Gleichzeitig ist anzumerken, dass die Wahrnehmung von KI je nach Zielgruppe variiert. Für eine nicht-technisch versierte Person kann KI einfach mit einem Konversationstool wie ChatGPT assoziiert werden; für technisch versierte Stakeholder kann sie die Anwendung großer Sprachmodelle in Geschäftsprozessen bedeuten, während andere sie als Möglichkeit sehen, Besprechungen, E-Mails oder Dokumente zusammenzufassen.
Diese unterschiedliche Wahrnehmung beeinflusst auch, wie verschiedene Gruppen die Chancen und Risiken im Zusammenhang mit der Einführung von KI interpretieren.
Warum senkt das Auslassen der IT-Modernisierung den ROI von KI?
Warum senkt das Auslassen der IT-Modernisierung den ROI von KI?
Das Auslassen der IT-Modernisierung untergräbt die KI-Fähigkeiten, da Legacy-Systeme und veraltete Technologien nicht über die Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Integration verfügen, die zur Unterstützung fortschrittlicher Algorithmen, Datenpipelines und moderner KI-Tools erforderlich sind.
Unternehmen sehen sich häufig mit schlechter Datenqualität, Engpässen, unzuverlässigen Ergebnissen und überhöhten Kosten konfrontiert – was den Return on Investment, der sich aus der effektiven Implementierung von KI ergibt, zunichte macht. In der aktuellen KI-Revolution sind Effizienz und hochwertige Daten nicht nur wünschenswert, sondern grundlegend.
Was zählt als „IT-Modernisierung” für KI?
Die IT-Modernisierung für KI geht über die Aufrüstung der Infrastruktur hinaus. Es geht darum, eine digitale Basis zu schaffen, die KI-Systeme skalierbar, zuverlässig und einsatzbereit macht, sodass Unternehmen KI effektiv in allen Bereichen ihres Betriebs nutzen können.
Zu den wichtigsten Säulen gehören:
Unternehmensdatenplattformen
Unternehmensdatenplattformen zentralisieren, bereinigen und verwalten Daten und stellen sicher, dass Modelle auf der Grundlage genauer, konsistenter Informationen trainiert werden, um vertrauenswürdige Erkenntnisse, weniger Verzerrungen und bessere KI-Fähigkeiten zu erzielen.
DevOps-Praktiken
DevOps-Praktiken führen Automatisierung, Zusammenarbeit und schnelle Iteration ein und stellen sicher, dass KI-Systeme sich entsprechend den Geschäftsanforderungen und modernen Technologien weiterentwickeln. Dazu gehört auch MLOps (Machine Learning Operations), das die Bereitstellung, Überwachung und kontinuierliche Verbesserung von Modellen standardisiert, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit aufrechterhält und das Risiko von Fehlern durch menschliche Überwachung reduziert.
Bei der Modernisierung geht es nicht nur um Technologie – es geht darum, das Unternehmen darauf vorzubereiten, KI in einer grundlegend anderen betrieblichen Realität zu nutzen.
Problem mit Legacy-Systemen: Latenz, Datensilos und instabile Integrationen
Legacy-IT-Stacks und Legacy-Systeme sind ein großes Hindernis für den Erfolg von KI. Veraltete Server und starre Datenbanken führen zu Latenzzeiten, die das Modelltraining, die Analyse und die Entscheidungsfindung in Echtzeit verlangsamen. Datensilos verhindern, dass KI auf einen einheitlichen Unternehmensdatensatz zugreifen kann, was zu verzerrten oder unzuverlässigen Ergebnissen führt.
Instabile Integrationen bedeuten, dass jedes neue KI-Tool oder jedes Update bestehende Arbeitsabläufe stören kann, was kostspielige Korrekturen und Verzögerungen zur Folge hat.
Ohne die Lösung dieser grundlegenden Probleme haben Unternehmen Schwierigkeiten, KI-Systeme zu skalieren, was sowohl die Agilität als auch den ROI beeinträchtigt.
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Die versteckten Kosten technischer Schulden für die Leistung und Zuverlässigkeit von KI
Über die finanziellen Kosten hinaus hat technische Verschuldung strategische Konsequenzen: Die Glaubwürdigkeit der KI sinkt, die Dynamik kommt zum Erliegen und Unternehmen laufen Gefahr, bei der Geschäftstransformation hinter ihre Konkurrenten zurückzufallen.
Daher ist es von größter Bedeutung, technische Schulden frühzeitig zu reduzieren, um sicherzustellen, dass KI-Systeme zuverlässig skaliert werden können, qualitativ hochwertige Ergebnisse liefern, sich reibungslos in Altsysteme und bestehende Prozesse integrieren lassen und Softwareentwicklungsteams sich auf Innovationen statt auf Brandbekämpfung konzentrieren können.
Die frühzeitige Minderung technischer Schulden verbessert die Systemstabilität, erhöht die Datenqualität und stärkt die Governance, wodurch eine widerstandsfähige Grundlage geschaffen wird, die den Return on Investment aus der Umsetzung von KI-Initiativen maximiert.
Aufbau des richtigen Ökosystems für künstliche Intelligenz
Eine häufige Frage von Führungskräften lautet: “Welche KI sollten wir implementieren?”. Die wichtigere Frage ist jedoch: “Wie bauen wir das richtige Ökosystem auf, damit unser Unternehmen florieren kann?”.
Eine erfolgreiche Vorbereitung auf KI beginnt mit der grundlegenden Bereitschaft. Vor der Einführung von KI-Agenten müssen Unternehmen „aufräumen“ – Daten, Prozesse und Infrastruktur organisieren, um das Risiko von Fehlerverstärkungen zu verringern.
KI-Technologie ist nicht deterministisch: Die Ergebnisse können stark variieren, was eine Skalierung ohne starke Grundlagen erschwert. Selbst wenn die Einführung in den verschiedenen Abteilungen ungleichmäßig verläuft, sorgt eine solide Grundlage für Widerstandsfähigkeit, reibungslosere Integration und langfristige Wettbewerbsfähigkeit.
Ebenso wichtig ist ein ganzheitlicher Metrikansatz. Traditionelle KPIs sind möglicherweise nicht anwendbar, insbesondere wenn KI menschliche Aufgaben ersetzt oder verändert. Unternehmen benötigen Low-Level-Metriken, die die Prozessbereitschaft, Datenkompetenz und Integrität der Integration neben den übergeordneten Geschäftsergebnissen verfolgen.
Durch die Messung sowohl des Fortschritts als auch der Sicherheitsvorkehrungen – also das Wissen, was anzupassen ist, wenn die Erwartungen nicht erfüllt werden – können Unternehmen die Einführung von KI sicher und effektiv steuern, selbst wenn es zu anfänglichen Fehlschlägen kommt.
Lesen Sie mehr über künstliche Intelligenz in unserem Blog:
Datenbereitschaft an erster Stelle: Governance, Qualität und Herkunft für eine vertrauenswürdige KI-Einführung
KI kann ohne hochwertige, gut verwaltete Daten nicht erfolgreich sein. Unternehmen müssen:
- Daten-Governance-Frameworks implementieren, um Eigentumsverhältnisse, Sicherheit und Compliance zu definieren.
- Die Datenqualität sicherstellen und Duplikate, Inkonsistenzen oder Lücken beseitigen, die die Modellergebnisse verfälschen können.
- Die Datenherkunft verfolgen, um zu verstehen, woher die Daten stammen, wie sie transformiert werden und wohin sie fließen, und so Transparenz und Vertrauen aufbauen.
Ohne diese Grundlagen besteht selbst bei den fortschrittlichsten KI-Systemen die Gefahr, dass sie unzuverlässige oder verzerrte Ergebnisse liefern, was die Einführung und das Vertrauen gefährdet.
Sicherheit, Datenschutz und Compliance: Modellrisikomanagement in regulierten Branchen
In regulierten Branchen wie dem Finanzwesen, dem Gesundheitswesen und der öffentlichen Verwaltung hängt die Einführung von KI von der strikten Beachtung von Sicherheit, Datenschutz und Compliance ab. Unabhängig davon, in welcher Branche Sie tätig sind, müssen sensible Daten geschützt und Datenschutzstandards strikt eingehalten werden.
Unternehmen benötigen außerdem ein Modellrisikomanagement, das Vorurteile, Abweichungen oder unbeabsichtigte Verhaltensweisen überwacht, die zu regulatorischen Strafen oder Reputationsschäden führen könnten. Die Einbettung robuster Kontrollen in den KI-Lebenszyklus ermöglicht Innovationen und gewährleistet gleichzeitig die Einhaltung gesetzlicher und ethischer Verpflichtungen.
Veränderung des Betriebsmodells: Plattformteams, Produktdenken und FinOps für KI
Die erfolgreiche Skalierung von KI erfordert mehr als nur technologische Upgrades. Sie erfordert eine grundlegende Veränderung des Betriebsmodells, die Teams, Prozesse und Ressourcen auf die Anforderungen der KI abstimmt.
- Plattformteams bieten gemeinsame, wiederverwendbare Infrastrukturen und Dienste, die die Bereitstellung von KI in allen Geschäftsbereichen beschleunigen. Durch die Zentralisierung von Funktionen reduzieren Plattformteams Doppelarbeit, integrieren sich in bestehende Prozesse und ermöglichen es den Teams, sich auf den Aufbau von KI-Systemen zu konzentrieren, anstatt die zugrunde liegende Infrastruktur neu zu erfinden.
- Produktdenken positioniert KI-Initiativen als sich weiterentwickelnde, ergebnisorientierte Lösungen und nicht als einmalige Projekte. Es fördert kontinuierliche Iteration und stellt sicher, dass KI mit den Geschäftszielen in Einklang steht und gleichzeitig Änderungen in Softwareentwicklungszyklen und organisatorischen Prioritäten berücksichtigt werden.
- FinOps-Praktiken führen finanzielle Verantwortlichkeit für Investitionen in Cloud, KI und Plattformen ein und stellen sicher, dass die Kosten optimiert und direkt mit dem Geschäftswert verknüpft sind. Dieser Ansatz hilft Unternehmen dabei, die Ausgaben für Legacy-Systeme, moderne KI-Tools und die für die Skalierung von KI-Fähigkeiten erforderliche Hochleistungsinfrastruktur zu verwalten.
Zusammen fördern diese Veränderungen die Agilität von Unternehmen und ermöglichen es KI-Systemen, ihre Wirkung zu maximieren und gleichzeitig die Kontrolle über Komplexität, Kosten und Integration in bestehende Prozesse zu behalten – wodurch KI letztendlich von einem Pilotversuch zu einem zuverlässigen Motor für die Transformation von Unternehmen wird.
Kaufen, bauen oder partnerschaftlich zusammenarbeiten? Wo sollte die Modernisierung für schnellsten Wert priorisiert werden?
Bei der Modernisierung für KI stehen Unternehmen vor einer kritischen Entscheidung: kaufen, bauen oder partnerschaftlich zusammenarbeiten.
Schnelle Erfolge – wie die Einführung von Cloud -Diensten oder vorgefertigten KI-Tools – liefern schnelle Wertsteigerungen und Beweise. Strategische Entscheidungen, wie der Aufbau maßgeschneiderter Datenplattformen oder kundenspezifischer MLOps-Pipelines, schaffen die Grundlage für langfristige Wettbewerbsvorteile. Die Priorisierung von Investitionen bedeutet, sofortige Auswirkungen mit nachhaltigen Fähigkeiten in Einklang zu bringen und sicherzustellen, dass frühe Erfolge tiefgreifendere, transformative Initiativen finanzieren.
KI ist ein Multiplikator, der sowohl die Stärken als auch die Schwächen eines Unternehmens verstärkt. Ohne modernisierte IT, saubere Daten und abgestimmte Abläufe besteht die Gefahr, dass KI-Systeme bestehende Ineffizienzen noch verstärken. Durch Investitionen in die grundlegende Bereitschaft – durch IT-Modernisierung, Governance, Sicherheit und ein weiterentwickeltes Betriebsmodell – positionieren sich Unternehmen nicht nur für die Einführung von KI-Modellen, sondern auch für den Erfolg in einer grundlegend veränderten Geschäftslandschaft.
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