Pegasystems erklärt grundlegenden Ansatz

Vier Säulen einer KI-Strategie

Künstliche Intelligenz weckt in vielen Unternehmen Erwartungen. Damit KI-Projekte auch zum Erfolg werden, brauchen Unternehmen jedoch eine Strategie. Das Softwareunternehmen Pegasystems erklärt deren Grundpfeiler.

(@NicoElNino/stock.adobe.com)

Vor einem erfolgreichen KI-Einsatz durchlaufen Unternehmen in der Regel eine Entwicklung. Eine KI-Strategie ist Voraussetzung, diese Entwicklung zu beschleunigen. Nach Ansicht des Softwareanbieters Pegasystems, beruht eine KI-Strategie auf vier Säulen, die das C-Level-Management aufbauen, stärken und orchestrieren muss:

• Anwendungsfälle: KI trägt erst dann zum Unternehmenserfolg bei, wenn sie im richtigen Kontext eingesetzt wird. Eine Voraussetzung dafür ist die Identifizierung strategischer Anwendungsfälle – schließlich sollen sich die KI-Aktivitäten nicht nur auf einige Pilotprojekte beschränken. Dafür sollte die Technologie fest in die Betriebsmodelle und damit verbundenen Abläufe integriert werden, insbesondere in die Produkt- und Service-Lebenszyklen. Ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess kann helfen, stetig neue Anwendungsfälle zu identifizieren, die dann bewertet und priorisiert werden können.
• Mitarbeiter: Die Entwicklung und der Einsatz einer verantwortungsvollen KI erfordert neue Fähigkeiten und Spezialisten. Die Aufgabe von KI-Experten ist indes nicht allein, die Technologie zu entwickeln und zu trainieren, sondern den Menschen auch zu erklären, wie sie funktioniert und wie sie sich auf den Arbeitsalltag und die Gesellschaft auswirken kann. Mitarbeiter müssen den Nutzen von KI-Systemen für ihre Tätigkeiten und den Unternehmenserfolg kennen, damit sie die neuen Tools annehmen und deren Empfehlungen vertrauen. Diese Prozesse brauchen Zeit und sollten auch von der Personalabteilung begleitet werden.
• Daten: Für jeden Anwendungsfall müssen Unternehmen klären, ob sie über die zur Umsetzung benötigten Daten verfügen oder sich diese beschaffen lassen. Mit den wachsenden Datenmengen steigen jedoch die Anforderungen an das Datenmanagement und die Data Governance. Unternehmen brauchen einen strategischen Ansatz, um die Datenqualität zu steigern, Daten verfügbar zu halten und dort mit ausreichender Performance bereitzustellen, wo sie gebraucht werden. Dabei müssen sie Daten vor Missbrauch und Verlust schützen und regulatorische und gesetzliche Vorgaben einhalten.
• Center of Excellence: Mit einem Center of Excellence (CoE) lassen sich KI-Initiativen in Unternehmen schneller vorantreiben. Im CoE bündeln Unternehmen ihre KI-Kompetenzen, sodass Mitarbeiter in allen Unternehmensbereichen bei KI-Projekten unterstützen können. Sie helfen bei der Identifizierung von Anwendungsfällen, der Auswahl von Tools und Plattformen, der Entwicklung und dem Training von Algorithmen, beim Betrieb der Lösungen sowie beim Projektmanagement. Experten bringen Best Practices ein, wissen, was funktioniert, und wo Stolperfallen lauern. Zugleich trägt das CoE dazu bei, KI-Talente im Unternehmen zu entdecken und weiterzuentwickeln.

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