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Cognizant Blog

Hier erfahren Sie, wie Führungskräfte KI nicht nur für ihr Unternehmen, sondern auch für ihre Mitarbeiter:innen und die Welt optimieren können.

Die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz sind enorm und entwickeln sich rasch weiter. Die Fähigkeit der Technologie, große Mengen an Informationen zu verarbeiten, wird zu Durchbrüchen führen, die noch vor wenigen Jahren unvorstellbar schienen. Kein Bereich wird davon unberührt bleiben: KI ist in der Lage, Unternehmen dabei zu helfen, ihre Geschäftsaktivitäten zu beschleunigen, zu erweitern und zu automatisieren, z. B. bei der Personalbeschaffung, bei kund:innenorientierten Prozessen und bei Back-Office-Abläufen.

Durch die Verknüpfung einer größeren Anzahl von Parametern und Datensätzen könnte KI uns helfen, die Kompromisse von gestern zu überwinden. Wenn sie richtig implementiert und verwaltet wird, stehen Gewinn und Nachhaltigkeit nicht mehr im Widerspruch zueinander, da die KI die Variablen und Abhängigkeiten durchforsten kann, um zu einer ausgewogenen Lösung zu gelangen (auch wenn die Verringerung des CO2-Fußabdrucks der stromhungrigen KI eine hohe Priorität erhalten muss). Arbeitnehmer, die von Routineaufgaben befreit sind, könnten sich auf komplexe Problemlösungen konzentrieren, die ihre Menschlichkeit würdigen. Die Lieferketten könnten sowohl belastbar als auch kosteneffizient sein.

Das Potenzial der KI ist zwar aufregend, aber Führungskräfte müssen diese leistungsstarke Technologie mit einem klaren Verständnis dafür angehen, wie sie mit den Aufgaben und Zielen des Unternehmens in Einklang gebracht werden kann. Eine zielgerichtete, zentral organisierte Implementierung und Steuerung von KI, die sicherstellt, dass wir Menschen in den Prozess einbinden, wird nicht nur zu einer verbesserten Leistung führen, sondern auch zu einem größeren Vertrauen seitens der Arbeitnehmer:innen, der Verbraucher:innen und der Gesellschaft insgesamt.

Beginnen Sie die KI-Strategie mit dem Faktor Mensch

Bei der Ausarbeitung einer KI-Strategie ist der erste Tagesordnungspunkt die Berücksichtigung der Auswirkungen der KI auf den Menschen. Unsere jüngste Studie "New Work, New World" prognostiziert, dass sich generative KI in den nächsten 10 Jahren auf 90 % der Arbeitsplätze auswirken könnte. In einem derartig im Umbruch befindlichen Umfeld müssen Arbeitgeber:innen einen überzeugenden Ansatz für die Weiter- und Neuqualifizierung verfolgen, um das Vertrauen ihrer Arbeitnehmer:innen zu erhalten.

Wir bei Cognizant glauben, dass KI als Assistentin innerhalb eines "Human in the Loop"-Modells eingesetzt werden sollte. Unsere Philosophie ist es, KI zu nutzen, um Aufgaben zu automatisieren und Menschen in die Lage zu versetzen, intelligenter zu arbeiten, damit sie sich auf Innovationen konzentrieren können. Wir glauben an die richtige Mischung aus menschlicher und maschineller Intelligenz, um die richtigen Ergebnisse zu erzielen.

Fortbildung ist ein bewegliches Ziel. Die kontinuierliche Schulung der Mitarbeiter:innen für die erfolgreiche Arbeit mit KI wird ein sich ständig verändernder Prozess sein, der eine unternehmensübergreifende Beteiligung und Unterstützung erfordert, die über die Technologie-Teams hinausgeht.

Gezielte Steuerung einbeziehen

Die jüngste Unternehmensgeschichte lehrt uns, dass in großen Organisationen mehrere doppelte Technologieinitiativen in verschiedenen Geschäftsbereichen, Regionen und sogar Abteilungen entstehen (wie viele Nutzer:innen von Slack bestätigen können). Dieses Phänomen, das als "Schatten-IT" bezeichnet wird, kann zu schlechter Interoperabilität, Silos und unzureichender Datensicherheit führen.

Da wir Empfehlungen zu Produkten, Richtlinien und Prozessen für das gesamte Unternehmen aussprechen, ist es von entscheidender Bedeutung, dass die Modelle auf konsistenten Zielen und einem kollektiven Verständnis des betrieblichen Kontextes beruhen. Wir wollen eine Verbreitung von KI-Punktlösungen vermeiden, die sich auf lokalisierte Ziele und partielle oder inkonsistente Ansichten von Bereichsdaten konzentrieren. Unkontrolliert könnte dieser Ansatz zu einer Umgebung führen, in der KI und Menschen sich gegenseitig untergraben und schwache oder sogar gefährliche Ergebnisse produzieren.

Um parallele KI-Initiativen auf einen gemeinsamen Unternehmenszweck auszurichten, sind Governance und Sicherheit auf Unternehmensebene unerlässlich. Die Rechenschaftspflicht für KI-Ergebnisse und die Transparenz der KI-gestützten Arbeit müssen bei der Definition, der Entwicklung und dem Betrieb aller Modelle sichergestellt werden.

Mit Daten differenzieren

Daten sind das Lebenselixier von Unternehmen - und der Motor von KI. Um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen, müssen Führungskräfte sicherstellen, dass sowohl die Quantität als auch die Qualität der Daten in ihrem Unternehmen wasserdicht sind. Die Datensätze, die zum Trainieren von KI-Modellen verwendet werden, müssen streng kontrolliert werden, und die Reaktionen und die Leistung sollten kontinuierlich überwacht werden.

Die Herausforderung besteht darin, dass die Daten, auf die KI-Anwendungsfälle in Unternehmen angewiesen sind, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen, weitgehend domänenspezifisch sind. Darüber hinaus erfordert generative KI ein ausgefeiltes Wissensmanagement, das es Maschinen ermöglicht, Produkte, Kunden und Abläufe zu verstehen. Wenn Unternehmen in die Zentralisierung und Erweiterung ihrer Datenbestände investieren, werden sie einen größeren Nutzen daraus ziehen, der in die Erforschung weiterer Anwendungsfälle fließen kann.

Die Unternehmen müssen auch die Fragen der Sicherheit, des Datenschutzes und des Vertrauens in Bezug auf Daten und Wissensmanagement berücksichtigen. Daten sollten verantwortungsvoll beschafft und in einer Weise verwendet werden, die für die Verbraucher:innen transparent und akzeptabel ist. Unserer Ansicht nach werden Plattformen eine Schlüsselrolle bei der Sicherung der für die KI benötigten Daten spielen und sie gleichzeitig für Innovationen und schnelle Anpassungen zur Verfügung stellen.

Antizipieren einer sich verändernden KI-Regulierungslandschaft

Unternehmen mit zielgerichteten Aktivitäten, zentraler Transparenz der KI-Aktivitäten und umfassenden, an die KI-Anforderungen angepassten Qualitätssicherungssystemen - das sind die Unternehmen, die ihr Haus in Ordnung haben werden, lange bevor die Regulierungsbehörden anklopfen. Die KI-Regulierung wird kommen, und Führungskräfte können sie mitgestalten. Eine starke KI-Governance wird mehr sein als nur die Einhaltung von Vorschriften - sie wird ein Wettbewerbsvorteil sein.

Heute sehen die KI-Vorschriften wie ein Flickenteppich aus. Doch das wird sich ändern. Zwar werden verschiedene Stellen die Technologie auf unterschiedliche Weise angehen, doch ich glaube, dass sich ein breiter Konsens abzeichnen wird. Als mögliches Vorbild können wir die Datenschutzbestimmungen heranziehen. Die Europäische Union, China und viele US-Bundesstaaten haben bereits entsprechende Vorschriften erlassen. Sie unterscheiden sich zwar in wichtigen Punkten, aber es ist möglich, eine durchgehende Linie zu ziehen, die sie miteinander verbindet.

Was auch immer an der Regulierungsfront geschieht, die interne Governance ist der Schlüssel - wenn das Governance-Programm eines Unternehmens solide ist, sollte die Einhaltung der Vorschriften einfach sein. Für Unternehmen, denen es an einer starken KI-Governance mangelt, wird sich die Regulierung als hilfreich erweisen, um eine bessere Reife und Kontrolle zu erreichen. Aber es ist klüger, sich mit dem Thema zu befassen.

Führen mit AI

Um sicherzustellen, dass die KI-Implementierung eine ununterbrochene Dynamik beibehält, müssen sich Führungskräfte für ein "Human-in-the-Loop"-Modell einsetzen, indem sie die Verantwortung für die KI-Implementierung und -Governance übernehmen. Auf diese Weise können sie nicht nur ihrem Unternehmen, sondern auch den Mitarbeiter:innen und der Welt besser dienen.

 


Prasad Sankaran

EVP, Software and Platform Engineering, Cognizant

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Prasad Sankaran ist EVP, Software and Platform Engineering bei Cognizant. Er leitet die Bereiche Strategie, Angebote, Lösungen, Partnerschaften, Fähigkeiten und Bereitstellung für Digital Engineering, Digital Experience, Anwendungsentwicklung und -management sowie Quality Engineering und Qualitätssicherung. 





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