Wann sollte man über den Einsatz von KI nachdenken?

Strategien für künstliche Intelligenz (KI)

Vidhi Chugh

AI strategist and ethicist

Den Hype von der Realität trennen

Der Hype um KI kann zu übertriebenen Erwartungen führen, die irreführend sein können und zu einer hohen Fehlerquote bei der Einführung von ML in Unternehmen führen können.

¹ Harvard Business Review

Den Hype von der Realität trennen

Der Hype um KI kann zu übertriebenen Erwartungen führen, die irreführend sein können und zu einer hohen Fehlerquote bei der Einführung von ML in Unternehmen führen können.

Traditionelle vs. KI-Softwareentwicklung

                  Herkömmliche Software

• Vordefinierte Regeln
• Logik im Code
• Code-gesteuert
• Deterministisch
• Steuerrechner

                  KI-Software

• Keine expliziten Anweisungen
• Datengestützt
• Sich verändernde Datenmuster
• Wahrscheinlichkeitsbasiert
• ChatGPT

Traditionelle vs. KI-Softwarewartung

Traditionelle vs. KI-Software-Implementierung

• Jenseits des traditionellen Softwareentwicklungszyklus

Traditionelle vs. KI-Software-Implementierung

• Jenseits des traditionellen Softwareentwicklungszyklus

Traditionelle vs. KI-Software-Implementierung

• Jenseits des traditionellen Softwareentwicklungszyklus

Traditionelle vs. KI-Software-Implementierung

• Jenseits des traditionellen Softwareentwicklungszyklus

Traditionelle vs. KI-Software-Implementierung

• Jenseits des traditionellen Softwareentwicklungszyklus

Weitere strategische Überlegungen zur KI

Weitere strategische Überlegungen zur KI

Weitere strategische Überlegungen zur KI

Weitere strategische Überlegungen zur KI

Weitere strategische Überlegungen zur KI

Weitere strategische Überlegungen zur KI

Wichtige Geschäftstreiber

Stakeholder

• Priorität

 

 

Wichtige Geschäftstreiber

Stakeholder

• Priorität, aber zu welchen Kosten?

 

 

Wichtige Geschäftstreiber

• Teams, Geschäftsbereiche oder Prozesse

Wichtige Geschäftstreiber

• Nutzen vs. Ausmaß der Auswirkungen

Wichtige Geschäftstreiber – Alternativen

 

• Zeit seit der Feststellung
• Kürzlich identifiziert?

 

• Alternative Lösung ohne KI
• Geschäftslogik
• Zuversicht in die Lösung

Wichtige Geschäftstreiber – Dimension

• Für alle Geschäftsbereiche oder nur für einen einzelnen?

Wichtige Geschäftstreiber – Komplexität der Probleme

 

• Herausforderndes Problem?
• Weitere Schritte oder Prozesse?

 

• Unerwartete Herausforderungen
• Halten Fortschritt auf

Angst vor der Automatisierung

 

• Bisher behandelt – Hype und Design Thinking

 

• Als Nächstes – Angst vor dem Verlust von Arbeitsplätzen durch Automatisierung
• Weniger Bedarf an kognitiven und manuellen Fähigkeiten
• Beispiel: Daten sammeln und verarbeiten

¹ McKinsey-Bericht über „Generative KI und die Zukunft der Arbeit in Amerika“

Change management

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