Die Erwartungen sind hoch: effizientere Prozesse, schnellere Abläufe und präzisere Ergebnisse sollen Kosten schrumpfen und Effizienz wachsen lassen. Unternehmen aus allen Branchen setzen grosse Hoffnungen in die Potenziale künstlicher Intelligenz (KI). Maschinelle Algorithmen ermöglichen es, enorme Datenmengen zu verarbeiten. Damit birgt KI riesige Potenziale. Wie Unternehmen davon profitieren, hängt stark von deren Branche und Zielen ab. Auch der jeweilige Reifegrad ist entscheidend. Viele Unternehmen stehen vor einer riesigen Herausforderung.
Potenziale richtig einschätzen
Die KI-Transformation erfordert sorgfältige Planung und Umsetzung. Ausgehend von der individuellen Unternehmensstrategie muss das Potenzial im Einzelfall betrachtet werden. Wo ist es sinnvoll, einfache Modelle anzuwenden, die mit weniger Ressourceneinsatz Ergebnisse liefern, aber auch weniger performant sind, und wo sind grosse Modelle mit entsprechender Rechenpower notwendig? Komplett neue Geschäftsmodelle entstehen durch KI. Auch die Optimierung existierender und die Modellierung neuer Prozesse können durch KI unterstützt werden. KI gestaltet unternehmensübergreifende Prozesse komplett neu und ermöglicht Unternehmen mehr Raum für Innovation. Die Grenzen der Zusammenarbeit – und damit der Effizienz – werden neu definiert. Dabei gilt: Der Aufwand muss im Verhältnis zum erwarteten Nutzen stehen und die Auswahl des KI-Modells wirtschaftlichen Gesichtspunkten folgen.
Daten sind das A und O
Daten bilden nach wie vor die Grundlage für den Einsatz künstlicher Intelligenz. Damit KI ihr volles Potenzial entfaltet, müssen grosse Datenmengen vorliegen. Auch das Datenformat muss bestimmten Anforderungen genügen, damit sich Datenmodelle zu künstlicher Intelligenz entwickeln können. Unternehmen, die auf die Technologie setzen, benötigen eine
Datenstrategie, die den modernen Anforderungen künstlicher Intelligenz gerecht wird. Verschiedene Systeme und Datenbanken, aus denen die Daten zum Trainieren der Modelle zusammengeführt werden, müssen angebunden werden. Ist dies der Fall, können Daten aus allen Unternehmensbereich ineinanderfliessen und intelligent zur Entscheidungsfindung genutzt werden.
Technologische Voraussetzungen schaffen
Den Quantensprung, den wir heute mit künstlicher Intelligenz verbinden, verdanken wir dem technologischen Fortschritt. Erst die Zunahme der Rechenleistung hat es ermöglicht, grosse Datenmengen in Sekundenschnelle zu verarbeiten. Unternehmen, die eigene KI-Anwendungen aufbauen, benötigen eine performante Infrastruktur. Gerade prädestiniert dazu sind cloudbasierte Infrastrukturen, die Rechenleistung nach Bedarf zur Verfügung stellen. Doch auch Sicherheit und Datenschutz müssen berücksichtigt werden. Wer mit sensiblen Daten arbeitet, dem empfiehlt sich die Nutzung einer lokalen Community Cloud, wie der
Swiss Open Telekom Cloud mit ihren integrierten Services im Bereich Big Data Plattform und KI, um seine Unternehmensdaten vor ungeschütztem Zugriff zu sichern und den Anforderungen an den schweizerischen Datenschutz gerecht zu werden.
Governance aufbauen
Auch für KI gelten Regeln. Nur wenn diese transparent gemacht und stringent eingehalten werden, vertrauen Mitarbeitende und Kund*innen der Technologie. Die EU schafft mit dem AI-Act einen verbindlichen Rahmen für die Nutzung künstlicher Intelligenz, der auch für die Schweizer Gesetzgebung wegweisend sein dürfte. Entsprechend ihrer Gefährdungsklasse müssen KI-Modelle strenge Transparenzanforderungen und Kennzeichnungspflichten erfüllen. Unternehmen, die auf KI bauen wollen, sollten diese Regelungen bereits jetzt berücksichtigen und ihren Nutzerinnen und Nutzern transparent offenlegen, wie ihre Tools arbeiten und welche Daten gespeichert werden. Als Teil der Deutschen Telekom, die sich schon im Jahr 2018
verbindliche Leitlinien im Umgang mit KI gesteckt hat, macht sich auch T-Systems für den
verantwortungsvollen Einsatz künstlicher Intelligenz stark und kann Unternehmen bei der Umsetzung mit Rat und Tat zur Seite stehen.
