Voraussetzungen für eine erfolgreiche KI-gesteuerte digitale Transformation

Wir sprechen hier nicht über KI in der Größenordnung von Hollywood-Filmen wie Roboter-‘Menschen’ und personalisierte Plakatwerbung. Vielmehr geht es um Projekte, bei denen intelligente Technologie eingesetzt wird, um das zu optimieren, was ein Unternehmen bereits hat. Dazu gehört zum Beispiel die Vorhersage der Nachfrage, um das Angebot anzupassen, damit die Kunden nicht enttäuscht werden, aber überschüssige Bestände nicht verschwendet werden, oder die Bestimmung der wo ein Einzelhändler ein bestimmtes Produkt im Geschäft platzieren sollten, um den Umsatz zu maximieren.

Das hohe Risiko des Scheiterns ist ein großes Problem, da Unternehmen sich bemühen, ihre Geschäftsabläufe umzugestalten, um für eine hart umkämpfte Welt fit zu sein. Das war schon vor 2020 der Fall, aber die Pandemie hat die Notwendigkeit schneller, effizienter und effektiver Arbeitsweisen, die die Erholung unterstützen, ins Rampenlicht gerückt.

Warum also ist die Fehlerquote so hoch? Ist KI einfach zu schwierig? Unserer Erfahrung nach nicht.

Der Schlüssel liegt in der ersten Innovation, dem Proof-of-Concept (POC). Wie brillant und bahnbrechend sie auch sein mag, wenn sie nicht in der gesamten Organisation eingeführt werden kann, war die Arbeit letztlich umsonst. Und nicht nur das: Da die Kosten für Projekte dieser Art in der Regel im Voraus festgelegt werden, hat das Projekt wahrscheinlich 70% des für die unternehmensweite Implementierung vorgesehenen Budgets verschlungen.

Unsere praktische Arbeit in einer Reihe von Branchen und mit einer Vielzahl von Unternehmen gibt uns wertvolle Einblicke. Bei der Analyse unserer Ergebnisse kristallisieren sich einige Kernthemen heraus, die bei KI- und digitalen Transformationsprojekten zu Hindernissen führen. Wir sind der Meinung, dass jedes Projekt die folgenden drei Praktiken beinhalten muss, um sie zu lösen:

Allzu oft werden POCs isoliert durchgeführt, um zu beweisen, dass etwas machbar ist. Das Ende des ursprünglichen Projekts definiert seinen Erfolg - ohne zu berücksichtigen, ob die Idee effektiv genutzt werden kann, um die Bedürfnisse des gesamten Unternehmens zu erfüllen.

Im Gegensatz dazu beinhalten wirklich erfolgreiche Innovationen Metriken, die die Skalierbarkeit des Konzepts berücksichtigen. Dies ist eine geschäftskritische Denkweise, die von Projekten verlangt, dass sie nicht nur das Erreichen des Kernziels, sondern auch die Skalierbarkeit nachweisen müssen.

Wenn Sie zum Beispiel zwei Länder in eine POC einbeziehen und ihre Wirksamkeit danach beurteilen, ob sie die Ziele für beide Regionen erreicht hat, gewinnt sie automatisch an Tiefe und Reichweite. Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen den beiden Streams werden identifiziert, und diese Erkenntnisse geben Aufschluss darüber, wie man am besten in die nächsten Gebiete expandiert. Prozess und Struktur wurden im Rahmen des POC entwickelt und erprobt. Wenn das Projekt beginnt, in größerem Umfang integriert zu werden, sind die Grundlagen bereits gelegt.

Eine skalierbare Implementierung hängt davon ab, die Silos aufzubrechen, die traditionell in Organisationen bestehen, sei es zwischen Geschäft und IT, Geschäft und Softwareentwicklung usw.

Um dies zu erreichen, ist ein multidisziplinäres Team erforderlich, das einen data-Wissenschaftler (den Mathematiker), einen Produktmanager / Eigentümer (für die Geschäftsperspektive), einen Lösungsarchitekten (der die IT-Fähigkeiten einbringt) und einen Ingenieur für maschinelles Lernen (ML) mit guten Kenntnissen im Bereich ML-Operationen (MLOps) (um die Codierung in großem Umfang zu gewährleisten) umfasst. Aber die digitale Transformation geht tiefer als nur die richtigen Fähigkeiten.

Jede dieser Fähigkeiten muss in jede Phase des Projekts einbezogen werden, vom ersten Tag bis zum Abschluss - und darüber hinaus (die Rollen des Lösungsarchitekten und des ML-Ingenieurs werden oft ausgelassen oder erst eingeführt, nachdem wichtige Entscheidungen getroffen wurden). Um die Kontinuität des Geschäftsbetriebs zu gewährleisten, müssen die Mitarbeiter, die die Implementierung tagtäglich durchführen werden, geschult werden, bevor das POC-Team abreist. Die Lebensfähigkeit eines Projekts besteht darin, dass es langfristig in der gesamten Organisation verankert werden kann.

Das Überleben des Projekts nach Abschluss des POC-Teams erfordert auch die richtige Technologie. Innovationen erfordern einen begleitenden ‘Werkzeugkasten’, der von Anfang an mit dem Ziel eingeplant wurde, eine unternehmensweite Einführung und langfristige Wartung zu ermöglichen (zusammen mit der Schulung der Mitarbeiter, die diese Werkzeuge verwenden werden).

Vorbei sind die Zeiten, in denen Unternehmen umfangreiche Budgets und lange Vorlaufzeiten benötigten, um große organisatorische IT-Lösungen zu entwickeln oder einzukaufen. Die schnelle Entwicklung von cloud-Technologien und -Services (wie Google AppSheet und Apigee) macht es schnell, einfach und kostengünstig möglich, für das jeweilige Projekt maßgeschneiderte Tools und Software zu entwickeln, die bei Bedarf eingesetzt werden können, wenn das ursprüngliche Projekt erweitert wird.

Diese Richtlinien mögen für ein potenziell komplexes Problem zu einfach erscheinen, aber wir sehen immer wieder, was passiert, wenn sie nicht beachtet werden. Die gute Nachricht ist, dass eine effektive KI und digitale Transformation nicht unerreichbar ist. Sie erfordert jedoch eine gute Unternehmensführung, Prozesse und Disziplin sowie die Fähigkeit, das Gesamtbild zu sehen und zu verstehen, warum dies für den Gesamterfolg des Unternehmens entscheidend ist.