KI Use Cases identifizieren in 3 Schritten

Vorbereitung

Bevor sie tiefer in das Thema KI einsteigen, sollten Unternehmen Teams und Management zunächst in einem grundlegenden Workshop damit vertraut machen. Das ist entscheidend, um KI jenseits des Hypes realistisch bewerten zu können. Außerdem müssen die Voraussetzungen im Unternehmen bewertet werden, einschließlich Daten, Infrastruktur, aber auch Personal und Kultur. Von diesen Voraussetzungen hängt es unter anderem ab, welche KI-Anwendungen später umgesetzt werden können.

Schritt 1: Ideenfindung

Die Ideenfindungsphase zielt darauf ab, neue und relevante KI-Anwendungsfälle innerhalb einer Organisation zu identifizieren. Sie erfordert die Zusammenführung von Fachwissen aus dem Unternehmen und KI-Fachwissen. Wenn letzteres von internen KI-Exzellenzzentren nicht verfügbar ist, sollten Unternehmen auf externes Fachwissen zurückgreifen aber sicherstellen, dass sie den Prozess nutzen, um die interne Kompetenz zu stärken. Um die knappe Zeit optimal zu nutzen, sollte die Use-Case-Idee einem effizienten Prozess folgen. Mögliche Ideen lassen sich bereits auf dieser Stufe in zwei Bereiche aufteilen: prozessbezogene und produktbezogene Use Cases. Bei ersteren liegt der Fokus auf internen und externen Unternehmensprozessen. KI kann zum Einsatz kommen, entweder um bestehende Prozesse zu automatisieren oder neue zu kreieren.

Schritt 2: Assessment

In dieser Phase geht es darum, zu beurteilen, aus welchen Ideen ein konkreter Use Case werden kann. Dabei sollten zunächst die folgenden Parameter berücksichtigt werden: 1. Komplexität der Implementierung, die wiederum von Datenverfügbarkeit, -Qualität und Updates abhängt. 2. Kosten-Nutzen-Aspekt, wobei es um den erhofften Mehrwert und die benötigten Mittel geht. Dabei geht es auch um die klassische Make-or-Buy-Entscheidung. Man muss berücksichtigen, welche Daten ein Anbieter benötigt, um eine Lösung zu trainieren und die dafür herausgegeben werden müssen. Außerdem sollten in der Assessment-Phase mögliche regulatorische und ethische Einwände diskutiert werden. Unternehmen müsse sich außerdem über Risiken und Transparenzanforderungen klarwerden. Natürlich spielt auch Cyber-Sicherheit eine wichtige Rolle.

Schritt 3: Priorisierung

Auf den ersten Blick mutet die Priorisierung vielleicht trivial an, man könnte nach dem Assessment einfach den attraktivsten Use Case auswählen. Das wird allerdings in der Praxis kaum funktionieren, vielmehr handelt es sich um einen iterativen Prozess. Aus Use Cases, die in einem ersten Assessment bewertet wurden, sollten die vielversprechendsten ausgesucht werden, die dann erneut einen Review-Prozess durchlaufen. Dabei kann sich ergeben, dass gerade die vielversprechendsten Anwendungsfälle auch die komplexesten sind, wobei es sich eventuell anbietet, diese in kleinere Tasks aufzuspalten. Auf der anderen Seite können sich auch Interdependenzen zwischen verschiedenen Fällen ergeben, sodass es sich lohnt, diese in Cluster zusammenzufassen.

appliedAI
appliedAI ist eine Initiative der UnternehmerTUM. Sie dient Unternehmen jeder Größenordnung, Start-ups, öffentlichen Einrichtungen und Wissenschaftlern als gemeinnützige, neutrale Plattform, um die Anwendung neuester Methoden und Technologien im Bereich Künstlicher Intelligenz (KI) zu beschleunigen. Gemeinsam mit führenden Technologie- und Industriekonzernen sowie Partnern aus Politik und Wissenschaft will UnternehmerTUM in den nächsten Jahren die Qualifizierung von Mitarbeitern, Management und der Öffentlichkeit sowie den Austausch im Bereich KI vorantreiben und damit den Wissenstransfer aller Beteiligten fördern. Gleichzeitig diskutiert UnternehmerTUM mit der appliedAI Initiative die Auswirkungen von KI auf uns als Menschen und auf die Wirtschaft und trägt damit der enormen Bedeutung von KI Rechnung. appliedAI ist mit derzeit 52 Partnern aus der Wissenschaft und Industrie, dem öffentlichen Sektor und ausgewählten Start-ups die größte Initiative ihrer Art in Europa.