Thought Leadership
Da Künstliche Intelligenz weiterhin ganze Branchen umgestaltet, stehen viele Unternehmen vor der Frage, wie sie KI am besten in ihr Angebot integrieren können.
Im Vertrieb sollten KI-Lösungen dazu beitragen, informierte Entscheidungen schneller zu treffen, ohne jedoch die Verantwortung für geschäftskritische Entscheidungen zu übernehmen, die das Leben von Menschen direkt betreffen könnten.
In diesem Beitrag möchte ich die strategischen Überlegungen und bewährten Verfahren für Unternehmen beleuchten, die sich für die Entwicklung von KI-Features im eigenen Haus entscheiden. Von der Sicherstellung der Datenqualität bis hin zur Bewältigung ethischer Herausforderungen – wir erläutern die notwendigen Schritte, um innovative und wirkungsvolle KI-Lösungen zu schaffen.
Erwartungsmanagement – der Kunde im Mittelpunkt
KI weckt oft hohe Erwartungen hinsichtlich der Leistungsfähigkeit und Effizienz. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die entwickelten KI-Features tatsächlich die Bedürfnisse der Kunden erfüllen und realistische Erwartungen setzen. Regelmäßige Feedback-Schleifen mit Kunden, transparente Kommunikation und kontinuierliche Schulungen sind dabei essenziell. Schließlich sollten Unternehmen die KI-gestützten Tools kontinuierlich an die sich verändernden Anforderungen der Kunden anpassen. Dies erfordert ein agiles Entwicklungsmodell, bei dem Kundenfeedback schnell in die Weiterentwicklung der KI-Features einfließt. Regelmäßige Updates und Verbesserungen basierend auf dem Nutzerfeedback tragen dazu bei, die Funktionalitäten kontinuierlich zu optimieren und an den tatsächlichen Bedarf anzupassen.
Ethische Herausforderungen
Die ethischen Herausforderungen variieren je nach Anwendungsfall der KI. Bei einer Sales-KI, die den nächsten Verkaufsschritt prognostizieren soll, könnten die Hauptaspekte beispielsweise Transparenz und Datenschutz sein. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die KI-Entscheidungen nachvollziehbar sind und die Privatsphäre der Nutzer geschützt wird. Hier sind spezifische Überlegungen für verschiedene Anwendungsfälle:
- Sales-KI: Transparenz und Datenschutz sind entscheidend. Die KI sollte erklären können, wie sie zu ihren Vorhersagen kommt, und sicherstellen, dass keine sensiblen Kundendaten missbraucht werden.
- Generative KI: Fairness und Nicht-Diskriminierung sind hier von hoher Bedeutung. Die KI muss sicherstellen, dass sie keine voreingenommenen oder diskriminierenden Inhalte erzeugt.
- Diagnostische KI im Gesundheitswesen: Genauigkeit und Verantwortlichkeit sind hier kritisch. Die KI muss präzise Diagnosen liefern und es muss klar sein, wer für die Entscheidungen verantwortlich ist.
Unternehmen sollten regelmäßige Audits durchführen, um sicherzustellen, dass ihre KI-Systeme ethischen Standards entsprechen, und Explainable AI (XAI) Techniken implementieren, um die Entscheidungsprozesse der KI nachvollziehbar zu machen.
3. Technologische und organisatorische Voraussetzungen
Die erfolgreiche Entwicklung von KI-Features erfordert eine robuste IT-Infrastruktur und eine KI-freundliche Unternehmenskultur. Dies beinhaltet leistungsstarke Hardware, moderne Datenmanagementsysteme und spezialisierte Entwicklungsumgebungen. Organisatorisch müssen agile, interdisziplinäre Teams gefördert und umfassende Schulungsprogramme implementiert werden. Organisatorisch betrachtet, ist die Schaffung einer KI-freundlichen Unternehmenskultur von zentraler Bedeutung. Dies erfordert oft eine Neuausrichtung der Unternehmensstruktur, um agile, interdisziplinäre Teams zu fördern, die schnell auf technologische Veränderungen reagieren können. Die Qualifikation des Personals spielt hierbei eine Schlüsselrolle. Unternehmen müssen umfassende Schulungsprogramme entwickeln, die nicht nur technische Fähigkeiten vermitteln, sondern auch ein tiefes Verständnis für die Möglichkeiten und Grenzen von KI fördern.
4. Vermeidung von Fehlern in der KI-Ära
Viele Unternehmen springen auf den KI-Zug auf, ohne die notwendigen Vorbereitungen zu treffen. Dies führt oft zu Fehlern und ineffektiven Lösungen. Unternehmen sollten sich bewusst sein, dass die Implementierung von KI-Tools eine sorgfältige Planung und eine gründliche Vorbereitung erfordert. Ein häufiger Fehler ist die Vernachlässigung der Datenqualität. KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie basieren. Daher ist es entscheidend, sicherzustellen, dass die verwendeten Daten genau und relevant sind. Unternehmen müssen robuste Datenmanagement-Strategien entwickeln, um sicherzustellen, dass die Daten konsistent, vollständig und aktuell sind. Darüber hinaus müssen sie Mechanismen implementieren, um Datenverzerrungen zu erkennen und zu korrigieren, die zu fehlerhaften oder unfairen Ergebnissen führen könnten. Die Implementierung von Daten-Governance-Frameworks kann dabei helfen, die Integrität und Verlässlichkeit der Daten sicherzustellen.
Die Mehrheit der SaaS-Unternehmen beschäftigt sich derzeit mit der Frage, wie man KI-Features oder gar eigene KI-Produkte ins Portfolio bringen kann. Und das völlig zu recht. Schließlich kann man in der aktuellen Hype-Phase die Weichen stellen, um sich mit starken KI-Anwendungen im umkämpften Marktumfeld zu behaupten. Gleichzeitig sollte ein Schritt in diese Richtung wohl überlegt sein. Nicht immer kann und muss KI die Lösung auf alle Fragen sein. Aber: Mit der richtigen Strategie und einer klaren Fokussierung auf die Bedürfnisse der Kunden können Unternehmen die Vorteile der KI-Technologie nutzen, dabei ihre Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit steigern und das Vertrauen und die Zufriedenheit ihrer Kunden steigern.
