Anspruchsvolle Einführung
Den von Unternehmen zunehmend erkannten KI-Potenzialen stehen allerdings auch einige Hindernisse gegenüber, die eine Einführung erschweren und dazu führen, dass Unternehmen den Schritt von der Beschäftigung mit KI-Themen hin zu konkreten Anwendungen oftmals noch nicht gewagt haben. Neben hohen Anforderungen beim Datenschutz und der erforderlichen Datenmenge fehlen Unternehmen meist kompetente Mitarbeitende im eigenen Haus. Zudem sind nur maßgeschneiderte KI-Lösungen für Anwender zielführend, welche jedoch heute noch nicht in der Breite verfügbar sind und somit für Betriebe eine Orientierung fehlt – ähnlich wie vor Jahren bei der Einführung von Industrie-4.0-Technologie.
Vorgehen zur KI-Implementierung
Um diese Hindernisse zu überwinden, empfiehlt das Fraunhofer IAO den Unternehmen in der Studie konkrete Maßnahmen für die Evaluation, Vorbereitung und Realisierung von KI-Projekten. Bei der Evaluierung sollen Unternehmen ihre individuellen KI-Anwendungspotenziale systematisch identifizieren. Dabei ist auch zu prüfen, ob neben KI nicht auch andere klassische oder digitale Lösungen zielführend sind. KI ist eine Schlüsseltechnologie von enormer Bedeutung, aber kein universelles Wundermittel. Es ist dabei für Unternehmen empfehlenswert, zunächst bei den Prozessverbesserungen zu beginnen, dann aber auch den Blick auf die Etablierung neuer KI-gestützter Geschäftsmodelle zu richten. Für die Vorbereitung der KI-Einführung ist es erforderlich, von Beginn an in konkreten Projekten zu denken und sich von bereits umgesetzten KI-Anwendungsfällen anderer Unternehmen inspirieren zu lassen, ohne jedoch kurzgedacht zu kopieren. Vielmehr sollten Unternehmen ein eigenes KI-Zielbild aufbauen. Hierzu sind die Einbeziehung interner Domänen-Experten der betroffenen Bereiche und der Aufbau eigenen Wissens wichtig. Daneben sind das frühzeitige Schaffen von Transparenz und die Kommunikation von Chancen sowie Gefahren im Betrieb entscheidend. Die Verbesserung von Prozessen im Unternehmen sollte bei der Realisierung stets im Fokus stehen und Anwendungen dann Schritt für Schritt implementiert werden. Breit aufgestellte Projektteams, die neben KI-Experten auch die Arbeitnehmervertretung umfassen, erweisen sich hierfür als geeignet. Produktionsunternehmen empfiehlt das Fraunhofer IAO zunächst mit maschinenbezogenen Lösungen zu starten. Für diese Anwendungen stehen oft Daten zur Verfügung und die Unternehmen können erste Expertise aufbauen, bevor sie in weiteren Schritten sukzessive auch mitarbeiterbezogene Daten in KI-Lösungen einfließen lassen.
