3-stufiger Ansatz zur KI-Roadmap: Erfolgsstrategien für mittelständische Unternehmen

Künstliche Intelligenz (KI) verändert und optimiert nicht nur Prozesse im Unternehmen, sondern schafft auch neue Geschäftsmodelle. Insbesondere in Branchen wie Medien, Verlagswesen, Maschinenbau und Handel wird das Potenzial von KI zur Effizienzsteigerung und Innovation immer offensichtlicher. Doch um den größtmöglichen Nutzen aus KI zu ziehen, ist eine systematische Vorgehensweise notwendig. Eine klare KI-Roadmap hilft dabei, die richtigen Prioritäten zu setzen und die Technologie auf eine Weise zu integrieren, die langfristig den Unternehmenserfolg fördert.

In diesem Blog-Beitrag stelle ich unser dreistufiges Verfahren vor, das insbesondere mittelständischen Unternehmen hilft, ihre KI-Strategie zu entwickeln. Dieser Ansatz umfasst eine KI-Inventur, die Erstellung einer KI-Roadmap sowie die Implementierung von Anwendungen mit dem höchsten ROI (Return on Investment).

Schritt 1: Die KI-Inventur

Eine erfolgreiche KI-Strategie beginnt mit einer umfassenden Bestandsaufnahme. Die KI-Inventur gibt einen Überblick über den aktuellen Stand der Technologie und identifiziert Potenziale für den KI-Einsatz. Dabei werden z. B. folgende Fragen gestellt:

Wo ist der Einsatz von KI sinnvoll?
Unternehmen haben eine Vielzahl an Prozessen, die durch KI optimiert werden können. Das Aufnehmen der Kernprozesse und Nebenprozesse wird durch begleitende Workshops erleichtert, um Mitarbeitenden die Anwendungsmöglichkeiten von KI näherzubringen. Diese Workshops ermöglichen es, konkrete Anwendungsfälle zu identifizieren, das Potenzial für KI in verschiedenen Abteilungen zu erfassen und ein besseres Verständnis dafür zu entwickeln, wie KI den Arbeitsalltag verändern könnte. Sie schaffen außerdem eine Plattform für Diskussionen und Innovation, bei der Mitarbeitende ihre eigenen Ideen und Bedenken einbringen können. Die Eignung von KI wird zu einem späteren Zeitpunkt genauer analysiert und wirtschaftlich bewertet.

Wie ist der Reifegrad des Unternehmens?
Unternehmen befinden sich auf unterschiedlichen Ebenen der Digitalisierung. Diese Frage zielt darauf ab, den aktuellen technologischen Stand und die Bereitschaft für KI-Projekte zu bewerten.

Wie ist das interne Skill-Level?
Ein kritischer Faktor für den Erfolg von KI ist das vorhandene Know-how. Verfügt das Unternehmen über die notwendigen Kompetenzen, um KI-Projekte eigenständig umzusetzen, oder ist externes Wissen erforderlich? Wie können die Mitarbeitenden vorbereitet werden? Hier wird deutlich, dass das Reskilling der Belegschaft eine zentrale Rolle spielt. Mitarbeitende müssen kontinuierlich geschult werden, um mit den neuen Technologien Schritt zu halten.

Wie trägt KI zu den Unternehmenszielen bei?
Die Nutzung von KI muss immer in Zusammenhang mit den strategischen Zielen des Unternehmens stehen. Ob es darum geht, neue Geschäftsmodelle zu entwickeln, Kosten zu senken oder die Innovationskraft zu steigern – KI sollte auf diese Ziele ausgerichtet sein.

Schritt 2: Erstellung der KI-Roadmap

Die Ergebnisse der KI-Inventur bilden die Grundlage für die Erstellung einer maßgeschneiderten KI-Roadmap. Diese Roadmap ist der strategische Plan für die zukünftige Implementierung von KI-Lösungen und berücksichtigt sowohl technologische als auch personelle Faktoren.

Kondensierung der Informationen:
Basierend auf der Inventur werden die relevanten Einsatzbereiche von KI priorisiert und die Erkenntnisse in eine konkrete Strategie übersetzt.
Top-Use-Cases identifizieren:
Die Roadmap zeigt die vielversprechendsten Anwendungsfälle auf, die den höchsten ROI bieten. In der Medienbranche könnten dies automatisierte Content-Generierung oder KI-Videoschnitt sein. Für den Maschinenbau stehen z.B. die Erstellung von Datenblättern und technischen Dokumentationen sowie Anweisungen im Fokus.
Prozessanalyse und -anpassung:
Neue Technologien bedeuten oft auch die Anpassung bestehender Prozesse. Die Roadmap zeigt auf, wie bestehende Arbeitsabläufe durch KI verändert oder optimiert werden können.
Reskilling einplanen:
Eine erfolgreiche KI-Implementierung erfordert eine kontinuierliche Qualifizierung der Mitarbeitenden. In der Roadmap wird daher auch eine umfassende Reskilling-Strategie integriert, um sicherzustellen, dass Mitarbeitende nicht nur technologisch auf dem neuesten Stand sind, sondern auch lernen, wie sie KI sinnvoll in ihre täglichen Aufgaben integrieren. Diese Phase umfasst Schulungen, Umschulungen und die Etablierung einer Lernkultur, die Innovation fördert.

Schritt 3: Implementierung der Top-ROI-Anwendungen

Nach der Erstellung der KI-Roadmap und Identifikation der Anwendungen mit höchsten ROI findet die Implementierung statt. Dieser Schritt beinhaltet die technische Implementierung und optional die organisatorische Umgestaltung.

Technische Integration:
Die identifizierten KI-Anwendungen müssen in die bestehenden IT-Systeme eingebunden werden. Dies erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen internen IT-Teams, externen Dienstleistern und den Fachabteilungen. Es ist wichtig, dass Datenquellen verlässlich angebunden und KI-Modelle kontinuierlich überwacht werden. Eine Absicherung der KI-Ergebnisse ist wichtig für die Akzeptanz und das Erreichen der Ziele. Die Datenqualität steht ebenfalls im Fokus und bildet die Grundlage für einen erfolgreichen Projektstart.
Organisatorische Integration:
Neben der technischen Implementierung müssen auch die organisatorischen Rahmenbedingungen angepasst werden. Neue Prozesse und Rollen müssen definiert werden, um den erfolgreichen Einsatz von KI sicherzustellen. Gleichzeitig sollte die Reskilling-Strategie hier aktiv mitgestaltet werden. Schulungsmaßnahmen müssen auf die neuen Arbeitsanforderungen abgestimmt sein und Mitarbeitende auf die veränderten Prozesse vorbereiten werden.
Change Management:
KI-Projekte verändern oft tiefgreifend, wie Mitarbeitende arbeiten. Daher ist es wichtig, ein starkes Change Management zu etablieren, das die Belegschaft bei diesem Wandel unterstützt. Transparente Kommunikation und ein offener Dialog über die Vorteile und Herausforderungen von KI sind entscheidend, um Akzeptanz zu schaffen.
Erfolgsmessung:
Nach der Implementierung sollte der Erfolg der neuen KI-Anwendungen durch klar definierte KPIs überwacht werden. Diese helfen, den tatsächlichen ROI zu bewerten und eventuelle Anpassungen an der KI-Strategie vorzunehmen.

KI als Schlüssel zum Erfolg – mit Qualitätssicherung und Reskilling als Kernstrategie

Der Weg zur erfolgreichen Integration von KI ist nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch anspruchsvoll. Unternehmen, die in der Medien- und Verlagsbranche, im Maschinenbau oder anderen Branchen tätig sind, müssen KI gezielt als strategisches Instrument einsetzen. Ein dreistufiges Verfahren – bestehend aus einer gründlichen KI-Inventur, der Erstellung einer maßgeschneiderten KI-Roadmap und der gezielten Implementierung von Use Cases mit dem höchsten ROI – ist der Schlüssel zum Erfolg.

Darüber hinaus ist es entscheidend, das Thema Reskilling von Anfang an in den Prozess zu integrieren. Mitarbeitende müssen die Fähigkeiten erwerben, um die neuen KI-Technologien zu verstehen und effektiv einzusetzen. Mit zusätzlichen Workshops können Anwendungsmöglichkeiten praxisnah vermittelt werden, um sicherzustellen, dass die Belegschaft die Vorteile der KI optimal nutzen kann. Durch diese ganzheitliche Herangehensweise sichern Unternehmen nicht nur ihre technologische Zukunft, sondern auch ihre Wettbewerbsfähigkeit.

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