»Erfolgreiche KI-Projekte zeichnen sich vor allem dadurch aus, dass Business-Expertise und KI-Know-how planvoll und strukturiert zusammengebracht werden.«

Interview mit Ralf Bauer, President CGI Deutschland.

An der sinnvollen Nutzung künstlicher Intelligenz kommt praktisch kein Unternehmen mehr vorbei, sei es nun ein mittelständischer Betrieb, ein Dienstleister oder ein Großkonzern. Gibt es Gemeinsamkeiten, so etwas wie einen roten Faden oder eine Blaupause, die bei der Adaption von KI beachtet werden sollten?

Ralf Bauer: Ja, diese Gemeinsamkeiten gibt es – und sie liegen vor allem im Verantwortungsbereich der Führungsebene. Wie die Erfahrung gezeigt hat, ist es nur selten zielführend, KI-Initiativen allein den IT-Abteilungen zu überlassen. Dort liegt zwar viel fachlich-technisches Wissen. Es ist aber nicht gesagt, dass die dort entwickelten KI-Ideen mit den strategischen Zielen und den vorhandenen Möglichkeiten übereinstimmen. So entstehen zwar ambitionierte Projekte, die sind aber oft zu weit weg von dem, was aus Unternehmenssicht möglich und sinnvoll ist.

Wie sieht dann ein koordiniertes Vorgehen bei der Einführung künstlicher Intelligenz im Unternehmen aus?

Ralf Bauer: Der unverzichtbare erste Schritt ist die Definition klarer strategischer Ziele. Wofür soll KI konkret eingesetzt werden? Wie sieht der Zeit- und Kostenrahmen aus? Welche Ressourcen werden dafür gebraucht? Welche davon sind bereits vorhanden, oder müssen erst entwickelt oder zugekauft werden? Und wie können Business-Expertise und IT-Know-how zusammengebracht werden? Deshalb ist es so wichtig, in der Initialphase von KI-Projekten eine Reifegradanalyse zu machen. Andernfalls wird ins Blaue hinein gestartet, und das kann nur schief gehen. Eine solche Analyse ermittelt die »KI-Readiness« eines Unternehmens. Alle für KI-Initiativen wichtigen Bereiche werden dabei in einer besonderen Art von Bestandsaufnahme auf ihren KI-spezifischen Status Quo hin untersucht.

Welche Kriterien werden bei einem »KI-Readiness«-Check erfasst?

Ralf Bauer: Bei der KI-Reifegradanalyse werden alle Kernbereiche eines Unternehmens unter die Lupe genommen. Es geht dabei vor allem um die Daten, die Algorithmen, die Infrastruktur, die Organisation, die Governance sowie die intern vorhandenen Ressourcen. Die Palette reicht dabei von den strategischen Skills über valide Use Cases bis zu operativen Kennzahlen, wie etwa der Budget- und Personalsituation oder dem aktuellen Stand der IT-Infrastruktur. Für jeden dieser Bereiche werden die jeweiligen Stärken und Schwächen identifiziert. Wichtig ist es dabei die potenziellen Schwachstellen transparent zu machen. Das können Ressourcen-Engpässe monetärer oder personeller Art sein, organisatorische Flaschenhälse, Know-how-Defizite oder auch rechtliche oder ethische Risiken. Meist ist es ein unternehmensspezifischer Mix aus diesen Faktoren. Unternehmen erhalten damit ein realistisches Bild ihrer tatsächlichen Bereitschaft und Fähigkeit zur Durchführung von KI-Projekten.

Was machen sie im Folgenden mit diesen Erkenntnissen? Wie werden sie in Transformationsprozessen genutzt?

Ralf Bauer: Auf der strategischen Ebene ist ein realistischer Erwartungshorizont wichtig, um klare und erreichbare Ziele setzen zu können. Und die sind enorm wichtig, denn ohne Zieldefinition sind Planungen für die sinnvolle Umsetzung von KI-Projekten nicht möglich. Das führt nicht zuletzt dazu, dass die Messkriterien fehlen um bewerten zu können, ob die KI-Einführung überhaupt erfolgreich ist. Ganz praktisch gesehen gibt die KI-Reifegradanalyse konkrete Hinweise darauf, in welchen Geschäftsbereichen und -prozessen KI die größten Optimierungspotenziale entfalten kann. Die in der Analyse ermittelten Ressourcen können sich so auf die vielversprechendsten KI-Aktivitäten konzentrieren und schnell vorzeigbare Ergebnisse erzielen, die dann wiederum als Erfolgserlebnis und Motivationsspritze wirken. Angesichts des enormen KI-Innovationstempos ist es zudem sinnvoll, diese Analyse nach einem Jahr zu wiederholen. Sei es um den Stand der Fortschritte nachzuverfolgen oder die Tauglichkeit neuer KI-Lösungen für die eigenen Belange zu prüfen.

Welche Rolle spielen die Mitarbeiter als vielleicht größte Ressource in KI-Projekten?

Ralf Bauer: Künstliche Intelligenz verändert vieles. Es entstehen neue Arbeitsabläufe und Verantwortlichkeiten, es werden bislang unbekannte, oft anspruchsvollere Tools eingesetzt und es werden neue Fähigkeiten verlangt. Das führt bei vielen Mitarbeitern verständlicherweise zu Sorgen und Ängsten, die meist ganz unspezifisch sind. Oft werden ja einseitig nur die Bedrohungsszenarien gesehen, nicht aber die Erleichterungen, die KI für die eigene Arbeit bedeuten kann, wie beispielsweise die Entlastung von langweiligen repetitiven Aufgaben oder die Entwicklung ganz neuer Produkte und Services. Das erwiesenermaßen beste Mittel dagegen ist es, sie frühzeitig aufzuklären und aktiv in die KI-Projekte einzubinden. Deshalb ist Change Management ein entscheidender, aber leider viel zu oft unterschätzter Erfolgsfaktor. Typischerweise haben wir es hier mit einem von zwei prädestinierten Feldern für externe Dienstleistungen zu tun. Das andere ist das KI-Know-how als komplementäre Ergänzung zu der spezifischen Business-Expertise eines Unternehmens. Erfolgreiche KI-Projekte zeichnen sich nicht zuletzt dadurch aus, dass beide planvoll und strukturiert zusammengebracht werden.

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