Block 1 – KI Strategie

Maximilian Hille, Head of Consulting

Dass Künstliche Intelligenz für die Wirtschaft enorme Chancen eröffnet, wird schon länger nicht mehr angezweifelt. In der auch 2021 wiederholten Studie des deutschen Digitalverbands Bitkom zum Einsatz von KI sehen fast 70% der 600 befragten Unternehmen KI überhaupt als die wichtigste Zukunftstechnologie. Über 60% sehen dabei auch direkte Chancen für das eigene Geschäft. Nur 11% glauben, selbst von KI-Technologien überhaupt nicht beeinflusst zu werden

Neben Digitaler Transformation sprechen wir inzwischen häufig auch von KI-Transformation. Ähnlich wurde auch bereits der Begriff „AI native“ geprägt. Damit sind Unternehmen gemeint, welche ihre Geschäftsmodelle und Prozesse durchgängig auf den Möglichkeiten dieser Technologie aufbauen.

Was aber unterscheidet KI nun von anderen Technologien oder Innovationen, so dass eine derart umfangreiche Betrachtung gerechtfertigt oder sogar notwendig ist?

• Marktüberblick zum Thema KI
• Marktbedarf, -größe und -verteilung
• Welche Produkte und Hersteller sind hier wie präsent?
• Wie sehen die Chancen und die Wettbewerbslage aus?
• Welche konkreten positiven Erfahrungen/Anwendungsbeispiele gibt es im Mittelstand?
• Was sind typische Branchen/Kunden, die für das Thema KI in Frage kommen?
• Welche Themen mit guten Nutzenpotentialen lohnen sich anzugehen?
• Welche Vorgehensweise hat sich hier bewährt?
• ROI/ Quick Wins
• Benchmarking – Vergleich mit anderen Standorten in dieser Welt (China/ Amerika)

Block 2: KI-Technologie & Demos

Andrej Nikonov, Managing Director

Künstliche Intelligenz ist mittlerweile ein sehr breites Feld. Plakative Beispiele reichen von der medizinischen Forschung über Spracherkennung bis hin zu selbstfahrenden Autos. In Hinblick auf aktuelle Anwendungen haben wir folgende Bereiche abgegrenzt, um auch die AI Patterns zu strukturieren:

• Sprachverarbeitung
• Bild- / Video-Verarbeitung
• Zeitreihenanalysen
• Strategie-Lernen
• Allgemeine Techniken

Block 3 – Ideation-Phase

Andrej Nikonov, Managing Director

Kernaspekt des AI Patterns Ansatzes ist das Identifizieren von Möglichkeiten, die unterschiedlichen Geschäftsbereiche durch den Baukasten von zur Verfügung stehenden Technologien zu verbessern. Neben harten Faktoren wie etwa der grundsätzlichen Machbarkeit anhand der vorhandenen Daten und Einflussgrößen sind die „weichen“ Faktoren wie die Akzeptanz eines Systems bei den späteren Nutzern wesentliche Erfolgsfaktoren. In viel zu vielen Fällen bleiben vielversprechende Ansätze, Prototypen oder Insellösungen auf der Strecke liegen, weil sie nicht von den notwendigen Entscheidungsträgern und Anwendern aufgegriffen und genutzt werden.

• Methodische Erläuterung
• Use Cases Evaluierung
• Produkt/ Service Ideen
• Roadmap

Block 4 – Resultat

Maximilian Hille, Head of Consulting

Nach dem hier beschriebenen Ansatz ist es möglich, bereits nach intensiver Zusammenarbeit ein Bild möglicher und sinnvoller Maßnahmen zur KI-Einführung im eigenen Unternehmen zu haben sowie diese Maßnahmen auch entsprechend priorisiert zu haben. 

Die Dokumentation setzt sich zusammen aus den identifizierten anwendbaren AI Patterns zu jedem Geschäftsbereich mit einer Erklärung des AI Patterns an sich. Dazu kommt die Konkretisierung des Musters im spezifischen Unternehmenskontext – dem Prozess, in dem es zum Einsatz kommt, aktuellen Schwächen, die man verbessern kann, Ziel einer möglichen Umsetzung, Stakeholder und Entscheidungsträger, etc… Darauf baut eine grobe Return-on-Investment Abschätzung und in Folge die Priorisierung und Detaillierung der vielversprechendsten Muster auf. 

Diese Umsetzungs-Roadmap dient als Basis für alle weiteren Schritte. Darunter fällt nicht nur eine software-technische Umsetzung und Einführung, sondern auch eine mögliche Neugestaltung der Geschäftsprozesse, Rollen und Aufgabenverteilungen.