Wert aus Daten und KI realisieren
Strategiewerkstatt-Podcast mit Simon Hefti
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Das Problem
Viele Unternehmen setzen KI-Projekte ohne klare Ausrichtung an. Die Ergebnisse bleiben oft in der Phase der Experimentierung stecken und erreichen nicht die Produktion. Die zugrundeliegende Herausforderung ist, dass die notwendigen Daten nicht ordnungsgemäß strukturiert oder verfügbar sind und das interne Fachwissen nicht ausreichend im Unternehmen verankert ist.
Die wichtigsten Erkenntnisse
- Die Qualität von KI-Anwendungen hängt entscheidend von der Qualität und Ordnung der zugrundeliegenden Daten ab.
- Die Entscheidung für eine KI-Lösung sollte sich an der konkreten Fragestellung orientieren, nicht an der Verfügbarkeit von Technologien.
- Automatisierte Prozesse erfordern klare Leitplanken, damit sie innerhalb definiert erlaubter Handlungsspielräume bleiben.
- Ein Verzicht auf interne Expertise führt dazu, dass Unternehmen ihre Fähigkeit zur eigenständigen Entscheidungsfindung verlieren.
- Die Entwicklung von KI-Anwendungen ist nur dann nachhaltig erfolgreich, wenn sie in die operative Praxis integriert und nicht nur im Versuchslabor belassen wird.
- Die Fähigkeit, mit Daten umzugehen, ist ein entscheidender Wettbewerbsfaktor – ohne Daten ist KI nur eine Kommodity.
Häufige Fragen
Wie kann ein Unternehmen sicherstellen, dass KI-Projekte tatsächlich in der Produktion ankommen?
Dazu ist es notwendig, die Datenqualität zu sichern und sicherzustellen, dass das notwendige Fachwissen im Unternehmen verankert ist. Zudem müssen klare Leitplanken für autonome Systeme definiert werden, damit sie stabil und vorhersehbar arbeiten.
Warum ist es riskant, KI-Entwicklung ausschließlich extern zu vergeben?
Weil Unternehmen sonst das interne Know-how verlieren und ihre Fähigkeit zur eigenständigen Entscheidungsfindung und Anpassung an Veränderungen einbüßen. Das führt langfristig zu Abhängigkeit und vermindert die Innovationskraft.
Welche Rolle spielen klassische Methoden wie K-Means oder Boosting in der KI-Praxis?
Sie können in vielen Fällen ausreichend sein und sind oft einfacher und transparenter als komplexe Modelle. Die Auswahl des Werkzeugs sollte sich an der konkreten Fragestellung orientieren, nicht an der technologischen Komplexität.
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