Warum es wichtig ist, aus den Fehlern der Vergangenheit zu lernen, bevor Künstliche Intelligenz im Unternehmen eingeführt wird

Die Nachfrage nach Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen steigt, da Unternehmen ihr Potenzial zur Förderung von Innovation, Effizienz und Wachstum erkannt haben. Laut einer aktuellen Studie von Deloitte sagen 94 % der Unternehmen, dass KI-unterstützte Automatisierungslösungen ein kritischer Erfolgsfaktor in den nächsten 5 Jahren darstellen.

„Der Wettlauf um die Einführung von KI ist offensichtlich. Da die Möglichkeiten der KI immer weiter zunehmen, ist es für Unternehmen wichtig, wertvolle Lehren aus früheren Automatisierungsimplementierungen zu ziehen. Eine überstürzte Einführung von KI, ohne aus den Fehlern der Vergangenheit zu lernen, kann die Effektivität von KI ungewollt beeinträchtigen,“ warnt Cosima von Kries, Nintex Director, Solution Engineering EMEA.

Im Jahr 2019 stellte EY fest, dass 30 bis 50 % der initiierten RPA-Projekte scheitern. Viele Unternehmen tappten in die Falle, zuerst die Technologie zu implementieren und erst später über das Problem nachzudenken, das sie lösen sollte. Dies führte häufig zu verminderten Produktivitätsgewinnen, ohne dass die gesamte Organisation davon überzeugt werden konnte.

Die Unternehmen stellen sich auf die möglichen Herausforderungen der Skalierung der Automatisierung ein. So ergab eine Studie über RPA im Jahr 2023, dass 42 % der Befragten Ende 2022 in RPA investierten, und weitere 54 % gaben an, dass sie im Jahr 2023 zu investieren beabsichtigen.

Wie wichtig es ist, KI richtig einzusetzen

Angesichts der rasanten Entwicklung der KI und ihres Potenzials, die Arbeitsweise zu beeinflussen, ist es wichtig, dass die Unternehmensleitung die Sache richtig angeht. Der Einsatz von KI auf funktionaler Ebene allein reicht nicht aus. Um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen, müssen Unternehmen eine echte Größenordnung und Reichweite anstreben, die über die anfänglichen Implementierungen hinausgeht und eine transformative, unternehmensweite Integration ermöglicht. Um dies zu erreichen, müssen Unternehmen mit Wachsamkeit vorgehen und ein tiefes Verständnis für frühere Automatisierungsprozesse mitbringen.

„Das Hauptaugenmerk bei der Einführung von KI sollte darauf liegen, einen innovativen Mehrwert für das Geschäft und die Unternehmensbewertung zu schaffen. Indem sie die gemachten Erfahrungen aus früheren Automatisierungsbemühungen beachten, können Führungskräfte vermeiden, Fehler zu wiederholen und fundierte Entscheidungen treffen. So können Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Initiativen halten, was sie versprechen, und zu einem echten transformativen Geschäftsumfeld beitragen,“ erläutert Cosima von Kries die Lage näher.

Die KI-Landschaft kann in den nächsten fünf bis zehn Jahren über Erfolg oder Misserfolg von Unternehmen entscheiden, daher sollte sie, wie Gartner sagt, ein zentrales Prinzip und kein Projekt sein.

Mehr Eile, weniger Tempo

Eiliges Handeln kann zu unerwarteten Ergebnissen führen. In der Aufregung über die Einführung von KI beeilen sich viele Teams, die nächste Iteration zu nutzen, um nicht in einen Rückstand zu geraten. Aber wenn man gedankenlos neue KI-Versionen auf die herkömmliche Automatisierung aufbaut, kann es passieren, dass man scheitert.

Mangelndes Verständnis bei der schnellen Implementierung von KI kann erhebliche Auswirkungen auf Mitarbeiter und Management haben. Ohne ein umfassendes Verständnis der Technologie, einschließlich ihrer Stärken, Schwächen und potenziellen Auswirkungen auf Aufgaben, sind kritische Fehler und unbeabsichtigte Folgen wahrscheinlich.

Darüber hinaus droht eine fehlerhafte Datenanalyse, wenn KI-Systeme nicht adäquat programmiert oder beaufsichtigt werden. Dies kann zu fehlerhaften Entscheidungen und Vorhersagen führen und die durch mangelndes Verständnis verursachten Probleme noch verschärfen.

Ausreichend an Sicherheit und Ethik denken

Die Sicherheit, ein kritischer Aspekt der KI-Implementierung, wird bei der überstürzten Einführung dieser Technologie oft übersehen. KI-Systeme sind, wie alle digitalen Gegenstücke, anfällig für Cyber-Bedrohungen. Bei einer übereilten Implementierung von KI fehlen möglicherweise die erforderlichen Sicherheitsmaßnahmen, so dass Unternehmen potenziellen Cyberangriffen und Datenschutzverletzungen ausgesetzt sind.

Unzureichende Tests von KI-Systemen sind ein weiteres Risiko im Zusammenhang mit einer schnellen Implementierung. Werden keine gründlichen Tests durchgeführt, kann es zu Systemfehlern oder -ausfällen kommen, sobald die KI in den Arbeitsablauf integriert ist, was den Betrieb und die Effizienz stört.

Auch ethische Bedenken sind im Zusammenhang mit einer raschen KI-Implementierung von großer Bedeutung. KI kann potenziell die Privatsphäre verletzen und ein Verhalten an den Tag legen, das ethische Dilemmata aufwirft. Bei einer überstürzten Einführung bleibt möglicherweise nicht genügend Zeit, um Schutzmaßnahmen und Vorschriften richtig zu implementieren. Angesichts der leistungsstarken Fähigkeiten der KI ist es unerlässlich, die KI-Maschine sorgfältig zu steuern und in einigen Fällen einzuschränken, um sicherzustellen, dass sie im Rahmen der Richtlinien arbeitet, und ihren beabsichtigten Charakter und Fokus beibehält.

Ungenauigkeit stellt eine weitere Herausforderung dar, insbesondere bei generativer KI, die eine beträchtliche Kreativität aufweisen kann. Kreativität kann zwar wünschenswert sein, sie kann aber auch zu unvorhersehbaren Ergebnissen führen, wenn sie nicht sorgfältig gesteuert wird.

Ist Governance der Schlüssel zum Erfolg?

Als RPA zum ersten Mal auf den Plan trat, wurden in den Unternehmen explosionsartig neue Bots eingesetzt, aber in vielen Fällen fehlte es an der entsprechenden Governance. Plötzlich hatten Unternehmen keinen Überblick mehr darüber, wie viel Automatisierung eingesetzt wurde, wie alt sie waren, wie fehleranfällig oder genau sie waren und ob sie korrigiert und verändert werden mussten. Die Implementierung unterschiedlicher KI-Lösungen im gesamten Unternehmen ohne eine Möglichkeit, diese zu koordinieren und zu steuern, lädt dazu ein, dieselben Fehler zu wiederholen.

„Wenn es um die Einführung von KI geht, sind methodisches Vorgehen, eine gründliche Analyse, Feinabstimmung und die richtige Einschränkung der KI-Nutzung, angemessene Tests und die Beibehaltung des Menschen im Mittelpunkt die wichtigsten Zutaten, um die Dinge beim ersten Mal richtig zu machen, ohne die Belegschaft zu verärgern,“ fasst Cosima von Kries zusammen.

Feinabstimmung des KI-Rezepts

Es ist von entscheidender Bedeutung, dass das KI-Rezept stimmt, bevor man versucht, es zu skalieren. Automatisierungsprojekte können scheitern, wenn es an der Koordination zwischen den Beteiligten mangelt oder die kollektiven Automatisierungsziele missverstanden werden.

Bei einigen Formen der Automatisierung wird KI in großem Umfang eingesetzt, z. B. bei der intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP), bei der KI zur OCR und Dokumenterkennung eingesetzt wird und die dann die Handhabung und Verarbeitung der daraus resultierenden digitalisierten Informationen automatisiert. Obwohl es diese Praxis schon seit vielen Jahren gibt, muss der gesamte Prozess immer noch von Menschen durchgeführt werden, um Unstimmigkeiten und Ausnahmen zu behandeln, da die Technologie nicht vollkommen präzise ist.

„In der sich schnell entwickelnden Landschaft der KI-Einführung ist eine zentrale Wahrheit klar: Es ist von größter Bedeutung, dass der Mensch bei jeder Initiative im Vordergrund steht. Während die Verlockung der transformativen Kraft der KI für Unternehmen groß ist, müssen wir daran denken, dass der wahre Maßstab für den Erfolg in unserer Fähigkeit liegt, das Potenzial der KI zu nutzen und gleichzeitig das Wohlbefinden unserer Teams zu gewährleisten. Technologie sollte den Menschen stärken, nicht ersetzen,“ so Cosima von Kries abschließend.

Weitere Informationen zur Dokumentation und Automatisierung von Arbeitsabläufen:
https://www.nintex.com/workflow-automation/process-mapping/
https://www.nintex.de/prozessplattform/advanced-workflow/

Quellennachweis:
– https://www2.deloitte.com/us/en/pages/consulting/articles/state-of-ai-2022.html
– https://www.ey.com/en_us/consulting/five-design-principles-to-help-build-confidence-in-rpa-implement
– https://eco-cdn.iqpc.com/eco/files/channel_content/posts/ianspendsandtrends2023-046g9RBqFX2A2EjAsYEwTpkvd33h3VT7xz2xqF7akb.pdf

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