KI für Dich als Unternehmer/in: Was kannst Du mit künstlicher Intelligenz erreichen?

Ganz einfach. Mit Künstlicher Intelligenz (KI, AI) kannst Du für Dein Unternehmen die Wertschöpfung verbessern: Kosten senken oder mehr Umsatz machen. Und alle Gedanken zum Einsatz von KI in Deinem Unternehmen sollten diese Ziele verfolgen. Alles andere wäre eher als technische Spielerei zu sehen.

Möchtest Du schnell einen möglichen Nutzen von KI für Dein Unternehmen abschätzen? Hier geht's zum kostenlosen KI-Investitionsrechner.

Ein Missverständnis, das ich leider immer noch antreffe, möchte ich zu Beginn klären: Weder Digitalisierung noch KI werden ineffektiven oder ineffizienten Geschäfts- und Operating-Modelle in ihr Gegenteil, also effektive und effiziente Geschäftsmodelle, umkehren. Historisch gewachsene strukturelle Komplexität und Ineffizienzen werden durch Digitalisierung und Automatisierung nicht besser. Eher im Gegenteil: Jedes Projekt, welches versucht, solche komplexen Strukturen zu digitalisieren, hat ein viel höheres Risiko zum Scheitern.

Auch wenn Berater oder gerade auch IT-Dienstleister Dir immer wieder das Gegenteil versichern (gerade auch mit KI wird diese Argumentation neu aufgerollt): Jede technologische Lösung wird ungleich komplizierter (und damit teurer), wenn Du nicht Dein Geschäft strukturell vereinfachst.

Zugegeben: Jede strukturelle Vereinfachung braucht Zeit, bindet Ressourcen und kann schmerzhaft sein. Überlege Dir jedoch immer wieder, mit wieviel historischem Ballast Deine neu gegründeten Wettbewerber unterwegs sein können und dadurch bessere Kostenstrukturen haben. Und sei ehrlich mit Dir, welche Deiner komplexen Strukturen wirklich zur Differenzierung Deines Unternehmens im Markt beitragen: Vor allem in dem Sinne, dass Kunden dafür Dir mehr Geld geben wollen.

Priorisierung und Fokussierung: Die KI-Roadmap für Dein Unternehmen

Zunächst würde ich Dir als Unternehmer/in empfehlen, eine Roadmap für künstliche Intelligenz für Dein Unternehmen zu erstellen. So weisst Du, dass Du Deine finanziellen und personellen Ressourcen auf die richtigen, d.h. am meisten wertsteigernden, Themen einsetzt.

Die Erstellung einer Roadmap ist dabei kein Hexenwerk. Wenn Du eine grobe Prozesslandkarte für Dein Unternehmen hast, so kannst Du diese in verschiedenen Versionen einfärben: Welches sind die häufigsten Prozesse? Welches sind Prozesse, in denen Erfahrungswissen wichtig ist? etc. Wenn Du in diese Überlegungen Dein Team einbindest, so wirst Du viele gute und realisierbare Ideen über mögliche Initiativen erhalten.

Durch die Zusammenfassung dieser Ergebnisse kommst Du zügig zu einer priorisierten Liste von möglichen KI-Themen. Wieviele und welche möchtest Du jetzt konkret davon angehen?

Und diese KI-Initiativen sind unbedingt auch in Deiner IT-Strategie als fachliche Anforderung zu berücksichtigen. So kann sich Deine IT-Organisation frühzeitig darauf einstellen und diese in der System- und Datenarchitektur, aber auch in der Ressourcenplanung berücksichtigen.

Meine Vorgehensweise: Bewährt, pragmatisch und lösungsorientiert

Konkrete Ziele für eine KI- oder Digitalisierungsinitiative zu entwickeln kann recht aufwändig sein: Viele Aspekte sind zu berücksichtigen, viele Meinungen tragen zu einer Lösung bei (auch wenn sie zunächst widersprüchlich erscheinen), viele - berechtigte - Befürchtungen können aber genau solche Initiativen von Beginn an sehr schwierig machen.

Deswegen arbeite ich immer mit dem internen Team meiner Kunden zusammen und führe dieses mit den bewährten Methoden des lösungsorientierten Teamcoachings zu gemeinsam entwickelten, verstandenen und als motivierend gesehenen Projektzielen und Umsetzungsplänen.

In fünf konkreten Schritten führe ich Dich und Dein (Projekt-) Team zu umgesetzten KI-Initiativen

• Schritt 1: Gibt es Muster in Euren oder fremden Daten, die eine rechnerische (!) Vorhersage von Entscheidungen erlauben? Bei öffentlich verfügbaren Daten sind hierzu, u.a. wegen ChaptGPT oder Aleph Alpha, direkte Aussagen möglich. Manchmal musst Du aber erst Daten in einer Form aufbereiten, die eine solche Mustererkennung erlauben. Es kann zwar eine händische Tätigkeit sein, aber mit relativ wenigen Datensätzen (ca. 100) werden für einen Data Scientist Muster schon erkennbar.
• Schritt 2: Wofür wollt Ihr KI und Digitalisierung einsetzen? Was habt Ihr als Unternehmen dann erreicht? Wie merken es Eure Kunden, Eure Geschäftspartner oder Eure Mitarbeitenden? Und was könnt Ihr dann zusätzlich erreichen, wenn Ihr KI in diesem Projekt erfolgreich umgesetzt habt? Die Antworten auf diese Fragen schaffen Motivation in Deinem Projektteam und schärfen gleichzeitig einen möglichen Projektscope.
• Schritt 3: Welches Geschäfts- und Operating-Modell passt am besten zu den vorher erarbeiteten Zielen für Dein Unternehmens? Hier empfiehlt sich die Vorgehensweise mit dem Business Model Canvas und dem Value Proposition Canvas. Mit wenigen Kundeninterview werden Deine Hypothesen zu Marktanforderungen validiert und verfeinert.
• Schritt 4: Mit welchen konkreten fachlichen, technischen oder organisatorischen Massnahmen werdet Ihr diese Projektziele erreichen? Auch hier setze ich nochmals ganz gezielt lösungsorientierte Werkzeuge des Teamcoachings ein, um zügig einen Umsetzungsplan zu entwickeln, der zu den Projektzielen führt und die Anforderungen der verschiedenen beteiligten Fachbereiche abdeckt. Hierbei wird auch die Projektmanagement-Methode (z.B. agil, Scrum) festgelegt. In dieser Phase empfiehlt sich auch eine Stakeholder-Analyse, um mögliche Umsetzungshürden frühzeitig erkennen und überwinden zu können.
• Schritt 5: Die Umsetzung begleiten: Ich fachlichem und persönlichem Coaching stärke ich das Projektteam oder einzelne Mitglieder, um das Projektziel erreichen zu können. Und sofern notwendige sorge ich für Stabilität auf Mangement- und Entscheidungsebene, dass das Projektteam auch wirklich arbeiten kann.

In meiner Erfahrung lässt sich eine aussagekräftige IT-Strategie in 3 bis 4 moderierten Workshops erarbeiten und entscheiden. Expertengespräche im Vorfeld können die notwendigen Entscheidungen auf Geschäftsleitungsebene vorbereiten. Sofern Meinungsverschiedenheiten oder Interessenkonflikte Entscheidungen verzögern oder gar unmöglich machen, so bringe ich meine Fähigkeiten des Teamcoachings ein: Verschiedene Erwartungshaltungen werden geklärt, als Team werdet Ihr entscheidungs- und handlungsfähig.

KI- und Digitalisierungsthemen aus meiner Schatztruhe: Impulse aus der Praxis

Auch wenn jeder Kunde und jedes Thema unterschiedlich ist, so gibt es doch bestimmte Methoden und Darstellungen, die sich in Projekten immer wiederholen. Manche davon sind hier dargestellt, um Dir Impulse für die Planung und Einführung von KI-Vorhaben zu geben oder Dich bei der Digitalisierung zu unterstützen.

Prüfe gerne, ob Du diese Methoden und Visualisierungen so für Dein Unternehmen und Dein Thema übernehmen kannst - oder ob Du sie noch anpassen möchtest. Steal with pride! 😊 Ich hoffe, es gibt Dir neue Ideen und vereinfacht Deine Arbeit.

Geschäftsmodelle um KI entwickeln

Du weisst bereits, dass Deine Daten die Erkennung von Mustern erlauben. Du könntest damit Geschäftsprozesse neu gestalten, teilweise oder sogar ganz automatisieren. Jetzt wird es relevant, das mögliche Geschäfts- und Operating-Modell um diesen KI-Algorithmus herum zu entwickeln. Wer soll den Algorithmus nutzen? Was braucht es dann technisch zusätzlich (z.B. eine App für Kunden)? Welche organisatorischen und prozessualen Voraussetzungen sind zusätzlich zu schaffen. Ein Beispiel der Visualisierung dieser Diskussion von einem meiner Kundenprojekte findest Du hier.

KI-basierte Geschäftsmodelle für KMU

Wie kann künstliche Intelligenz die Wertschöpfung Deines KMU so verändern, so dass Du Wettbewerbsvorteile dadurch realisierst? An einem Fallbeispiel eines Rechtsanwaltsbüros erfährst Du hier, welche 3 Hebel für KI in diesem Bereich anwendbar sind: Prozessautomatisierung, die Aktivierung neuer Vertriebskanäle sowie die Ermöglichung neuer Service-Modelle, die auch regelmässige Einnahmen erlauben.

Mit Erfahrungswissen durch KI zu geringeren Prozesskosten

Künstliche Intelligenz erlaubt Dir unter anderem, Geschäftsprozesse, die Erfahrungswissen benötigen, zu automatisieren. Das gibt für Dein KI-Vorhaben ein sehr messbares Ziel mit messbarem Business-Nutzen. Diesen Effekt kannst Du in unterschiedlicher Form nutzen: Mitarbeitenden höherwertige Aufgaben geben oder auch einen Personalabbau durchführen. Das Projektbeispiel zeigt die konkrete Vorgehensweise in einem meiner Kundenprojekte.

Mehr Umsatz und weniger Kosten durch KI und Digitalisierung

Für meine Projektarbeit für Kunden ist ein Analyseraster immer ein wertvolles Werkzeug. Auch wenn es darum geht, relevante Gebiete für den Einsatz von KI oder für die Digitalisierung zu identifizieren, empfiehlt sich ein solches Raster: Hiermit lässt sich schnell analysieren, wo und wie Mehrumsätze oder reduzierte Kosten möglich wären. Ein Beispiel eines solchen Analyserasters findest Du hier.

KI: Full Business Potential reaisieren

Eine erfolgreiche KI-Anwendung gibt Anlass und Möglichkeiten, die umliegenden Geschäftsprozesse zu hinterfragen und zu optimieren. Wenn Du existierendes hier auf den Prüfstand stellst, so kannst Du weitere Potenziale für Dein Unternehmen gewinnen. Das Projektbeispiel aus der chemischen Industrie zeigt, dass das auch ohne weitere Investitionen und organisatorisch leicht umzusetzen ist.

KI-Vorhaben umsetzbar machen

Ist einmal die Idee und der Nutzen von einer KI-Anwendung verstanden, so werden die Wünsche schnell mehr. Das ist eine Gefahr für solche Projekte: Der Scope wird zu gross und kaum mehr steuerbar, die Erwartungshaltungen sind meist noch höher. Sehr früh sollte einem solchen Projekt daher ein klarer Scope mitgegeben werden. Wie das in einem Projektbeispiel mit meinem Kunden konkret möglich war, zeigt das Beispiel.

Datenqualität für KI erhöhen

Ist die Datenqualität für Dein KI-Projekt ausreichend? Zugegebenermassen, eine eher rhetorische Frage. In keinem meiner Projekte war das der Fall. Wie Du trotzdem ein KI-Vorhaben realisieren kannst und mit welcher Denkweise Du sukzessive die Datenqualität erhöhen kannst, erfährst Du in an Hand dieses Projektbeispiels.

Skalierbarkeit von KI-Vorhaben im Unternehmen

KI kann die Wettbewerbsfähigkeit Deines Unternehmens verbessern, wenn Vorhaben mit kurzer Time-to-Market umgesetzt werden. Wie Du die Laufzeit von KI-Vorhaben verkürzen kannst und Erfahrungseffekte systematisch nutzt, erfährst Du hier: mit virtuellen KI-Kompetenzzentren, skalierbarer "Fertigung" von Projekten und klar geschnittenen Modulen für Deine KI-Vorhaben.

Mitarbeitende für Veränderungen nach KI-Vorhaben befähigen

Digitalisierung und die Einführung von neuen Geschäftsprozessen auf Basis von künstlicher Intelligenz kann zu starken Veränderungen im Aufgaben, Verantwortung und Arbeitsabläufen führen. Wie Du Deine Mitarbeitenden bei der Einführung der neuen Abläufe unterstützt und ihre Veränderung vereinfachst, erfährst Du in diesem "Projektbeispiel"

Misserfolg von KI-Projekten systematisch planen

Auch der Misserfolg von Projekten kann zielgerichtet erreicht werden, wenn einige grundlegende Faktoren beachtet werden. Aus meiner Projekterfahrung haben sich 6 Faktoren als besonders zielführend erwiesen. Wenn Du diese "Kernmisserfolgsfaktoren" bebachtest, wirst Du dem Scheitern Deiner KI-Projekte deutlich näher kommen.