Wie misst man den Reifegrad von KI in Unternehmen?

Derzeit wird viel über Künstliche Intelligenz (KI) und ihre Vorteile für verschiedene Branchen und Unternehmen diskutiert. Die operative Reife eines Unternehmens im Bereich KI ist jedoch aus mehreren Gründen wichtig. Erstens ermöglicht sie eine präzise Bewertung des Ausgangspunktes und hilft dabei, den aktuellen Stand des Unternehmens im Vergleich zu Best Practices und dem Stand der Technik zu ermitteln.  

Die operative Reife im Bereich KI bezieht sich auf den Entwicklungsstand und die Integration von Technologien der künstlichen Intelligenz innerhalb einer Organisation. Dieses Konzept umfasst die Fähigkeit eines Unternehmens, künstliche Intelligenz effektiv einzuführen und zu nutzen, um Prozesse zu verbessern, datengestützte Entscheidungen zu treffen und seine Produkte und Dienstleistungen zu innovieren. 

Unternehmen mit hohem Reifegrad setzen nicht nur fortschrittliche Technologien ein, sondern pflegen auch eine Unternehmenskultur, die Daten und Erkenntnisse wertschätzt, verfügen über eine robuste technologische Infrastruktur und beschäftigen qualifizierte Teams, die das volle Potenzial künstlicher Intelligenz ausschöpfen können. Operative Reife erfordert einen kontinuierlichen Prozess der technologischen Weiterentwicklung, strategischen Anpassung und des Ausbaus interner Kompetenzen.

Eine Studie zeigt, dass Unternehmen mit hohem Reifegrad im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) drei- bis fünfmal häufiger Branchenführer sind. Daten von Deloitte belegen zudem, dass Unternehmen mit fortgeschrittener KI-Reife ihre Produktivität um bis zu 40 % steigern können.

Diese Analyse ermöglicht zudem eine effiziente Ressourcenverteilung und erlaubt es dem Unternehmen, seine Anstrengungen auf die Bereiche zu konzentrieren, die am dringendsten Entwicklungsbedarf haben. Durch die Identifizierung von Lücken und Chancen kann die Organisation Initiativen priorisieren, die die größte Wirkung und den größten Nutzen bringen.

Eine Studie zeigt, dass 56 % der Unternehmen die Messung des Reifegrads als unerlässlich für die Optimierung von Investitionen und die Verbesserung der operativen Effektivität betrachten. Mithilfe einer Bewertung des operativen Reifegrads lässt sich ein detaillierter und strukturierter Fahrplan für die KI-Einführung entwickeln, der Phasen, Meilensteine ​​und Erfolgskennzahlen umfasst und so eine geordnete und strategische Implementierung ermöglicht.

Welche Vorteile bietet die Messung des KI-Reifegrads? 

Darüber hinaus fördert die Messung den notwendigen Kulturwandel innerhalb der Organisation und stärkt so eine Kultur der Innovation und Anpassungsfähigkeit. „Die kontinuierliche Überwachung des Reifegrads ermöglicht es, Strategien bedarfsgerecht anzupassen und eine stetige und nachhaltige Verbesserung der KI-Einführung sicherzustellen. Dies trägt auch dazu bei, Risiken zu minimieren, indem Probleme, die den Projekterfolg gefährden könnten, frühzeitig erkannt und vermieden werden“, erklärt Paulo Simon, Business Director bei Keyrus. 

Unternehmen mit einem hohen Reifegrad sind besser positioniert, um die Wettbewerbsvorteile der Technologie zu nutzen. Die Bewertung und Verbesserung dieser Prozesse hilft dem Unternehmen, wettbewerbsfähig zu bleiben und sein Potenzial voll auszuschöpfen. Laut PwC könnte die effektive Implementierung von KI bis 2030 bis zu 15,7 Billionen US-Dollar zusätzlich zur Weltwirtschaft beitragen. Schließlich stellt die Ausrichtung des Tools an den strategischen Zielen des Unternehmens sicher, dass die Bemühungen direkt zu den Geschäftszielen beitragen und einen greifbaren Mehrwert schaffen.

Für Paulo ist die Messung des operativen Reifegrads von grundlegender Bedeutung für die effektive und strategische Einführung von Technologie. Sie stellt sicher, dass das Unternehmen gut gerüstet ist, um die Herausforderungen zu meistern und die Chancen zu nutzen, die künstliche Intelligenz bietet.

Stufen der operativen Reife von KI

1. Erste Erkennung

• Bewusstseinskultur: Das Unternehmen fördert intern eine Bewusstseinskultur für die Konzepte und Vorteile von künstlicher Intelligenz und maschinell generierter künstlicher Intelligenz (GenAI).
• Schulung und Weiterbildung: Für Mitarbeiter aller Ebenen werden Schulungs- und Weiterbildungsmaßnahmen durchgeführt, um das Verständnis von KI/GenAI und deren potenziellen Auswirkungen auf das Unternehmen zu verbessern.
• Machbarkeitsprüfung: Das Unternehmen führt Vorbewertungen durch, um potenzielle Bereiche zu identifizieren, in denen die Implementierung erhebliche Vorteile bringen könnte.

2. Sektorale Umsetzung

• Implementierungsstrategie: Das Unternehmen entwickelt eine klare Strategie für die Implementierung von KI/GenAI in spezifischen Bereichen, die auf seine Geschäftsziele und seine Gesamtstrategie abgestimmt ist.
• Integration in bestehende Prozesse: AI/GenAI integriert sich reibungslos und effizient in bestehende Unternehmensprozesse, optimiert Arbeitsabläufe und verbessert die betriebliche Effizienz.
• Wirkungsmessung: Zur Messung der Auswirkungen der Implementierung werden KPIs und Kennzahlen festgelegt, darunter gesteigerte Effizienz, reduzierte Kosten und ein verbessertes Kundenerlebnis.

3. Erste Erkundung

• Kontrollierte Experimente : Es werden kontrollierte Experimente und Pilotprojekte durchgeführt, um die Anwendbarkeit und Machbarkeit in realen Geschäftsszenarien zu untersuchen.
• Ergebnisauswertung: Die Ergebnisse der Pilotprojekte werden eingehend ausgewertet, um ihren Erfolg und ihre Effektivität bei der Erreichung der definierten Geschäftsziele zu ermitteln.
• Feedback und Lernen: Das Unternehmen nutzt das Feedback aus Pilotprojekten, um zu lernen und seinen Ansatz anzupassen, während es das Tool weiter erforscht.

4. Organisationserweiterung

• Governance und Change-Management: Das Unternehmen setzt einen robusten und effektiven Governance-Rahmen ein, um die Expansion von KI/GenAI im gesamten Unternehmen zu überwachen und den damit verbundenen organisatorischen Wandel effektiv zu managen.
• Investitionen in Infrastruktur und Fachkräfte: Es werden bedeutende Investitionen in die technologische Infrastruktur sowie in die Einstellung und Weiterentwicklung von Fachkräften auf diesem Gebiet getätigt.
• Skalierbarkeitsstrategie: Die Strategie ist darauf ausgelegt, effektiv im gesamten Unternehmen zu skalieren und sicherzustellen, dass die Systeme die erhöhte Arbeitslast bewältigen können.

5. Erweiterte Operationen

• Ganzheitliche Automatisierung: Sie ist in alle Aspekte der Geschäftstätigkeit des Unternehmens integriert, von internen Prozessen bis hin zur Interaktion mit Kunden und Partnern.
• Datengestützte Entscheidungsfindung: Entscheidungen werden durch Daten und Erkenntnisse, die von Algorithmen generiert werden, untermauert, was zu genaueren und effektiveren Entscheidungen führt.
• Kontinuierliche Innovation : Das Unternehmen verfolgt einen Ansatz der kontinuierlichen Innovation und erforscht ständig neue Anwendungen und Weiterentwicklungen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

6. Führung im Bereich KI/GenAI

• Innovationskultur: Das Unternehmen pflegt eine Kultur der Innovation und des Experimentierens, in der der Einsatz von KI/GenAI auf allen Ebenen der Organisation gefördert und geschätzt wird.
• Strategische Partnerschaften: Strategische Partnerschaften werden mit Marktführern aufgebaut, um Zugang zu spezialisiertem Wissen, Ressourcen und Spitzentechnologien zu erhalten.
• Vision für die Zukunft: Das Unternehmen verfolgt eine zukunftsorientierte Vision, indem es ständig die Grenzen der Technologie erforscht und nach Wegen sucht, KI einzusetzen, um neue Geschäftsmodelle zu schaffen und ganze Branchen zu transformieren.

Die Messung des operativen Reifegrads ist für Unternehmen von grundlegender Bedeutung, um sich im heutigen Markt wettbewerbsfähig zu positionieren. Das Verständnis des aktuellen Stands und die Entwicklung einer strategischen Vorgehensweise optimieren die Ressourcen und maximieren die Ergebnisse.

Durch die Anwendung der sechs Reifestufen können Unternehmen von der ersten Sensibilisierung zu einer starken KI-Führungsposition gelangen, eine erfolgreiche Implementierung sicherstellen und eine Kultur kontinuierlicher Innovation fördern. „Dieser strukturierte Ansatz minimiert Risiken und ermöglicht es Unternehmen, die Chancen der künstlichen Intelligenz optimal zu nutzen. Dadurch wird die Messung zu einer essenziellen Strategie für nachhaltiges Wachstum und zukünftigen Erfolg“, so Simon abschließend.