„KI im FuE Bereich“ Teil 3: Auswahl und Priorisierung einer KI-Strategie

TIM Fokusreihe „KI im FuE Bereich“

Nach der Identifikation von Einsatzpotenzialen und konkreten Anwendungsfällen entlang des Produktentwicklungsprozesses (PEP) stehen Unternehmen oft vor der Herausforderung, wie sie die Einführung von KI strategisch angehen können. Eine durchdachte KI-Strategie ist entscheidend, um die Potenziale der Technologie auszuschöpfen und langfristig Wettbewerbsvorteile zu sichern.

Im dritten und letzten Teil unserer Fokusreihe „KI im FuE-Bereich“ betrachten wir die wichtigsten Schritte zur Entwicklung und Umsetzung einer solchen Strategie.

Die Basis: Analyse des Status quo

Eine fundierte KI-Strategie beginnt mit einer gründlichen Analyse der Ausgangslage:

• Bestehende Prozesse und Daten: Welche Prozesse eignen sich für den KI-Einsatz? Sind die erforderlichen Daten verfügbar und in einer nutzbaren Qualität vorhanden?
• Technologische Infrastruktur: Gibt es bereits KI-Plattformen, Tools oder Kompetenzen im Unternehmen?
• Organisatorische Voraussetzungen: Ist die Organisation bereit für die Einführung neuer Technologien, und gibt es eine klare Governance-Struktur?

Priorisierung von KI-Anwendungsfällen

Nicht jeder Anwendungsfall hat die gleiche strategische Relevanz oder ist sofort umsetzbar. Deshalb ist es entscheidend, die identifizierten KI-Potenziale systematisch zu bewerten:

• Strategische Relevanz: Unterstützt der Anwendungsfall zentrale Unternehmensziele wie Innovationskraft, Kundenzufriedenheit oder Marktpositionierung?
• Wirtschaftlicher Nutzen: Welche Effizienzsteigerungen oder Umsatzpotenziale lassen sich realisieren?
• Umsetzbarkeit: Wie hoch sind die technischen und organisatorischen Anforderungen?

Die Kombination dieser Faktoren ermöglicht eine priorisierte Liste von Projekten, die sich entlang einer strategischen KI-Roadmap umsetzen lassen.

Die KI-Roadmap: Ein Fahrplan für die Umsetzung

Eine Roadmap übersetzt die strategischen Ziele in konkrete Maßnahmen und Meilensteine und betrachtet dabei kurzfristige, mittelfristige und langfristige Zeitabschnitte. Hierbei sind insbesondere folgende Aspekte zu berücksichtigen:

• Pilotprojekte starten: Beginnen Sie mit klar definierten KI-Anwendungsfällen, um erste Erfolge schnell sichtbar zu machen. Quick Wins motivieren die Teams und zeigen erste Learnings.
• Skalierbarkeit planen: Stellen Sie sicher, dass erfolgreiche Pilotprojekte auf andere Bereiche übertragen werden können.
• Wissen aufbauen: Investieren Sie frühzeitig in die Entwicklung interner Kompetenzen.
• Iterative Umsetzung: Nutzen Sie agile Methoden, um flexibel auf neue Erkenntnisse reagieren zu können.

Herausforderungen und Erfolgsfaktoren

Die Einführung von KI als fester Bestandteil der technologischen Tool-Landschaft erfordert nicht nur technisches Know-how, sondern auch eine Veränderung der Unternehmenskultur. Widerstände im Team, Datenschutzbedenken und unklare Verantwortlichkeiten können die Umsetzung erschweren.

Wichtige Erfolgsfaktoren sind deswegen:

• Stakeholder einbinden: Schaffen Sie frühzeitig Akzeptanz bei den betroffenen Mitarbeitenden und Führungskräften.
• Transparenz fördern: Kommunizieren Sie klar, welche Vorteile der KI-Einsatz bietet und wie Risiken gemanagt werden.
• Langfristig denken: Betrachten Sie die Einführung von KI nicht als einmaliges Projekt, sondern als kontinuierlichen Verbesserungsprozess.

Vom Plan zur Realität

Eine durchdachte KI-Strategie ist der Schlüssel, um das Potenzial von KI im FuE-Bereich langfristig auszuschöpfen. Unternehmen, die systematisch vorgehen, profitieren von effizienteren Prozessen, innovativeren Produkten und einer stärkeren Marktposition.

Das war Teil 3 unserer Fokusreihe „KI im FuE-Bereich“. Möchten Sie Ihre eigene KI-Strategie entwickeln und umsetzen? Sprechen Sie uns an – wir begleiten Sie von der Planung bis zur erfolgreichen Implementierung.

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