Künstliche Intelligenz bietet große Chancen für die Industrie – doch der Erfolg hängt von der richtigen Umsetzung ab. Diese Best Practices zeigen, worauf es bei der Einführung ankommt.
KI-Einführung in der Industrie: Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz bietet enormes Potenzial – doch viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, diese Technologie sinnvoll in ihre Prozesse zu integrieren. Neben der Auswahl geeigneter Anwendungsfälle ist vor allem ein strukturiertes Vorgehen entscheidend für den Erfolg.
Die folgenden Best Practices zeigen, wie Unternehmen den Einstieg meistern und KI-Projekte nachhaltig erfolgreich umsetzen.
6 Best Practices für die Einführung von KI
- Klare Projektziele definieren
Der erste Schritt besteht darin, die eigenen Geschäftsprozesse zu analysieren und konkrete Ziele und Wertschöpfungspotenziale zu formulieren. Dabei ist es wichtig, dass die Geschäftsführung die Mitarbeiter eng einbezieht, um die größten Herausforderungen und Aufwandstreiber im Arbeitsalltag zu eruieren und im nächsten Schritt zu klären, ob und wie intelligente IT-Systeme die Belegschaft sinnvoll unterstützen. So lassen sich realitätsnah Mehrwerte definieren, die auf das jeweilige Unternehmen zugeschnitten sind.
- Pilotprojekt starten
Nach dem Definieren der Ziele und Herausforderungen, sollten Unternehmen ein Pilotprojekt starten, das sich relativ einfach realisieren und ausbauen lässt. Hierfür bieten sich Erleichterungen für mühsame und fehleranfällige Prozessen an. Dies sorgt dafür, dass die Mitarbeiter die Vorteile rasch in ihrem Arbeitsalltag spüren.
- Externe Expertise einbinden
Bei der Wahl ihres IT-Dienstleisters sollten Unternehmen darauf achten, dass dieser nicht nur fundiertes technisches Know-how mitbringt, sondern sich auch mit ihren speziellen Branchenanforderungen ihrer Branche sehr gut auskennt. Ein professioneller Consultant begleitet das Unternehmen über die gesamte Transformation, unterstützt hinsichtlich rechtlicher Rahmenbedingungen und der organisatorischen Vorbereitung und implementiert individuelle Lösungen in enger Zusammenarbeit mit dem Kunden.
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Strukturierte Anforderungen, klare Vergleiche und fundierte Entscheidungen
Praxisnahes Vorgehensmodell für die strukturierte Planung und erfolgreiche Umsetzung von Softwareprojekten
- Rechtliche Anforderungen berücksichtigen
Zu den zentralen Anforderungen an eine KI-Lösung gehören Sicherheit, Compliance und Datenschutz. Unternehmen müssen prüfen, wie ihr KI-System nach dem EU AI Act kategorisiert und reguliert ist und Maßnahmen treffen, um die rechtlichen Rahmenbedingungen einzuhalten. Der EU AI Act sieht dabei umfangreiche Dokumentations-, Monitoring- und Risikobewertungspflichten vor. Zudem muss Unternehmen bewusst sein, dass sie für KI-Entscheidungen haften.
Bei allen Analysen müssen Unternehmen beachten, dass sie die Daten DSGVO-konform speichern und nutzen. Nötig sind beispielsweise die Einwilligung betroffener Personen. Zudem formulieren die Gesetze Anforderungen an die Zweckbindung und Datenminimierung. Schließlich müssen Unternehmen sicherstellen, dass mit ihren Datenanalysen nicht gegen das Urheberrecht verstoßen.
- Organisatorische Voraussetzungen schaffen
Zur Vorbereitung des geplanten Projekts müssen Unternehmen organisatorische Vorbereitungen treffen. Hierzu zählen die Definition einer KI-Strategie und einer Governance mit klaren Richtlinien und Verantwortlichkeiten für das Projekt. KI verändert Abläufe und Rollen. Darüber hinaus ist es wichtig, eine qualitativ hochwertige Grundlage aus aktuellen und vollständigen Daten zu schaffen. Analysen und die darauf basierende Automatisierung sind schließlich stets nur so gut wie die zugrunden liegenden Daten.
- Mitarbeiter einbeziehen und qualifizieren
Da die Mitarbeiter die intelligenten IT-Systeme im Arbeitsalltag nutzen, sind sie eine der tragenden Säulen für den Projekterfolg. Deshalb ist es enorm wichtig, der Belegschaft Ängste vor Veränderungen zu nehmen und so frühzeitig wie möglich in das Projekt einzubinden. Nötig sind zudem Schulungen zum Aufbau von KI-Kompetenz sowie ein Kulturwandel, der Lern- und Innovationsbereitschaft fördert. Idealerweise sollten Fachkräfte neue Ideen einbringen und offen Feedback und Kritik äußern.
Fazit
Künstliche Intelligenz entfaltet ihr Potenzial nicht von allein. Entscheidend ist ein strukturiertes Vorgehen – von klar definierten Zielen über Pilotprojekte bis hin zur schrittweisen Skalierung. Unternehmen, die frühzeitig investieren und ihre Organisation darauf ausrichten, sichern sich langfristige Wettbewerbsvorteile.
Welche konkreten Anwendungsfälle sich in der Praxis bewährt haben, zeigt ein Überblick über typische Einsatzbereiche von KI in der Industrie.jf
Der Autor
Heiko Schmidt ist Member of the Executive Board beim IT-Beratungshaus Convista.
