Die 6 Säulen einer erfolgreichen KI-Strategie

KI selbst verändert Geschäftsmodelle und Geschäftsstrategien, aber um von KI zu profitieren (und nicht nur mit ihr zu experimentieren), brauchen Unternehmen einen klaren Plan - eine KI-Strategie. Jüngste Daten von McKinsey zeigen, dass mehr als 80 % der Unternehmen inzwischen KI in mindestens einer Geschäftsfunktion einsetzen, doch viele Organisationen können immer noch keinen greifbaren Nutzen aus ihrem KI-Einsatz ziehen. Diese Diskrepanz verdeutlicht eine entscheidende Wahrheit: Die erfolgreiche Implementierung von KI erfordert mehr als die bloße Einführung von Technologie - sie erfordert ein umfassendes KI-Strategierahmenwerk, das die technischen Fähigkeiten mit echten Geschäftsergebnissen und langfristiger Wertschöpfung in Einklang bringt.

Wir bei Dreamix haben fast zwei Jahrzehnte damit verbracht, Unternehmen dabei zu helfen, ihre Geschäftsabläufe durch maßgeschneiderte Softwareentwicklung zu verändern. Als führender Anbieter für maßgeschneiderte KI-Entwicklung in den Bereichen Luftfahrt, Fertigung, Gesundheitswesen und Transport haben wir aus erster Hand erfahren, wie eine gut durchdachte KI-Strategie den Geschäftsbetrieb revolutionieren kann, wenn sie mit Präzision und Fachwissen umgesetzt wird.

Dieser umfassende Leitfaden führt Sie durch ein KI-Strategiekonzept, das Ihnen helfen soll, Ihr Unternehmen von der ersten KI-Vision bis zur erfolgreichen Implementierung zu führen. Auf der Grundlage unserer langjährigen Erfahrung in der Unterstützung von Kunden bei der Einführung von KI bieten wir Ihnen umsetzbare Erkenntnisse, die die Kluft zwischen technologischem Potenzial und geschäftlichem Nutzen überbrücken.

Was ist eine KI-Strategie?

Eine KI-Strategie ist ein übergeordneter Geschäftsplan, der darlegt, wie ein Unternehmen KI-Technologien einsetzen wird, um seine Ziele zu erreichen. Darin werden KI-Initiativen direkt auf Unternehmensziele wie die Verbesserung der Effizienz, die Verbesserung der Kundenerfahrung oder die Förderung von Innovationen ausgerichtet.

Zu diesen Grundlagen gehören jedoch eine zuverlässige Dateninfrastruktur, qualifizierte KI-Talente, skalierbare Technologien und eine starke KI-Governance, um Risiken und ethische Fragen zu verwalten und die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen. Eine gut durchdachte KI-Strategie arbeitet nicht isoliert, sondern ergänzt und baut auf der umfassenderen digitalen Transformation und der Datenstrategie eines Unternehmens auf und verwandelt Rohdaten durch KI-gesteuerte Automatisierung und Business Intelligence in verwertbare Erkenntnisse.

Das folgende Diagramm veranschaulicht die beiden komplementären Ansätze zur Entwicklung von KI-Strategien: Top-Down und Bottom-Up. Beim Top-Down-Ansatz ist die Unternehmensstrategie die wichtigste Triebfeder. Zunächst werden allgemeine strategische Ziele festgelegt, die dann die Prioritäten bestimmen, um schließlich spezifische KI-Schwerpunktbereiche und praktische Anwendungen zu definieren. So entsteht eine direkte Linie von der hochrangigen Unternehmensvision zur konkreten KI-Implementierung.

Beim Bottom-up-Ansatz hingegen beginnt der Prozess mit der Identifizierung spezifischer Anwendungsfälle auf operativer Ebene, die dann in KI-Themen/Domänen gegliedert und schließlich auf der Grundlage ihrer Unterstützung der strategischen Geschäftsprioritäten priorisiert werden. Beachten Sie jedoch die bidirektionalen Verbindungen zwischen den strategischen Prioritäten und den KI-Themen, die darauf hindeuten, dass es eine ständige Abstimmung und Rückkopplung zwischen Unternehmen, KI-Strategie und KI-Fähigkeiten geben sollte.

Warum jedes Unternehmen jetzt eine KI-Strategie braucht

Das Rennen um die Einführung von KI wird immer intensiver - und die neuesten Daten bestätigen dies. Die Grafik zeigt, dass bis zum Jahr 2024 fast 80 % der befragten Unternehmen (siehe Grafik unten) KI in mindestens einer Geschäftsfunktion einsetzen, wobei allein im letzten Jahr ein steiler Anstieg zu verzeichnen war. Der sprunghafte Anstieg der Nutzung generativer KI (GenAI), der fast so hoch ist wie der Einsatz traditioneller KI, signalisiert einen Wendepunkt: KI wird schnell in alle Kernprozesse integriert.

Viele Unternehmen setzen KI bereits in drei, vier oder sogar fünf Funktionen ein, von Marketing und Vertrieb über die Optimierung der Lieferkette bis hin zum Kundenservice. In einem derart wettbewerbsintensiven Umfeld riskieren Unternehmen, die Investitionen in KI hinauszögern, ins Hintertreffen zu geraten und sich kostensparende Effizienzgewinne und völlig neue Geschäftsmöglichkeiten entgehen zu lassen. Aber als die Technologie mit dem größten Transformationspotenzial seit der Cloud erfordert KI mehr als nur vereinzelte Experimente. Sie erfordert eine klare, unternehmensweite KI-Strategie. Stellen Sie sich das "Warum" und "Wie" hinter jeder Investition vor, indem Sie die Anwendungsfälle mit den Geschäftszielen abgleichen und eine nachhaltige, skalierbare Wirkung sicherstellen.

Lassen Sie uns ohne Umschweife die 6 Grundpfeiler einer erfolgreichen KI-Strategie für Unternehmen betrachten.

1. Strategische Vision und geschäftliche Ausrichtung

Der Weg zur effektiven Umsetzung einer KI-Strategie beginnt mit einer klaren strategischen Vision, die auf Ihre Unternehmensziele abgestimmt ist. Dieser entscheidende erste Schritt bildet die Grundlage für alle nachfolgenden Aktivitäten.

Als ersten Schritt sollten Sie sich überlegen, wie KI Ihre spezifischen Geschäftsziele und KPIs unterstützen kann. In der KI-Roadmap von Gartner heißt es außerdem, dass Unternehmen vor der Implementierung von Technologielösungen eine klare Strategie entwickeln müssen, die definiert, wie KI einen geschäftlichen Mehrwert schaffen kann. Unternehmensleiter müssen konkrete geschäftliche Herausforderungen identifizieren, bei deren Lösung KI helfen kann, sei es bei der Senkung der Betriebskosten, der Verbesserung des Kundenerlebnisses oder der Schaffung neuer Einnahmequellen.

Hier sind die häufigsten Komponenten, die Unternehmen berücksichtigen müssen, um sicherzustellen, dass ihre KI-Initiativen mit ihrer Geschäftsvision übereinstimmen:

• Legen Sie klare Unternehmensziele fest: Definieren Sie, wie Erfolg aussieht und wie KI zu den strategischen Zielen beitragen wird.
• Priorisieren Sie Anwendungsfälle: Konzentrieren Sie sich auf durchführbare KI-Initiativen mit hoher Wirkung, die einen messbaren geschäftlichen Nutzen bringen.
• Sorgen Sie für die Unterstützung durch die Geschäftsleitung: Vergewissern Sie sich, dass die Führungsebene sich für die Ausrichtung, die Ressourcenzuweisung und die Verantwortlichkeit einsetzt.
• KPIs und messbare Ergebnisse: Legen Sie Leistungskennzahlen fest, um die Auswirkungen von KI auf die wichtigsten Geschäftsziele im Laufe der Zeit zu verfolgen.

Wir von Dreamix helfen unseren Partnern bei der Entwicklung solider Business Cases für KI-Initiativen, indem wir die potenziellen Vorteile quantifizieren, die Implementierungskosten abschätzen und den erwarteten ROI berechnen.

2. Datenbereitschaft und Architektur

Bewertung der Bereitschaft für KI-Daten

Bevor Sie mit der Implementierung beginnen, ist es wichtig, die Datenbereitschaft Ihres Unternehmens für die Einführung von KI zu bewerten. Kürzlich haben wir unseren Leitfaden zur KI-Bereitschaft veröffentlicht, in dem wir erklären, dass es für die KI-Bereitschaft erforderlich ist, sechs kritische Bereiche zu kombinieren: eine langfristige Strategie jenseits des Hypes, eine Datengrundlage, einen Kulturwandel, eine Bewertung der Bereitschaft für die Infrastruktur, Governance und Regulierung sowie das Element Talent.

Es herrscht die weit verbreitete Meinung, dass Datenwissenschaftler einen großen Teil ihrer Zeit mit dem Bereinigen und Aufbereiten von Daten verbringen und nicht mit der eigentlichen KI-Analyse und Modellierung. Obwohl die Zahlen je nach Unternehmen und Projekt variieren können, sind unsaubere und qualitativ schlechte Daten tatsächlich einer der größten Engpässe bei der Einführung von KI. Tatsächlich behauptet Gartner, dass eine schlechte Datenqualität Unternehmen im Durchschnitt mindestens 12,9 Millionen Dollar pro Jahr kostet. Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Schritte, die Unternehmen, die sich auf die Einführung von KI vorbereiten, im Hinblick auf die Datenqualität beachten müssen:

• Datenprüfung & Dokumentation: Führen Sie eine gründliche Bestandsaufnahme der vorhandenen Daten in allen Geschäftsabteilungen durch und identifizieren Sie Quellen, Formate und Erfassungsmethoden.
• Bewertung von Qualität und Konsistenz: Prüfen Sie die Daten auf zeitliche Lücken, Inkonsistenzen und Abweichungen in der Vollständigkeit, die die Wirksamkeit der KI beeinträchtigen könnten.
• Standardisierte Erfassungsprotokolle: Führen Sie einheitliche Methoden für die Datenerfassung ein, um künftig eine gleichbleibende Qualität zu gewährleisten.
• Fokus auf Zugänglichkeit und Integration: Entwickeln Sie Systeme, die Daten leicht zugänglich machen und gleichzeitig angemessene Sicherheitskontrollen aufrechterhalten.
• Governance und Metadatenverwaltung: Erstellen Sie klare Richtlinien für den Umgang mit Daten sowie Systeme zur Verfolgung von Quellen, Transformationen und Qualitätsmetriken.

Bei Dreamix arbeiten unsere Dateningenieure eng mit Fachexperten zusammen, um den geschäftlichen Kontext in die Datenaufbereitung einzubeziehen und so die Relevanz und den Nutzen für KI-Modelle zu erhöhen.

Bereitschaft zur Architektur

Über die Datenebene hinaus spielt die technologische Architektur eines Unternehmens eine entscheidende Rolle für den Erfolg einer KI-Strategie. Die Architektur selbst ist das technische Rückgrat, das die Datenerfassung, die Verarbeitung, die Speicherung, das Modelltraining und die Bereitstellung in großem Umfang unterstützt. Ohne eine solide Architektur können selbst die vielversprechendsten KI-Anwendungsfälle aufgrund von Leistungsengpässen, Integrationsproblemen oder betrieblichen Ineffizienzen ins Stocken geraten.

Viele Unternehmen unterschätzen immer noch die architektonische Bereitschaft, die für KI erforderlich ist, und sehen sich dann mit Verzögerungen und Kostenüberschreitungen bei der Implementierung konfrontiert. Insbesondere technische Schulden, die sich durch Altsysteme, Ad-hoc-Integrationen oder kurzfristige Korrekturen angesammelt haben, können die für eine effektive Einführung von KI-Technologien erforderliche Flexibilität stark einschränken.

Zu den wichtigsten Architekturkomponenten, die die KI-Bereitschaft beeinflussen, gehören:

• Daten-Infrastruktur: Zentralisierte, skalierbare und sichere Datenspeicher (z.B. Data Lakes oder Lakehouses), die strukturierte und unstrukturierte Daten unterstützen.
• Daten-Pipelines: Zuverlässige ETL/ELT-Prozesse, die eine hohe Datenqualität, -frische und -abfolge gewährleisten.
• Compute-Infrastruktur: Zugang zu GPU/TPU-fähigen Umgebungen für Modelltraining und Inferenz, idealerweise in skalierbaren Cloud- oder Hybrid-Konfigurationen.
• MLOps und Modell-Lebenszyklus-Management: Tools und Workflows zur Automatisierung von Modellversionierung, Bereitstellung, Überwachung und Umschulung sind entscheidend für die Skalierung und Pflege von KI in der Produktion.
• Integrationsebene - Eine modulare und serviceorientierte Architektur (in der Regel Microservices) sowie benutzerdefinierte API-Integrationen ermöglichen die nahtlose Integration von KI-Ergebnissen in Geschäftsanwendungen und Arbeitsabläufe.
• Sicherheit und Governance: Robuste Zugriffskontrollen, Prüfpfade und Compliance-Mechanismen für die Nutzung von Daten und Modellen.
• Technische Schulden: Wenn Unternehmen wissen, wie sie technische Schulden effektiv verwalten können, können sie Engpässe im Zusammenhang mit Altsystemen, die Innovationen bremsen, identifizieren und reduzieren.

Lesen Sie weiter: Migration von Legacy-Anwendungen in die Cloud: 7 Erfolgsstrategien

Unsere Erfahrung beim Aufbau von unternehmenstauglichen Datenarchitekturen stellt sicher, dass Ihre KI-Initiativen auf einer soliden Grundlage aufbauen, die mit Ihren wachsenden Anforderungen mitwachsen kann.

3. Technologie-Infrastruktur

Wenn eine solide Datengrundlage vorhanden ist, konzentriert sich die nächste Phase auf die richtige technologische Infrastruktur. Hier sind die wichtigsten Überlegungen für Unternehmen, die eine zukunftsfähige KI-Infrastruktur aufbauen wollen:

• Skalierbare und sichere Computing-Umgebungen: Moderne KI-Anwendungen erfordern eine Infrastruktur, die große Datenmengen effizient verarbeiten und komplexe KI-Modelle trainieren kann. Solche auf KI-Workloads zugeschnittenen Umgebungen müssen auch robuste Sicherheit und die Einhaltung gesetzlicher Standards bieten.
• Nahtlose Integration mit bestehenden Altsystemen: Die meisten Unternehmen arbeiten noch mit einigen Altsystemen, während sie gleichzeitig in moderne Technologien investieren. Eine erfolgreiche KI-Strategie in Bezug auf die Infrastruktur sollte diese Umgebungen überbrücken und KI-Funktionen ermöglichen, ohne den laufenden Geschäftsbetrieb zu stören.
• Energieeffiziente und nachhaltige Infrastruktur: Angesichts strengerer Umweltauflagen und steigender Betriebskosten wird die Integration grüner Technologien und energiesparender Praktiken in die KI-Infrastruktur unabdingbar - nicht nur, um die Kosten zu senken, sondern auch, um sich an den allgemeinen Nachhaltigkeitszielen des Unternehmens zu orientieren. In Branchen wie der Luftfahrt, wo der Druck zur Dekarbonisierung besonders hoch ist, wird die Umsetzung solcher Strategien zu einem strategischen Muss, wie wir in unserem Artikel über Nachhaltigkeit in der Luftfahrt erörtert haben.
• Technologischer Agnostizismus: Die Zusammenarbeit zwischen Cloud-Anbietern, Hardware-Herstellern und Investmentgruppen kann die Entwicklung der Infrastruktur beschleunigen, Risiken reduzieren und Innovationen durch gemeinsames Wissen und Fähigkeiten fördern. Ein Cloud-agnostischer Entwicklungsansatz stärkt diese Strategie noch weiter, indem er die Bindung an einen bestimmten Anbieter vermeidet, Interoperabilität fördert und skalierbare, zukunftssichere KI-Lösungen ermöglicht.
• Fokus auf operative Exzellenz: Wir bei Drеamix glauben, dass operative Exzellenz Unternehmen hilft, sich durch bewährte Methoden kontinuierlich zu verbessern und weiterzuentwickeln. Deshalb sind wir seit 2023 als Unternehmen für kontinuierliche Verbesserung ausgezeichnet worden, was sich in unserer Arbeitsweise und in all unseren Partnerschaften widerspiegelt.

4. Governance und Risiko

Ohne eine starke Governance riskieren KI-Initiativen unbeabsichtigte Folgen, regulatorische Rückschläge und Reputationsschäden. Daher ist diese Säule für Unternehmen, die mit KI vertrauensvoll und ethisch korrekt innovieren wollen, unverzichtbar.

• Weisen Sie Rollen und Verantwortlichkeiten für die KI-Überwachung zu: Weisen Sie den Führungskräften und funktionsübergreifenden Teams, wie z.B. agilen POD-Teams, bestimmte Verantwortlichkeiten für die Überwachung, Verwaltung und Aktualisierung von KI-Systemen zu. Dies gewährleistet Transparenz, Verantwortlichkeit und eine effektive Entscheidungsfindung im Rahmen Ihrer KI-Strategie.
• Implementieren Sie eine kontinuierliche Risikobewertung und Compliance-Überwachung: Bewerten Sie KI-Systeme regelmäßig auf neue Risiken, die Einhaltung von Vorschriften und ethischen Standards.
• Setzen Sie auf Transparenz und Erklärbarkeit: Stellen Sie sicher, dass KI-Modelle und ihre Entscheidungsprozesse interpretierbar sind, insbesondere bei Anwendungen, bei denen viel auf dem Spiel steht.
• Integrieren Sie ethische Richtlinien und Data Governance: Integrieren Sie ethische Grundsätze in Ihre KI-Strategie und berücksichtigen Sie dabei Fairness, Voreingenommenheit und Datenschutz. Führen Sie strenge Datenkontrollen durch und überprüfen Sie regelmäßig die Datenqualität, um einen verantwortungsvollen und gesetzeskonformen Einsatz von KI zu unterstützen.

5. Strategische Partnerschaften

Strategische Partnerschaften sind eine weitere wichtige Säule einer erfolgreichen KI-Strategie. Sie ermöglichen es Unternehmen, die Entwicklung zu beschleunigen, Risiken zu reduzieren und Zugang zu tiefem Fachwissen zu erhalten. Durch die Zusammenarbeit mit führenden KI-Entwicklungsunternehmen, die nachweislich erfolgreich KI-Lösungen für Unternehmen entwickelt haben, können Unternehmen die Implementierung beschleunigen, kostspielige Fehler vermeiden und von bewährten Methoden profitieren.

Wichtige Schritte zum Aufbau starker KI-Partnerschaften:

• Recherchieren Sie potenzielle Technologiepartner: Beginnen Sie mit der Identifizierung von Top-KI-Entwicklungsunternehmen mit einer starken Erfolgsbilanz bei der Schaffung von Geschäftswert. Achten Sie auf verifizierte Kundenrezensionen, Fallstudien und hohe Bewertungen auf vertrauenswürdigen B2B-Plattformen wie Clutch. Dreamix hat eine Bewertung von 5/5 von 26 verifizierten Kunden.
• Bewerten Sie die kulturelle und strategische Eignung: Stellen Sie sicher, dass der Partner nicht nur über technisches Fachwissen verfügt, sondern auch Ihre Branche versteht und Ihre Werte in Bezug auf Innovation, Zusammenarbeit und verantwortungsvolle KI-Nutzung teilt. Wir bei Dreamix pflegen eine Kultur der Zusammenarbeit, des Wissensaustauschs und des Engagements für Spitzenleistungen. So stellen wir sicher, dass Partnerschaften auf gegenseitigem Verständnis und gemeinsamen Zielen beruhen.
• Bevorzugen Sie bewährte Bereitstellungsmodelle: Wählen Sie Partner mit klaren Implementierungsrahmen (z.B. agile oder hybride Modelle) und Transparenz bei Zeitplänen und Kosten.
• Achten Sie auf funktionsübergreifendes Fachwissen: Ideale Partner kombinieren tiefgreifende KI/ML-Kenntnisse mit Stärken in den Bereichen Data Science, Cloud-Entwicklung, DevOps und MLOps.

6. Implementierung und Skalierung

Sobald hochwirksame Anwendungsfälle identifiziert sind, müssen Unternehmen mit Fokus und Disziplin von der Strategie zur Umsetzung übergehen. Der effektivste Ansatz beginnt mit gezielten Proof of Concept (PoC)-Projekten.

• Beginnen Sie mit gezielten Proof-of-Concept-Projekten: Diese kleinen, risikoarmen Initiativen ermöglichen es Unternehmen, die technische Machbarkeit zu validieren, die Datenbereitschaft zu bewerten und den geschäftlichen Nutzen zu demonstrieren, bevor sie sich zu einer umfassenden Einführung verpflichten.
• Planen Sie von Anfang an die Skalierbarkeit ein: Auch wenn die PoCs klein sind, sollte die Architektur zukünftige Erweiterungen unterstützen. Dreamix nutzt ein modulares Design, Cloud-agnostische Plattformen und containerisierte Bereitstellungsstrategien, um eine reibungslose Skalierung zu gewährleisten.
• Etablieren Sie starke MLOps-Praktiken: Dreamix integriert Automatisierung und Governance in das Model Lifecycle Management, einschließlich CI/CD-Pipelines, Versionskontrolle, Überwachung und Umschulung, um einen nachhaltigen KI-Betrieb zu unterstützen.
• Überwachen Sie die Leistung kontinuierlich: Über die Bereitstellung hinaus hilft Dreamix Unternehmen bei der Implementierung von Echtzeit-Überwachung und -Warnungen, um Probleme frühzeitig zu erkennen und die Auswirkungen auf die geschäftlichen KPIs zu messen.

Dreamix: Ihr Partner für KI-Ko-Innovationen

Auf dem Weg zu Ihrer KI-Implementierung bietet Dreamix mehr als nur technisches Know-how - wir sind ein echter Co-Innovationspartner, der sich für Ihren langfristigen Erfolg einsetzt.

Unser Ansatz zur Partnerschaft

Dreamix legt Wert auf partnerschaftliche Zusammenarbeit auf der Grundlage eines transparenten und aktiven Dialogs, der es uns ermöglicht, realistische Ziele zu ermitteln und festzulegen, die mit den einzigartigen Geschäftsanforderungen und strategischen Prioritäten unserer Partner übereinstimmen.

• Entwicklung von Strategien: Wir arbeiten mit Ihrem Team zusammen, um KI-Strategien zu entwickeln, die auf Ihre Geschäftsziele abgestimmt sind.
• Wissenstransfer: Wir legen Wert auf den Aufbau interner Fähigkeiten und stellen sicher, dass Ihr Team während unserer Partnerschaft wertvolles Fachwissen erwirbt.
• Flexible Engagement-Modelle: Wir bieten verschiedene Engagement-Modelle an, um unterschiedlichen Projektanforderungen und organisatorischen Präferenzen gerecht zu werden.

Unser technisches Know-how

Wir verfügen über mehr als 18 Jahre Erfahrung in der Bereitstellung hochwertiger End-to-End-Dienstleistungen für die Entwicklung von Softwareprodukten. Unsere 95%ige Mitarbeiterbindungsrate und Partnerschaften, die seit mehr als 10 Jahren bestehen, zeugen von unserem Engagement für hervorragende Leistungen.

• Kundenspezifische KI-Entwicklung: Unser Dreamix-Team zeichnet sich durch eine durchgängige KI- und ML-Entwicklung aus und bietet MLOps-Services - vom Proof of Concept über die MVP-Entwicklungbis hin zur skalierten KI-Implementierung.
• KI-Strategieberatung: Wir helfen potenziellen Partnern, klare Ziele zu definieren, umfassende Strategien zu entwickeln, detaillierte Implementierungspläne zu erstellen und die Fortschritte durch regelmäßige Berichte zu verfolgen.
• Datentechnik und -architektur: Wir entwerfen und implementieren robuste Dateninfrastrukturen, die KI-Initiativen unterstützen, einschließlich Data Engineering, Data Science sowie Modernisierungen von Altsystemen und kundenspezifische API-Integrationen.