Spielen Manager eine Rolle bei der Einführung von KI?
Selbstverständlich! Laut Gartner scheitert eine erstaunliche Anzahl von KI-Projekten. Das ist kein Schicksal, und Sie als Manager können viel tun, um diese Statistiken zu verbessern. In den letzten 12 Jahren hatte ich die Ehre, in verschiedenen Führungspositionen innerhalb der Artificial Intelligence Group von Intel IT zu arbeiten. Dieses Team hat Tausende von KI-Algorithmen entwickelt und produktiv gemacht und einige solide Methoden zur Steigerung der Erfolgswahrscheinlichkeit von KI implementiert, die ich gerne mit Ihnen teilen möchte.
Zu den Initiativen gehört das Intel „AI Everywhere“-Programm, das im vergangenen Jahr mit dem Ziel ins Leben gerufen wurde, die Erfolgsquote und den Wert der Anwendung von KI im gesamten Unternehmen zu steigern, um verschiedene geschäftliche Herausforderungen zu lösen. Wir tun dies, indem wir ein umfangreiches Portfolio an Beratungs- und Schulungssitzungen, Self-Service-KI-Tools, die Erstellung von End-to-End-KI-Fähigkeiten auf Abruf sowie die Förderung einer großen internen Gemeinschaft von KI-Praktikern und -Enthusiasten anbieten.
Im Verlauf dieses Jahres hatte ich das Privileg, mit vielen Einzelpersonen, Teams und Führungskräften im gesamten Unternehmen zu sprechen und sie zu beraten, die alle auf dem Weg sind, KI zu nutzen. Einige stehen noch am Anfang, andere sind bereits auf dem besten Weg. Zwar sind einige der Herausforderungen und Lösungen nur in bestimmten Bereichen zu finden, doch gibt es deutliche Gemeinsamkeiten zwischen den verschiedenen Teams. Ein klarer Punkt, den ich gesehen habe, ist, dass die Ebene und der Stil, mit dem Manager und Führungskräfte eines Unternehmens in den KI-Einführungsprozess ihres Unternehmens einbezogen werden, einen echten Unterschied macht. Das ist beileibe nicht der einzige Grund für die Geschwindigkeit der KI-Einführung, aber als Manager können wir dazu beitragen, die Dinge zu beschleunigen. Wesentlich. Oder zumindest einen echten und machbaren Plan erstellen, um KI „richtig“ zu adoptieren. Im Folgenden werde ich versuchen, die Rolle zu skizzieren, die ein Manager oder eine Führungskraft bei der Einführung von KI spielen muss, sowie die wichtigsten Aktivitäten, an denen sie meiner Meinung nach beteiligt sein sollten, um eine schnellere und erfolgreichere Einführung von KI zu ermöglichen.
KI Sponsor, Treiber und Befähiger - die Rollen, die Manager und Führungskräfte einnehmen müssen
Für Intel habe ich zwei Möglichkeiten gesehen, wie ein Unternehmen seine KI-Reise begonnen hat ─ „von unten nach oben“: Ein Mitarbeiter oder eine kleine Gruppe von Mitarbeitern ergreift eine KI-Initiative und muss dann ihren Wert beweisen, um die Zustimmung des Managements zu erhalten; oder ein Manager erkennt das Potenzial und trifft Entscheidungen (und ergreift hoffentlich Maßnahmen), um die Einführung von KI zu fördern, auch bekannt als. „Top-Down“. Meiner Erfahrung nach ist nicht die Art und Weise, wie die KI-Initiative gestartet wurde, der beste Indikator für das Tempo oder die Wahrscheinlichkeit ihres Erfolgs. Wichtig ist die Frage, ob die beteiligten Manager (unabhängig davon, ob sie von Anfang an dabei waren oder erst später dazukamen) die richtigen Rollen gespielt haben, d. h. die Rollen des KI-Sponsors, des Treibers und des Ermöglichers. Daher müssen sie dafür sorgen, dass die richtigen Ressourcen, Ziele, Maßnahmen und Verhaltensweisen in den Prozess einfließen. Nachstehend nenne ich die 7 wichtigsten Aktivitäten, die meiner Meinung nach für jeden Manager, der die Anwendung von KI-Techniken in seinem Unternehmen beschleunigen möchte, am wichtigsten sind:
1. Legen Sie eine klare Strategie und Ziele für den Umfang und die Methode des KI-Einsatzes in Ihrem Unternehmen fest.
Ein Team, das gerade erst mit KI anfängt, und vor allem, wenn die ersten Initiativen von unten nach oben entstanden sind, braucht noch keine „KI-Strategie“ zu definieren. Es geht vielmehr darum, greifbare Geschäftsergebnisse zu erzielen. Aber sobald Manager in einem Unternehmen ihre Investitionen erhöhen und die Einführung von KI beschleunigen möchten, sollten sie damit beginnen, eine KI-Strategie und Ziele zu definieren.
Und ja, die Dinge werden sich höchstwahrscheinlich im Laufe der Zeit ändern und eine Anpassung der Strategie wird höchstwahrscheinlich erforderlich sein, aber es ist immer noch besser, als von Anfang an keine zu haben.
Einige Fragen, die bei der Festlegung der Strategie und der Ziele beantwortet werden sollten:
- Wird die KI von einzelnen Mitarbeitern des Teams durchgeführt oder wird sie an andere Teams oder Anbieter ausgelagert?
- Besteht die Absicht, ein KI-Exzellenzzentrum zu schaffen oder die KI-Arbeit auf das gesamte Unternehmen zu verteilen? (Auch wenn Sie einige oder alle Arbeiten auslagern)
- Geplanter anfänglicher Umfang: Beginnen Sie klein und einfach (z. B. mit Standardwerkzeugen und niedrig hängenden Früchten) oder wollen Sie die großen Dinge angehen und maßgeschneiderte Fähigkeiten schaffen?
- Wie wird der Erfolg der KI-Einführung gemessen? ROI? Anzahl der produktiven Fähigkeiten? Noch etwas?
- Annahmegeschwindigkeit - wollen Sie einen Vertrauensvorschuss und eine große Investition oder eine schrittweise Erhöhung der Investitionen?
Eine unmittelbare Folge der Definition einer KI-Strategie ist, dass Sie einen klaren Plan für den Aufbau von KI-Wissen in Ihrem Unternehmen benötigen:
2. Definieren Sie die „Pyramide“ der KI-Skills in Ihrem Unternehmen und einen KI-Plan für Wissenswachstum
KI ist auf bestem Wege, zu einer Kerntechnologie in allen Aspekten unseres privaten Lebens zu werden, und irgendwann wird dies auch bei der Arbeit der Fall sein. Angesichts dieser Behauptung, bin ich der festen Überzeugung, dass alle Mitarbeiter ihr KI-Wissen und ihre KI-Fähigkeiten erweitern müssen. Ich habe nicht das Ziel, aus jedem Mitarbeiter einen KI-Praktiker zu machen. Ich betrachte es als eine Pyramide - an deren Basis das KI-Wissen steht, über das alle Mitarbeiter verfügen sollten, und nach oben hin kann und sollte jedes Unternehmen die verschiedenen „KI-Personas“ entsprechend seiner KI-Strategie und -Ziele definieren. Die „KI-Wissenspyramide“ eines Unternehmens sollte widerspiegeln, wie offensiv der Plan für die Einführung von KI ist und wie viel KI-Kompetenz intern aufgebaut werden soll, anstatt mit externen Partnern zu arbeiten.
Im folgenden Beispiel (Abbildung 1) gibt es 3 Haupt-KI-Personen: „Jeder“, „KI-Champions“ und „KI-Experten“.
Dabei wird davon ausgegangen (was für viele Organisationen bei Intel gilt), dass jeder Mitarbeiter grundlegende KI-Konzepte verstehen muss. Hier wird davon ausgegangen (was für viele Organisationen bei Intel gilt), dass jeder Mitarbeiter grundlegende KI-Konzepte verstehen muss. Mehr noch, wenn es soweit ist, und das wird es, werden sie offener dafür sein, ihre Arbeitsweise zu ändern, um der KI gerecht zu werden. Zumindest in gewissem Umfang.
Die konkreten Definitionen der nächsten beiden Ebenen in der unten stehenden Pyramide variieren von Team zu Team, einige gehen noch weiter nach unten, während andere sie anders aufteilen.
Fazit: Stellen Sie sicher, dass Sie sich darüber im Klaren sind, wer welche Fähigkeiten erlernen soll und wie sie erreicht werden sollen. Während einige Unternehmen ehrgeizige „Big-Bang“-Pläne zur KI-Weiterbildung aufstellen, entscheiden sich andere für ein langsameres, organischeres Tempo der Weiterbildung. Alle KI-Weiterbildungsmethoden sind gültig, solange sie mit der KI-Strategie und den Zielen des Unternehmens übereinstimmen.
3. Nutzen Sie Ihre vorhandenen Daten und investieren Sie klug in deren Verbesserung
Daten sind wohl der wichtigste Wegbereiter der KI. Dies bedeutet jedoch nicht, dass Sie KI erst dann einsetzen können, wenn Sie alle Daten in Ihrem Unternehmen perfektioniert haben. Nach meiner Erfahrung haben Unternehmen, die langwierige und kostspielige „Datengrundlagenprojekte“ durchgeführt haben, ohne gleichzeitig an der Erzielung eines eindeutigen Geschäftswerts durch ihre Daten zu arbeiten, in der Regel die Arbeit an den Datengrundlagen abgebrochen und alle Beteiligten frustriert zurückgelassen. Ich rate Ihnen, mit den Daten zu beginnen, die Sie haben oder die Sie relativ leicht bekommen können, und daraus die höchstmöglichen KI-Fähigkeiten zu entwickeln. Dann können Sie, aufbauend auf Ihrem Erfolg, schrittweise die Investitionen in die Gewinnung weiterer Daten erhöhen. Ich empfehle nachdrücklich, in allen Phasen Ihrer „Datenevolution“ kein „Datenhortungsunternehmen“ zu sein. Stattdessen sollten Sie Daten sammeln, bei denen Sie genau wissen, wie sie zu erfassen sind und was mit ihnen gemacht werden kann, und eine konstante Steigerung des Geschäftswerts durch die wachsenden Datensätze sicherstellen. Wenn Sie sich mehr Beweise für den Wert Ihrer Daten verschaffen und darauf vertrauen können, dass diese wertvoll sind, dann können Sie sich auch ehrgeizigere Ziele setzen, z. B. das Sammeln von Daten, die derzeit in keinem System verfügbar sind, tief greifende Änderungen an Werkzeugen und Arbeitsmethoden zur Datenerfassung oder sogar die Schaffung einer völlig neuen Datenplattform.
4. Den Wandel bewältigen: Von oben nach unten und von unten nach oben
Ganz gleich, ob es darum geht, bessere Daten zu erstellen oder die Einführung von KI zu fördern, Sie werden oft auf Einwände stoßen. Einige Vorbehalte sind auf Angst oder Konservativität zurückzuführen, aber viele Vorbehalte können ausgeräumt werden, wenn der Prozess der KI-Einführung richtig gesteuert wird. Meiner Erfahrung nach reicht es nicht aus, den Wandel „von oben nach unten“ zu managen, d. h. eine klare Strategie und klare Ziele zu definieren, diese an die Mitarbeiter weiterzugeben und davon auszugehen, dass bei der Einführung jeder neuen KI-Fähigkeit alles reibungslos ablaufen wird. Die wertvollsten Fähigkeiten der KI, die ich gesehen habe, erfordern ein gewisses Maß an Zusammenarbeit zwischen dem menschlichen Experten und der KI. Vielleicht wird von dem Experten erwartet, dass er die KI-Empfehlungen nutzt, um seine Arbeit zu verbessern, oder er muss einfach nur Feedback oder verbesserte Daten liefern, damit die KI erfolgreich ist, oder es wird einfach von ihm verlangt, dass er die KI-Fähigkeit nicht bei der ersten Gelegenheit ausschaltet. So oder so: Wenn der Endnutzer nicht in den Prozess eingebunden und geschult/befähigt/versichert ist, KI in seinem besten Interesse zu nutzen, wird die Implementierung wahrscheinlich scheitern. Endnutzer und Experten müssen daher frühzeitig einbezogen werden, und zwar sowohl auf der Ebene der spezifischen Fähigkeiten als auch auf der Ebene der Gesamtausrichtung der Organisation. Nicht nur werden die Einwände deutlich geringer und damit die Erfolgswahrscheinlichkeit größer, sie würden höchstwahrscheinlich erstaunliche Ideen einbringen und den Prozess erheblich beschleunigen.
5. Geeignete Anwendungsfälle mit klarem ROI und Geschäftszielen auswählen
Nach meinen Erfahrungen hätten viele, wenn nicht sogar die meisten der KI-Fehlschläge verhindert werden können, wenn in der Phase der Auswahl des Anwendungsfalls genügend Energie und Sorgfalt aufgewendet worden wäre. Von Führungskräften erwarte ich insbesondere, dass sie sicherstellen, dass das Team und alle Entscheidungsträger die Machbarkeit (siehe Abbildung 2), das Risiko und den potenziellen Wert einer KI-Idee vollständig verstehen. Ich sehe Manager als Torwächter, die vermeiden, dass sie sich auf eine bestimmte KI-Idee oder die Technologie insgesamt versteifen und so potenzielle Probleme übersehen. Es ist nicht so, dass Sie durch eine sorgfältige Auswahl der KI-Ideen alle Hindernisse und Schwierigkeiten, auf die Ihr zukünftiges KI-Projekt stoßen wird, verhindern können, aber Sie werden sich zumindest der Risiken bewusst sein. Vor allem aber werden Sie sich selbst und dem Team schwierige Fragen stellen, um sicherzustellen, dass ein ausreichender geschäftlicher Nutzen erzielt wird, um eventuelle Rückschläge zu ertragen und zu überwinden.
6. Zuteilung der richtigen Mitarbeiter auf der Grundlage der Kritikalität und Komplexität der Aufgabe
Inzwischen haben Sie wahrscheinlich gemerkt, dass ich der festen Überzeugung bin, dass nicht alle KI-Ideen gleich geboren wurden. Dabei gibt es keine Einheitsgröße, was die erforderlichen Fähigkeiten angeht. Ich sehe jedoch häufig, dass Manager nur Datenwissenschaftler oder angehende Datenwissenschaftler mit der Arbeit an einer Idee beauftragen. Obwohl Datenwissenschaftler oft die richtigen Leute sind, wenn es darum geht, die algorithmische Seite der Dinge zu bewältigen, reichen sie in der Regel nicht aus. Vor allem, wenn es um komplexere, integrative und transformative KI-Projekte geht. Um die Chance zu erhöhen, dass eine komplexere KI-Idee bis zur Produktionsreife gelangt und eine hohe geschäftliche Wirkung entfaltet, wird empfohlen, diese Personengruppen einzubeziehen:
- Datenwissenschaftler: in erster Linie für die Entwicklung des besten Algorithmus zur Lösung des Problems unter Berücksichtigung des festgelegten Umfangs und der Ziele verantwortlich.
- Fachexperten: verfügen über ein tiefes Geschäftsverständnis für das zu lösende Problem und können Entscheidungen treffen, um das Geschäftsergebnis zu maximieren (z. B. wie und welche Daten zu verarbeiten sind, wie das zu lösende Problem richtig definiert wird, wie die KI-Lösung in die Geschäftsprozesse integriert und implementiert wird usw.).
- ML Engineers/AI Platforms Ingenieure: zuständig für die Architektur und Ausführung einer End-to-End-KI-Lösung, die für das Geschäftsproblem und die von den Datenwissenschaftlern entwickelten Algorithmen optimiert ist. Sie müssen mit moderner KI-SW und MLOPs-Praktiken vertraut sein.
- KI-Produkt/Projektmanager: Menschen mit fundierten Kenntnissen im Produkt-/Projektmanagement sowie in KI-Technologien. Sie sollten Erfahrung darin haben, ein multidisziplinäres Team durch die Definition und Umsetzung einer KI-Idee bis hin zur Produktentwicklung zu führen und einen nachhaltigen Einfluss auf das Geschäft zu erzielen.
- Integratoren: Es ist von großem Vorteil, eng mit Personen und Teams zusammenzuarbeiten, die die KI-Fähigkeiten in die bestehenden Prozesse integrieren können und in der Lage sind, die erforderlichen Änderungen vorzunehmen, um die KI-Integration so reibungslos wie möglich zu gestalten.
- KI-Sponsor: eine Person in einer Führungsposition, die dazu beitragen kann, den Prozess der Arbeit an einer KI-Idee zu beeinflussen und Hindernisse zu beseitigen. Dies umfasst unter anderem die Zuteilung von Ressourcen, das Treffen von POR-Entscheidungen und die Gestaltung der richtigen Entscheidungsebenen, um den Erfolg zu maximieren. Oft ist dies die wichtigste Rolle, die Sie als Manager spielen können, um die Einführung von KI insgesamt zu beschleunigen.
7. Stellen Sie Erwartungen auf und haben Sie Geduld: Transformation braucht Zeit und Investitionen
Dieser letzte Punkt ist wahrscheinlich der wichtigste Ratschlag, den ich speziell Managern und Führungskräften geben kann. Falls Sie bis hierher gelesen haben, bedeutet dies, dass Sie bereits erhebliche Investitionen getätigt haben oder ernsthaft in Erwägung ziehen, um KI für Ihr Unternehmen nutzbar zu machen. Damit möchten Sie sicherstellen, dass Ihr ROI groß genug ist. Und schnell genug. Meiner Erfahrung nach ist es jedoch immer ein längerer und komplexerer Prozess, bis man den Punkt erreicht, an dem man „genug ROI“ erzielt hat, als die meisten Leute annehmen. Es gibt mehrere Gründe dafür: KI ist immer noch eine neue und oft aufdringliche Technologie; sie birgt vermeintliche und reale Risiken für Ihr Unternehmen, wenn sie nicht richtig eingesetzt wird. Darüber hinaus ist der Weg von einer erfolgreichen POC bis zur Produktivsetzung immer länger als erwartet. Und schließlich kann KI, wenn sie ihr volles Potenzial ausschöpft, die Art und Weise, wie Sie Ihr Unternehmen führen, wirklich verändern. Und der Wandel braucht Zeit, Investitionen und Geduld. Die nachstehende Abbildung 3 zeigt ein typisches KI-Reifediagramm mit den verschiedenen Phasen der KI-Einführung, ihren Merkmalen und der typischen Dauer. Sie soll Sie nicht entmutigen, sondern vielmehr realistische Erwartungen hinsichtlich der Ergebnisse und des Zeitraums, in dem sie zu erwarten sind, wecken.
Wie geht es jetzt weiter?
Die Frage, die Ihnen jetzt vielleicht durch den Kopf geht: „Wenn ich alle 7 Schritte gelesen und befolgt habe - kann ich dann garantieren, dass ich schneller vorankomme?“ Nun, die Antwort ist: „vielleicht“. Wie ich schon sagte, ist die Einführung von KI, selbst wenn sie gut gemacht ist, oft ein längerer und ressourcenintensiverer Prozess als ursprünglich angenommen. Doch wenn Sie es richtig machen und unabhängig davon, ob Sie sich dafür entschieden haben, der KI-Sponsor, der Treiber, der Befähiger oder alles zusammen zu sein, werden Sie Ihre Erfolgswahrscheinlichkeit und die zu erwartenden geschäftlichen Auswirkungen erheblich steigern. Und das sind einige großartige Motivatoren.