Die Einführung von KI wird immer schneller, hier einige Tipps, um den Anschluss nicht zu verlieren
Entdecken Sie die wichtigsten Strategien, um mit der Einführung von KI Schritt zu halten. Erfahren Sie, wie Schulungen, Kreativität und ein unternehmensweiter Fokus Ihrem Unternehmen helfen können, KI effektiv zu nutzen und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Im März veröffentlichten wir den 2024 Global AI Research Report , in dem 1.420 globale IT-Entscheidungsträger aus einer Vielzahl von Branchen befragt wurden. Zwei Drittel der IT-Entscheidungsträger gaben an, dass die KI-Initiativen ihres Unternehmens das Ideenstadium hinter sich gelassen haben und nun in die Implementierungsphase eintreten.
Inzwischen ist klar, dass die breite Akzeptanz und Nutzung von KI nicht nur eine fixe Idee ist, sondern eine praktische Anwendung mit potenziellen Anwendungsfällen in ganzen Unternehmen. Wie unsere Untersuchung zeigt, laufen Unternehmen, die sich diese Technologie bisher noch nicht zu eigen gemacht haben, Gefahr, in naher Zukunft einen erheblichen Wettbewerbsnachteil zu erleiden.
Für diejenigen, die glauben, dass sie bei der Verfolgung von KI-Initiativen ins Hintertreffen geraten sind, gibt es hier einige Schwerpunktbereiche, die Ihnen helfen können, den Rückstand aufzuholen.
Umsetzung einer KI-Talentstrategie
Der verantwortungsvolle Einsatz von KI in einem Unternehmen erfordert mehr als nur den Zugang zu ihr. Sie müssen auch dafür sorgen, dass Ihre Mitarbeiter wissen, wie sie es richtig nutzen können. Laut unserer Umfrage stellen 85 % der IT-Führungskräfte aktiv Mitarbeiter mit KI/ML-Kenntnissen ein. Darüber hinaus haben mehr als 80 % dieser Führungskräfte formalisierte KI-Schulungsprogramme eingeführt oder planen, diese innerhalb des nächsten Jahres einzuführen, um ihre derzeitigen Mitarbeiter weiterzubilden. Eine solide Strategie für KI-Talente wird diejenigen, die im Bereich KI überragend sind, von denen unterscheiden, die zurückbleiben.
Ihre Talentstrategie sollte aus zwei Teilen bestehen und sich auf die Ausbildung und die Einstellung von Mitarbeitern konzentrieren.
- Schulen Sie Ihre Mitarbeiter: Legen Sie ein Schulungsziel fest, um sicherzustellen, dass jeder Mitarbeiter lernt, wie KI-Technologien effektiv genutzt werden können. Dazu gehören auch Best-Practice-Verfahren zur Integration von KI in ihre täglichen Aufgaben. Dabei geht es nicht nur um die Ausbildung von Datenwissenschaftlern oder Ingenieuren. Jeder Mitarbeiter muss KI-kompetent werden, d. h. er muss in der Lage sein, KI in seiner täglichen Arbeit effektiv zu nutzen, sei es im Marketing für kreative Arbeit oder in der Entwicklung von Tools zur Codegenerierung, um Qualität und Liefergeschwindigkeit zu verbessern.
- Stellen Sie spezialisierte Talente ein: Stellen Sie qualifizierte Datenwissenschaftler, KI-Ingenieure und Softwareentwickler ein, um intelligente KI-gestützte Anwendungen der nächsten Generation zu entwickeln und zu integrieren.
Fokus auf Kreativität
Wenn es um die Nutzung von KI-Technologien geht, sind Programmierkenntnisse und technisches Know-how nicht mehr die einzigen Voraussetzungen. Tatsächlich wurden Kreativität und kritisches Denken von den Umfrageteilnehmern als die wichtigsten Fähigkeiten genannt, wobei die Hälfte der Befragten sie als entscheidend für die erfolgreiche Einführung von KI einstufte. Bei der Einstellung von Fachkräften gab die Hälfte der Befragten an, dass sie Fachleute suchen, die wissen, wie sie KI als Mitarbeiter nutzen können.
KI geht über die IT-Abteilung hinaus
Obwohl die ersten Diskussionen über KI vor allem in den IT-Abteilungen stattfanden, verlagert sich der Fokus nun auf andere Bereiche des Unternehmens. Tatsächlich gaben 46 % der Befragten an, dass der Kundenservice ihre KI-Strategie vorantreibt, während 44 % sagten, dass die Fachabteilungen (Marketing, Vertrieb, Personal und Finanzen) die Entwicklung vorantreiben, und 40 % sagten, dass die Technik oder die Produktentwicklung die Entwicklung vorantreibt. Das Ziel besteht darin, eine unternehmensweite Strategie zu entwickeln, im Gegensatz zu einer technologiezentrierten Strategie.
Die Zukunft der Anwendungen: Über Chatbots hinaus denken
Während ChatGPT und Gemini derzeit die KI-Gespräche dominieren, dürfte die Zukunft der generativen KI-Technologie weit über Chatbot-Funktionen hinausgehen. Schon bald werden neue Entwicklungen die KI von einem bloßen Gebrauchsgegenstand in eine bahnbrechende Technologie verwandeln, vergleichbar mit Smartphones oder Personalcomputern. Unternehmen müssen das Thema KI immer weiter fassen und über die Grenzen des Kundenservice hinausgehen, der immer mehr zur Massenware wird. Die Anwendungen, wie wir sie kennen, entwickeln sich rasch zu intelligenten Anwendungen, die unsere Interaktion mit der Technologie neu zu definieren versprechen.
Die ersten Unternehmen, die das Potenzial der künstlichen Intelligenz vollständig erkennen und nutzen, werden einen enormen Vorteil gegenüber ihren Mitbewerbern haben. Diese Early Adopters werden flexibler und produktiver sein, besser auf Marktschwankungen reagieren und die von ihren Kunden gewünschten Produkte und Dienstleistungen bereitstellen können. Da sich die Einführung von KI weiter beschleunigt, werden sich die Vorteile noch verstärken, so dass es für Nachzügler immer schwieriger wird, aufzuholen. Die Frage für Unternehmensleiter lautet jetzt: Wird Ihr Unternehmen in Ihrer Branche das nächste Netflix oder ein Blockbuster, wenn es um KI geht?
Erfahren Sie, wie Foundry for AI by Rackspace (FAIR™) Ihrem Unternehmen helfen kann, das Potenzial von KI schnell und verantwortungsvoll zu nutzen.
About the Authors
Chief Architect - Data & AI
Nirmal Ranganathan
Nirmal Ranganathan is the Chief Architect – Data & AI at Rackspace Technology and responsible for technology strategy and roadmap for Rackspace's Public Cloud Data & AI solutions portfolio, working closely with customers, alliances and partners. Nirmal has worked with data over the past 2 decades, solving distributed systems challenges dealing with large volumes of data, being a customer advocate and helping customers solve their data challenges. Nirmal consults with customers around large-scale databases, data processing, data analytics and data warehousing in the cloud, providing solutions for innovative use cases across industries leveraging AI and Machine Learning.
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