Ihre Herausforderungen bei der Einführung von künstlicher Intelligenz

„Gib einem Mann einen Fisch und du nährst ihn für einen Tag, bring ihm bei zu fischen und du nährst ihn ein Leben lang“.

Das Sprichwort lässt sich auch auf Ihr Unternehmen anwenden, wenn Sie KI in allen Bereichen Ihrer täglichen Arbeit anwenden möchten.

Künstliche Intelligenz wird von vielen Wirtschaftsexperten als Haupttreiber der 4. Industriellen Revolution bezeichnet. Die Bedeutung, mit Daten umgehen zu können, sie also bewusst einsetzen und hinterfragen zu können, nimmt in allen Wirtschaftsbereichen zu, insbesondere im Zuge der digitalen Transformation. Zentrale Bedeutung kommt dabei der Proaktivität der Mitarbeiter einerseits und der aktiven Unterstützung der Mitarbeiter andererseits zu, die die Fähigkeit erlernen müssen, Daten und Künstliche Intelligenz im Unternehmen effektiv einzusetzen.

Das dafür notwendige Grundverständnis für Daten und Künstliche Intelligenz ist derzeit noch nicht bei allen Mitarbeitern vorhanden. Nicht alle Fachabteilungen können selbstständig die Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz erkennen und Potenziale daraus ableiten. Ähnlich wie in der Gesellschaft existieren bei einigen Mitarbeitern Ängste und Sorgen, die eine erfolgreiche Adaption von Künstlicher Intelligenz hemmen.

Aktuell sind oft nur die Data Science- und AI-Experten damit beschäftigt, einen Mehrwert aus den vorhandenen Daten zu generieren. Das Problem: das Wissen bleibt so isoliert in einer Organisationseinheit und der Informationsfluss wird behindert. Diese „Elfenbeinturm“-Mentalität, die sich oft in so genanntem Silodenken widerspiegelt, wirkt sich nachteilig aufs Geschäft aus.

Selbst die besten Daten nützen wenig, wenn man sie zur Vorbereitung geschäftskritischer Entscheidungen nicht auswerten kann, weil die Kompetenz fehlt.

Und umgekehrt hilft es wenig, wenn man in der Lage wäre, die Daten zu analysieren, es aber an Datensätzen oder an Wegen zur Datenbeschaffung mangelt. Das kann bereits daran liegen, dass diejenigen, die Zugang zu den Daten haben, nicht wissen, wie sie sie für Sie extrahieren können. Stellen Sie sich vor, welches Potenzial freigesetzt wird, wenn in diesem Kontext jeder in die Lage versetzt wird, seinen Beitrag zu leisten, sei es mit Ideen oder mit Fähigkeiten.

Um das Thema mit stetiger Wirkung voranzutreiben, muss das Bewusstsein aller Mitarbeiter geschärft werden:

  • Was ist, was kann und was macht künstliche Intelligenz?
  • Wo liegen die Chancen, Risiken und Grenzen der KI?
  • Welche Informationen stecken in „den Daten“?

Künstliche Intelligenz im Unternehmen zu integrieren, ist ein bisweilen tiefgreifender Change-Prozess. Es gibt viele Modelle und Ideen, wie dieser Wandel umgesetzt werden kann. Studien zeigen jedoch, dass bei der Umsetzung von Veränderungen mehr als 70% scheitern.

Zu den Gründen dafür zählen unter anderem:

  • unangemessen definierte Ziele (17%)
  • der ungewohnte Umfang der Veränderung (17%)
  • Mangel an effektiver Kommunikation (20%).

Tatsächlich trauen die meisten Arbeitnehmer den neuen Technologien nicht, weil sie glauben, dass sie sie ersetzen werden, aber noch wichtiger ist, dass sie nicht gerne ihre Komfortzone verlassen (62%). Hier gilt es, den Arbeitnehmern Ihre Vision und die Vorteile der künstlichen Intelligenz effektiv zu vermitteln, gegebenenfalls Belohnungen zur Motivation einzusetzen und – was am wichtigsten ist – den Ansatz „Lernen und Anpassen“ zu verfolgen, um das Ziel gemeinsam zu erreichen.

Was ist Data Enablement?

Data Enablement
„Enablement” wird üblicherweise als Bemühen definiert, jemanden zu ermöglichen, etwas selbst zu machen.

Daher können wir den Begriff „Data Enablement“ definieren als „jemandem die Kompetenz zu geben, nützliche Daten zu sammeln und zu verstehen”.

Auf die Ausbildung von Data Enablement übertragen bedeutet dies im ersten Schritt, zu lernen, Datenschätze wahrzunehmen und zu erkennen. Es braucht ein grundlegendes Verständnis für die Möglichkeiten, die aus einer Verbindung von Daten mit Künstlicher Intelligenz entstehen. In der Folge ist man dann in der Lage, den möglichen Nutzen „vorherzusagen“.

Das derzeitige Verständnis des Begriffs konzentriert sich vor allem auf die Experten auf diesem Gebiet, aber wir wollen noch einen Schritt weiter gehen: Jeder in der Organisation sollte sich der vorhandenen Daten und der Art und Weise bewusst sein, wie sie zum Vorteil des Unternehmens genutzt werden können.

Ihre Vorteile durch das Bewusstsein für Daten und Künstliche Intelligenz

Haben die Mitarbeiter ein Bewusstsein für Daten und Künstliche Intelligenz entwickelt, entsteht eine datengetriebene Kultur im Unternehmen. Alle Mitarbeiter gehen virtuos und natürlich mit Daten und künstlichen Intelligenzen um und bringen Produkte und Dienstleistungen jeden Tag einen digitalen Schritt voran.

Dem Einsatz stehen die Mitarbeiter offen und aufgeschlossen gegenüber. Ängste unter den Mitarbeitern, dass es sich bei Künstlicher Intelligenz um eine Bedrohung handelt, wurden abgelöst durch Zuversicht. Intrinsisch und extrinsisch motiviert, findet künstliche Intelligenz immer mehr Anwendung. Die eigene Arbeit gewinnt durch die Delegation von eintönigen Aufgaben und durch die Unterstützung durch eine künstliche Intelligenz an Komfort und Effizienz.

Neue Potenziale entdecken

Neue Einsatzpotenziale für Künstliche Intelligenz werden von den Mitarbeitern selbstständig erschlossen und aufgezeigt. Interdisziplinäre Arbeitsgruppen organisieren sich selbständig. Organisationsübergreifende Zusammenarbeit drückt sich durch regen Wissens- und Erfahrungsaustausch aus. Führungskräfte kennen die Besonderheiten von KI-Projekten und schaffen die Voraussetzungen für erfolgreiche Projekte. Das datengetriebene Unternehmen wird Realität.

Durchbrüche mit Daten erzielen

Fachabteilungen schätzen die Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz selbstständig ein. Sie erkennen, welche Daten bereits vorhanden sind und noch nicht genutzt werden. Sie generieren Ideen, wie künstliche Intelligenz im eigenen Kontext und in der täglichen Arbeit angewendet werden kann. Der Nutzen und die Komplexität eines KI-Projektes wird richtig eingeschätzt und erlaubt die Priorisierung verschiedener Vorhaben. Die eigenen Daten werden als Asset begriffen, und die Data Literacy Kompetenz ist ausgeprägt. Fachabteilungen sammeln, managen, bewerten und wenden jetzt Daten auf konstruktiv-kritische Art und Weise an. Die Daten werden in einen Data Catalogue zusammen mit Meta-Informationen und einer Bewertung der Datenqualität eingepflegt.

Für Analysen greifen Fachabteilungen auch auf Daten im Data Catalogue anderer Abteilung zurück. Mit Hilfe der dort hinterlegten Informationen können Fachabteilungen die Belastbarkeit und Vertrauenswürdigkeit bewerten.

Silodenken aufbrechen

Die Ausbildung von Mitarbeitern ist nur ein Teilaspekt. In Trainings erhalten diese zwar das notwendige Wissen, aber damit es für längere Zeit Früchte trägt, müssen sie es anwenden und mit anderen teilen. In diesem Austausch mit anderen, einer Form der „Lernen durch Lehren“-Methode, wird das vorhandene Wissen gefestigt und neues erworben.
Indem Sie das Wissen unter Ihren Arbeitnehmern und in verschiedenen Gruppen vermehren, rüsten Sie sich außerdem besser für einen flexibleren Umgang mit einem dynamischen Arbeitsmarkt. Neue Arbeitnehmer können von ihren Kollegen leichter und schneller eingearbeitet werden.

Auch wenn verschiedene Abteilungen bereits in der Vergangenheit gemeinsame Kooperationsprojekte haben konnten, ist ein konstanterer Austausch vorteilhaft und erforderlich. Die Mitarbeiter müssen ständig voneinander lernen, und zwar sowohl in Bezug auf bestimmte Analyse-Ansätze als auch darüber, woher sie die Daten bekommen und wann ein bestimmter Ansatz angewendet wird.

Zusammenklang

Mitarbeiter, die sich mit der Umsetzung von KI-Projekten befassen, sind sich der Besonderheiten und Ansprüche dieser Projekte bewusst und verfügen über die Kompetenzen, diese Projekte erfolgreich umzusetzen. Software-Architekten und -Entwickler wissen KI-Funktionalität in Software-Systeme und -Produkte zu integrieren.

Führungskräfte sind sich der für den Projekterfolg notwendigen Rahmenbedingungen bewusst und schaffen diese aktiv, um den Mitarbeitern die notwendigen Freiheiten einzuräumen. Sie wissen, wie sie Vertrauen in die Ergebnisse und Entscheidungen künstlich-intelligenter Systeme aufbauen und deren Nachvollziehbarkeit gewährleisten können. Sie tragen maßgeblich zur datengetriebenen Kultur im Unternehmen bei.

In regelmäßigen Veranstaltungen teilen die Mitarbeiter Anwendungsfälle und Erfahrungen untereinander. Anwendungsfälle werden auf vergleichbare Fälle übertragen, bereits erstellte KI-Bauteile können wiederverwendet werden. Mitarbeiter mit ähnlichen Fragestellungen vernetzen sich. Die Adaption und der Einsatz von Künstlicher Intelligenz nimmt stetig zu. Erfahrene Mitarbeiter in der Anwendung oder der Umsetzung von Künstlicher Intelligenz stehen als Coaches zur Verfügung und unterstützen Kollegen aktiv bei ihrer persönlichen Entwicklung.

Data und Artificial Intelligence (AI) Enablement als Kernelement einer intelligenten Digitalisierung.Quelle: eigene Darstellung

Die Vorgehensweise für Data und AI Enablement

Wahrscheinlich gibt es in vielen Unternehmen bereits Bereiche, die sich in Data- und AI-Enablement-Themen als fortgeschritten bezeichnen würden. Viele Bereiche hatten bisher allerdings wenig bis keine Möglichkeit, sich mit diesem Themenfeld auseinanderzusetzen. Eine aktuelle Bestandaufnahme ist notwendig, die wir so effizient wie möglich durchführen.

Auf Basis des Ergebnisses der Bestandsaufnahme entwickeln wir einen Weg, wie wir das mit der Belegschaft des Unternehmens gemeinsam definierte Ziel durch Trainings, Workshops und Lernmaterialien erreichen. Dabei berücksichtigen wir unterschiedliche Rollen – von indirekt betroffenen Mitarbeitern über Fachexperten bis hin zu Entscheidern. Die zu differenzierenden Hintergründe der Personenkreise beeinflussen die Auswahl der Lerninhalte und Methoden. Als moderner und agiler Dienstleister setzen wir dabei auf mannigfaltige Formate, von Präsenztrainings über Webinare bis hin zu Videos.

Mit den erhaltenen Informationen über die Ist- und Soll-Situation erarbeiten wir ein Konzept bei Ihren Mitarbeitern das Bewusstsein für Daten und Künstliche Intelligenz aufzubauen. Die Roadmap dazu könnte beispielsweise angelehnt an unser Reifegramodell in der nachfolgenden Grafik sein. Wir legen Wert auf einen nachhaltigen Effekt unseres Konzepts, das nicht auf der Ebene einfacher Trainings bleibt, sondern sich über die Zeit selbst verstärkt und in kulturellen Werten manifestiert.

Reifegrad der Data- und AI-Awareness in Ihrem Unternehmen.Quelle: eigene Darstellung

Trainings

Ausgehend von den Ergebnissen und Erkenntnissen aus der Bestandsaufnahme, lässt sich ein konkreter Lösungsraum aufspannen. Daraus abgeleitet entstehen Anforderungen an Trainingsformate, -inhalte, didaktische Aspekte und weitere Veranstaltungen. Abhängig von Themen oder Zielgruppen berücksichtigen wir verschiedene Formate:

  • Bei Präsenz– und Online-Trainings sollten die Lehreinheiten theoretische Hintergründe und praktische Übungen enthalten, die interaktiv von einem Trainer unterrichtet werden.
  • Webinare und Webinar-Serien sind geeignet, ein größeres Publikum zu erreichen, mit dem Hauptziel, das Interesse an einem bestimmten Thema zu wecken.
  • Trainingssvideos geben einen Überblick über das jeweilige Thema oder Best Practices. Ihr Hauptvorteil besteht darin, dass sie jederzeit angeschaut werden können.
  • Schließlich ermöglicht das projektbasierte Lernen den Teilnehmern, das bereits erworbene Wissen zu festigen und praktische Erfahrungen zu sammeln, indem sie ein vorgegebenes oder aus der eigenen Arbeit stammendes Problem lösen.

Aufgrund unserer bisherigen Erfahrungen gehen wir davon aus, dass Weiterbildungsangebote und Formate individuell an verschiedene Bildungsniveaus und disziplinspezifisch an den Kontext, die Terminologie und den Arbeitsablauf der Problemstellung angepasst werden müssen. Am besten geeignet sind modulare Angebote, die sich moderner Lehrmethoden bedienen.

Der zeitliche Umfang orientiert sich stark am zu vermittelnden, inhaltlichen Umfang und am gewünschten Format. Dies kann sehr flexibel erfolgen, jedoch eignen sich die Formate unterschiedlich gut für verschiedene Ziele. So könnten beispielsweise die Trainings je nach Zielgruppe und Format auf Abruf oder mit festem Zeitplan sowie als Pflicht- oder Freiwilligentraining angeboten werden.

In den Trainings sollten moderne didaktische Methoden und Ansätze angewendet werden, die es den Teilnehmenden ermöglichen, mehr auf eigene Faust zu erkunden und das Gelernte schnell in ihrer Arbeit anzuwenden. Darunter fallen z. B. die 4C (Sharon L. Bowman: „Training from the Back of the Room”, John Wiley and Sons, 2009):

  1. Connect
  2. Concept
  3. Concrete Practice
  4. Conclusion

Das Ziel: Möglichst schnell aus einer reinen Frontalpräsentation auszusteigen und durch praktische Anwendung eigene Erfahrung zu sammeln, um so das Gelernte effektiv zu verinnerlichen.

Bewusstsein anderer wecken

Das erworbene Wissen kann nicht nur bei der eigenen täglichen Arbeit helfen, sondern auch in anderen Unternehmensbereichen. Unser Ziel ist daher auch, die Verbreitung des Wissens innerhalb der Organisation. Dadurch verbessert sich das Wissensmanagement und erhöht sich das Sozialkapital –das Unternehmen profitiert von einem Gefühl der Identität, des Vertrauens, der Zusammenarbeit und der gemeinsamen Werte.

Der erste Schritt: die Befähigung zur Organisation eigener Trainings. Die Mitarbeiter bringen bereits das Wissen aus den Trainings mit und haben Erfahrung in der Anwendung in eigenen Projekten gesammelt. Dies bietet den Vorteil, dass sie Neueinsteigern und Anfängern genau die Fähigkeiten vermitteln können, die benötigt werden.

Mit zunehmendem Wissen und zunehmender Erfahrung der KI in einem Unternehmen schlagen wir andere Arten von Veranstaltungen vor und helfen, diese zu etablieren. Diese sollen den Gedankenaustausch zwischen verschiedenen Gruppen fördern, Möglichkeiten aufzeigen und die Zusammenarbeit verbessern. Das Hauptziel dieser Veranstaltungen ist es, eine potenzielle „Silo-Mentalität“ aufzulösen und einen Treffpunkt für Menschen zu bieten, an dem sie Wissen austauschen können und erfahren, woran andere in ihrem Unternehmen arbeiten. Die Veranstaltung soll hauptsächlich firmenintern sein, es können aber auch externe Teilnehmer eingebunden werden, entweder als Vortragende oder als Teil der Veranstaltungsorganisation.

Darüber hinaus helfen wir dabei, dezentrale Kooperationsnetzwerke innerhalb des Unternehmens zu etablieren, die sich organisch entwickeln und selbst organisieren. Ihr Zweck: Menschen verbinden, Erfahrungen austauschen, Rework und Neuerfindung des Rades zu vermeiden und neue Ideen zu generieren. Wir schlagen auch Einführung von zentralisierten Einheiten in bestimmten Bereichen vor, die die Governance anbieten und eine Führungsrolle übernehmen. Sie stellen sicher, dass die besten Praktiken angewendet werden. Darüber hinaus unterstützen und verfolgen die Ausbildung weiterer Mitarbeiter in den Schwerpunktbereichen.

Verselbstständigung

Künstliche Intelligenz ist im Alltag jedes Mitarbeiters präsent und zu einem Teil der Unternehmens-DNA geworden. Neue Ideen für den Einsatz künstlicher Intelligenz kommen aus der gesamten Belegschaft, gedeihen und führen zu wegweisenden Ergebnissen innerhalb der gesamten Branche und darüber hinaus. Ein Datenkatalog stellt die Daten aus dem gesamten Unternehmen zur Verfügung und dient als Basis für neue Projekte.

Unsere Dienstleistungen im Bereich Data und AI Enablement

Das konkrete Data- und AI-Enablement-Konzept erarbeiten wir auf der Grundlage des zuvor beschriebenen Reifegradmodells, den jeweiligen Anforderungen und Zielen entsprechend. Das Enablement-Konzept fördert nachhaltiges Lernen durch:

  • Lernmodule in verschiedenen Formaten
  • Rollenbeschreibungen für Lernpfade und Coaches
  • begleitende Veranstaltungen für den Netzwerkaufbau

Eingeleitet wird der Wandel durch eine Reihe personalisierter Lernpfade für die Mitarbeiter, da jeder andere Startvoraussetzungen mitbringt. Entsprechend der Position und der Erfahrung des einzelnen Mitarbeiters ist sein Lernpfad so gestaltet, dass er geeignete Trainingsinhalte und -formate enthält. Durch betriebliche Weiterbildungsangebote ist jeder Mitarbeiter im Unternehmen aufgeklärt, besitzt ein Grundverständnis für Künstliche Intelligenz und kennt die Grenzen des derzeit Möglichen.

Das Konzept wird nach den Vorgaben Ihres Unternehmens pilotiert, d.h. es werden je nach Bedarf bestehende Trainings, neu erstellte Trainings oder auch Trainings von Drittanbietern mit den einzelnen Zielgruppen durchgeführt und über Feedbackbögen evaluiert. Die Wirksamkeit von Veranstaltungen, die die Lerninhalte nachhaltig festigen sollen, werden durch eine regelmäßige Wiederholung der Evaluation überprüft. Die Reihenfolge und Auswahl der zu pilotierenden Trainings orientiert sich am Bedarf und der gemeinsamen Vision.

Unsere Vorgehensweise

  • In einem Konkretisierungsworkshop schärfen wir das gemeinsame Verständnis des Projekts, um damit die Aufwandsschätzung, die Transparenz und die Überprüfbarkeit der Ergebnisse für alle weiteren Schritte zu verbessern.
  • Wir gliedern die Bestandsaufnahme in drei Bereiche unterschiedlicher Vorgehensweisen, eingeleitet mit einem Workshop zur Sammlung der zu beachtenden Datenquellen.
  • Die Planung und Umsetzung basieren im Kern auf den in der Bestandsaufnahme erhobenen Rollen und deren benötigten Kompetenzen und Anforderungen. Darauf bauen die benötigten Lernziele und die passenden Formate sowie die inhaltliche und zeitliche Abfolge auf. Durch die Betrachtung von Überschneidungen und Wiederverwendung lassen sich die Learning Journey und letztlich der Modulkatalog ableiten. Die erarbeiteten Konzepte werden ständig bewertet, um die Zielerreichung zu messen, und nach Bedarf modifiziert.

Unsere Projekte führen wir zugewandt und mit einem sehr hohen Qualitätsanspruch durch. Wir setzen auf engen Austausch in einer agilen Arbeitsweise, Offenheit und Ehrlichkeit. Unabhängig und pragmatisch wählen wir den für Sie besten Weg. Zielgerichtet und verlässlich gehen wir diesen Weg gemeinsam. Wir versuchen, mit jedem Schritt einen Mehrwert für Sie zu schaffen. Unabhängig vom Umfang des Projekts gehen wir vom Kick-Off bis zur Übergabe stets methodisch vor.

Trainings

GPTW

Lernen Sie in unseren Data und Artificial Intelligence (AI) Enablement Trainings Ihre Daten zu steigern:

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Dr. Christoph Heger

Head of Practice Area Data Intelligence
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