Die Zeit des Experimentierens ist vorbei, KI-Projekte sollten sich heute auf Anhieb rechnen, so die Forderung des Managements an die IT. Letztere sollte vier Problembereiche auf dem Radar haben.
Der Boom um generative KI hat in den letzten zwei Jahren für viel Druck innerhalb der Unternehmen gesorgt. Die neue Technologie sollte so schnell wie möglich adaptiert werden, um von ihren Vorteilen zu profitieren und die eigene Marktposition zu stärken. Dies ist jedoch bis jetzt nur wenigen gelungen. Laut einer Umfrage von IBM unter 2.000 CEOs von weltweit agierenden Unternehmen haben in den letzten drei Jahren nur 25 Prozent der KI-Initiativen den erwarteten ROI erbracht und nur 16 Prozent konnten unternehmensweit skaliert werden.
Aufgerüttelt von den schwachen Ergebnissen und den meist hohen Kosten ihrer KI-Projekte, geben heute 65 Prozent der CEOs an, dass ihr Unternehmen KI-Anwendungsfälle nur auf der Grundlage des ROI in Angriff nimmt. Ein weiterer Fortschritt ist, dass 68 Prozent der von IBM befragten CEOs angaben, dass ihr Unternehmen nun über klar artikulierte Messgrößen verfügt, um den ROI ihrer KI-Innovationen zu messen.
Wohlgemerkt handelt es sich bei der IBM-Umfrage um frühe Anwender von KI-Technologie, die einiges riskiert und aus ihren Fehlern gelernt haben. Der Großteil der Unternehmen hat seine KI-Reise jenseits der Experimentierphase noch vor sich. Was aber nicht bedeutet, dass sie dabei die gleichen Fehler wiederholen müssen, die andere schon gemacht haben. Michael Wallner, KI-Experte und Head of Generative AI für EMEA Central bei ServiceNow, verortet die potenziellen Fehlerquellen und Hindernisse für erfolgreiche KI-Projekte in vier Bereichen: Datenverfügbarkeit bzw. Datenstrategie, Ziele und KPIs, Abstimmung zwischen IT und Business sowie im Zuschnitt der Tätigkeit des KI-Verantwortlichen oder Chief AI Officers (CAIO).
Die Technik ist noch das kleinste Problem
Die gute Nachricht zuerst: Die IT-Abteilungen haben in den letzten Jahren gute Arbeit geleistet und beim größten technischen Hindernis bei KI-Projekten, der Datenverfügbarkeit, gibt es Fortschritte. „Das Problem der Datenverfügbarkeit wird immer kleiner“, sagt Michael Wallner. Dank Datenplattformen wie Snowflake oder Databricks hätten Unternehmen, die ernsthaft an KI-Projekten arbeiten, dieses Hindernis überwunden. Aber: „Oft besteht die Schwierigkeit darin, die wirklich relevanten Daten zu identifizieren“, ergänzt er. Dafür brauche es ein gutes Verständnis für das Problem, welches die IT durch KI zu lösen versucht im Auftrag einer Fachabteilung.
Um diese Voraussetzung zu erfüllen, ist eine enge Zusammenarbeit zwischen dem KI-Team und der Fachabteilung notwendig. Doch die Erfahrung der letzten Jahre zeigt, dass viele Pilotprojekte von der IT nach eigenem Gutdünken für eine Fachabteilung entwickelt wurden und nicht gemeinsam mit ihr. „Idealerweise müssten die Anwendungsfälle schon im Vorfeld in Zusammenarbeit zwischen IT bzw. dem KI-Team und den Fachabteilungen festgelegt und abgestimmt werden“, sagt Wallner. „Und da KI-Projekte meistens Geschäftsprozesse verändern, die Menschen involvieren, sollte auch die Personalabteilung schon früh mit von der Partie sein.“
Kooperation von IT und Business ist der Schlüssel
Im Unterschied zu reinen Erkundungsprojekten der IT ist bei KI-Projekten, die in den Produktivbetrieb überführt werden sollen, nach Ansicht von Michael Wallner eine Zusammenarbeit des KI-Verantwortlichen mit den Fachabteilungen sogar eine unabdingbare Voraussetzung. Denn nur auf diese Weise würde ein Bezug zum Business hergestellt, das erwartete Ergebnis realistisch bestimmt und die Leistungsmerkmale und Messgrößen (Key Performance Indicators, KPIs) einvernehmlich festgelegt, auf deren Basis dann auch der angepeilte ROI errechnet werden kann.
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Die Verantwortung für die Zusammenarbeit zwischen IT und Business sieht Michael Wallner beim KI-Verantwortlichen oder CAIO. Doch bei der Besetzung dieser Position sind die Unternehmen häufig ähnlich ratlos wie während der zweiten Hälfte des letzten Jahrzehnts mit der Position des Chief Digital Officers. Damals standen sie ebenfalls vor dem Dilemma, ob sie den CDO aus der IT oder aus dem Business heraus rekrutieren sollten, denn die Digitalisierung spielte damals eine ähnliche Rolle wie heute die KI: Sie sollte Prozesse beschleunigen, Kosten sparen und neue Marktchancen eröffnen. Doch bei vielen Unternehmen verursachten beide Varianten eine interne Blockade: Kam der CDO von der IT, blockierten die Fachbereiche, kam er vom Business, blockierte die IT – bis irgendwann niemand mehr von einem CDO sprach.
Der CAIO – ein technisch versierter Change Manager
Was also sollte der KI-Verantwortliche an Qualitäten mitbringen? „Idealerweise ist der CAIO a) technisch versiert; b) ein guter Change Manager, der weiß, dass KI im Zusammenspiel mit Menschen funktionieren muss; und c) jemand, der auch loslassen kann“, sagt Wallner. „Im Idealfall würde man mit einer zentralen Position im Unternehmen starten und diese in die einzelnen Unternehmenssparten hinein skalieren, wo eine andere Person diese Rolle übernimmt. Außerdem sollte der CAIO die Problemstellungen der Fachabteilungen verstehen, um deren Anforderungen in technische Lösungen übersetzen zu können.“
Dass die Besetzung des CAIO mit einer Person, die diese Qualitäten mitbringt, nicht gerade einfach ist, ist Michael Wallner sehr wohl bewusst. Und das Problem ist noch grundlegender: „Die IT ist in den meisten Unternehmen ein Cost Center“, erklärt er. „KI soll aber eingesetzt werden, um Kosten einzusparen, den Umsatz zu steigern und neue Geschäftsmodelle zu kreieren.“ Da es sich hierbei um harte geschäftliche Maßgaben handelt, sollte er nach Wallners Ansicht eigentlich an den CFO oder Finanzvorstand berichten, doch dies sei noch nicht gängige Praxis. „Der KI-Verantwortliche berichtet heute in der Regel an den CIO“, bestätigt er.
Auch diese Konstellation kann laut Wallner erfolgreiche KI-Projekte hervorbringen, wenn die anderen Voraussetzungen stimmen und die Unterstützung der Geschäftsleitung gesichert ist. Wichtig sei, dass letztere über die Aufgabe und Tätigkeit des KI-Verantwortlichen informiert, dessen Projekte und Ziele genehmigt und mit dem angepeilten Zeitrahmen einverstanden ist. „Darauf sollte dann der CAIO seine Strategie, die technologischen Voraussetzungen und das Change Management abstimmen, um erfolgreich zu sein“, so Wallner.
Weitere Einsichten von Michael Wallner zum Job des CAIO finden Sie hier.