Die Einführung generativer KI verspricht enorme Vorteile. Der Weg zum Erfolg bedarf allerdings einer guten Vorbereitung. Welche sieben Schritte Unternehmen gehen müssen, um von der Zukunftstechnologie zu profitieren, erläutert KI- und Enterprise-Search-Spezialist Intrafind.
In sieben Schritten zum GenAI-Glück
Künstliche Intelligenz kann ein Segen für Unternehmen sein. Das gilt insbesondere, wenn sie an sinnvoller Stelle in die Infrastruktur und die Prozesse integriert wird. Eine besonders effektive Art generative KI und Chatbots zu nutzen, ist die Implementierung dieser Technologien in Verbindung mit einer Enterprise-Search-Lösung für den Chat mit Unternehmensdaten. Dann können Mitarbeitende auf Nachfrage in natürlicher Sprache Antworten zu internen Abläufen erhalten, Helpdesk-Fälle schneller lösen und erhalten von der KI Schützenhilfe bei der Erstellung von Berichten und mehr. Auch der sichere Einsatz von generativer KI ohne Unternehmensdaten – etwa zum Generieren von E-Mail-Antworten, Übersetzen von Texten oder Analysieren von Dateien – bringt spürbare Vorteile. Um generative KI erfolgreich im Unternehmen einzuführen, braucht es jedoch eine durchdachte Strategie. Wie die aussehen sollte, erklärt Intrafind.
Schritt 1: Klare Use Cases evaluieren
Generative KI, oder kurz GenAI, ist in vielen Unternehmen das Gebot der Stunde und wird als obligatorisch angesehen. Nicht zu Unrecht. Doch ein Selbstzweck sollte GenAI niemals sein, stattdessen sollten Unternehmen – auch in Abstimmung mit den Fachanwendern gezielt Use Cases definieren, die einen messbaren Mehrwert und einen klaren Return on Investment liefern. Beispiele umfassen Zeitersparnis bei der Informationsrecherche, digitale Assistenz im HR-Bereich oder eine schnellere Kundenkommunikation. Je klarer der Use Case, desto leichter lassen sich Anforderungen und Prioritäten festlegen. Grundlage hierfür ist eine Analyse bestehender Prozesse, um die größten Pain Points und Potenziale zu erkennen.
Schritt 2: Die Belegschaft an Bord holen
Von essenzieller Wichtigkeit ist es, die späteren User der GenAI-Lösung einzubeziehen. Da es manchmal Ressentiments gegenüber künstlicher Intelligenz und noch gewisse Ängste gibt – etwa, dass sie Jobs kosten wird –, gilt es die Belegschaft abzuholen. Nur so kann ein Kulturwandel und ein Eintritt ins KI-Zeitalter reibungslos funktionieren. Gutes Management bedeutet an dieser Stelle herauszufinden, was die Mitarbeitenden wirklich brauchen, was sie erwarten, was sie Zeit kostet und welche Wünsche sie an eine KI-Lösung haben. Sind die späteren User an Bord, steigert das die Erfolgschancen des GenAI-Projekts.
Schritt 3: KPIs und Must-haves definieren
Eine realistische Erwartungshaltung ist ebenfalls ein wichtiger Bestandteil erfolgreicher KI-Projekte. Oft übersehen Unternehmen, dass Erfolg nur messbar ist, wenn sie auch entsprechende Key Performance Indicators (KPIs) festlegen. Gemeinsam mit den Stakeholdern der GenAI-Lösung sollte daher im Vorfeld nicht nur das Problem definiert werden, das es zu lösen gilt, sondern eben auch diese Leistungsmarker sowie Must-have-Kriterien. Dazu gehört beispielsweise auch, dass die KI nicht halluziniert und alle Datenschutzvorgaben erfüllt.
Schritt 4: Proof of Concepts durchführen
Bei aller „KI-Euphorie“ sollten Unternehmen daran denken, die Umsetzbarkeit zu prüfen. Sinnvoll ist es, vor Beginn der GenAI-Journey ein Proof of Concept (PoC) zu erstellen und vor Investitionen in bestimmte Technologien oder Produkte zu schauen, ob sich der Use Case überhaupt in einem vorbestimmten Kosten- und Aufwandsrahmen umsetzen lässt und die gewünschten Ergebnisse bringt. Typische Anwendungsfälle, die per PoC getestet werden können, sind die Automatisierung von Onboarding-Prozessen, Vertragsprüfungen mittels KI, Chatbot-Antworten auf Support-Anfragen oder die Anbindung der KI an interne und externe Wissensbibliotheken.
Schritt 5: Datenschutz und Compliance von Anfang an bedenken
Da nicht jeder Mitarbeitende und jeder externe User (im Falle eines Kundensupport-Chatbots) auf sämtliche Unternehmensinformationen zugreifen darf, müssen der Datenschutz und die Compliance von Anfang an ein zentrales Thema bei der GenAI-Implementierung sein. Eine rechtebasierte Zugriffskontrolle ist sicher umzusetzen, wenn generative KI im Kontext einer Enterprise-Search-Lösung agiert. Eine intelligente Unternehmenssuche hat nativ entsprechende Zugriffskontrollmechanismen an Bord und kann diese nahtlos auf die generative KI anwenden. So bekommt jeder User nur die Antworten ausgespielt, die er zu sehen berechtigt ist.
Schritt 6: LLM-Auswahl und Hosting passend festlegen
Hinsichtlich der LLM-Auswahl kann es hilfreich sein, sich beraten zu lassen, um sicherzustellen, dass das gewählte Modell optimal zum Use Case passt und Faktoren wie Datenschutz, Kosten oder technologische Anforderungen berücksichtigt werden. Neben der Entscheidung für ein bestimmtes Large Language Model (LLM) geht es auch um die Wahl der passenden Infrastruktur. Maximale Datenkontrolle bieten On-Premises-Ansätze, also das Hosting der GenAI-Lösung in der eigenen Dateninfrastruktur. Skalierbarkeit ist vor allem eine Paradedisziplin reiner Cloud-Ansätze. Mit Hybrid-Cloud-Konzepten können Unternehmen sensible Daten lokal und weniger kritische Prozesse in der Cloud ausführen lassen.
Schritt 7: Rollout und Kommunikation
Ist alles vorbereitet und sind alle Eventualitäten geklärt, ist es Zeit für den Schritt vom PoC zum Produktiveinsatz. Vor dem Go-Live sollten Unternehmen ausreichend Ressourcen für Information und Schulung der Belegschaft einplanen. Auch die interne Kommunikation in Form von Ankündigungen, dem Erstellen eines FAQ-Katalogs und der Bereitstellung von Ansprechpartnern bei Fragen gehört dazu. Für die IT-Teams gilt es zudem, kontinuierlich proaktiv Feedback der User einzuholen, das System auf Stand zu halten sowie konstant die Leistungsfähigkeit zu monitoren. Nur auf diese Weise sind Unternehmen in der Lage, von generativer KI langfristig zu profitieren.
