Effiziente Einführung von generativer KI in Unternehmen — Überblick

Der schnelle und erfolgreiche Weg zur Nutzung generativer KI im Unternehmen

Die Integration von generativer KI bietet KMUs die Möglichkeit, Arbeitsprozesse zu optimieren und Innovationspotenzial freizusetzen. Ein Pilot bis zum Rollout in nur 30 Tagen ist durchaus realistisch und kann erhebliche Wettbewerbsvorteile generieren. Hierbei ist eine systematische Vorgehensweise entscheidend.

Bedarfsanalyse und Zieldefinition

Zunächst sollten Sie den konkreten Bedarf und die Ziele Ihrer generativen KI-Initiative festlegen. Analysieren Sie, in welchen Bereichen KI-gestützte Lösungen den grössten Mehrwert bieten können. Beispielsweise könnte ein Produktionsbetrieb durch KI die Prognosen zur Wartung von Maschinen verbessern und so Ausfallzeiten minimieren. Andere Unternehmen könnten von automatisierten Kundenanfragenbearbeitungen profitieren. Entscheidend ist, dass die Ziele klar definiert und messbar sind, sodass der Erfolg der Investition nachweisbar ist.

Einbindung relevanter Stakeholder

Binden Sie frühzeitig die relevanten Stakeholder ein, um ihre Perspektiven und Anforderungen zu berücksichtigen. Hierbei handelt es sich nicht nur um die IT-Abteilung, sondern auch um Anwender und Entscheidungsträger in anderen Abteilungen. Diese Beteiligung fördert die Akzeptanz und liefert wertvolle Einblicke. Ein oft gemachter Fehler ist es, technologiegetrieben und ohne ausreichende Einbindung der relevanten Teams vorzugehen. Dies kann dazu führen, dass die Lösung an den Bedürfnissen der Benutzer vorbeigeht. Korrigieren lässt sich dies durch Workshops und regelmässige Abstimmungen während der Projektentwicklung.

Technische Umsetzung und Integration

Die Auswahl der geeigneten KI-Plattform oder Partner ist entscheidend. Achten Sie auf erprobte Lösungen, die sich nahtlos in Ihre bestehende Systemlandschaft integrieren lassen. Ein häufiger Fehler ist es, die Komplexität der Datenintegration zu unterschätzen. Testen Sie die Lösung umfassend im Pilotbetrieb, um technische und organisatorische Herausforderungen zu identifizieren und zu bewältigen. Stellen Sie sicher, dass die Datenqualität hoch ist, um zuverlässige Ergebnisse zu erhalten. Ein data science Team oder externe Berater können bei der Erreichung dieser Ziele wertvolle Unterstützung bieten.

Schulung und Change Management

Bereiten Sie Ihre Mitarbeitenden auf den Umgang mit der neuen Technologie vor. Fehlende Schulung kann dazu führen, dass die Systeme nicht effektiv genutzt oder gar abgelehnt werden. Führen Sie praxisnahe Schulungen durch, die auf die spezifischen Anwendungen der Mitarbeitenden zugeschnitten sind. Kommunizieren Sie den Nutzen sowie die Ziele der implementierten Lösung klar und offen. Change Management Massnahmen helfen, die Übergangsphase zu erleichtern und Vorbehalte abzubauen.

Erfolgsmessung und Iteration

Legen Sie von Beginn an fest, wie die Ergebnisse der KI-Anwendung bewertet werden sollen. Dies ermöglicht eine fortlaufende Optimierung und Anpassung der Lösung. Setzen Sie auf ein agiles Vorgehen, um schnell auf neue Anforderungen reagieren zu können. Der kontinuierliche Abgleich mit den definierten Zielen gewährleistet, dass die erwarteten Vorteile nicht nur erreicht, sondern übertroffen werden können.

Schritte für eine schnelle Implementierung in 14–30 Tagen

Definieren Sie innerhalb der ersten drei Tage den Einsatzbereich und die Projektziele.

Stellen Sie ein interdisziplinäres Projektteam zusammen und identifizieren Sie Schlüsselpersonen.

Wählen Sie innerhalb der ersten Woche die passende KI-Plattform oder den Anbieter aus.

Starten Sie den Pilotbetrieb zwischen dem siebten und zwölften Tag und führen Sie erste Testläufe durch.

Organisieren Sie Schulungen und Workshops für Mitarbeitende spätestens ab dem zwölften bis zum zwanzigsten Tag.

Führen Sie eine Zwischenevaluierung durch, um etwaige Anpassungen rechtzeitig einzuleiten.

Rolle Sie die Lösung ab dem dreissigsten Tag vollständig aus und kommunizieren Sie die Erfolge an das gesamte Unternehmen.

Mit der beschriebenen Methode können KMUs den Einsatz von generativer KI schnell und zielgerichtet realisieren, wodurch sowohl die Wettbewerbsfähigkeit als auch die Zufriedenheit der Mitarbeitenden gesteigert werden.