Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt zunehmend an Bedeutung in vielen Branchen, und auch KMU können von dieser Technologie profitieren. Der Einstieg in die KI-Nutzung erfordert jedoch eine durchdachte Strategie, beginnend mit der Identifikation der passenden Anwendungsfälle. Der Artikel bietet einen pragmatischen Leitfaden für Schweizer KMU, um die Top-3 Use Cases für Künstliche Intelligenz in ihrer Organisation zu identifizieren.
Kernaussage: Identifikation der richtigen KI-Anwendungsfälle
Der Erfolg der KI-Einführung in einem Unternehmen hängt entscheidend davon ab, die passenden Use Cases zu wählen. Die richtige Auswahl hilft, spezifische Geschäftsziele zu erreichen, Kosten zu senken und den Kundenservice zu verbessern.
Typische Fehler und deren Korrektur
Fehlende Zieldefinition:
Ein häufiges Problem ist das Fehlen klar definierter Geschäftsziele. Ohne diese ist es schwierig, relevante Anwendungsfälle zu identifizieren. Korrektur: Setzen Sie sich konkrete, messbare Ziele, die mit den übergeordneten Geschäftsstrategien übereinstimmen. Fragen Sie sich: Welches Problem soll die KI lösen? Welchen Mehrwert soll sie bieten?
Fokus auf Technologie statt auf Problemlösung:
Oftmals wird zuerst die Technologie betrachtet und erst dann der spezifische Bedarf. Dies führt häufig zu Lösungen, die keinen klaren Nutzen bringen. Korrektur: Beginnen Sie mit der Identifikation bestehender Herausforderungen in Ihrer Organisation, bei denen KI einen signifikanten Mehrwert bieten könnte. Die Technologie sollte Mittel zum Zweck sein, nicht das primäre Ziel.
Unzureichende Datenbasis:
Ohne qualitativ hochwertige Daten kann KI nicht effektiv arbeiten. Ein häufiger Fehler ist es, diese Anforderung zu unterschätzen. Korrektur: Starten Sie mit einer ausführlichen Datenanalyse. Stellen Sie sicher, dass relevante und saubere Daten zur Verfügung stehen, um aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten.
Handlungsanleitung für die nächsten 14-30 Tage
Team zusammenstellen (Tag 1-5):
Bilden Sie ein interdisziplinäres Team, bestehend aus IT-Experten, Fachbereichsleitern und eventuell externen Beratern mit Erfahrung in der KI-Implementierung.
Bedarfsanalyse und Zielformulierung (Tag 6-10):
Sammeln Sie Informationen über die aktuellen Herausforderungen und Bedürfnisse in den verschiedenen Abteilungen Ihres Unternehmens. Definieren Sie spezifische Ziele, die Sie mit der KI erreichen wollen.
Dateninventur durchführen (Tag 11-15):
Führen Sie eine umfassende Prüfung der vorhandenen Datenbestände durch. Identifizieren Sie relevante Datenquellen und bewerten Sie die Datenqualität.
Pilot-Use Cases ermitteln (Tag 16-20):
Identifizieren Sie potenzielle Anwendungsbereiche, in denen KI schnell und effektiv einen Unterschied machen könnte. Wählen Sie die Top-3 Use Cases aus, die am besten mit Ihren Zielen und Datenressourcen übereinstimmen.
Machbarkeitsstudie initiieren (Tag 21-30):
Entwickeln Sie eine erste Machbarkeitsstudie für die ausgewählten Use Cases. Berücksichtigen Sie die technischen Anforderungen, potenziellen Gewinne und die Risiken.
Feedbackrunde und Anpassung:
Führen Sie eine Rücksprache im Team durch, um eventuelle Anpassungen vorzunehmen und den weiteren Vorgehensplan zu verfeinern.
Durch diesen strukturierten Ansatz kann Ihr Unternehmen eine solide Grundlage für den erfolgreichen Einsatz von KI schaffen. Die Identifikation der richtigen Anwendungsfälle ist der erste, aber entscheidende Schritt auf diesem Weg.
