Die Technologie besteht und sie birgt unglaubliche Möglichkeiten. Abseits der Möglichkeiten generativer KI, kann die Industrie auch von neuronalen Netzen und den vorhandenen mathematischen Modellen profitieren. Gerade in der digitalen Transformation können die Chancen, die sich hier eröffnen, nicht mehr weggedacht werden. Wir haben uns daher einige Gedanken dazu gemacht, wie digitale Transformation in Zeiten künstlicher Intelligenz arbeitet und welch konkreter Mehrwert in der Industrie damit geschaffen werden kann. STRG.AT hat mittlerweile 20 Jahre Erfahrung darin, Betriebe auf diesem Weg zu begleiten. Wir haben gelernt, welche Konzepte funktionieren und was für eine erfolgreiche Integration notwendig ist. Wir haben aber auch gelernt, welche Fallstricke ausgelegt sind und worüber Unternehmen regelmäßig stolpern.
Durch die Anwendung künstlicher Intelligenz geht digitale Transformation weiter, als sie das bisher getan hat. Neben modernen Strukturen braucht es oftmals auch eine veränderte Unternehmenskultur:
Radikales Denken und Hinterfragen bestehender Praxis und Prozesse
Innovation und Experimentieren als Kultur im Unternehmen
Laufende Verbesserungen und Optimierungen
Alle diese Ansätze müssen dabei einer klaren Richtlinie folgen. Sie müssen in das operative Geschäft des Unternehmens eingreifen können. Ziel ist, die Produktivität zu verbessern und das Unternehmen schlanker und schneller zu machen. Dazu braucht es eine agile Kultur, aber vor allem auch einen klaren “Reason Why”, ein klares strategisches Ziel und Use Cases, die in der Lage sind, die operative Situation des Unternehmens messbar zu verbessern.
Einige Projektbeispiele
Wir haben hier nur einige Beispiele herausgegriffen, die uns für Industrie als Wesentlich erscheinen. Es gibt natürlich noch eine Vielzahl weiterer Use Cases, für die es keine Out-Of-The-Box Lösungen geben kann und die tief in die bestehenden Systeme integriert werden müssen.
Einige Projektbeispiele
Wir haben hier nur einige Beispiele herausgegriffen, die uns für Industrie als Wesentlich erscheinen. Es gibt natürlich noch eine Vielzahl weiterer Use Cases, für die es keine Out-Of-The-Box Lösungen geben kann und die tief in die bestehenden Systeme integriert werden müssen.
Die Strategie und die Use Cases
Digitale Transformation braucht eine klare Strategie. Sie muss Ziele verfolgen können und sich gegen diese Ziele auch messen lassen. Es braucht dafür klare Währungen, in denen bewertet werden kann und auf die man sich einheitlich beziehen kann.
Aus dieser Notwendigkeit erarbeiten wir mit unseren Partnern Use Cases, die eine mögliche Integration von KI Modellen im Unternehmensprozess beschreiben. Diese müssen auf die operativen Ergebnisse des Unternehmens einzahlen. Es geht nicht darum, KI einzusetzen. Es geht darum, durch den Einsatz von KI neue Potentiale in der wirtschaftlichen Betrachtung des Unternehmens zu forcieren. Daraus entsteht Erfolg.
Projekte - Projekte - Projekte und rapid Prototyping
In vielen Unternehmen werden langwierige Strategie-Prozesse gestartet. Dabei wird übersehen, dass die Integration von KI und die digitale Transformation in Zeiten von KI schnell sein muss, wenn sie erfolgreich sein will. Wir haben daher einen Weg entwickelt, auf dem wir mit Proof-Of-Concept Projekten, die mit wenig Budget umsetzbar sind, Ideen testen. Sind sie erfolgreich umsetzbar, werden sie anschließend weiter verfolgt. So entsteht eine schnelle Abfolge von Implementierungen, Tests und Versuchen.
Datenanalyse
Prototype (Proof Of Concept)
Visueller Prototyp
Fertige Ausarbeitung mit grafischem Interface und Production-Ready
Mit dieser Methodik kann man auch eine möglichst hohe Kosteneffizienz erzielen. Diese schrittweise Herangehensweise setzt man vor allem in Projekten ein, deren Durchführbarkeit noch nicht zu 100% abgesichert und ein etwaiges Scheitern oder ein Projektabbruch möglich ist. Beispielsweise in Data Projekten, bei denen nach Mustern gesucht wird, ist das natürlich immer möglich.
Daten-Applikationen
So ziemlich alles, was man tun kann, und das im Wesentlichen das Ziel einer tiefen Integration digitaler Möglichkeiten und noch viel mehr künstlicher Intelligenz ist, hat letztlich mit der Nutzung von Daten zu tun, die im Unternehmen zur Verfügung stehen. Mit künstlichen Intelligenzen ergeben sich große Anwendungsfelder, die in operative Prozesse eingreifen können. Wenige Menschen und Mitarbeitende sind sich dessen bewusst, dass Daten Applikationen einer 80:20 Regel folgen. Das bedeutet, lediglich 20% der Aufwände werden wirklich in der Entwicklung von Algorithmen und mathematischen Prozessen liegen. Der Großteil entfällt immer auf die Bereinigung der Daten und vor allem, sie zugänglich zu machen, um mit ihnen arbeiten zu können. Noch vor wenigen Jahren hat man davon gesprochen, dass Daten das neue Öl seien. Ich sehe das heute nicht mehr so. Daten sind eine absolut notwendige Grundlage für all diese Applikationen. Keine KI ist in der Lage, Daten “schön zu rechnen”, es gilt das Prinzip von Shit-In / Shit-out. Wenn überhaupt, sind Daten Rohöl, das raffiniert werden muss, um es verwendbar zu machen. Aber: Wartet nicht darauf, dass diese Daten bereinigt zur Verfügung stehen. Wir werden sie in gemeinsamen Prozessen im Rahmen der Projekte bereinigen müssen. Sonst passiert es nie. Letztlich entsteht der Mehrwert allerdings immer erst dann, wenn wir in der Lage sind Daten zu verarbeiten, zu verschneiden, zu vergleichen und diese Ergebnisse auch wirklich zu visualisieren:
KI Richtlinien
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der digitalen Transformation benötigt Richtlinien und Strategien, die über die digitale Transformation hinausgehen. Im AI-Act der Europäischen Union wurden Richtlinien festgelegt, an die sich Unternehmen in Europa halten müssen. Aus Daten lassen sich oft unvermutet Muster herauslesen, die ein Mensch “mit freiem Auge” niemals gesehen hätte. Diese Erkenntnisse können gegen geltendes Recht stehen. Aus diesem Grund haben wir mit einigen Unternehmen Richtlinien ausgearbeitet, in welchen Bereichen künstliche Intelligenz eingesetzt werden darf und soll. Ebenso in welchen Bereichen darauf ganz klar verzichtet werden muss.
Wir arbeiten in diesem Bereich auch mit Anwälten zusammen, die unsere Konzepte bewerten und ggf. eine vertiefende Prüfung durch eine Kommission vorschlagen. Gerade im Bereich der kritischen Infrastruktur sind die Auflagen zu recht sehr streng. Teure Fehler müssen in diesem Zusammenhang unbedingt vermieden werden. Grundsätzlich raten wir allen Unternehmen, eine zweigeteilte Richtlinie zu erstellen, in welchen Bereichen mit künstlicher Intelligenz gearbeitet werden soll.
Zusammenfassung
Die notwendigen Schritte überschneiden sich und laufen in Teilen parallel ab. Achtet immer darauf, so schnell wie möglich mit konkreten Umsetzungen zu beginnen. Die Frustration bei langen Strategie-Prozessen kann die gesamte Dynamik töten. Gleichzeitig ist, vom Management ausgehend, an der Unternehmenskultur zu arbeiten, denn
Strategie der Digitalen Transformation gemeinsam ausarbeiten
KI Richtlinien für das gesamte Unternehmen
Konzeption in den Teilbereichen bei gleichzeitigem Ausarbeiten von PoCs (Proof of Concept)
Gesamtkonzeption und Architektur
Umsetzungen und erste Visualisierungen (Interfaces)
Fertigstellung und Ausrollen von Modellen und Systemen über die Unternehmensgruppe