Künstliche Intelligenz strategisch ins Unternehmen bringen

Verzeihen Sie mir bitte die unübliche Herangehensweise, in einem Fachtext direkte Ansprache zu verwenden und mit mir als Person zu beginnen … es hat einen Grund: Mein Arbeitgeber Avanade ist stark in die Entwicklungen bei OpenAI involviert. Darum habe ich den steilen Aufstieg von ChatGPT sehr früh und aus nächster Nähe miterlebt. Ich arbeite seit vielen Monaten an operativen Kundenprojekten und erhalte so wertvolle Einblicke aus wirklich erster Hand: den Unternehmen, die bereits erfolgreich KI nutzen. Diese Erfahrung ist die Grundlage für diesen Strategiebeitrag, der unter anderem die verschiedenen Reifegrade diskutiert und sich der Bedeutung von Plattformen widmet.
 
Warum Reifegrade? Es ist immer hilfreich, sich erst einmal bewusst zu machen, wo man wirklich steht, bevor die nächsten Schritte gegangen werden. Im Prinzip sprechen wir von drei sogenannten Maturity Levels: Den Anfang macht a) der schnelle Start; hier gibt es erste Abteilungen, oft durch engagierte und einzelne Mitarbeiter getrieben, die mehr oder weniger „einfach loslegen“ – ein kleiner Bedarf wird identifiziert, und schon geht es in eine KI-basierte Lösung. Das hilft bei der Bearbeitung einer konkreten Aufgabe und ist natürlich rein taktisch. Danach folgt b) der strategische Part. Die Erfahrung einzelner Prozesse kommt zum Einsatz, um diese Ebene zu verlassen und auf ganze Prozessketten zu zielen. Die wohl größten Auswirkungen bringt c) die Überarbeitung ganzer Geschäftsmodelle.

Vermutlich haben Sie beim Lesen der drei Reifegrade eben nachgedacht, wo sich Ihr Unternehmen vielleicht verorten lässt. Ganz wichtig wäre, dass die Antwort nicht „gar keiner“ lautet: Denn wer jetzt noch überhaupt keine Schritte in Richtung KI gemacht hat, ist wirklich spät dran. Die Gefahr, bedeutende Wettbewerbsnachteile anzuhäufen, steigt wirklich mit jedem Tag. Es ist aber gar nicht so unwahrscheinlich, dass bereits erste Vorhaben geprüft werden oder sogar schon mit strategischen Aktivitäten begonnen wurde. Das bedeutet auch, dass die ersten Tests erfolgreich verlaufen und initiale operative Anwendungen zumindest bald nutzbar sind sowie schnell produktiver werden. Gleichzeitig richtet sich der Blick auf künftige, größere Anwendungsszenarien, und eine Roadmap ist bereits im Entstehen.
 
Um ein Bild aus der Luftfahrt zu benutzen: Im Grunde ist jetzt der Steigflug eingeleitet. In der Regel ist es aber kein Selbstzweck nur in die Luft zu kommen – es gilt, ein Ziel zu erreichen: Um wahrhaft zukunftsfähig und wirtschaftlich erfolgreich zu sein, muss am Kern angesetzt werden. Es geht ans Eingemachte, an die Geschäftsmodelle selbst. Services, Produkte und Lösungen werden neu aufgestellt bzw. monetarisiert – sowohl im Innenverhältnis des Unternehmens als auch bei den operativen Bereichen mit Kundenkontakt. Derzeit sind viele dieser Innovationen noch innerhalb der eigenen Organisation zu finden. Das liegt daran, dass es auch im Zeitalter der KI noch Entwicklungs- und Produktzyklen gibt; und dass hier natürlich große Potenziale liegen.
 
Ein Beispiel: Bereits im zweiten Reifegrad kann das Marketing-Team generative KI gut verwenden, um Texte erstellen zu lassen (dieser Text ist übrigens nicht von einer KI geschrieben – versprochen), eigenes Copyright inklusive, auch wenn das bisweilen als Sorge artikuliert wird. Mit Erreichen des dritten Maturity Level ändern sich jedoch die Basics der Arbeit und Zusammenarbeit. Wir sehen erste Projekte wie Self-Service-Portale in den operativen Betrieb gehen, die über enorme Dialogfähigkeiten verfügen – und so bestehende Contact Center massiv entlasten, um nervige Wartezeiten zu reduzieren. Allein diese simplifizierte Prozesskette illustriert, dass ein einzelnes KI-Tool nicht ausreichend ist, wenn groß gedacht wird. Wer nun berücksichtigt, dass es auch mehrere Prozessketten gibt, die strategisch eingesetzt werden müssen, kommt um die Nutzung einer Plattform nicht herum.
 
Ein Schlaglicht auf eine der jüngsten Entwicklungen: Bei den Vorreiterunternehmen sehen wir eine klare Tendenz zu „One-Bot“, zumindest als Leitplanke – nur noch ein Chatbot für die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter sowie einer zur Kundenseite, mit einheitlichem Zugriff auf Wissen und Services des jeweiligen Unternehmen. Aus Nutzersicht bedeutet das maximale Benutzerfreundlichkeit. Technisch ist dies nur sinnvoll über eine orchestrierende, skalierbare und modulare Plattform abzubilden.

Eine solche Plattform ist im Grunde die KI-Zentrale, die im ganzen Unternehmen zum Einsatz kommt, nicht selten rund um den Globus. Sie ist der Nährboden, in den die Core Services für die späteren KI-Anwendungen gepflanzt und großgezogen – also skaliert – werden. Das Plattformkonzept gewährleistet, dass dies einfacher und effizienter vonstattengeht als über Silos. Diese Kern-Services speisen sich aus wiederkehrenden Mustern, versorgt aus einer Pipeline mit den relevanten Anwendungsszenarien. Bereits an dieser Stelle sollte über grundlegende generative KI-Services hinausgedacht werden: Datenkonnektoren, klassische KI-Services etc. sind weitere Bestandteile.
 
Wer dabei auf Modelle verschiedener Hersteller oder auch auf Open-Source-Konzepte baut, kann einen Vendor-Lock-in vermeiden und ggf. bei den direkten Kosten Vorteile erreichen – allerdings zum Preis einer etwas höheren Komplexität. Multi-Cloud-Fähigkeiten werden gerade für größere Unternehmen eine Überlegung wert sein. Um nochmals ein durchaus realistisches Beispiel anzuführen: Eine generative KI-Anwendung kann etwa über eine Cloud-Instanz-von Microsoft laufen, dabei aber auf Services oder Daten eines anderen Anbieters oder auch einer On-Prem-Instanz zugreifen können. Eine dergestalt strategische Konzeption ist auch auf lange Sicht ratsam, denn sie bietet ein hohes Maß an Flexibilität – nicht selten wichtiger als die Eliminierung eines Vendor-Lock-in, da so im Bedarfsfall ein Wechsel etwa der Modelle deutlich einfacher möglich ist.
 
Die hier genannten Aspekte sind relevant und wirksam, jedoch nicht exklusiv KI-spezifisch. Doch natürlich gibt es auch noch gute Gründe insbesondere im Umfeld generativer KI, warum die Nutzung einer Plattform eigentlich der einzig sinnvolle Weg ist: Der Zugang zu den Daten ermöglicht es, globale Standards zu setzen. Das klingt zunächst vielleicht wenig aufregend, die Bedeutung dieser Tatsache wird jedoch schnell auch an einem weiteren Beispiel ersichtlich: Wer etwa KI-basierte Chatbots einsetzt, wird großen Wert darauf legen, dass diese kanalübergreifend die gleiche Tonalität an den Tag legen. Sofern es nicht aus einem bestimmten Grund gewollt ist, wäre es fatal, wenn der Bot im Webshop siezt, auf einer Social-Media-Plattform aber duzt. Wenn er einmal sachlich-nüchtern ist und einmal hip bis jugendlich. Etc.

Um nochmals auf das Luftfahrt-Bild zu verweisen: Trotz aller technischer Fortschritte sitzen da vorn im Cockpit zwei Menschen und bedienen die Systeme. Treffen Entscheidungen. Sind weit mehr als überwachende, gelangweilte Kostenfaktoren. Und Künstliche Intelligenz (KI) bedeutet eben auch nicht, einen Knopf zu drücken, sich zurückzulehnen und alles geschieht wie von Wunderhand ganz allein; auch im Cockpit muss der Copilot ja erst einmal programmiert werden, insofern hat Microsoft den Produktnamen schon sehr bewusst gewählt. Das kann ich nach über zwei Jahren Projekterfahrung im Bereich generativer KI sagen. Ich kann aber auch sagen: Der Weg lohnt sich dennoch und deswegen – wenn die Basis stimmt, wenn Strategie und Plattform stimmen.