Der PwC-Report “Sizing the Prize” geht davon aus, dass Künstliche Intelligenz in Unternehmen bis 2030 15,7 Billionen Dollar zusätzlichen Umsatz generieren kann.Click To Tweet
Die Basis aller KI-Technologien ist eine solide Datengrundlage.Click To Tweet

 

 

 
 
Immer mehr Unternehmen erkennen, dass das Thema KI für Ihre Zukunft von großer Bedeutung ist und ihrem Unternehmen dabei helfen kann, die Umsätze maßgeblich zu steigern. Der PwC-Report “Sizing the Prize” geht davon aus, dass Künstliche Intelligenz in Unternehmen bis 2030 15,7 Billionen Dollar zusätzlichen Umsatz generieren kann – und das über alle Branchen hinweg.

 

Man müsste also davon ausgehen, dass Unternehmen stark in die Entwicklung von KI-Technologien investieren und es die oberste Priorität hat, diese Technologien im Unternehmen zu etablieren. Allerdings geht es in vielen Unternehmen nur zögerlich voran. 

 

In diesem Artikel haben wir die häufigsten Herausforderungen bei der Einführung von KI-Technologien für Sie zusammengefasst und zeigen Ihnen mögliche Lösungsansätze auf.

 

 

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1) Innovationsfeindliche Unternehmenskultur

 

Die Unternehmenskultur ist ein entscheidender Faktor, der bestimmen kann, ob die Einführung von neuen Technologien erfolgreich ist oder nicht. Denn das Einführen von Technologien bedeutend zwangsläufig Veränderung im Unternehmen und erzeugt daher in den meisten Fällen erst einmal Bedenken und Ängste. Beim Thema KI wäre dies beispielsweise, dass die eigene Arbeit überflüssig wird.

 

Es lässt sich nicht abstreiten, dass die Arbeitswelt von KI-Technologien zukünftig stark verändert wird. Allerdings geht es nicht darum, Mitarbeiter überflüssig zu machen, sondern Mitarbeiter zu unterstützen und Routineaufgaben abzunehmen.

 

Diese Veränderungen müssen thematisiert und von allen Mitarbeitern verstanden werden. Ohne dieses Verständnis und die Akzeptanz des Teams ist das Einführen von KI-Technologien geradezu unmöglich.

 

4 Challenges Companies Should Be Ready For When Implementing AI In Their Processes

 

Festgefahrene Entscheidungsprozesse können ebenfalls zum Hindernis werden. Oftmals lassen sich nur Projekte umsetzen, die einen klaren ROI im Vorfeld versprechen. Bei vielen KI-Technologien muss jedoch erst durch Experimentieren getestet werden, was mögliche Anwendungsfelder sind und wie diese umgesetzt werden können. Ein iteratives Vorgehen, für das in vielen Unternehmen kein Platz ist. Hier ist ebenfalls ein Umdenken erforderlich.

 

 

2) Fehlendes Fachwissen

 

Zwar sollen Prozesse, die auf KI basieren, im Idealfall möglichst automatisiert ablaufen, allerdings benötigt das Trainieren der Algorithmen und das Interpretieren der Ergebnisse Experten, die sich mit dieser Thematik auskennen.

 

Das Thema Sicherheit sorgt ebenfalls für Bedenken bei vielen Unternehmen. Vor allem, seitdem die neuen Datenschutzrichtlinien in Kraft getreten sind, hat das Thema Datensicherheit bei vielen Unternehmen eine noch höhere Bedeutung erlangt.

 

Egal ob es um das Aufsetzen von KI-Prozessen, die Datenanalyse oder -sicherheit geht, oftmals fehlt in den Unternehmen das notwendige Fachwissen. Vor allem im Bereich KI ändern sich die benötigten Kenntnisse im rasanten Tempo. Daher ist es dringend notwendig, dass Mitarbeitern kontinuierlich Weiterbildungsmöglichkeiten geboten werden.

 

 

3) Mangelende Vorstellungskraft

 

Zwar wird das Thema KI bereits ausgiebig diskutiert, allerdings sind die Diskussionen meistens so vielfältig und oberflächlich, dass sich nur schwer konkrete Anwendungsfälle daraus ableiten lassen.

 

4 Challenges Companies Should Be Ready For When Implementing AI In Their Processes

Hinzukommt, dass KI häufig eher als ein technologischer Fortschritt anstatt als eine Technologie, die Unternehmen von Grund auf verändern kann, gesehen wird. Hier ist es wichtig, mit dem gesamten Team über das Thema zu sprechen und gegebenenfalls passende Workshops anzubieten. So können gemeinsam Lösungsansätze entwickelt werden, wie KI im eigenen Unternehmen angewandt werden kann.

 

Diese Lösungsansätze lassen sich am besten gemeinsam mit Ihren Mitarbeitern entwickeln. So können Mitarbeiter direkt in die Entscheidungen zu KI-Themen eingebunden werden und mögliche Ängste und Verunsicherungen verhindert bzw. abgebaut werden.

 

 

 

 

4) Dünne Datengrundlage

 

Die Basis aller KI-Technologien ist eine solide Datengrundlage. Nur wenn die notwendigen Daten vorliegen, kann KI sinnvoll eingesetzt werden. In vielen Fällen werden jedoch Daten erhoben, die keinen wirklichen Mehrwert für das Unternehmen bieten.

 

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Falls die relevanten Daten vorhanden sind, liegen diese häufig in vielen verschiedenen Systemen vor, sodass es kaum möglich ist, wertvolle Zusammenhänge zu erkennen. Ein weiterer Fallstrick kann die IT-Infrastruktur sein, wenn Sie zum Beispiel veraltete Software benutzen, die mit KI-Technologien nicht kompatibel ist.

 

Um diese Hindernisse zu beseitigen, ist notwendig sich zunächst klar zu werden, welche Daten benötigt werden, welche dieser Daten bereits erfasst werden und in wie vielen Systemen sie vorliegen. Sobald Sie diese Informationen zusammengetragen haben, können Sie die notwendigen Veränderungen in die Wege leiten.

 

 

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