Die 5 wichtigsten AI-Trends und wie Sie die ersten Use Cases für Ihren AI-Start identifizieren

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Welchen Impact darf man sich tatsächlich erwarten, wenn man sich jetzt aktiv mit dem Thema AI befasst?

Potentielle zukünftige Marktführerschaft, zumindest aber Technologieführerschaft und die damit einhergehende Steigerungen von Erträgen, Effizienz und Servicequalität.
Es ist vollkommen normal, dass sich Unternehmen zurücklehnen, wenn eine neue Technologie des Weges kommt. Dass AI in seiner jetzigen Ausprägung (Deep- und Machine Learning) anders zu behandeln ist merkt man jedoch schon daran, welch hoher Stellenwert dem Thema von sämtlichen Größen in Technologie, Wirtschaft und selbst der Politik beigemessen wird. Das gab es in dieser Form nicht einmal beim Internet vor 25 Jahren.
Was mir in diesem Zusammenhang immer wieder auffällt ist, dass Firmen mit Aussagen wie “Google hat alle Daten, da können wir nicht mehr konkurrieren” einen unberechtigten Fatalismus an den Tag legen. Das ist einerseits nicht nur falsch, denn Google hat bspw. keinerlei Daten die spezifisch genug wären einen Industrie Use-Case abzudecken, sondern andererseits auch im historischen Kontext Unfug. Eine AVL und Magna sind der beste Beweis dafür, dass es für die Perfektion der Anwendung einer Technologie nicht notwendig ist, dass diese im eigenen Land erfunden wurde. Im konkreten Fall ging es um Computer und ihre Anwendung für die Simulation für die Automobilindustrie.
Auch eine SAP hätte es nie gegeben, wenn man sich auf ein “relationale Datenbanken stammen alle aus den USA” berufen hätte.
Es liegt an uns dafür zu sorgen, dass wir auch diese Technologiewelle meistern und daraus neue Unternehmen mit spannenden Produkten und Services entstehen.

Wo ist der richtige Startpunkt um erste Schritte zu tun?

Generell gilt, dass es ratsam ist, erste Schritte in 1-2 PoCs (Proof of Concept) zu gehen bevor man eine allumfassende AI Strategie inkl. Kompetenzaufbau und HR Strategie aufsetzt. Der Grund darin liegt einerseits im Neuheitsgrad von AI, da es z.B. heute de-facto kein Personal gibt, dass sich bisher mit dem Thema beschäftigt hat. Andererseits gibt es noch keine Best-Practice Ansätze wie AI in einem Unternehmen eingesetzt werden sollte – im Gegensatz zu z.B. ERP und Big Data. Sollten Firmen Probleme haben AI Use-Cases in ihrem Unternehmen zu finden, empfehle ich Workshops a‘la „What can AI do for my business“, um sich abteilungsübergreifend dem Thema zu nähern.
AI als reines IT bzw. CTO Thema zu betrachten, ist definitiv ein recipe for disaster, da die Möglichkeiten sehr weitreichend sind und oft eine Neuausrichtung von zumindest Teilbereichen des Unternehmens mit sich bringen.

Was sind die 5 wichtigsten Trends im AI Umfeld, mit denen man sich als CIO im Moment auf jeden Fall befassen sollte?

1. AI in the Enterprise: Wie üblich ist der Consumer Bereich bereits weit vorausgeeilt was die Applikation von AI betrifft. Unternehmen, vor allem jene die gerade die Cloud-transition durchführen, müssen bei der Ausgestaltung von Datenhaltung und Prozesse bereits jetzt eine spätere Verwertbarkeit in einer AI-first Welt berücksichtigen.
2. Datensynthetisierung & Anonymisierung: Wenn ich für jedes gehörte „DSGVO“ im Kontext von AI einen Euro bekommen hätte, müssten selbst meine Urenkel nicht mehr arbeiten. Aber Spaß beiseite – dass das Thema erst jetzt in den Köpfen der Firmen ankommt merkt man alleine schon daran, dass sich jetzt auch die US Regierung damit beschäftigt. Für Firmen ist dies aber keine Einladung den Kopf in den Sand zu stecken, sondern eine Aufforderung sich aktiv mit dem Thema auseinanderzusetzen. Das first-mover Potential ist hier besonders hoch, da man mit hoher Wahrscheinlichkeit der Erste innerhalb einer gesamten Branche ist, der sich mit einem essentiellen Problem befasst und die Synthetisierung für sich selbst bereits sehr großes kommerzielles Potential birgt.
3. Hiring & Training: AI hat alle (Universitäten, Firmen, Politik) gleichermaßen unvorbereitet erwischt. Das macht sich vor allem im Hiring Prozess bemerkbar, wo noch immer darüber gegrübelt wird, was ein AI Engineer überhaupt ist: Ein Data Scientist, ein Absolvent von Computational Intelligence oder gar ein Entwickler mit Machine-Learning Affinität? Was ich in diesem Kontext erschreckend finde, ist, dass heimische Unternehmen Online Kurse für das Upskilling von Mitarbeitern de-facto ignorieren. Während in den USA selbst Talent-verwöhnte IT Firmen auf Udacity & Co schwören – ja ihnen sogar einen maßgeblichen Anteil an der Linderung des Talent Mangels in AI beimessen – gelten Online Kurse bei uns als Zeitverschwendung. Eigentlich absurd.
4. Automatisierung: ML und DL sind sehr gut darin unstrukturierte Daten auszuwerten. Dies gilt nicht nur für Katzenbilder, sondern auch für weniger nette Beispiele wie Akten, Geschäftsbriefe oder Videos. Für CIOs unmittelbar relevant sind die Auswertung von Logfiles bzw. Testing allgemein, in beiden Fällen wird AI binnen kurzer Zeit zum Standard werden.
5. Knowledge Management & Mitarbeitersupport: Ein Thema, das in jeder mir bekannten Generation (seit Mitte der 1990er) neu erfunden wurde. Mit AI wird es endlich möglich für abgegrenzte Themenbereiche eine automatisierte Lösung basierend auf Chatbots einzuführen. Die Möglichkeit einen Großteil von Supportanfragen jederzeit zu beantworten wird einen großen Umbruch in der Art und Weise wie wir mit firmeninternem Wissen umgehen mit sich bringen.

Wie stark wird das Business in Zukunft von AI geprägt sein und was darf man bereits kurzfristig erwarten?

Kurzfristig wird AI das nebulöse Versprechen “Digitalisierung” einlösen, ähnlich wie es Smartphones für “mobiles Internet” oder das Internet für “Multimedia” getan haben.
Der Einsatz von AI wird in 2-3 Jahren zum Normalfall werden und entlang der o.g. 5 Faktoren eine rasante Entwicklung durchmachen.
Je schneller man sich von den vollkommen überzogenen Erwartungshaltungen die durch die “Terminator” bzw. AGI (Artificial General Intelligence) Fraktion geschürt werden löst, desto schneller wird es gelingen AI überall dort einzusetzen.