Eine erfolgreiche KI-Geschäftsstrategie entwickeln: 8 Schritte

Die Entwicklung einer wettbewerbsfähigen Geschäftsstrategie für künstliche Intelligenz ist schnell zu einer unverzichtbaren Führungsaufgabe geworden, da sich KI zu einem unverzichtbaren Geschäftstool entwickelt hat.

Unternehmen aus den unterschiedlichsten Branchen integrieren neue Anwendungsfälle für Unternehmens-KI in ihre Arbeitsabläufe, um Produkte zu verbessern und ihre jeweiligen Branchen zu verändern. Um mit der Konkurrenz Schritt zu halten, müssen Unternehmensverantwortliche eine KI-Geschäftsstrategie entwickeln, die ihr einzigartiges Geschäftsmodell berücksichtigt und ihnen zugleich hilft, mit branchenweiten digitalen Transformationen Schritt zu halten.

In diesem Leitfaden führen wir Sie durch acht zentrale Schritte zur Entwicklung einer erstklassigen KI-Geschäftsstrategie. Außerdem behandeln wir einige der größten Vorteile und Herausforderungen, die mit der Einführung von KI als Teil des betrieblichen Rahmens Ihres Unternehmens einhergehen.

1. Aktuelle Leistungs- und Technologielücken identifizieren

Künstliche Intelligenz (KI)-Tools und -Strategien können in sämtliche Geschäftsabläufe integriert werden. Wahrscheinlich gibt es jedoch einige zentrale Bereiche, in denen KI den größten Mehrwert für Ihr Unternehmen schaffen kann.

Um diese Lücken zu ermitteln, sollten Sie zunächst Ihre bestehenden Tools und Anwendungen sowie Leistungsdaten oder Support-Tickets prüfen, die auf wiederkehrende Probleme mit diesen Systemen hinweisen. Bewerten Sie außerdem die Größe und Qualität der verschiedenen Abteilungen und Teams und achten Sie besonders auf fehlende Ressourcen, die ihre Arbeit effizienter machen würden.

Betrachten Sie die Situation schließlich aus der Perspektive von Investoren oder Kunden und stellen Sie sich die Frage: Welche aktuellen Leistungslücken beeinträchtigen deren Erfahrung oder das Unternehmensergebnis?

Diese Fragen zu stellen, Ihre aktuellen Ressourcen und Prozesse gründlich zu prüfen und Ihre wichtigsten Lücken zu dokumentieren, ist ein wichtiger erster Schritt, um zu bestimmen, welche KI-Lösungen, Partner und Investitionen für Ihr Unternehmen am strategisch sinnvollsten sind.

Um einen Plan zur Leistungsverbesserung zu entwickeln, ist es entscheidend, Kennzahlen zu definieren. Die obige Grafik veranschaulicht die verschiedenen Kennzahlen, mit denen sich der ROI einer KI-Investition schätzen lässt. Quelle: Gartner

2. Die Landschaft der KI-Technologien und -Dienstleistungen untersuchen

Sobald Sie entschieden haben, welche Bereiche Ihres Unternehmens am meisten von KI-Tools und einer KI-Strategie profitieren könnten, ist es an der Zeit, sich die Landschaft der KI-Technologien und ihr Angebot anzusehen.

Je nach Ihren internen Kompetenzen und Ihrem Budget können Sie in Folgendes investieren:

• Ein kostenloses KI-Tool, eine Open-Source-Lösung oder ein bestehendes, fein abgestimmtes KI-Modell
• Ein verwaltetes Large Language Model
• Oder sogar Ihr eigenes generatives KI-Modell (wobei dies ein besonders ressourcenintensiver und kostspieliger Ansatz ist)

Darüber hinaus gibt es eine große Auswahl an vorgefertigten KI-Tools, für die Sie keine Deep-Learning-Algorithmen oder Trainingsdaten anpassen müssen. Stattdessen arbeiten Sie einfach mit dem Anbieter oder dessen Plattform, um die KI an Ihre spezifischen Anforderungen anzupassen. Außerdem müssen Sie entscheiden, ob Sie in eher allgemeine KI-Lösungen investieren möchten – etwa Chatbots, Copiloten und KI-Automatisierungstools – oder ob Sie an einer spezialisierten Lösung interessiert sind, die für Ihre Branche oder einen unternehmensspezifischen Anwendungsfall.

entwickelt wurde. All diese Ansätze sind sinnvoll, aber möglicherweise nicht der beste Weg für Ihr Unternehmen. Um die bestmögliche Investition zu tätigen, sollten Sie etwas Zeit darauf verwenden, führende KI-Anbieter – große wie kleine – zu recherchieren und ihre jeweiligen Produkte, langfristigen Roadmaps und Ziele sowie die zusätzlichen Ressourcen zu bewerten, die sie zur Unterstützung ihrer Kunden bereitstellen.

Es ist ebenfalls sinnvoll, Kundenbewertungen auf unabhängigen Bewertungsportalen, Einschätzungen von Technologieforschungsunternehmen und die Investoren zu prüfen, die einige dieser Technologien derzeit unterstützen. Kehren Sie bei jedem Teil Ihrer Recherche zu dieser Frage zurück: Stimmen meine Erkenntnisse über diesen Anbieter, dieses Produkt oder diese Dienstleistung mit den Zielen und der Arbeitsweise unseres Unternehmens überein?

Open-Source-KI-Modelle wie die von Hugging Face angebotenen sind für die richtigen Geschäftsanwender eine kostengünstige und anpassbare Option für KI-Tools. Quelle: Hugging Face.

3. SMART-Ziele für die Einführung von KI festlegen

Wahrscheinlich haben Sie zu diesem Zeitpunkt bereits eine grobe Vorstellung von Ihren Zielen für die Einführung von KI und den gewünschten Ergebnissen. Sie haben jedoch die besten Chancen, diese Ziele zu erreichen, wenn Sie sie konkret formulieren. Dafür gibt es verschiedene Möglichkeiten, aber SMART-Ziele bieten eine unkomplizierte und äußerst objektive Methode, um zu messen, wie gut Sie auf Kurs bleiben.

SMART-Ziele sind:

• Spezifisch: Das Ziel sollte klar formulieren, was Sie erreichen möchten und in welchem Zeitraum. Es ist wichtig, numerische Fortschrittsmessungen und Fristen einzubeziehen, damit alle verstehen, worin das Ziel besteht. „Die Online-Konversionsrate für den Verkauf personalisierter KI-Produktempfehlungen in den nächsten acht Monaten um 10 % steigern“ ist beispielsweise ein äußerst spezifisches SMART-Ziel.
• Messbar: Auch hier sind Zahlen für diese Art von Zielen wichtig, denn Sie wissen nur dann, ob Sie auf Kurs sind, wenn Sie Ihren Fortschritt auf dem Weg zu bestimmten Meilensteinen messen können. In dem oben aufgeführten Beispiel sind alle Zahlen vorhanden, und das Team kann leicht nachverfolgen, welche Konversionen auf KI-gestützte Empfehlungen zurückzuführen sind.
• Erreichbar: Die Einführung von KI wird scheitern, wenn Sie Ihrem Team keine realistischen Ziele zur Umsetzung setzen. Im vorliegenden Fall sollte dieses Ziel erreichbar sein, wenn genügend Teammitglieder davon wissen und bereit sind, die erforderlichen Ressourcen bereitzustellen.
• Relevant: Nur weil KI eine bestimmte Aufgabe erledigen kann, bedeutet das nicht, dass ihr Einsatz in Ihrem Unternehmen die effizienteste Möglichkeit darstellt. Achten Sie darauf, Ziele festzulegen, die für Ihre Geschäftsabläufe und langfristigen Umsatzziele relevant sind. Andernfalls verschwenden Sie Zeit mit einem weniger wertvollen Projekt. Dieses SMART-Ziel ist nur für Unternehmen sinnvoll, die ihren Produktumsatz auf diese Weise steigern möchten.
• Terminiert: SMART-Ziele sollten einen realistischen Zeitplan für ihre Umsetzung enthalten. Erwägen Sie, in den Details oder Teilaufgaben, die in dieses Ziel einfließen, monatliche oder wöchentliche Überprüfungen vorzusehen, damit Fortschritte und Engpässe beurteilt werden können.

Je nachdem, an wie vielen KI-Projekten Sie gleichzeitig arbeiten, kann Ihr Team ein oder mehrere SMART-Ziele wie dieses haben. Eine hilfreiche Möglichkeit, all diese Ziele als Teil eines größeren Gesamtbilds zu organisieren und zu visualisieren, ist eine Planungs-Roadmap. Auch wenn diese Ziele etwas anders aussehen können, lohnt es sich, auch alle Ziele zu KI-Ethik und Compliance zu formulieren, damit Ihr Team sie während der Umsetzung nicht vergisst.

4. Strategische Partnerschaften mit KI-Anbietern eingehen

KI-Anbieter gibt es in allen Größen und Formen. Es gibt Großunternehmen, die zu den frühesten Wegbereitern der KI-Technologie gehörten, kleine KI-Start-ups mit Schwerpunkt auf einem bestimmten Produkt oder Anwendungsfall sowie Unternehmen, die ein wenig von allem im Bereich der KI-Produkte und -Dienstleistungen anbieten.

Es ist zwar unrealistisch, jedes KI-Unternehmen auf dem Markt zu untersuchen, aber es ist sinnvoll, sich eine Vielzahl von Anbietern anzusehen, um herauszufinden, wer ein strategischer Partner für Ihr Unternehmen sein könnte. In vielen Fällen ist der bekannteste Name nicht am besten auf Ihre Vorhaben ausgerichtet oder dafür geeignet.

Am besten stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Investitionen abteilungs- und funktionsübergreifend funktionieren, indem Sie wichtige Führungskräfte, Manager und Stakeholder aus jeder Gruppe in den Entscheidungsprozess einbeziehen. Erwägen Sie, sie an einer Demo oder Testphase teilnehmen zu lassen, ihre Einschätzung dazu einzuholen, was mit ihrem aktuellen Tech-Stack funktioniert und was nicht, und weitere operative Daten zu gewinnen, um eine fundierte Partnerschaft oder einen ausgewogenen Kauf zu ermöglichen.

5. Einen KI-Implementierungsplan entwickeln und umsetzen

Realistisch betrachtet haben Sie bereits mehrere Schritte zur Erstellung Ihres KI-Implementierungsplans abgeschlossen – insbesondere, wenn Sie bei der Ausformulierung Ihrer Ziele für die Einführung von KI sorgfältig vorgegangen sind. Nun ist es an der Zeit, die genauen Details für eine erfolgreiche Einführung von KI festzulegen.

Zunächst sollten Sie alle wichtigen Aspekte Ihrer internen Abläufe – Tools, Daten und Teams – auf die Einführung von KI vorbereiten. Bei Ihren bestehenden Anwendungen und Daten kann dieser Schritt darin bestehen, Daten zu bereinigen oder neu zu formatieren, damit sie mit neuen Tools funktionieren. Bei Ihren Teams müssen Sie möglicherweise etwas Zeit einplanen, um ihnen Ihre Entscheidungen zu Tools und Zeitplan mitzuteilen, damit sie wissen, welche Rolle sie im KI-Implementierungsplan spielen.

Im Internet finden sich mehrere Beispiele für KI-Aktions- oder Implementierungspläne, aber letztlich wissen Sie selbst am besten, was für Ihr Team sinnvoll ist. Holen Sie Feedback von Ihren Mitarbeitern ein, sprechen Sie mit Ihren Anbietern darüber, was möglich ist, und scheuen Sie sich nicht, Ihren Plan bei Bedarf anzupassen.

6. Funktionsübergreifende KI-Schulungs- und Change-Management-Programme erstellen

KI-Geschäftsstrategien werden – ganz gleich, wie strategisch sie angelegt sind – scheitern, wenn Ihre Teams nichts von den angestrebten Ergebnissen wissen oder sich nicht für sie einsetzen. Deshalb ist es wichtig, alle Mitarbeiter darin zu schulen, wie sich KI auf ihre Rolle auswirken wird und wie sie sie am besten für erfolgreiche Ergebnisse einsetzen können. Dieser Schritt kann im Rahmen einer KI-Geschäftsstrategie besonders sensibel sein, da manche Mitarbeiter befürchten, durch KI ersetzt zu werden.

Um diese Ängste anzusprechen und zu mindern, sollten Sie sicherstellen, dass Ihr Change-Management-Programm Umschulungs- und Weiterbildungsangebote umfasst, die diesen Mitarbeitern helfen können, sich bei Bedarf beim Erwerb neuer Kompetenzen sicher zu fühlen. Glücklicherweise stellen viele KI-Anbieter ihren Kunden umfangreiche Wissensdatenbanken, Lernressourcen und sogar Schulungsakademien und Zertifizierungen zur Verfügung. Diese Ressourcen sind jederzeit verfügbar. Wenn neue Mitarbeiter hinzukommen oder bestehende Mitarbeiter eine Auffrischung benötigen, können Sie darauf zurückgreifen, damit alles in allen Bereichen reibungslos läuft.

Viele KI-Unternehmen, darunter IBM, bieten Schulungsakademien, Zertifizierungen oder andere Ressourcen an, um Geschäftsanwendern den effektiven Einsatz von KI zu vermitteln. Quelle: IBM.

7. KI-Leistungskennzahlen verfolgen

Während und nach der KI-Implementierung sollte Ihr Unternehmen die KI-Leistung regelmäßig anhand der für Sie wichtigsten Kennzahlen verfolgen. Wenn Sie beispielsweise einen KI-Assistenten oder -Agenten im Gesundheitswesen eingeführt haben, könnten Ihre Kennzahlen etwa so aussehen:

• Patientenzufriedenheit mit Interaktionen mit dem KI-Agenten
• Reaktionsgeschwindigkeit des KI-Agenten
• Antwortgenauigkeit des KI-Agenten
• Einhaltung von HIPAA- und Datenschutzstandards durch den KI-Agenten
• Anzahl der Patienteninteraktionen mit KI-Agenten im Zeitverlauf

Wenn Sie jedoch in eine KI-Datenanalyseplattform investiert haben, um Ihre Marketing- und Vertriebsteams zu unterstützen, könnten Ihre Kennzahlen eher wie folgt aussehen:

• Qualität der prädiktiven Erkenntnisse
• Anzahl der prädiktiven Erkenntnisse
• Relevanz und Umsetzbarkeit von KI-Empfehlungen
• Zufriedenheit der Nutzer mit der Erklärbarkeit von KI und Daten
• Geschwindigkeit und Genauigkeit der Verarbeitung größerer Datensätze

Wie Sie sehen, unterscheiden sich diese Kennzahlensätze deutlich voneinander. Gemeinsam ist ihnen jedoch, dass sie sich jeweils sowohl auf quantitative als auch auf qualitative Erfolgsmessungen konzentrieren. Unabhängig davon, welche Art von KI-Tool Sie einsetzen, sollten Sie eine große Auswahl nützlicher Kennzahlen festlegen und häufig messen. Diese Messungen helfen Ihnen zu bestimmen, ob eine KI-App aktualisiert werden muss oder ein Team eine Nachschulung benötigt, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

8. KI-Lösungen und -Pläne regelmäßig anpassen

Wie KI heute aussieht, wird nicht dem entsprechen, wie sie morgen aussieht. Und auch Ihr Unternehmen wird heute nicht unbedingt so aussehen wie morgen oder in einem Monat. Zudem verändern sich die Landschaft der KI-Tools und die regulatorischen Rahmenbedingungen schnell und kontinuierlich. Daher ist es wichtig, Ihre Pläne zur KI-Implementierung und -Einführung iterativ und agil zu gestalten.

Wenn Sie KI-Lösungen iterativ einführen und testen und zugleich verfolgen, wie sich KI und branchenspezifische Vorschriften weiterentwickeln – ebenso wie die Einstellung Ihrer Kunden und der Öffentlichkeit zu Ethik und Nutzung von KI im Laufe der Zeit –, sind Sie darauf vorbereitet, Ihren Ansatz schnell anzupassen und Ihr Unternehmen auf bestmögliche Ergebnisse auszurichten.

Für ein tieferes Verständnis von Compliance-Fragen im Zusammenhang mit KI lesen Sie unseren Leitfaden: KI-Richtlinien und Governance: Was Sie wissen müssen

7 Vorteile der Planung einer KI-Geschäftsstrategie

Die potenziellen Vorteile von KI nehmen deutlich zu, wenn KI von einer wirksamen Geschäftsstrategie begleitet wird. Dies sind nur einige der Vorteile einer umfassenden Planung der KI-Geschäftsstrategie:

• Strategischere Einführung und Nutzung von KI: Ein KI-Geschäftsstrategieplan enthält klare Angaben dazu, wer welche KI-Tools wann und warum verwenden sollte und wie sie möglichst effektiv eingesetzt werden. Dieser umfassende Plan hilft Ihrem gesamten Team, die richtigen Lösungen einzuführen und sicherzustellen, dass sie tatsächlich so eingesetzt werden, dass sie dem Unternehmen kontinuierlich zugutekommen.
• KI-Risikomanagement und Notfallwiederherstellungsplanung: Eine KI-Strategie legt nicht nur fest, welche Tools Sie verwenden werden, sondern auch, welche Strukturen und Schutzmaßnahmen für den Erfolg eingerichtet werden müssen. Die mit einer KI-Geschäftsstrategie verbundene Vorausplanung führt viele Unternehmensverantwortliche dazu, einen wirksameren Plan für Risikomanagement und Notfallwiederherstellung zu erstellen. Dieser kann sogar über Ihre KI-Tools hinausgehen und so Ihre übrigen Geschäftsanwendungen und -abläufe besser schützen.
• Verantwortungsvoller und ethischer Ansatz bei der Einführung von KI: KI-Geschäftsstrategien helfen Ihnen, über alle positiven und negativen Auswirkungen nachzudenken, die KI auf Ihr Unternehmen haben kann. Proaktive Planung und Ideenentwicklung für KI sind der beste Weg, um verantwortungsvolle und ethische Entscheidungen zu treffen, die sowohl die Bedürfnisse Ihrer Mitarbeiter als auch Ihrer Kunden berücksichtigen.
• Funktions- und disziplinübergreifende Einführung von KI: Ohne eine KI-Geschäftsstrategie führen einzelne Personen oder Abteilungen möglicherweise KI-Tools ein, ohne zu berücksichtigen, wer sonst von diesen Technologien profitieren könnte. Eine übergreifende KI-Strategie hilft dem gesamten Unternehmen, nützliche Tools zu identifizieren und festzulegen, wie sie in verschiedenen Rollen und Unternehmensbereichen effektiv eingesetzt werden können.
• Wettbewerbsvorteil: Unternehmen, die ihre KI-Strategien konkret ausarbeiten, erhalten ein klares Bild davon, was sie erreichen möchten und welche Schritte dafür erforderlich sind. Während andere Wettbewerber möglicherweise einfach mit der Nutzung von KI beginnen und aufgrund schlechter Planung auf Leistungsprobleme oder Engpässe stoßen, vermeiden Unternehmen mit einer KI-Strategie viele dieser Fallstricke und ziehen schnell an ihren Konkurrenten vorbei.
• Unterstützung von Automatisierung und Produktivität: Eine KI-Strategie unterstützt Führungskräfte dabei, aktuelle Leistungslücken oder Herausforderungen zu identifizieren, die die Produktivität im Unternehmen beeinträchtigen. Anschließend können sie die KI-Software auswählen, die diese Probleme am wahrscheinlichsten löst, komplexe Arbeitsabläufe automatisiert und die täglichen Abläufe des Unternehmens anderweitig verbessert.
• Verbesserte Kundenerfahrung und Kundenerkenntnisse: Unternehmen beginnen ihre KI-Reise typischerweise mit internen Lösungen, die die Produktivität ihrer Mitarbeiter steigern sollen. Mit einer KI-Geschäftsstrategie können sie jedoch schneller erkennen, wie KI die Kundenerfahrung verbessern kann.

7 häufige Herausforderungen bei der Planung einer KI-Geschäftsstrategie

Die Planung einer KI-Geschäftsstrategie ist ein schwieriger Prozess, insbesondere wenn Sie nicht von Anfang an die richtigen Personen und Lösungen einbinden. Dies sind einige der häufigsten Fehler und Herausforderungen, mit denen Unternehmen bei der Entwicklung von Plänen für eine KI-Geschäftsstrategie konfrontiert sind:

• Intelligente funktionsübergreifende KI-Investitionen tätigen: Entscheidungen über Technologieinvestitionen werden häufig von oben nach unten getroffen. Bei KI-Technologie, die in mehrere Bereiche der Geschäftsabläufe eingebettet und integriert werden soll, kann dieser Ansatz jedoch dazu führen, dass Sie in ein Tool investieren, das nicht zu den täglichen Aufgaben bestimmter Mitarbeiter passt. Um dies zu vermeiden, sollten Sie für die Planung der KI-Geschäftsstrategie ein funktionsübergreifendes Entscheidungsteam einrichten.
• Interne Daten und Abläufe auf KI vorbereiten: Viele Organisationen verbringen ihre gesamte Zeit mit der Recherche und Auswahl des richtigen KI-Tools für ihr Unternehmen, berücksichtigen aber nie den Aufwand, der für die Vorbereitung ihrer Daten, Arbeitsabläufe und anderer Geschäftsressourcen auf KI erforderlich ist. Unternehmen, die ihre Daten nicht auf KI vorbereiten, erhalten möglicherweise schlecht trainierte oder ineffektive KIs oder – schlimmer noch – eine KI, die auf nicht konforme Weise Zugriff auf personenbezogene Daten (PII) oder geschützte Gesundheitsdaten (PHI) erhalten hat.
• Angemessene KI-Ziele festlegen und einhalten: KI ist eine spannende Geschäftsperspektive, und viele Unternehmensverantwortliche sind versucht, KI-Lösungen auf einmal in allen Geschäftsabläufen zu implementieren. Diese Methode kann jedoch zu Implementierungsfehlern und eingeschränktem Nutzen führen, da Ihre Teams nur wenig Zeit haben, KI-Erweiterungen zu bearbeiten und auf ihre Richtigkeit zu prüfen. Es ist sinnvoll, iterative Ziele für die KI-Implementierung festzulegen, damit Ihr Team Gelegenheit hat, zu lernen, wie diese Lösungen funktionieren, und sie zu optimieren, bevor es sich dem nächsten großen Vorhaben zuwendet.
• KI aus wichtigen ethischen und datenschutzrechtlichen Perspektiven betrachten: Unabhängig davon, ob Sie in einer stark regulierten Branche tätig sind oder nicht, kann die Arbeit mit KI riskant sein, da einige dieser Modelle mit privaten Daten trainiert werden und private Daten sowie Geschäftsprozesse auf andere Weise offenlegen. Unternehmen sollten KI-Unternehmen meiden, die ihre Datenerfassungs- und Trainingsprozesse nicht erklären können oder wollen. Außerdem sollten sie eng mit diesen Anbietern zusammenarbeiten, um zu bestimmen, welche zusätzlichen Sicherheitsvorkehrungen zum Schutz der Privatsphäre bei KI erforderlich sind, um ihre Daten bei der Nutzung von KI-Tools zu schützen.
• Ermittlung und Durchsetzung bewährter Change-Management-Praktiken: Unternehmen machen häufig den Fehler, ein KI-Tool zu abonnieren und es dann ungenutzt zu lassen, während die Mitarbeitenden ihre Arbeitsabläufe wie gewohnt verwalten. Damit KI-Investitionen effektiv in Ihre Abläufe eingebunden werden, müssen Sie zunächst klären, wobei KI unterstützen soll, warum diese Unterstützung erforderlich ist und wie sie bereitgestellt werden soll. Anschließend ist es wichtig, alle betroffenen Mitarbeitenden darin zu schulen und nachzuschulen, wie sie in ihren jeweiligen Rollen mit KI arbeiten.
• Neue Sicherheitsherausforderungen bewältigen: Aufgrund der Art und Weise, wie KI-Technologie mit Daten und komplexen Trainingsalgorithmen arbeitet, können diese Modelle Ihre Daten und Ihre betriebliche Infrastruktur neuen Sicherheitsrisiken aussetzen. Viele Unternehmen versäumen es, sich auf diese neuen Angriffsflächen vorzubereiten, was zu schwerwiegenden Sicherheitsverletzungen sowie Datendiebstahl oder Datenverlust führen kann.
• Über Veränderungen bei KI-Technologie und Vorschriften auf dem Laufenden bleiben: Die Landschaft der KI-Technologie – und die Vorschriften, die ihr dicht auf den Fersen folgen – scheint sich im Minutentakt zu verändern. Wenn Ihre Organisation mit diesen Veränderungen nicht Schritt hält, könnten Sie sich in einer Situation wiederfinden, in der Sie ein Tool verwenden oder mit einem Unternehmen zusammenarbeiten, das unethisch handelt oder gegen Vorschriften verstößt, die Ihre Organisation betreffen. Es liegt in Ihrer Verantwortung, über regulatorische Änderungen auf dem Laufenden zu bleiben und sicherzustellen, dass Ihre KI-Anbieter und Tools aufeinander abgestimmt sind.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Fazit: Eine funktionierende KI-Geschäftsstrategie entwickeln

KI-Geschäftsstrategien sollten genau auf Ihre Organisation zugeschnitten sein, auch wenn die oben beschriebenen Schritte einen nützlichen Rahmen für den Einstieg bieten. Letztlich wissen Sie, wo die Schwächen Ihres Unternehmens liegen und welche Bereiche am meisten von der Einführung von KI profitieren können. Wenn Sie derzeit nicht wissen, wo diese Schwächen liegen, ist es an der Zeit, mit der internen Bestandsaufnahme zu beginnen und direkt mit internen Stakeholdern zu sprechen, damit Sie ermitteln können, wo KI-Unterstützung am dringendsten benötigt wird.

Wenn Sie mit der Entwicklung Ihrer KI-Geschäftsstrategie beginnen, sollten Sie zunächst reflektieren, was in Ihrer konkreten Organisation, Branche, Talentbasis und Tool-Landschaft geschieht. All diese Variablen sollten die von Ihnen ausgewählten KI-Partnerschaften und -Tools beeinflussen – insbesondere, da sich viele KI-Anbieter zunehmend auf ganz bestimmte Nischen und Anwendungsfälle spezialisieren. Wenn Ihre Belegschaft nur über begrenzte KI-Erfahrung oder technische Kenntnisse verfügt, kann es sinnvoll sein, ein KI-as-a-Service- oder KI-Beratungsunternehmen zu recherchieren und als Partner zu gewinnen, das Erfahrung mit Ihrer Branche und den von Ihnen angestrebten Zielen hat.

Um zu erfahren, in welche Richtung sich die nächste Generation von KI-Unternehmen entwickelt, lesen Sie unseren ausführlichen Überblick: Top 75 Start-ups für generative KI