Neue Ära der Künstlichen Intelligenz: Welche Veränderungen ergeben sich für Unternehmen?

Die Berater und Partner von Colombus Consulting, Balthazar und Tempo&Co (Tochtergesellschaften der Colombus Consulting Group) haben 25 Akteure grosser Konzerne und KI-Spezialisten aus verschiedenen Branchen (Banken, Energie, Transport, öffentlicher Sektor, Luxusgüter) befragt, um anhand von Beispielen und Best Practices die Schlüssel zum Erfolg zu identifizieren und die Fallen zu erkennen, die es zu vermeiden gilt.

Dieses Whitepaper stellt die Visionen, konkreten Erfahrungen und Herausforderungen von Organisationen unterschiedlicher Reifestufen und aus verschiedenen Branchen vor.

„Unabhängig von der Sichtweise zeichnet sich ein Konsens ab: Es wird neue grosse Veränderungen in den Arbeitsweisen mit oder wegen der KI geben. Dies betrifft alle Berufsgruppen: Geschäftsleitung, Personalabteilung, Marketing, Finanzen, IT-Abteilung etc.
Das Hauptziel besteht darin, Unternehmen zu unterstützen, die in einer sich ständig verändernden Welt eine führende Position einnehmen wollen. Die KI stellt keinen Selbstzweck dar, sondern ist ein mächtiger Hebel, um innerhalb eines zunehmend komplexen Ökosystems, in dem Leistung und Umweltfreundlichkeit nebeneinander bestehen müssen, umzudenken, zu innovieren und hervorzustechen“, erklärt Jean Meneveau, geschäftsführender Partner von Colombus Consulting Schweiz.

In den letzten Jahren und insbesondere in den letzten Monaten gab es einen regelrechten Boom bei der Integration von KI-Systemen, und zwar in allen Branchen.
Dies fördert die Optimierung von Geschäftsprozessen, steigert die Effizienz, fördert die Innovation und eröffnet die Möglichkeit, neue Einnahmequellen zu erschliessen. Durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz lassen sich tatsächlich bestimmte Ergebnisse schneller und effizienter erzielen, und zwar auf allen Stufen der Wertschöpfungskette und für alle beteiligten Berufsgruppen.

Der Erfolg von KI-Projekten hängt von einer klaren Strategie ab, die entweder auf einem Test & Learn-Ansatz oder auf der Definition konsistenter Ziele wie der Reduzierung der Bearbeitungszeit oder der Kosten beruht. In der Tat bietet KI die Möglichkeit, Geschäftsprozesse zu optimieren, die Effizienz zu steigern, Innovationen voranzutreiben und neue Wachstumschancen zu erschliessen.

Es gibt zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten für Betriebsabläufe, Berater, Personalabteilungen und IT-Abteilungen.

Unternehmen, denen es gelungen ist, schnell KI-Pilotprojekte zu starten, haben vorab in die Datenarbeit investiert, einschliesslich der Governance, der Datenvorverarbeitung und -qualität, aber auch in die technische Architektur. Dies stellt eine unverzichtbare, wenn auch langwierige und kostspielige Voraussetzung dar.

Schliesslich sind für überzeugte und bereits operativ tätige Unternehmen die Herausforderungen, die mit der Skalierung verbunden sind, nicht zu unterschätzen. Erstens sind die Datenqualität und die Bereitstellung skalierbarer und umweltfreundlicher Plattformen die Eckpfeiler einer erfolgreichen Integration von KI. Zweitens muss die Frage, welchen Beitrag die KI für den Geschäftnutzen leistet, Priorität gegenüber der Technologie haben. Diese Überlegungen müssen vorausschauend und mit grösster Sorgfalt behandelt werden, da sie das Fundament bilden, auf dem die Wirksamkeit und Nachhaltigkeit der eingesetzten KI-Lösungen beruht.

Es zeichnet sich ein Konsens hinsichtlich der Notwendigkeit ab, die Nutzer für generative KI auszubilden und zu akkulturieren und gleichzeitig einen klaren Rahmen für die Nutzung festzulegen, um das Risiko von Datenlecks und rechtlichen Auswirkungen zu vermeiden. Die Mitarbeiter müssen, als Handelnde und Begünstigte, im Mittelpunkt dieser Transformation stehen, um einen effizienten Übergang in diese neue Ära der Künstlichen Intelligenz zu gewährleisten. Das bedeutet, dass sie Best Practices (Workshops, Videos, Tutorials, ..) einführen müssen, um ihren kritischen Blick auf die von der KI erzeugten Ergebnisse zu schulen, aber auch um die Entscheidungsfindung zu verbessern. Um dies zu erreichen, haben einige Organisationen als ersten Schritt eine Charta zur professionellen Nutzung von öffentlichen generativen KIs verfasst, „private“ Instanzen auf Basis von OpenAI (oder anderen Modellen) eingeführt oder KI-Lizenzen erworben, die in Office-Tools wie Copilot integriert sind.

Abgesehen von der Schulung im Umgang mit dem Tool und der Analyse seiner Nutzung sehen sich die Unternehmen mit einer weiteren Problematik konfrontiert, die durch die KI hervorgerufen wird: ihre Auswirkung auf die Berufe. KI kann es ermöglichen, bestimmte Aufgaben mit geringer Wertschöpfung zu begrenzen, um die Anzahl der zu ihrer Erledigung erforderlichen Vollzeitäquivalente (VZÄ) zu reduzieren und die Arbeitnehmendenbei der Übernahme von Aufgaben mit höherer Wertschöpfung zu begleiten.

Aus diesem Grund müssen Humand Resources Manager, die an vorderster Front stehen, sich in die KI-Revolution einarbeiten, um ein umfassendes Verständnis der bevorstehenden Veränderungen zu erlangen, insbesondere was den Arbeitsplatzschutz oder die Umschulungen betrifft. 

Die Digitalisierung ist für 3-4 % der weltweiten Treibhausgasemissionen (THG) und 2,5 % des nationalen CO₂-Fussabdrucks verantwortlich. De facto wirft die KI zahlreiche Besorgnisse auf, insbesondere ökologische Bedenken, aber auch über die Stellung des Menschen und die neuen Pflichten, die ihm auferlegt werden. Die Notwendigkeit, wirtschaftliche Entwicklung, Innovation und die Einhaltung ethischer, moralischer und ökologischer Normen miteinander in Einklang zu bringen, erscheint in der Strategie der Unternehmen als zwingend notwendig. Dies gilt insbesondere für Zweckgesellschaften, die dies zu einer Priorität gemacht haben.

So haben einige Unternehmen nicht auf den IA Act gewartet, um verschiedene Wege und bewährte Verfahren zu erkunden, die es ermöglichen, ethische Kriterien in die Entwicklung von KI einzubeziehen. Dies erfolgt durch die Einrichtung interner Kontrollen, wie z. B. interdisziplinärer Ausschüsse, zur Bewertung und Überwachung der ethischen Aspekte von KI-Projekten, durch die Aufnahme spezifischer Kriterien in die Bewertungsraster für KI-Projekte etc.
Das bedeutet, dass bestimmte Anwendungsbereiche der KI auf höchster Unternehmensebene geprüft werden müssen, um die Ausrichtung auf die Unternehmenswerte zu gewährleisten.

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