Digitalisieren für die KI-Readiness
Die Bedeutung der Digitalisierung ist vielen Unternehmen bewusst. Sie wissen, dass es dabei nicht nur um Technologie, sondern um einen umfassenden Wandel handelt, den sie nutzen können und müssen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Doch der Einfluss der Digitalisierung wird uns erst richtig klar, seitdem künstliche Intelligenz (KI) zunehmend das Potential hat, die Geschäftswelt umzukrempeln. Folgend klären wir, warum wir zukünftig weniger von „Digitalisierung“ und mehr von „KI-Readiness“ sprechen werden und worin sich die beiden Begriffe ähnlich sind.
KI-Readiness bezeichnet die Fähigkeit, sich auf KI vorzubereiten und diese effektiv in den Betrieb zu integrieren. Das heißt: Im Unternehmen sind digitale Technologien implementiert, die Daten aufzeichnen, sammeln und verwerten. Das klingt für Sie fast wie die Definition von „Digitalisierung“? Warum braucht es dafür einen neuen Namen? Schauen wir dazu auf die Details von KI-Readiness:
1. Digitalisierung und Prozesswissen als Grundvoraussetzung:
Die Digitalisierung bildet die Basis für die erfolgreiche Implementierung von KI. Hinzu kommt ein vertieftes Verständnis über die Unternehmensprozesse, welches durch digitale Daten aber auch analoge Analysen zustande kommt. Dies beinhaltet:
- Umstellung auf digitale Prozesse in der Produktion und im Management.
- Investitionen in digitale Infrastruktur, um Daten effizient zu sammeln, zu speichern und zu verarbeiten.
- Identifikation von Bereichen, in denen KI die Effizienz und Qualität verbessern kann.
2. Datensicherheit und Datenschutz:
Die Nutzung von KI erfordert einen umfassenden Ansatz zur Datensicherheit und Datenschutz, schließlich sind KI-Lösungen immer datengetrieben. Unternehmen sollten deswegen:
- Sicherheitsmaßnahmen implementieren, um sensible Unternehmensdaten vor unbefugtem Zugriff zu schützen.
- Datenschutzrichtlinien und -praktiken in Übereinstimmung mit geltenden Vorschriften festlegen und durchsetzen.
3. Schulung und Kompetenzaufbau:
Alle im Unternehmen müssen in der Lage sein, KI in ihrem Arbeitsalltag anzuwenden. Die dafür nötigen Kompetenzen unterscheiden sich von denen, die für die Digitalisierung notwendig sind. Als Mittelstand-Digital Zentrum setzten wir hierbei auf wissenschaftlich fundierte Konzepte (beispielsweise die DMME – Data Mining Methodology for Engineering Applikations1) und Fachexpertise, die KI-Knowhow mit Anwendungswissen verknüpft. Konkrete Maßnahmen für Unternehmen sind:
- Schulungsprogramme für Mitarbeiter, um ein grundlegendes Verständnis von KI zu entwickeln.
- Aufbau von Fachkompetenz im Umgang mit KI-Technologien und -werkzeugen.
- Zusammenarbeit mit KI-Experten, um maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln.
Fazit:
KI-Readiness ist technologisch mit der Digitalisierung verwandt. Aber sie verschiebt den Fokus: Digitalisierung ist kein Selbstzweck, sondern ist selbst ein Mittel um mit KI neue Geschäftsprozesse in Gang zu setzten und mit besseren Datenverständnis die innerbetrieblichen Prozesse zu optimieren. Eine Prognose sei an dieser Stelle erlaubt: Auch das, was wir heute KI nennen, wird nicht der Abschluss aller Entwicklungen sein. Doch wer gestern in die Digitalisierung investiert hat, kann heute seine KI-Readiness vorbereiten und hat übermorgen die Basis für was dafür, was immer kommen mag.
[1] https://pal.webspace.tu-dresden.de/2023/10/02/betriebliche-wertschoepfungsprozesse-analysieren-und-optimieren-mit-process-mining/ (abgerufen am 18.12.2023)
