Praxis – Beispiele und Projekten richtig einordnen.
Der Return on Investment von KI-Projekten in 90 Tagen
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) kann bereits nach 90 Tagen zu einem positiven Return on Investment (ROI) führen. Dazu müssen jedoch die richtigen Voraussetzungen geschaffen und typische Fehler vermieden werden. Grundlegendes Ziel ist es, schnell einen greifbaren Nutzen zu erzielen.
Strategische Zielsetzung und Auswahl geeigneter Anwendungsfälle
Der erste Schritt zu einem schnellen ROI besteht in der klaren Formulierung einer strategischen Zielsetzung. Wichtige Überlegungen sind, welche Geschäftsprozesse durch KI effizienter gestaltet werden können. Im KMU-Umfeld sind häufige Anwendungsfälle die Automatisierung von Kundenserviceprozessen, Bestandsmanagement und die Optimierung der Lieferkette. Diese Bereiche bieten oft das grösste Potenzial für schnelle Erfolge und lassen sich relativ unkompliziert durch KI optimieren.
Ressourcenschonende Implementierung
Eine ressourcenschonende Implementierung bedeutet, mit überschaubarem Aufwand einen Prototypen oder eine Pilotanwendung zu entwickeln. Dabei sollten bestehende Datenressourcen optimal genutzt werden, um teure Neueinführungen zu vermeiden. Es ist ratsam, auf bestehende KI-Lösungen zurückzugreifen, die sich leicht an die spezifischen Bedürfnisse anpassen lassen. Dies beschleunigt den Implementierungsprozess und reduziert die Kosten.
Messbare Ergebnisse von Beginn an festlegen
Von Beginn an sollte klar definiert werden, welche messbaren Ergebnisse erzielt werden sollen. Dies ermöglicht, den Fortschritt kontinuierlich zu überwachen und schnell Anpassungen vorzunehmen. Ein häufiger Fehler besteht darin, den Fokus zu weit zu streuen und zu viele zeitgleiche Ziele zu verfolgen. Klare, messbare Ziele wie die Reduktion von Antwortzeiten im Kundenservice oder die Erhöhung der Bestandsgenauigkeit sollten im Vordergrund stehen.
Vermeidung typischer Fehler
Ein typischer Fehler ist die unzureichende Integration der KI-Lösung in bestehende Prozesse. Um diesen zu vermeiden, müssen alle relevanten Mitarbeitenden frühzeitig eingebunden und geschult werden. Ein weiterer Fehler ist die Vernachlässigung der Datenqualität. Eine gezielte Datenbereinigung vor der KI-Implementierung ist essenziell, um verlässliche Entscheidungen zu ermöglichen. Dritter Punkt ist der Mangel an laufendem Monitoring. Regelmässige Überprüfung und Anpassung der KI-Modelle gewährleisten, dass diese weiterhin optimale Ergebnisse liefern.
14–30-Tage-Handlungsanleitung
Identifizieren Sie in der ersten Woche zwei Anwendungsfälle, die sich gut für eine KI-Optimierung eignen.
Entwickeln Sie in der zweiten Woche einen Prototypen zur Umsetzung mindestens eines dieser Anwendungsfälle.
Führen Sie in der dritten Woche eine eingehende Schulung für die betroffenen Mitarbeitenden zur Nutzung der KI-Lösung durch.
Starten Sie in der vierten Woche mit der Implementierung und sammeln Sie erste Daten zur Erfolgsmessung.
Überwachen Sie in den darauffolgenden Wochen kontinuierlich die Ergebnisse und nehmen Sie erforderliche Anpassungen vor, um den ROI zu maximieren.
Mit einer klaren Strategie, einer fokussierten Umsetzung und der Vermeidung typischer Fehler können KMU innerhalb von 90 Tagen einen positiven ROI durch den Einsatz von KI erzielen.