Wege aus dem KI-Dilemma

Auf stattliche 15 Billionen US-Dollar schätzt das Beratungshaus PwC den Beitrag von KI zur globalen Wirtschaft bis zum Ende dieses Jahrzehnts. Wenig überraschend stehen CIOs unter hohem Druck, ihre Organisation rasch darauf auszurichten, ein Stück von diesem Kuchen abzubekommen. So einfach, wie viele ihrer Stakeholder sich das vorstellen, gestaltet sich das Unterfangen, eine Firma KI-bereit zu machen, jedoch nicht. 

Entsprechend behutsam, und nach Ansicht vieler deutlich zu langsam, geht das Gros internationaler CIOs vor, die für eine Studie von NewtonX im Auftrag von Salesforce befragt wurden. Sie sind sich der transformativen Kraft von KI durchaus bewusst: 84 Prozent glauben, dass KI bald so wichtig für ihren Geschäftserfolg sein wird wie das Internet. Doch gerade die in ihrem vollen Ausmaß noch nicht überblickbaren Auswirkungen dieser Transformation führen dazu, dass sich CIOs trotz des Drucks vorsichtig in die neue Welt vorantasten. Fast sieben von zehn (68 %) der Befragten halten die Erwartungen ihrer Business-Partner für überzogen, allen voran in Punkto ROI.

Safety first

Die vermeintliche Zurückhaltung zeugt jedoch vom Risikobewusstsein der IT- bzw. Digital-Verantwortlichen. Das beginnt schon beim Know-how: 61 Prozent der CIOs berichten, dass ihr KI-Wissen von den Kollegen überschätzt wird. Entsprechend hoch ist die Unsicherheit der Tech-Leader, ob sie ihr Budget auf die richtige Weise allokieren und ihren Erfolg überhaupt messen können – nur etwas mehr als jeder Zehnte (11 %) verspürt hier Sicherheit. 

Sicherheit ist auch das Stichwort, das CIOs bei der KI-Planung in höchste Alarmbereitschaft versetzt und gemeinsam mit Datenschutz die höchsten Hürden auf dem Weg zur KI-bereiten Organisation darstellt. Die Scheu vor zeitnahen Entscheidungen kann das Dilemma noch weiter befördern, da Mitarbeitende sich mit wenigen Klicks selbst helfen und mit leicht zugänglichen KI-Angeboten im Browser eine Schatten-KI schaffen – ohne sich der Sicherheits- und Datenschutzproblematik vollständig bewusst zu sein. Ganze 59 Prozent der befragten Angestellten haben laut Salesforce Trends in AI Report aus dem Sommer 2024 eingeräumt, bereits nicht gestattete KI-Tools für Jobaufgaben verwendet zu haben. 

In Daten investieren heißt in die Zukunft investieren

Ein weiteres Manko: Neben den datenschutzrechtlichen Bedenken lässt häufig auch die Qualität der Ergebnisse von KI in Eigenregie zu wünschen übrig. Denn das Prinzip Garbage in-Garbage out greift auch bei KI. Der Mangel an strukturierten und konsistenten Daten aufgrund veralteter, nicht vernetzter Systeme und Datenpools ist maßgeblich für die verzögerte Umsetzung einer KI-Strategie – und schlägt auch finanziell ins Kontor: Denn CIOs investieren nach eigener Auskunft mit 20 Prozent derzeit viermal so viel ihres Budgets in die Überholung ihrer Datenstrategie als in KI-Projekte selbst (fünf Prozent). 

Die gute Nachricht: Mit diesen Investitionen schlagen CIOs den richtigen Weg in die KI-Zukunft ein. Mit sauberen, zugänglichen Daten kann KI effektiv arbeiten, ganz gleich, ob es um die Prozessautomatisierung oder Optimierung von Kundeninteraktionen geht. Ist dieser Grundstein gelegt, fällt auch die Sammlung und Bewertung der vielversprechendsten Use Cases leicht. Besonders angesichts der hohen Erwartungen ihrer Stakeholder ist es ratsam, sich auf Bereiche mit schnell spür- und messbarem Mehrwert zu fokussieren. Allen voran sei der Bereich Kundenservice genannt, der zahlreiche leicht automatisierbare repetitive Tätigkeiten umfasst, beispielsweise Auskünfte über Bestellstatus und Umtausch. KI kann gerade in Spitzenzeiten die Mitarbeitenden spürbar entlasten. Klar abgegrenzte Pilotprojekte erleichtern den Einstieg, helfen Hemmnisse bei den Betroffenen abzubauen und wertvolle Erkenntnisse für weitere Schritte zu erlangen. 

Korrekte Umsetzung mit messbarem Ziel

Mit dem Fortschritt solcher Aktivitäten und Planungen stehen IT-Verantwortliche vor der bedeutenden Entscheidung, sich für die geeignete Technologie und einen vertrauensvollen Partner für die Umsetzung zu entscheiden. Für das Scheitern früher KI-Projekte waren häufig DIY-Ansätze ursächlich: Viele Unternehmen haben sich in den Fallstricken kostspieliger Sprachmodelle und komplexer Infrastrukturverwaltung verheddert und Projekte ergebnislos abgebrochen. Anbieter von KI-Komponenten und -Lösungen gibt es inzwischen wie Sand am Meer – wenig überraschend melden folglich neun von zehn CIOs zurück, keinen Überblick über die Vendoren-Landschaft zu haben. 

Eine integrierte Plattform eines vertrauenswürdigen, erfahrenen großen Anbieters mit strengen Datenschutzrichtlinien, aktuellen Zertifizierungen sowie verbnindlichen Leitplanken für generative KI sowie ein leistungsfähiges, auf die Anforderungen der gewählten Use Cases abgestimmtes LLM, eröffnen auch kleineren und mittelständischen Unternehmen einen vertrauenswürdigen Umsetzungspfad. Einen zielführenden Ansatz, der schnelle Erfolge verspricht, bieten KI-Agenten, beispielsweise auf der Agentforce Plattform von Salesforce.

Potenzial für Innovation

Die Plattform umfasst alle erforderlichen Komponenten für eine schnelle Implementierung von KI-Agenten. Nach einer einfachen Low-Code-Konfiguration erledigen diese vielfältige Abläufe im Kundenservice weitgehend autonom, entlasten den Vertrieb sowie das Marketing durch Prozessautomatisierung und sind als personalisierte Shopping-Assistenten im E-Commerce einsetzbar. So konnte der Chemie-Distributor Brenntag durch die Automatisierung und Rationalisierung von Ende-zu-Ende-Prozessen, schnellere Einblicken und eine zuverlässige Datenverfügbarkeit in Echtzeit 15 bis 20 Prozent Arbeitszeit bei Kundenrepräsentanten einsparen und die Produktivität und Proaktivität in der Kundeninteraktion erhöhen.

Spiegelt man die aus CIO-Sicht erfolgversprechendsten Bereiche für KI-Use Cases, nämlich Kundenservice, Marketing und Vertrieb, mit den Einsatzfeldern einsatzbereiter KI-Agenten, wird das Potenzial der Technologie als Katalysator für Innovation mehr als deutlich.  

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