen den Beratern und den Fachabteilungen des Unternehmens.

Für Unternehmen, die noch nicht genau wissen, wie sie KI für sich nutzen können, ist eine fundierte Beratung der erste Schritt, um in die Welt der Künstlichen Intelligenz einzutauchen und ihr volles Potenzial zu entfalten.