Generative KI im Unternehmen: Betriebsmodell & Kostenkontrolle

Einsatz von Generativer KI zur Optimierung des Betriebsmodells und zur Kostenkontrolle

Generative Künstliche Intelligenz (KI) bietet Unternehmen heute weitreichende Möglichkeiten, ihre Betriebsmodelle effizienter zu gestalten und die Kosten besser zu kontrollieren. Die Nutzung dieser Technologie kann jedoch zum Scheitern verurteilt sein, wenn sie nicht durchdacht im Betrieb eingeführt wird. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in einer integrierten Strategie, die sich auf spezifische operative Ziele und eine datenbasierte Entscheidungsfindung konzentriert.

Typische Fehler beim Einsatz von Generativer KI

Erstens, die unklare Zielsetzung. Viele Unternehmen implementieren Generative KI ohne klare Zielvorgaben. Dies führt oft zu verstreuten Bemühungen und unzureichendem Einsatz von Ressourcen. Es ist essenziell, vor der Implementierung spezifische, messbare Ziele zu definieren, um die Resultate zu überwachen und die Effizienz der neuen Technologie zu bewerten.

Zweitens, die unzureichende Datenbasis. KI-Modelle benötigen hochwertige, relevante Daten, um präzise Ergebnisse liefern zu können. Häufig jedoch verfügen Unternehmen über eine fragmentierte oder unvollständige Datenlandschaft. Es ist entscheidend, vor der Einführung eine umfassende Datenstrategie zu entwickeln, die sicherstellt, dass alle benötigten Daten konsolidiert, bereinigt und zugänglich sind.

Drittens, die Vernachlässigung der Mitarbeiterintegration. Die Einführung neuer Technologien kann auf Widerstände bei den Mitarbeitenden stossen, besonders wenn Schulungen und eine klares Verständnis der Einsatzmöglichkeiten fehlen. Die Schaffung eines unterstützenden Umfeldes und die kontinuierliche Schulung der Mitarbeitenden kann diese Gefahr mindern und die Akzeptanz und Beteiligung erhöhen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Zieldefinition und Bedarfsanalyse (Tag 1-7): Beginnen Sie mit einer klaren Definition der operativen Ziele, die durch den Einsatz von Generativer KI erreicht werden sollen. Erarbeiten Sie ein konkretes Bild der aktuellen Betriebsprozesse und identifizieren Sie Bereiche mit Optimierungspotential. Definieren Sie messbare KPIs, um den Fortschritt verfolgen zu können.
2. Datenstrategie entwickeln (Tag 8-14): Überprüfen Sie die vorhandene Dateninfrastruktur und bewerten Sie die Datenqualität. Entwickeln Sie eine Strategie zur Konsolidierung und Säuberung der Daten. Achten Sie darauf, dass die Datenintegration allen regulatorischen Anforderungen entspricht.
3. Mitarbeitereinbindung und Schulung (Tag 15-21): Organisieren Sie Workshops und Schulungen, um die Mitarbeitenden mit den Grundlagen der Generativen KI vertraut zu machen. Fördern Sie eine offene Kommunikation, damit alle Mitarbeitenden die Vorteile der neuen Technologien verstehen und dass etwaige Bedenken angesprochen werden können.
4. Pilotprojekt starten (Tag 22-30): Beginnen Sie mit einem kleinen, kontrollierten Pilotprojekt, das sich auf die zuvor definierten Ziele konzentriert. Nutzen Sie diese Phase, um die Technologie in einem realen Szenario zu testen und sammeln Sie Feedback sowie erste Daten zu den Ergebnissen in Bezug auf Betriebsmodellverbesserungen und Kostensenkung. Evaluieren Sie die Resultate und passen Sie die Strategie gegebenenfalls an.

Der strukturierte Ansatz bei der Einführung der Generativen KI ermöglicht es, deren volles Potential auszuschöpfen und unterstützt Unternehmen dabei, Betriebsmodelle effizienter zu gestalten sowie die Kosten nachhaltig zu kontrollieren.