Effiziente Betriebsmodelle mit Generativer KI gestalten — Überblick
Generative KI hat sich in den letzten Jahren als eine vielversprechende Technologie für kleine und mittlere Unternehmen etabliert. Eine der grössten Herausforderungen bei der Implementierung von generativer KI im betrieblichen Kontext ist jedoch die Anpassung des Betriebsmodells sowie die effektive Kontrolle von Kosten.
Typische Fehler bei der Integration von generativer KI
Ein häufiger Fehler, den viele Unternehmen begehen, besteht darin, generative KI ohne klar definierte Zielsetzung und strategische Planung in ihre Betriebsmodelle zu integrieren. Unterbleibt die Anpassung der bestehenden Geschäftsprozesse, führt dies oft zu Ineffizienzen und erhöhten Kosten. Ohne eine grundlegende Analyse, wie und wo KI optimal eingesetzt werden kann, bleibt das Potenzial der Technologie unausgeschöpft.
Ein weiterer Fehler ist die Unterschätzung der verborgenen Kosten. Oftmals konzentriert sich die Kostenkalkulation ausschliesslich auf die Anschaffungs- und Implementierungskosten der KI-Systeme, während fortlaufende Wartung, Schulungen und Anpassungen an sich verändernde Anforderungen ausser Acht gelassen werden. Diese Elemente können jedoch zu einer erheblichen finanziellen Belastung führen, wenn sie nicht im Vorfeld berücksichtigt werden.
Ein dritter Fehler betrifft die fehlende Integration von KI-Experten in den laufenden Betrieb. Unternehmen versäumen es häufig, spezialisierte Fachkräfte frühzeitig einzubeziehen, um den reibungslosen Übergang zu sichern und die Effizienz der KI-Systeme langfristig zu gewährleisten. Dies kann nicht nur zu einer suboptimalen Nutzung der Technologie führen, sondern auch die Kosten für spätere Anpassungen oder Fehlerbehebungen in die Höhe treiben.
Korrekturen dieser Fehler
Um diese Fehler zu vermeiden, sollten Unternehmen zunächst klare Ziele und ein robustes Konzept für den Einsatz von generativer KI entwickeln. Dies kann durch eine eingehende betriebsinterne Analyse sowie Workshops mit KI-Experten erreicht werden, um den konkreten Mehrwert der Technologie für spezifische Betriebsbereiche zu identifizieren.
Zusätzlich ist es entscheidend, eine umfassende Kosten-Nutzen-Analyse durchzuführen, die nicht nur die unmittelbaren Anschaffungs- und Implementierungskosten berücksichtigt, sondern auch die laufenden Betriebskosten. Dies kann helfen, finanzielle Überraschungen zu vermeiden und den langfristigen Einsatz der Technologie wirtschaftlich abzusichern.
Des Weiteren sollten bereits früh im Prozess KI-Experten mit ins Boot geholt werden, um von ihrer Expertise zu profitieren und mögliche Integrationsschwierigkeiten von Anfang an zu umgehen. Schulungsmassnahmen können sicherstellen, dass das bestehende Personal effektiv mit der neuen Technologie arbeitet und deren Vorteile voll ausschöpft.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
In den kommenden Wochen sollte das Unternehmen eine Task Force bilden, um die Möglichkeiten und Anforderungen rund um generative KI zu evaluieren. Dieser Prozess beginnt mit der Zieldefinition: Welche betrieblichen Herausforderungen sollen die KI-Systeme lösen? Parallel dazu ist eine erste Kostenschätzung mit allen potenziellen Posten (inklusive Schulung und Wartung) zu erstellen.
Es könnte zudem hilfreich sein, am Markt nach Best Practices vergleichbarer Unternehmen zu suchen, um aus deren Erfahrungen zu lernen. Ebenso sollten erste Kontakte zu externen KI-Spezialisten oder Beratern geknüpft werden, die das Unternehmen bei der Planung und Implementierung unterstützen können.
Schlussendlich sollte ein umfassender Projektplan erarbeitet werden, der sowohl kurzfristige Pilotprojekte als auch die langfristige Integration von generativer KI im Unternehmen umfasst. Dieser Plan sollte regelmässig überprüft und an etwaige neue Erkenntnisse angepasst werden, um so den optimalen Nutzen aus der Technologie zu ziehen. Ein solcher strukturierter Ansatz wird es erlauben, die Implementierung von generativer KI nicht nur effizient, sondern auch kostenkontrolliert zu gestalten.