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Wie man KI-Projekte identifiziert, die Mehrwert schaffen

Unternehmensleiter sollten KI-Projekte gezielt darauf ausrichten, Prozesse sinnvoll zu verbessern. Dadurch erreichen sie einen Mehrwert für ihr Unternehmen.

Der Hype rund um künstliche Intelligenz (KI) mag zwar nachlassen, das bedeutet aber nicht, dass der Geschäftswert oder die Akzeptanz von KI-Anwendungen schwindet.

„KI gedeiht immer noch, auch wenn sie nicht mehr so viele Schlagzeilen macht wie noch vor einigen Jahren“, sagte Ben Gesing, Head of Trend Research beim Versandunternehmen DHL, in einer Rede auf der EmTech Digital 2020.

Tatsächlich gehen die meisten Unternehmen über Proof-of-Concept-Projekte hinaus und implementieren KI-Tools in großem Maßstab. Darüber hinaus finanzieren und unterstützen sie KI-Projekte mit einem spezifischen geschäftlichen Mehrwert.

Nach KI-Projekten mit Mehrwert suchen

In seiner Rede auf der Konferenz, die in diesem Jahr zum ersten Mal von MIT Technology Review veranstaltet wurde, erläuterte Gesing, dass DHL künstliche Intelligenz (KI) auf verschiedene Weise im Versandbetrieb einsetzt.

In einem Fall setzt das Unternehmen Computer-Vision-Software ein, um Versandpaletten auf ihre Stapelfähigkeit hin zu überprüfen. Dies trägt zu einer besseren Raumaufteilung beim Verladen der Sendungen bei. Außerdem setzt das Unternehmen Drohnen ein, um das Equipment von Kunden aus der Ölbohrbranche zu inspizieren, welches sie von Standort zu Standort transportieren müssen. Durch den Einsatz von Drohnen sowie Computer Vision in Kombination mit Deep-Learning-Modellen kann DHL den Evaluierungsprozess automatisieren und planen, wie viel Versandkapazität benötigt wird.

Ohne Geschäftswert scheitern Projekte

Diese KI-Implementierungen haben direkte operationelle Auswirkungen, etwas, das eine entscheidende Komponente für KI-Projekte darstellt.

„Wenn es keinen Wert für den Anwender oder das Unternehmen hat, werden sie es nicht finanzieren“, sagte Luca Finelli, Vizepräsident und Head of Data Science and AI Insights, Strategy and Design beim Pharmaunternehmen Novartis.

Während einer Präsentation auf der Konferenz erklärte er, dass die Beziehung zwischen Finanzierung und Anwendernutzen besonders deutlich wurde, nachdem er mit dem Produktionsteam des Unternehmens gesprochen hatte. Sie waren nicht an einer breit angelegten Anstrengung zur Digitalisierung ihrer Betriebe interessiert. Das Team wollte nur Projekte unterstützen, die zu einer deutlichen Verbesserung von zwei Leistungsindikatoren führten, an denen sie gemessen wurden: Zeit bis zur Produktion und Qualität.

„Das war eine klare Erfahrung für uns“, sagte Finelli. „Wir konnten nicht von dem Wunsch angetrieben werden, digital zu arbeiten. Diese Jungs haben uns klar gemacht, dass man keine Zustimmung erhält, wenn man keinen Mehrwert schafft.“

KI formt alte Prozesse um, um Wert zu steigern

In den Unternehmen der meisten Branchen gibt es Legacy-Prozesse, die von der KI erst noch transformiert werden müssen. Anstatt diese Prozesse vollständig abzuschaffen und mit einem neuen, um KI herum aufgebauten Prozess zu beginnen, fügen einige Organisationen KI zusätzlich zu den bereits bestehenden Prozessen hinzu.

Dies ist zum Beispiel bei JPMorgan Chase der Fall. In seiner Rede auf der Konferenz sagte Apoorv Saxena, Global Head of AI bei der Bank, dass er sich darauf konzentriert, KI auf eine Art und Weise zu implementieren, die unmittelbaren geschäftlichen Nutzen bringt, und nicht darauf, einen Prozess von Anfang bis Ende digital umzuwandeln.

Wenn es keinen Wert für den Anwender oder das Unternehmen hat, werden sie es nicht finanzieren.
Luca FinelliNovartis

Saxena erklärte unter anderem, dass JPMorgan Chase zuvor massive Investitionen in Technologie für die Betrugsaufdeckung gepumpt hat. Das Unternehmen hat einige ausgeklügelte Erkennungssysteme aufgebaut, die nicht in erster Linie auf Machine Learning beruhen. Es wäre nicht sinnvoll, diese Bemühungen zugunsten eines neuen, unerprobten KI-Tools aufzugeben, daher arbeitet Saxena daran, die vorhandenen Tools durch einige Lernkomponenten zu ergänzen, um sie genauer zu machen und dadurch den KI-Geschäftswert zu erhöhen.

„Sie müssen sehr zielgerichtet sein“, sagte er. „Man muss etwas einbringen, das differenziert und einen Wertbeitrag schafft. Es geht mehr darum, Schlüsselbereiche zu identifizieren, die wirklich die Nadel für das Unternehmen bewegen.“

Dem Geld folgen

Wenn man versucht, Projekte zu identifizieren, die gute Kandidaten für eine KI-Transformation sein können, sollte man einfach dem Geld folgen, sagte Michael Chui, Partner des McKinsey Global Institute, ebenfalls auf der Konferenz.

In seiner Rede erläuterte Chui, dass das Gros der KI-bezogenen Schlagzeilen, die die Leute sehen, sich um transformative Geschäftsmodelle drehen, die auf Deep Learning oder fortschrittlichen KI-Anwendungen basieren. Die meisten Unternehmen haben jedoch Erfolg mit KI-Anwendungen, die sich auf ihre größten Kostentreiber, wie die Lieferkette oder die Produktentwicklung, und ihre größten potentiellen Einnahmequellen, wie das Marketing, beschränken.

„Es ist zwar leicht, sich von den Schlagzeilen in die Irre führen zu lassen, aber wir stellen fest, dass das größte Potenzial für KI dort liegt, wo der größte Wert geschaffen werden kann“, so Chui.

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