Wie Generative AI das Business transformiert

Der Workshop berücksichtigt drei Ebenen: Beim Business geht es um einen Überblick über die möglichen Auswirkungen der KI aufs Geschäft. Im Ergebnis werden AI Use Cases identifiziert und genauer bestimmt. Bei den Data Assets werden die Datengrundlagen, deren Governance und die Analysekapazitäten untersucht - Datenlücken können so geschlossen werden. Auf der Ebene der Organisation wird ein "GenAI Center of Excellence" eingerichtet, das Experten aus allen Bereichen zusammenbringt und eine stetige Weiterentwicklung sicherstellt. So entstehen eine KI-Strategie sowie eine konkrete Roadmap für die weitere Entwicklungsarbeit.

Auf dem Weg zur "Generative AI Strategy"

Aufbauend auf dem Rapid Enterprise Assessment ermöglicht die generative KI-Strategie strategische und taktische Entscheidungen, die frühzeitig "No-Regret"-Maßnahmen identifizieren, mit denen man am Anfang nichts falsch machen kann. Die Investitionen werden auf differenzierende Vermögenswerte und Fähigkeiten konzentriert. Die wichtigsten Bestandteile der KI-Strategie umfassen:

• People & Skills

Industrie: Von der Befähigung bis zur Disruption. Machine LearningMachine Learning und generative KI werden weitreichende Auswirkungen auf alle Branchen haben. Alles zu Machine Learning auf CIO.de

Menschen: Der effektive Auf- und Ausbau generativer KI-Fähigkeiten erfordert Investitionen in die Entwicklung von Mitarbeiterfähigkeiten.

• Produkte und Dienstleistungen

Die effektive Nutzung und Integration von generativen KI-Funktionen wird Plattformen, Produkte und Dienstleistungen erheblich verbessern.

• Funktionale & funktionsübergreifende Geschäftsprozesse

Generative KI ermöglicht eine radikale Umgestaltung von funktionalen und funktionsübergreifenden Prozessen durch Umstrukturierung, Neuordnung, Eliminierung und Kombination zusammengehöriger Schritte und verleiht den Kerngeschäftsprozessen mehr Agilität.

• Betrieb & Infrastruktur

Kosten und Effizienz: Es gibt zahlreiche Anwendungsfälle generativer KI, die Effizienz- und Produktivitätssteigerungen ermöglichen und sich auf den Gesamtbetrieb und die Infrastruktur auswirken.

Sicherheit: Unternehmen müssen sich mit einer Reihe von Aspekten auseinandersetzen, darunter der Schutz der Privatsphäre, die Behebung von Schwachstellen, die Entwicklung von Offensiv- und Defensivstrategien sowie das Einhalten gesetzlicher Vorschriften.

• Operating Model

Es geht um Wachstum und Innovation: Innovative Use-Cases und Assets, die durch generative KI ermöglicht werden, erweitern die Fähigkeiten des Unternehmens. Das führt zu Wachstum und zur Transformation des Betriebsmodells.

• Partnerschaften & Ökosysteme

Weil generative KI die Märkte verändert, müssen Unternehmen wichtige KI-Partnerschaften weiterentwickeln und in sie investieren. Das kann sich auf das Partner-Ökosystem insgesamt positiv auswirken.

Ausblick: Die Phasen der KI-Transformation

Eine Vorstellung vom potenziellen künftigen Betriebsmodell und von den finanziellen Auswirkungen ist entscheidend für die Entwicklung der Argumente, die für die Veränderungen sprechen. EPAM etwa verwendet einen "Leuchtturm-Ansatz", um zu projizieren, wie sich diese Auswirkungen entwickeln könnten. Anschließend folgt der "Backcasting"-Ansatz, um den besten Ausgangspunkt für kurzfristige Gewinne des Unternehmens zu ermitteln. Das Backcasting-Framework erstellt eine umfassende Roadmap für die Technologie-, Personal- und Prozessentwicklung, die erforderlich ist, um den Idealzustand, den so genannten Leuchtturm, zu erreichen. Dieser Ansatz konzentriert sich auf die richtigen KI-Initiativen, auf die Priorisierung der Investitionen und auf das Erreichen kurz- und langfristiger Effekte.

Die potenzielle "Gen AI Transformation Journey" führt durch drei Phasen: Die Entscheidungsfindung wird auf Basis erster Use-Cases erleichtert. Dann wird die Produktivität mithilfe von Use-Cases angereichert, die bereits auf verfeinerten LLM-Modellen beruhen. In Phase drei entstehen echte Innovationen aus differenzierten Use-Cases mit speziellen KI-Assets.

Um einen echten Nutzen zu erzielen, brauchen Unternehmen über angemessenes Datenmanagement, eine Datenkuratierung und ein Wissensmanagement. Nur so lassen sich die neuen Technologien effektiv in Prozesse und Produkte einbauen und optimal einsetzen. Mit verbesserten Daten- und KI-Fähigkeiten können sich Unternehmen vom Wettbewerb abheben und echte Fortschritte erzielen. (wh)