Einführung

Seit generative künstliche Intelligenz Ende letzten Jahres als geschäftsrelevant eingestuft wurde, ist die Idee, „zukunftssicher“ zu sein, nicht mehr von der Einführung von KI zu trennen. Mit dieser leistungsstarken Technologie können Unternehmen die Geschwindigkeit, Agilität und präzise Entscheidungsfindung erreichen, die sie benötigen, um im heutigen, sich schnell verändernden Umfeld wettbewerbsfähig zu sein.

Schon bevor generative KI auf den Markt kam, nahm die Akzeptanz von KI zu. In einer aktuellen Studie von Economist Impact gehörten KI und maschinelles Lernen (ML) zu den sechs wichtigsten Technologien, die die Befragten bereits eingeführt hatten oder deren Einführung geplant hatten, um zukunftsfähig zu sein (siehe Abbildung 1). Cognizant arbeitete bei der Studie mit Economist Impact zusammen, bei der 2.000 globale Führungskräfte aus verschiedenen Branchen befragt wurden. Dies ist Teil unserer fortlaufenden Arbeit, um zu definieren, was es braucht, um zukunftsfähig zu sein, und wie nah Unternehmen an der Erreichung eines zukunftsfähigen Zustands sind. (Die vollständige Studie finden Sie unter „ Zu allem bereit: Was es bedeutet, ein modernes Unternehmen zu sein.“)

In unserer Analyse der Daten nannten fast sieben von zehn Befragten KI/ML als Top-Investitionsbereich und zeigten damit ihre Überzeugung, dass dies für eine effektive Geschäftsabwicklung heute unerlässlich ist.

KI gehört zu den sechs meistgenutzten Technologien

F: Welche der folgenden Technologien hat Ihr Unternehmen eingeführt oder plant die Einführung?

1. Cloud Computing (89 %)

2. Internet der Dinge (83 %)

3. Big-Data-Analyse (80 %)

4. Robotergestützte Prozessautomatisierung (74 %)

5. Fortgeschrittenes Cloud Computing (69 %)

6. Künstliche Intelligenz/maschinelles Lernen (68 %)*

*Zusammen mit Crowdsourcing und 5G (68 %)
Basis: 2.000 Führungskräfte
Quelle: Economist Impact-Studie
Abbildung 1

Gleichzeitig gaben jedoch nur 39 % der Befragten an, dass ihre KI/ML bereits einen erheblichen Geschäftswert beigetragen habe. Obwohl es sich um die am sechsthäufigsten eingesetzte Technologie handelte, lag sie hinsichtlich ihres wahrgenommenen Werts tatsächlich an zweiter Stelle auf der Liste (siehe Abbildung 2).

Tatsache ist, dass Unternehmen – sei es generative KI oder eine andere Art von KI – für den Erfolg von KI/ML-Initiativen eine Reihe unvorhergesehener Anpassungen vornehmen müssen. Die gute Nachricht ist, dass viele Unternehmen beginnen, den vollen Wert ihrer KI-Implementierungen auszuschöpfen. Es beginnt damit, den KI-Hype hinter sich zu lassen und zu verstehen, was es braucht, um mit dieser Technologie erfolgreich zu sein.

Es ist schwierig, den vollen technischen Wert zu erreichen

F: Inwieweit liefern die von Ihnen eingesetzten Technologien einen strategischen Mehrwert für Ihren Betrieb? (Prozent der Befragten, die einen signifikanten Wert angeben)

Die fünf Elemente beherrschen, um KI-bereit zu sein

Basierend auf unserer Analyse und Erfahrung haben wir fünf Empfehlungen ausgearbeitet, die es traditionellen Unternehmen ermöglichen, KI proaktiv zu nutzen. Diese Empfehlungen konzentrieren sich auf die Orchestrierung von KI innerhalb eines breiteren Ökosystems, das Daten, Technologie, Talente, verantwortungsvolle KI-Praktiken und Organisationskultur umfasst. Durch die Integration dieser Elemente können Unternehmen den Weg für eine Zukunft ebnen, in der KI zur treibenden Kraft ihres Erfolgs wird.

Zu einem Abschnitt springen:

1. Modernisieren Sie die Dateninfrastruktur

2. Überholen Sie die veraltete Technologie

3. Investieren Sie in KI-Talente

4. Priorisieren Sie verantwortungsvolle KI

5. Fördern Sie eine KI-freundliche Kultur

1

Modernisierung der Dateninfrastruktur

Viele Unternehmen stehen vor der gewaltigen Herausforderung ungenauer, unvollständiger und inkonsistenter Daten. Daten von geringer Qualität drohen die Leistung von KI-Modellen enorm zu schwächen, was zu Ressourcenverschwendung und verpassten Chancen führt.

In KI zu investieren, ohne sich mit den Herausforderungen der Datenqualität auseinanderzusetzen, kommt dem Bau eines Hauses auf einem instabilen Fundament gleich. KI-Systeme sind in hohem Maße auf hochwertige Daten angewiesen, um genaue Erkenntnisse zu gewinnen und Ihnen dabei zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Vernachlässigung der Datenqualität gefährdet den Kern des KI-Potenzials. Es untergräbt das Vertrauen in KI-Systeme, untergräbt das Vertrauen der Beteiligten und gefährdet die gewünschten Ergebnisse.

Die Datenmodernisierung ist der Schlüssel zur effektiven Verwaltung und Nutzung von Datenbeständen und ebnet den Weg für KI-gestützte Erkenntnisse und transformative Entscheidungsfindung.

>60 %

der KI- und ML-Projekte scheitern an zu vielen Datenquellen und inkonsistenten Daten

Quelle: O'Reilly

Hier sind die wesentlichen Elemente bei der Modernisierung der Dateninfrastruktur, die die KI-Bemühungen zukunftsorientierter Unternehmen vorantreibt:

Priorisieren Sie die Datenqualität vor der Datenquantität:

Der Wert liegt nicht in der Größe des Datensatzes, sondern in seiner Qualität. Durch die Kuratierung eines hochwertigen Datensatzes legen Unternehmen den Grundstein für wertvolle Erkenntnisse und Ergebnisse, die Innovation und Erfolg vorantreiben.

Richten Sie ein robustes Daten-Governance-Framework ein:

Klare Verfahren und Richtlinien bilden die Grundlage für eine konsistente Datenverwaltung. Laut der Economist Impact-Studie gehören zu den drei wichtigsten Data-Governance-Richtlinien, die von Unternehmen befolgt werden, Datenqualitätsmetriken und -schwellenwerte (54 %); Verfahren zum Datenschutzmanagement (53 %); und Richtlinien für die Datenerfassung, -speicherung und -nutzung (53 %).

Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit der Datenvirtualisierung:

Datenvirtualisierung schafft eine konsolidierte Ansicht unterschiedlicher Datenquellen und ermöglicht Echtzeitzugriff und -analyse, ohne dass komplexe Datenintegrationsprozesse erforderlich sind. Durch den Abbau von Datensilos erhöht die Datenvirtualisierung die Agilität, ermöglicht eine schnellere Entscheidungsfindung und verstärkt die Wirkung von KI-Initiativen.

Daten mit externen Quellen ergänzen:

Durch die Integration zusätzlicher Informationen wie demografische Daten, Social-Media-Einblicke oder branchenspezifische Datensätze wird die Tiefe und Breite der Daten bereichert. Diese Erweiterung ermöglicht es Unternehmen, robustere KI-Modelle zu entwickeln, was eine intelligentere Entscheidungsfindung ermöglicht und dabei Innovationen vorantreibt.

Diese Branchenanwendungsfälle veranschaulichen das Potenzial einer modernisierten Dateninfrastruktur, neue Möglichkeiten mit KI freizusetzen, Innovationen zu fördern und erhebliche Vorteile zu erzielen:

Gesundheitswesen

Durch die Priorisierung der Datenqualität und den Einsatz von KI können Gesundheitsorganisationen genauere Diagnosen, präzisere medizinische Ansätze, ein proaktives Krankheitsmanagement und eine verbesserte klinische Entscheidungsfindung ermöglichen.

Finanzdienstleistungen

Durch die Einrichtung eines robusten Data-Governance-Frameworks wird die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sichergestellt, die Privatsphäre der Kund:innen geschützt und das Risiko von Datenschutzverletzungen gemindert. Auf Finanzdaten trainierte KI-Modelle halten sich an Standards wie DSGVO oder PCI-DSS und schützen vertrauliche Informationen in der Finanzdienstleistungsbranche.

Versicherungen

Durch die Integration externer Datenquellen und die Nutzung von KI-Modellen können Versicherer die Risikobewertung verbessern, Schadensfälle rationalisieren, Erfahrungen personalisieren, die Betrugserkennung verbessern und Underwriting- und Preisstrategien optimieren.

2

Veraltete Technologie überholen

Mit zunehmender KI-Einführung müssen sich Unternehmen einer entscheidenden Herausforderung stellen: ihrer veralteten und starren IT-Infrastruktur. Legacy-Systeme haben aufgrund ihrer Integrationskomplexität und des Mangels an standardisierten APIs Schwierigkeiten, mit den Rechenanforderungen und Echtzeit-Datenverarbeitungsanforderungen der KI Schritt zu halten.

Auch die veraltete Infrastruktur stellt ein erhebliches Sicherheitsrisiko dar. Diese Systeme basieren auf Grundlagen aus der Zeit vor dem digitalen Zeitalter und sind nicht darauf ausgelegt, den raffinierten Angriffen der heutigen Bedrohungslandschaft standzuhalten.

Indem Unternehmen die Zukunft annehmen und sich zur Modernisierung ihrer Infrastruktur verpflichten, können sie ihre Effizienz steigern, Innovationen beschleunigen und das Mögliche neu definieren.

1,14 Billionen US-Dollar

Jährliche Ausgaben US-amerikanischer Unternehmen für die Wartung vorhandener IT-Investitionen, einschließlich Altsysteme

Quelle: Mechanical Orchard, in den USA ansässiges Cloud-Beratungsunternehmen

Diese Empfehlungen werden Unternehmen dabei helfen, eine agile und belastbare IT-Infrastruktur aufzubauen, die die Rechenintensität und die riesigen Datenmengen, die für KI erforderlich sind, sicher unterstützt:

Machen Sie die Cloud zum Kern Ihrer Infrastrukturstrategie:

Migrieren Sie Legacy-Systeme und -Anwendungen in die Cloud, um die Leistungsfähigkeit skalierbarer Rechenressourcen, schneller Bereitstellung und vorgefertigter KI-Dienste zu nutzen. Durch die Nutzung der Cloud können Unternehmen ein neues Maß an Agilität erschließen und das volle Potenzial der KI ausschöpfen.

Übernehmen Sie agile Entwicklungspraktiken:

Agile Praktiken fördern Zusammenarbeit, kontinuierliche Integration und schnelle Bereitstellung und ermöglichen es Unternehmen, in der sich schnell entwickelnden KI-Landschaft flexibel und reaktionsfähig zu bleiben.

Verbessern Sie Netzwerk und Konnektivität:

Nutzen Sie Hochgeschwindigkeitsnetzwerke, softwaredefinierte Netzwerke (SDN) und zuverlässige Konnektivität, um den reibungslosen Datenaustausch zwischen KI-Systemen, Datenquellen und Benutzern zu erleichtern. Durch die Verbesserung der Netzwerkfunktionen können Unternehmen optimale Leistung, Reaktionsfähigkeit und Zuverlässigkeit gewährleisten.

Implementieren Sie robuste Sicherheitsmaßnahmen:

Da KI auf sensiblen Daten basiert, ist es von entscheidender Bedeutung, robuste Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren, um Daten und KI-Modelle vor unbefugtem Zugriff zu schützen. Nutzen Sie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und erweiterte Bedrohungserkennung, um Ihre KI-Initiativen zu schützen, die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen sicherzustellen und das Vertrauen zwischen den Beteiligten zu stärken.

Diese Branchenanwendungsfälle zeigen, wie wirkungsvoll Modernisierungsbemühungen bessere Ergebnisse erzielen, Innovationen vorantreiben und sich einen Wettbewerbsvorteil in der KI-gestützten digitalen Landschaft verschaffen können:

Verbessern Sie die Patientenergebnisse

Durch die Migration von Altsystemen in die Cloud können Gesundheitsdienstleister skalierbare Rechenressourcen nutzen, um KI-gesteuerte Diagnosemodelle zu unterstützen. Echtzeit-Einblicke aus riesigen Mengen an Patientendaten ermöglichen es Gesundheitsfachkräften, genauere Diagnosen zu stellen, personalisierte Behandlungspläne zu erstellen und die Patient:innenergebnisse zu verbessern.

Ermöglichen Sie die Modernisierung des Einzelhandels

Mit agilen Entwicklungspraktiken können Einzelhändler schnell KI-gesteuerte Lösungen wie Nachfrageprognosemodelle, Empfehlungsmaschinen und dynamische Preisalgorithmen impleme:innntieren. Dies ermöglicht es Einzelhändler:innen, schnell auf veränderte Marktdynamiken zu reagieren, personalisierte Einkaufserlebnisse zu bieten, die Bestandsverwaltung zu optimieren und die Kund:innenzufriedenheit zu steigern.

Sichere KI im Banking

Die Banken- und Finanzbranche verlässt sich bei der Betrugserkennung, Risikobewertung und Kundenauthentifizierung stark auf KI. Durch die Implementierung von Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und fortschrittlicher Bedrohungserkennung können Finanzinstitute das Vertrauen ihrer Kund:innen stärken, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherstellen und Risiken mindern.

3

In KI Mitarbeiter:innen investieren

Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, KI-Talente zu finden, darunter maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision sowie Soft Skills wie Kreativität und Problemlösung. Diejenigen, die es finden, müssen oft den höchsten Preis zahlen.

Die rasante Entwicklung der KI erfordert Fachkräfte, die nicht nur über vorhandene Fähigkeiten verfügen, sondern auch die Fähigkeit zum kontinuierlichen Lernen und zur Anpassung besitzen.

Es erweist sich als ebenso schwierig, diese Fachkräfte zu halten. Talentierte KI-Experten werden ständig von neuen und aufregenden Möglichkeiten umworben.

62 %

der Unternehmensleiter verfügen nicht über entscheidende Fähigkeiten, um ihre KI-Strategie umzusetzen

4 %

glauben, dass sie über alle Fähigkeiten verfügen, die sie für ihre KI-Ziele benötigen

50 %

jährliches Wachstum der Nachfrage nach KI-Fähigkeiten

20 %

jährliches Wachstum des Angebots an KI-Fähigkeiten

Quelle: Google

Quelle: Weltwirtschaftsforum

Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert einen vielschichtigen Ansatz zur Akquise und Förderung von KI-Talenten, um eine starke Belegschaft sicherzustellen, die in der Lage ist, Innovationen voranzutreiben und KI-Exzellenz zu erreichen:

Fördern Sie die interne Talententwicklung:

Identifizieren Sie Personen, die vielversprechend sind und Leidenschaft für KI zeigen, und investieren Sie in ihre Entwicklung, indem Sie umfassende Schulungsprogramme, Mentoring und andere Ressourcen anbieten, um ihre KI-Fähigkeiten zu verbessern.

Nutzen Sie die Kraft der Vielfalt:

Eine vielfältige Belegschaft fördert Kreativität und Innovation und fördert ein kollaboratives Umfeld, in dem unterschiedliche Perspektiven gedeihen. Es trägt dazu bei, den Mangel an multidisziplinären Talenten zu überwinden, indem der Pool potenzieller Kandidaten erweitert wird.

Erhalten Sie durch strategische Partnerschaften Zugang zu riesigen Talentpools:

Strategische Partner:innen bieten Fachwissen und Netzwerke, die über die Grenzen Ihrer Organisation hinausgehen. Durch die Zusammenarbeit mit Partner:innen nutzen Sie deren umfangreichen Talentpool und erhalten Zugang zu einem vielfältigen Spektrum an KI-Expert:innen mit speziellen Fähigkeiten und Erfahrungen.

So arbeiten drei Unternehmen daran, die Herausforderungen bei KI-Talenten zu meistern:

LinkedIn hat eine interne KI-Akademie ins Leben gerufen , um Mitarbeiter:innen die Möglichkeit zu geben, KI-Fähigkeiten zu erlernen und weiterzuentwickeln. Durch die Stärkung einzelner Mitarbeiter:innen innerhalb der Organisation begegnet das Unternehmen dem Problem des Talentmangels von innen heraus.

GitLab hat erfolgreich ein vielfältiges und globales Team von KI-Expert:innen aufgebaut , indem es Talente unabhängig vom Standort erschließt und die Leistungsfähigkeit der Remote-Arbeit nutzt.

Tesla bietet KI-Expert:innen die Möglichkeit, an hochmodernen Projekten im Zusammenhang mit autonomem Fahren und KI-basierter Fertigung zu arbeiten, was Top-KI-Talente anzieht, die auf der Suche nach wirkungsvollen Möglichkeiten sind.

4

Verantwortungsvolle KI priorisieren

Von voreingenommenen Algorithmen bis hin zu Datenschutzbedenken stehen Unternehmen vor einer neuen Grenze ethischer Dilemmata, von der Frage, wie sichergestellt werden kann, dass KI-Systeme fair und unvoreingenommen sind, über die Verhinderung ihrer Nutzung für schädliche Zwecke bis hin zur Sicherstellung, dass sie transparent und rechenschaftspflichtig sind.

Wenn voreingenommene Algorithmen, Datenschutzverletzungen und die ethische Entscheidungsfindung autonomer Systeme nicht angegangen werden, kann dies eine Flut von Konsequenzen auslösen. Die ethischen Dimensionen der KI zu berücksichtigen, ist keine Option, sondern eine Notwendigkeit.

84 %

glauben, dass verantwortungsvolle KI eine oberste Priorität des Managements sein sollte

25 %

über ein voll ausgereiftes, verantwortungsvolles KI-Programm verfügen

Quelle: MIT Sloan Management Review

Unternehmen sollten diese ethischen Herausforderungen als Wachstumskatalysatoren und nicht als Hindernisse betrachten. Durch eine klare Haltung zu verantwortungsvoller KI können Unternehmen den Weg in eine sichere Zukunft weisen. Hier sind die wesentlichen Schritte, die Unternehmen unternehmen können, um eine starke Allianz mit KI zu schmieden:

Nutzen Sie KI-Modelle:

Durch die Nutzung von KI-Modellen können Unternehmen die ihren KI-Systemen innewohnende Unsicherheit einschätzen. Dieser Ansatz versetzt Unternehmen nicht nur in die Lage, die Zuverlässigkeit und Konfidenzniveaus von KI-Vorhersagen zu beurteilen, sondern versetzt Unternehmensleiter:innen auch in die Lage, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage eines umfassenden Verständnisses der damit verbundenen Unsicherheiten zu treffen.

Nutzen Sie transparente und inhärent erklärbare KI-Systeme:

Ansätze wie die Weiterentwicklung von Regelsätzen können Unternehmen dabei helfen, die Entscheidungsprozesse des KI-Systems zu verstehen und zu erklären, indem sie sicherstellen, dass die Modelle von Anfang an transparent und erklärbar sind. Dieser Ansatz geht nicht nur auf Bedenken hinsichtlich des „Black-Box“-Charakters von KI ein, sondern positioniert Organisationen auch als Vorreiter bei der verantwortungsvollen und ethischen Einführung von KI.

Definieren und messen Sie unerwünschte Vorurteile und setzen Sie sich das Ziel, diese zu minimieren:

Es ist wichtig, klare Richtlinien und Metriken festzulegen, um Verzerrungen innerhalb von KI-Modellen zu quantifizieren und faire Ergebnisse sicherzustellen. Indem Unternehmen das Ziel der Minimierung von Voreingenommenheit als Hauptziel für die Optimierung von KI-Systemen festlegen, zeigen sie ihr Engagement für ethische Praktiken und eine gerechte Entscheidungsfindung.

Die folgenden Unternehmen integrieren verantwortungsvolle KI-Praktiken in ihre Abläufe und zeigen ihr Engagement, positive Ergebnisse für ihre Kund:innen, Mitarbeiter:innen und die Gesellschaft im Allgemeinen zu erzielen:

Johnson & Johnson ist Nutzung verantwortungsvoller KI bei der Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln. Das Unternehmen nutzt KI-Algorithmen, um große Mengen klinischer Studiendaten zu analysieren und potenzielle Arzneimittelkandidat:innen effizienter und genauer zu identifizieren. Durch die Priorisierung ethischer Überlegungen wie der Privatsphäre der Patienten und einer fairen Datennutzung möchte das Unternehmen die Behandlungsoptionen und Patient:innenergebnisse verbessern.

Mastercard setzt auf verantwortungsvolle KI, um die Betrugserkennung zu verbessern. KIDie KI-gestützten Systeme des Unternehmens analysieren Transaktionsdaten in Echtzeit, erkennen betrügerische Aktivitäten und schützen Kund:innenvermögen. Das Engagement von Mastercard für Transparenz und ethische Datenpraktiken gewährleistet die Genauigkeit und Fairness seiner Betrugserkennungsalgorithmen.

Walmart nutzt verantwortungsvolle KI, um Kund:innenerlebnisse zu personalisieren. Das Unternehmen nutzt KI-Algorithmen, um Kund:innenpräferenzen und -verhalten zu analysieren und personalisierte Produktempfehlungen anzubieten. Der Fokus von Walmart auf Transparenz und Datenschutz stellt sicher, dass Kund:innendaten verantwortungsvoll verwendet werden.

5

KI-freundliche Kultur fördern

Der Weg zur KI-Bereitschaft geht weit über technologische Fähigkeiten hinaus. Es erfordert eine kulturelle Metamorphose, die Veränderungen annimmt und Fehlwahrnehmungen und Ängste zerstreut.

Beispielsweise können Angst vor Arbeitsplatzverlust und Unsicherheit Zweifel am Potenzial von KI wecken, während ein begrenztes Verständnis von KI ihre Einführung aufgrund von Skepsis oder mangelndem Vertrauen in ihre Erkenntnisse auch ersticken kann.

Unternehmen benötigen außerdem eine starke kulturelle Grundlage, um die komplexen ethischen Dilemmata im Zusammenhang mit KI anzugehen, einschließlich der Festlegung von Richtlinien und Rahmenwerken für den verantwortungsvollen Einsatz von KI sowie der Förderung offener Diskussionen und vielfältiger Perspektiven.

77 %

der Verbraucher:innen sind besorgt, dass KI innerhalb der nächsten 12 Monate zum Verlust von Arbeitsplätzen führen wird

Quelle: Forbes Advisor

Mit den folgenden Schritten können Unternehmen eine Organisationskultur aufbauen, die auf den KI-Erfolg vorbereitet ist:

Führung von oben:

Führung gibt den Ton für eine KI-freundliche Kultur vor. Durch die Förderung von KI-Initiativen, die Förderung eines offenen Dialogs und den Austausch von Erfolgsgeschichten können Führungskräfte ihre Belegschaft inspirieren.

Setzen Sie auf Transparenz:

Kommunizieren Sie klar und zielgerichtet. Zeichnen Sie ein anschauliches Bild davon, warum die Einführung von KI so wichtig ist, und verdeutlichen Sie deren Potenzial, Mitarbeiter:innen zu stärken, anstatt sie zu ersetzen. Versichern Sie ihnen die uneingeschränkte Unterstützung der Organisation während des Übergangs.

KI-Kompetenz fördern:

Führen Sie Schulungsprogramme, Workshops und Wissensaustauschsitzungen durch, um KI-Konzepte und -Terminologie zu entmystifizieren. Fördern Sie das Verständnis Ihrer Mitarbeiter:innen und vermitteln Sie ihnen die Fähigkeiten, nahtlos mit KI-Systemen zusammenzuarbeiten.

Diese Unternehmen bewältigen kulturelle Herausforderungen bei der Einführung von KI effektiv:

Moderna, ein Life Sciences Unternehmen, das mRNA-Therapeutika und Impfstoffe herstellt, hat in Zusammenarbeit mit der Carnegie Mellon University die AI Academy gegründet, die Mitarbeiter auf allen Ebenen schulen und befähigen soll, KI- und maschinelle Lernlösungen zu identifizieren und in jedes Moderna-System und jeden Prozess zu integrieren Bringen Sie mRNA-Medikamente zu Patienten. KI-Training ist nun für alle Teammitglieder verpflichtend.

Johnson & Johnson hat einen Talentmarktplatzins Leben gerufen , auf dem Mitarbeiter:innen ihre Fähigkeiten auflisten und mit personalisiertem Lernen, Jobs und Mentoring zusammengebracht werden können. Mitarbeiter können ihre Kompetenzniveaus, mögliche Lücken und Fähigkeiten, die sie erwerben möchten, auflisten. Der Talentmarktplatz ist jeden Monat um einige tausend Mitarbeiter gewachsen, da neue Lerninhalte hinzugefügt und der 150.000-köpfigen Belegschaft von J&J zur Verfügung gestellt werden.

Siemens möchte mit seiner „Digital Industry Academy“ moderne Lernumgebungen schaffen, die den Wissensaufbau in der Industrie umsetzen und den dringend notwendigen Wandel hin zu einem lernenden Unternehmen unterstützen. Die Akademie bietet externen und internen Kunden umfassendes Wissen zu Siemens-Industrieprodukten – direkt vom Hersteller, für alle Branchen und Anwendungen, für Einsteiger und Experten.

Was tun am Montag?

Da die transformative Kraft der KI immer offensichtlicher wird, erkennen zukunftsorientierte Unternehmen, dass KI nicht nur ein Schlagwort, sondern ein strategisches Instrument ist, das den Schlüssel zur Erschließung von Innovation, Effizienz und Wachstum darstellt. Die Frage ist, wie man KI nutzen kann, um den vollen Nutzen aus dieser leistungsstarken Technologie zu ziehen.

Hier sind unsere Empfehlungen, um Ihre Zukunftsfähigkeit sicherzustellen:

Stärken Sie Ihre Differenzierung

Der Ausgangspunkt liegt darin, zu verstehen, was Ihr Unternehmen vom Markt unterscheidet. Was unterscheidet Sie von der Konkurrenz? Welches besondere Wertversprechen kann KI unterstützen? Indem Sie diese entscheidenden Unterscheidungsmerkmale identifizieren, können Sie den Grundstein für eine klare und überzeugende Vision legen, wie KI Ihre Stärken steigern und hervorheben kann. Diese Vision wird Sie in die Lage versetzen, die Konkurrenz in den Schatten zu stellen, sich verändernden Kund:innenanforderungen gerecht zu werden und den Weg für unübertroffenen Erfolg zu ebnen.

Konzentrieren Sie sich auf Werte und KPIs

Wenn Sie eine mutige Vision haben, besteht der nächste Schritt darin, eine Roadmap zu erstellen, die die strategischen Schritte und Meilensteine beschreibt, die erforderlich sind, um Ihre KI-gestützte Zukunft zu verwirklichen. Beginnen Sie mit der Identifizierung von Key Performance Indicators (KPIs), die mit Ihren Unternehmenszielen und KI-gestützten Unterscheidungsmerkmalen übereinstimmen. Diese KPIs dienen als Orientierungspunkte, die Ihnen den Weg weisen und es Ihnen ermöglichen, den Erfolg und die Wirkung Ihrer KI-Initiativen zu messen.

Transformieren Sie Geschäftsprozesse mit KI

Durch den Einsatz von KI-Technologien können Unternehmen intelligente Automatisierung, datengesteuerte Erkenntnisse und erweiterte Analysen nahtlos in ihre Arbeitsabläufe integrieren. KI-gestützte Prozesse ermöglichen datengesteuerte Erkenntnisse und versorgen Entscheidungsträger mit Echtzeitinformationen für eine agile und fundierte Entscheidungsfindung. Durch den Einsatz KI-gestützter Effizienz können Unternehmen eine neue Ära der Produktivität, Agilität und beispiellosen Erfolge einläuten.