Enterprise-KI: Von „Entwickeln oder Kaufen“ zu „Partnerschaft und Wachstum“

Vor nicht allzu langer Zeit wurde ich von einem Kooperationspartner ganz beiläufig auf einen KI-Anwendungsfall in seiner Organisation angesprochen. Sie wollten den Onboarding-Prozess effizienter gestalten, indem sie KI nutzten, um häufig gestellte Fragen von Neulingen zu beantworten. Ich schlug einen praktischen Chat-Ansatz vor, der ihre interne Dokumentation integrieren würde, und sie machten zuversichtlich weiter und planten, künftig „mit ihrem IT-Team zu sprechen“.

Aus Erfahrung wusste ich, dass diese Art von Optimismus zerbrechlich ist. Das durchschnittliche IT-Team ist nicht in der Lage, eine vollständige und umfassende KI-Anwendung allein zu implementieren. Und so kam es: Monate später legten sie auf. Ihr System war frustrierend langsam und es wurde auch klar, dass sie die tatsächlichen Bedürfnisse der Benutzer während der Entwicklung missverstanden hatten. Neue Mitarbeiter stellten andere Fragen als das System vorgab. Die meisten Benutzer sind nach einigen Versuchen abgesprungen und nie wiedergekommen. Um diese Probleme zu beheben, hätte man die gesamte Architektur und Datenstrategie überdenken müssen, aber der Schaden war bereits angerichtet. Die Mitarbeiter waren frustriert, die Führung bemerkte es und die anfängliche Begeisterung für KI wich Skepsis. Da es schwierig wäre, für eine weitere umfangreiche Entwicklungsphase zu argumentieren, wurde das Thema stillschweigend beiseite gelegt.

Diese Geschichte ist keineswegs einzigartig. Das geschickte Marketing der KI-Unternehmen erweckt den Eindruck, dass KI zugänglich sei, und die Unternehmen stürzen sich in Initiativen, ohne sich der bevorstehenden Herausforderungen voll bewusst zu sein. Tatsächlich ist spezielles Fachwissen erforderlich, um eine robuste KI-Strategie zu entwickeln und jeden mehr oder weniger maßgeschneiderten Anwendungsfall in Ihrem Unternehmen umzusetzen. Wenn dieses Fachwissen intern nicht vorhanden ist, müssen Sie es von externen Partnern oder Anbietern beziehen.

Das bedeutet nicht, dass Sie alles kaufen müssen – es wäre, als ob Sie 100 $ hätten und diese in einem Restaurant ausgeben würden, anstatt in den Supermarkt zu gehen. Die erste Option stillt Ihren Hunger sofort, die zweite Option garantiert Ihnen jedoch eine Woche lang etwas zu essen.

Wie also fangen Sie an und wer sollte Ihre ersten KI-Projekte umsetzen? Ich sehe das so: Vergessen Sie „Bauen oder Kaufen“ und konzentrieren Sie sich stattdessen auf Partnerschaften und Lernen. Ich bin davon überzeugt, dass die meisten Unternehmen ihre KI-Kompetenz intern aufbauen sollten – dies wird ihnen künftig eine größere Bandbreite bei ihrer KI-Strategie und ihren KI-Aktivitäten verschaffen. Gleichzeitig ist KI ein komplexes Handwerk, dessen Beherrschung Zeit braucht, und überall gibt es Fehler (laut Für diesen Bericht der RAND Corporation(Mehr als 80 % der KI-Initiativen scheitern.) Aus Fehlern zu lernen ist in der Theorie gut, führt in der Realität jedoch zu einer Verschwendung von Zeit, Ressourcen und Glaubwürdigkeit. Um eine effiziente KI-Reife zu erreichen, sollten Unternehmen eine Zusammenarbeit mit vertrauenswürdigen Partnern in Betracht ziehen, die bereit sind, ihr Fachwissen zu teilen. Eine pragmatische und sorgfältige Vorbereitung gewährleistet nicht nur eine reibungslosere technische Implementierung, sondern berücksichtigt auch die menschlichen und geschäftlichen Aspekte Ihrer KI-Strategie.

Im Folgenden werde ich zunächst die groben Grundlagen (Eingaben, Ausgaben und Kompromisse) von „Kaufen oder Bauen“-Entscheidungen im Bereich KI skizzieren. Als Nächstes erfahren Sie mehr über einen einzigartigeren Partnerschaftsansatz. Es kombiniert Bauen und Kaufen und verbessert gleichzeitig Ihre interne Lernkurve. Abschließend werde ich einige praktische Hinweise und Tipps zur Zusammenarbeit im Bereich KI geben.

Die Grundlagen von „Make or Buy“-Entscheidungen in der KI

Beginnen wir damit, die klassische „Make or Buy“-Entscheidung in zwei Teile zu unterteilen: Inputs – die Elemente, die im Voraus bewertet werden müssen – und Outputs – die Konsequenzen jeder Entscheidung für Ihr zukünftiges Geschäft. Die Entscheidung, ob KI intern hergestellt oder von einem externen Anbieter gekauft werden soll, ist eine wichtige strategische Entscheidung, die ein tiefes Verständnis der verfügbaren Ressourcen und der erwarteten Kosten erfordert.

Eingang

Zur Vorbereitung der Entscheidung müssen interne Fähigkeiten und Anwendungsfallanforderungen bewertet werden. Diese Faktoren bestimmen, wie realistisch, riskant oder vorteilhaft jede Option ist:

• KI-Reife in Ihrem Unternehmen: Berücksichtigen Sie Ihre internen technischen Fähigkeiten, wie etwa qualifizierte KI-Talente, wiederverwendbare KI-Assets (z. B. Datensätze, vorgefertigte Modelle und Wissensgraphen) und angrenzende technische Fähigkeiten, die auf den KI-Bereich übertragbar sind (z. B. Datentechnik und -analyse). Bedenken Sie auch, wie gut Benutzer mit KI interagieren und mit ihrer Skepsis umgehen. Investieren Sie in die Verbesserung Ihrer Fähigkeiten und den Aufbau von Kühnheit, während Ihre KI-Reife zunimmt.
• Anforderungen an die praktische Erfahrung: Wie gut spiegelt die Lösung Ihr Branchenwissen wider? In Anwendungsfällen, die menschliche Intuition oder organisatorisches Wissen erfordern, spielen Ihre internen Fachexperten eine entscheidende Rolle. Sie sollten Teil des Entwicklungsprozesses sein, sei es durch interne Entwicklung oder in enger Partnerschaft mit einem externen Anbieter.
• Technische Komplexität des Anwendungsfalls: Nicht alle KI-Anwendungen sind gleich. Ein Projekt, das auf vorhandenen APIs oder Basismodellen basiert, ist viel einfacher als ein Projekt, bei dem eine benutzerdefinierte Modellarchitektur von Grund auf trainiert werden muss. Eine hohe Komplexität erhöht die Risiken, den Ressourcenbedarf und die potenziellen Verzögerungen eines „Build First“-Ansatzes.
• Wert und strategische Differenzierung: Ist der Anwendungsfall für Ihren strategischen Vorteil von zentraler Bedeutung oder hat er lediglich eine unterstützende Funktion? Wenn es in Ihrer Branche (oder sogar in Ihrem Unternehmen) einzigartig ist und die Differenzierung gegenüber der Konkurrenz erhöht, kann eine gemeinsame Entwicklung oder ein gemeinsamer Aufbau einen größeren Mehrwert bieten. Im Gegensatz dazu führt der Kauf bei einem Standardanwendungsfall (wie etwa der Klassifizierung und Vorhersage von Dokumenten) wahrscheinlich zu schnelleren und kostengünstigeren Ergebnissen.

Konsequenzen der Entscheidung für Eigenfertigung oder den Kauf von Fertigprodukten

Nach der Auswertung Ihrer Eingaben müssen Sie die nachfolgenden Auswirkungen Ihrer Entscheidung für eine Eigenfertigung oder eine Aufkaufproduktion ermitteln und die Kompromisse abwägen. Hier sind sieben Dimensionen, die sich auf Zeitpläne, Kosten, Risiken und Ergebnisse auswirken:

1. Personalisierung: Das Ausmaß, in dem eine KI-Lösung an die spezifischen Arbeitsabläufe, Ziele und Domänenanforderungen einer Organisation angepasst werden kann. Die Anpassung bestimmt oft, wie gut eine Lösung zu individuellen Geschäftsanforderungen passt. Eine sorgfältige Anpassung ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Lösung auf Ihre spezifischen Geschäftsprozesse abgestimmt ist.
2. Eigentum: Geistige Eigentumsrechte und Kontrolle der zugrunde liegenden KI-Modelle, des Codes und der strategischen Ausrichtung. Bei der Eigenfertigung liegt das vollständige Eigentumsrecht vor, während beim Kauf in der Regel die Lizenzierung von Technologien Dritter erforderlich ist. Das vollständige Eigentum ist ein strategischer Vorteil, insbesondere in Branchen, die auf Innovation und Schutz geistigen Eigentums angewiesen sind.
3. Weitere Informationen: Beschreibt, wie mit Daten umgegangen wird, wo sie gespeichert sind und wer Zugriff darauf hat. In regulierten oder sensiblen Umgebungen sind Datenschutz und Compliance zentrale Anliegen, insbesondere wenn Daten an Drittanbieter weitergegeben oder von diesen verarbeitet werden. Die Einhaltung globaler Datensicherheitsstandards wie DSGVO und ISO 27001 ist unerlässlich.
4. die Kosten: Beinhaltet sowohl die Anfangsinvestition als auch die laufenden Betriebskosten. Die Eigenproduktion erfordert Forschung und Entwicklung, Talente, Infrastruktur und langfristige Wartung, während beim Kauf möglicherweise Lizenzen, Abonnements oder Gebühren für die Cloud-Nutzung anfallen. Um die finanzielle Machbarkeit jeder Option zu bewerten, sollte eine detaillierte Analyse der Gesamtbetriebskosten (TCO) durchgeführt werden.
5. Erforderliche Zeit bis zur Markteinführung des Produkts: Misst, wie schnell eine Lösung bereitgestellt werden kann und einen Mehrwert liefert. In wettbewerbsintensiven oder dynamischen Märkten ist eine schnelle Bereitstellung oft von entscheidender Bedeutung. Verzögerungen können zu verpassten Gelegenheiten führen. Die Wahl einer schlüsselfertigen Lösung kann die Markteinführungszeit erheblich verkürzen und Ihrem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
6. Support und Wartung: Beinhaltet, wer für Updates, Skalierung, Fehlerbehebungen und laufende Modellleistung verantwortlich ist. Für die Innenausstattung sind spezielle Wartungsressourcen erforderlich, während für die Außenausstattung häufig Supportdienste erforderlich sind. Service Level Agreements (SLAs) sollten klare Angaben zu Reaktionszeiten und Problemlösungen enthalten.
7. Lernkurve für künstliche Intelligenz: Spiegelt die Komplexität des Erwerbs und Einsatzes von KI-Expertise innerhalb einer Organisation wider. Bei der Eigenfertigung kommt es häufig zu viel Versuch und Irrtum und brüchigen Ergebnissen, da dem Team grundlegende Kenntnisse über KI fehlen. Andererseits kann ein Kauf oder eine Partnerschaft das Lernen durch angeleitete Erfahrung und ausgereifte Tools beschleunigen und eine solide Grundlage für zukünftige KI-Aktivitäten schaffen. Partnerschaften können Zugang zu Fachwissen bieten und die mit der internen KI-Entwicklung verbundenen Risiken reduzieren.

In der Praxis führt die binäre Denkweise zwischen Eigenfertigung und Einkauf von Fertigprodukten jedoch häufig zu unlösbaren Kompromissen. Nehmen wir den zuvor erwähnten Setup-Anwendungsfall. Einer der Gründe, warum das Team dazu neigt, Eigene Fertigung Es besteht die Notwendigkeit, die Vertraulichkeit von Unternehmensdaten zu wahren. Gleichzeitig fehlte ihnen die interne KI-Expertise, um ein produktionsreifes Chatsystem zu entwickeln. Sie hätten möglicherweise mehr Erfolg gehabt, wenn sie die Chat-Entwicklung und den laufenden Support ausgelagert und gleichzeitig intern ihre eigene Datenbank aufgebaut hätten. Aus diesem Grund sollten Sie sich nicht für eine Eigenfertigung oder den Kauf eines Standardprodukts für das gesamte KI-System entscheiden. Zerlegen Sie es stattdessen in Komponenten und bewerten Sie jede Komponente anhand Ihrer Fähigkeiten, Einschränkungen und strategischen Prioritäten.

Auf dem Weg zu einer fruchtbaren Zusammenarbeit zwischen Fachkompetenz und künstlicher Intelligenz

Auf Komponentenebene empfehle ich Ihnen, zwischen internen und externen Entscheidungen im Hinblick auf die erforderlichen Fachkenntnisse zu unterscheiden. Die meisten B2B-KI-Systeme kombinieren zwei Arten von Fachwissen: Fachkompetenz, die in Ihrem Unternehmen vorhanden ist, und technische KI-Expertise, die über einen externen Partner eingebracht werden kann, wenn Sie (noch) keine speziellen KI-Kenntnisse haben. Im Folgenden werde ich den Bedarf an Fachwissen für jede der Kernkomponenten eines KI-Systems untersuchen (siehe Dieser Artikel Zur Erklärung der Inhaltsstoffe). Dieser strategische Ansatz gewährleistet eine maximale Nutzung der verfügbaren Ressourcen und das effiziente und effektive Erreichen der Geschäftsziele.

Stellenangebot: Die richtigen KI-Probleme identifizieren

Wussten Sie, dass der Hauptgrund für das Scheitern von KI-Projekten nicht technischer Natur ist, sondern die Wahl des falschen Problems (siehe Die Hauptursachen für das Scheitern von Projekten zur künstlichen Intelligenz und wie sie erfolgreich sein können)? Sie werden überrascht sein, wie gut Ihre Expertenteams Ihre Probleme verstehen. Doch unter dem Strich fehlt es ihnen an den Mitteln, ihre Schwachstellen mit der KI-Technologie zu verbinden. Hier sind einige der häufigsten Fehlermuster:

• das Problem vage oder unangemessen darstellenIst dies eine Aufgabe, die KI bereits gut beherrscht? Eine genaue Problemdefinition ist oft der erste Schritt zu einer erfolgreichen Lösung mithilfe von KI.
• Schätzung des verlorenen Aufwands/ROIIst das Ergebnis den Zeit- und Ressourcenaufwand für die Entwicklung und Bereitstellung von KI wert? Der erwartete Nutzen aus dem Einsatz von KI muss klar und begründet sein.
• unrealistische ErwartungenWas bedeutet „gut genug“ für unvollkommene KI? Erfolgskriterien müssen vor Projektbeginn klar definiert werden.

Auf der anderen Seite gibt es viele Organisationen, die KI um der KI willen nutzen und auf der Suche nach einem Problem Lösungen entwickeln. Dies verbraucht Ressourcen und schwächt das Vertrauen intern.

Ein guter KI-Partner hilft bei der Bewertung von Geschäftsprozessen, die für KI-Eingriffe bereit sind, schätzt die potenziellen Auswirkungen ab und modelliert, wie KI einen Mehrwert liefern kann. Beide Parteien können durch gemeinsame Entdeckungsworkshops, Design-Sprints und exploratives Prototyping einen fokussierten, wirkungsvollen Anwendungsfall gestalten.

Daten: Der Treibstoff für Ihr KI-System

Saubere, gut organisierte Domänendaten sind ein wichtiges Kapital. Es verschlüsselt Betriebswissen, Kundenverhalten, Systemleistung und vieles mehr. Doch Rohdaten allein reichen nicht aus – sie müssen in aussagekräftige Lernsignale umgewandelt werden. Hier kommt KI-Expertise ins Spiel, um Lieferketten zu entwerfen, die richtigen Datendarstellungen auszuwählen und alles an den KI-Lernzielen auszurichten.

Dies beinhaltet häufig das Beschriften der Daten, d. h. das Kommentieren von Beispielen mit den Signalen, aus denen das Modell lernen muss. Es mag mühsam erscheinen, aber widerstehen Sie dem Drang, die Arbeit auszulagern. Die Etikettierung ist einer der kontextsensitivsten Teile der Lieferkette und erfordert für eine korrekte Durchführung Fachkompetenz. Tatsächlich gelingen viele Feinabstimmungsaufgaben heute am besten mit kleinen, aber qualitativ hochwertigen Datensätzen. Arbeiten Sie daher eng mit Ihrem KI-Partner zusammen, um die Anstrengungen fokussiert und verwaltet zu halten.

Auch bei der Datenbereinigung und -vorverarbeitung macht Erfahrung einen großen Unterschied. Sie haben vielleicht das alte Sprichwort gehört: „Die meisten Datenwissenschaftler verbringen ihre Zeit damit, Daten zu bereinigen.“ Das bedeutet nicht, dass es langsam sein muss. Mit Ingenieuren, die Erfahrung mit der Darstellung Ihrer Daten (Text, Zahlen, Bilder usw.) haben, kann dieser Prozess erheblich beschleunigt werden. Sie wissen instinktiv, welche Vorverarbeitungstechniken wann anzuwenden sind, und verwandeln so wochenlanges Ausprobieren in Stunden produktiver Einrichtung.

Künstliche Intelligenz: KI-Modelle und -Architekturen

Die meisten Menschen glauben, dass KI-Projekte hier beginnen – aber das ist erst die Mitte der Geschichte. Der Aufbau effektiver KI-Systeme erfordert umfassende KI-Expertise, um Modelle auszuwählen oder zu optimieren, die Leistung zu bewerten und Systemarchitekturen zu entwerfen. Sollte Ihr Anwendungsfall beispielsweise ein vortrainiertes Modell verwenden? Benötigen Sie ein Multi-Modell-Setup? Was sind logische Bewertungsskalen? In komplexeren Systemen können verschiedene KI-Komponenten wie Modelle und Wissensbasen zu einem mehrstufigen Workflow kombiniert werden.

Fachkompetenz kommt bei der Systemvalidierung und -bewertung zum Einsatz. Experten und zukünftige Benutzer müssen prüfen, ob die KI-Ergebnisse sinnvoll sind und ihren realen Erwartungen entsprechen. Ein Modell kann statistisch robust sein, aber operativ nutzlos, wenn seine Ergebnisse nicht mit der Geschäftslogik übereinstimmen. Beim Entwurf komplexer Systeme müssen Fachexperten außerdem sicherstellen, dass die Systemkonfiguration ihren tatsächlichen Abläufen und Anforderungen entspricht.

Das Entwerfen von KI-Modellen und der Aufbau einer benutzerdefinierten KI-Architektur ist Ihre „Pilotassistent“-Phase: KI-Teams entwerfen und optimieren das System, während Domänenteams es basierend auf Geschäftszielen steuern und optimieren. Ziel ist es, mit der Zeit eine gemeinsame Verantwortung für das Systemverhalten aufzubauen.

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Fallstudie: Aufbau von KI-Expertise zur Unterstützung von Versicherungsunternehmen

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Bei einem führenden Versicherungsunternehmen wurde das Data-Science-Team mit der Entwicklung eines Systems zur Vorhersage von Schadensrisiken beauftragt – ein Projekt, das intern durchgeführt werden sollte, um die volle Kontrolle und eine enge Abstimmung mit den Daten und Arbeitsabläufen zu behalten. Allerdings gab es bei den Prototypen Probleme mit der Leistung und Skalierbarkeit. Hier kam mein Unternehmen ins Spiel. Anacode Als architektonischer und strategischer Partner. Das interne Team half uns bei der Bewertung möglicher Modelle, dem Entwurf einer modularen Architektur und der Einrichtung wiederholbarer Pipelines für maschinelles Lernen (ML). Am wichtigsten ist, dass wir geführte Schulungskurse mit Schwerpunkt auf Modellbewertung, Machine-Learning-Operationen (MLOps) und verantwortungsvollen KI-Praktiken anbieten. Mit der Zeit gewann das interne Team an Vertrauen, überarbeitete die vorherigen Prototypen zu einer robusten Lösung und übernahm die volle Verantwortung für den Betrieb. Das Ergebnis war ein System, das vollständig in ihrem Besitz war. Durch die fachkundige Anleitung, die wir während des Projekts bereitstellten, wurden auch ihre internen KI-Fähigkeiten verbessert. Dieser Ansatz gewährleistet eine **Verbesserung des Risikovorhersagesystems** und die **Entwicklung interner KI-Fähigkeiten**.

Benutzererfahrung: Bereitstellung von KI-Werten über die Benutzeroberfläche

Dieser Aspekt ist komplex. Mit wenigen Ausnahmen ist es unwahrscheinlich, dass Fachexperten oder erfahrene KI-Ingenieure in der Lage sind, ein intuitives, effizientes und angenehmes Erlebnis für echte Benutzer zu entwickeln. Idealerweise können Sie spezialisierte UX-Designer einstellen. Wenn diese nicht verfügbar sind, suchen Sie nach Personen aus angrenzenden Disziplinen, die ein natürliches Gespür für Benutzererfahrung haben. Heutzutage stehen zahlreiche KI-Tools zur Unterstützung von UX-Design und Prototyping zur Verfügung, daher ist der Geschmack wichtiger als das technische Können. Sobald Sie die richtigen Leute haben, müssen Sie ihnen Input von beiden Seiten geben:

• der HintergrundKI-Experten geben Einblicke in die interne Funktionsweise eines Systems – seine Stärken, Grenzen und Sicherheitsgrade – und unterstützen die Gestaltung von Elementen wie Erklärungen, Unsicherheitsindizes und Konfidenzwerte (siehe Dieser Artikel Zum Aufbau von Vertrauen in KI durch Benutzererfahrung.
• VorderseiteFachexperten verstehen die Benutzer, ihren Arbeitsablauf und ihre Schwachstellen. Sie helfen bei der Validierung von Benutzerabläufen, heben Reibungspunkte hervor und schlagen Verbesserungen vor, die auf der tatsächlichen Interaktion der Benutzer mit dem System basieren.

Konzentrieren Sie sich auf schnelle Wiederholungen und seien Sie auf einige Fehler gefasst. Die Benutzererfahrung in der KI ist ein aufstrebendes Feld und es gibt keine feste Formel dafür, wie „großartig“ aussieht. Die besten Erfahrungen entstehen durch enge, iterative Feedbackschleifen, bei denen Design, Tests und Verbesserungen kontinuierlich erfolgen und Input sowohl von Fachexperten als auch von KI-Spezialisten einfließen. Das Ziel sollte darin bestehen, effektive und benutzerfreundliche Benutzeroberflächen (UIs) zu entwerfen, die sicherstellen, dass der Nutzen der KI den Benutzern nahtlos zur Verfügung gestellt wird.

 

Support und Wartung: KI am Laufen halten

Nach der Bereitstellung erfordern KI-Systeme eine genaue Überwachung und kontinuierliche Verbesserung. Das Benutzerverhalten in der realen Welt unterscheidet sich häufig von Testumgebungen und ändert sich im Laufe der Zeit. Aufgrund dieser inhärenten Unsicherheit muss Ihr System effektiv überwacht werden, damit Probleme frühzeitig erkannt und behoben werden können.

Die technische Infrastruktur für die Überwachung – einschließlich Leistungsverfolgung, Drifterkennung, Maschinenneuschulung und MLOps-Pipelines – wird normalerweise von Ihrem KI-Partner eingerichtet. Nach der Einrichtung sind für viele tägliche Überwachungsaufgaben keine tiefgreifenden technischen Kenntnisse mehr erforderlich. Was dazu erforderlich ist, ist Fachwissen: Man muss verstehen, ob die Ergebnisse des Modells noch Sinn ergeben, man muss subtile Veränderungen in den Nutzungsmustern erkennen und wissen, wann etwas nicht stimmt.

Eine gut konzipierte Supportphase ist mehr als nur eine operative Phase – sie kann eine entscheidende Lernphase für Ihre internen Teams sein. Es schafft Raum für den schrittweisen Aufbau von Fähigkeiten, ein tieferes Verständnis des Systems und schließlich einen reibungsloseren Weg, um im Laufe der Zeit eine größere Verantwortung für das KI-System zu übernehmen. Dies ermöglicht eine kontinuierliche Verbesserung der Systemleistung und -effizienz.

Anstatt die Implementierung von KI als eine binäre Entscheidung zwischen „Entwickeln oder Kaufen“ zu betrachten, sollten Sie sie daher als ein Mosaik aus Aktivitäten betrachten. Einige dieser Aktivitäten sind hochtechnischer Natur, während andere eng mit dem Kontext Ihres Unternehmens verbunden sind. Durch die Definition von Verantwortlichkeiten über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg können Sie:

• Klären Sie die für den Erfolg wesentlichen Rollen und Fähigkeiten
• Identifizieren Sie die Fähigkeiten, über die Sie im Unternehmen bereits verfügen.
• Entdecken Sie Lücken, in denen externes Fachwissen am wertvollsten ist.
• Planung des Wissenstransfers und der langfristigen Eigentümerschaft

Wenn Sie tiefer in die Integration von Fachkompetenz in Ihre KI-Systeme einsteigen möchten, lesen Sie meinen Artikel „Fachkompetenz in Ihre KI-Systeme integrieren“. Wichtig ist, dass die Grenze zwischen Fachkompetenz und KI-Kompetenz fließend ist. Möglicherweise experimentieren Ihre Teammitglieder bereits mit maschinellem Lernen oder möchten in technischere Rollen aufsteigen. Mit dem richtigen Partnerschaftsmodell und der richtigen Weiterbildungsstrategie können Sie sich in Richtung KI-Autonomie entwickeln und mit zunehmender interner Reife schrittweise mehr Verantwortung und Kontrolle übernehmen.

Beginnen Sie frühzeitig und konzentrieren Sie sich bei KI-Partnerschaften auf die Kommunikation.

Sie wissen jetzt, dass Make-or-Buy-Entscheidungen auf der Ebene der einzelnen Komponenten Ihres KI-Systems getroffen werden müssen. Aber wie können Sie sich vorstellen, wie Ihr System und seine Komponenten letztendlich aussehen werden, wenn Ihr Team noch keine KI-Expertise hat? Antwort: Beginnen Sie die Partnerschaft frühzeitig. Wenn Sie mit der Gestaltung und Ausarbeitung Ihrer KI-Strategie beginnen, sollten Sie einen vertrauenswürdigen Partner hinzuziehen, der Sie durch den Prozess führt. Wählen Sie jemanden, mit dem Sie einfach und offen kommunizieren können. Mit der richtigen Zusammenarbeit von Anfang an haben Sie bessere Chancen, KI-Herausforderungen reibungslos und erfolgreich zu meistern. Der Aufbau starker KI-Partnerschaften, insbesondere mit spezialisierten Experten, ist entscheidend, um den Erfolg von KI-Projekten sicherzustellen und potenzielle Risiken zu minimieren.

Wählen Sie einen KI-Partner mit Kernkompetenzen auf diesem Gebiet.

Ihr KI-Partner sollte nicht nur Code und technische Ressourcen bereitstellen, sondern Ihrem Unternehmen auch dabei helfen, während der Zusammenarbeit zu lernen und zu wachsen. Hier sind einige gängige Arten externer Partnerschaften und was Sie von jeder erwarten können:

• OutsourcingDieses Modell beseitigt die Komplexität – Sie erhalten schnell Ergebnisse, wie mit einer Dosis schneller Kohlenhydrate. Obwohl es effizient ist, bietet es selten einen langfristigen strategischen Wert. Am Ende erhalten Sie ein Werkzeug, aber keine leistungsstärkeren Funktionen.
• Akademische Partnerschaften: Hervorragend geeignet für Spitzeninnovationen und langfristige Forschung, aber oft weniger geeignet für die tatsächliche Bereitstellung und Übernahme eines KI-Systems in der realen Welt.
• BeratungspartnerschaftenMeiner Meinung nach der vielversprechendste Weg, insbesondere für Unternehmen, die bereits über ein technisches Team verfügen und ihr KI-Know-how weiterentwickeln möchten. Ein guter Berater stärkt die Fähigkeiten der Ingenieure Ihres Unternehmens, hilft ihnen, kostspielige Fehler zu vermeiden und liefert praktische, erfahrungsbasierte Erkenntnisse zu Fragen wie: „Welches ist das richtige technische Toolkit für unseren Anwendungsfall?“ Wie kuratieren wir unsere Daten, um die Qualität zu verbessern und einen robusten Datenzyklus zu ermöglichen? Wie können wir expandieren, ohne Vertrauen und Governance zu gefährden?

Ein detaillierter Rahmen für die Partnerauswahl würde den Rahmen dieses Artikels sprengen, hier jedoch ein wohlerarbeiteter Rat: Seien Sie vorsichtig bei IT-Outsourcing- und Beratungsfirmen, die nach dem GenAI-Boom von 2022 plötzlich das Wort „KI“ in ihr Angebot aufnehmen. Sie mögen Sie mit schicken Schlagwörtern bezaubern, aber wenn KI nicht Teil ihrer DNA ist, zahlen Sie am Ende möglicherweise für ihre Lernkurve, anstatt von ergänzender Expertise zu profitieren. Wählen Sie einen Partner, der die harte Arbeit bereits erledigt hat und bereit ist, sein Fachwissen an Sie weiterzugeben.

 

Verdoppeln Sie Ihre Kommunikations- und Koordinationsanstrengungen.

Bei Partnerschaftsmodellen ist eine effektive Kommunikation und Koordination zwischen den Beteiligten von entscheidender Bedeutung. Hier sind einige wichtige Kommunikationsrollen, die Sie in Ihrem Unternehmen beherrschen sollten:

• Führungskräfte und Fachexperten müssen Geschäftsprobleme, die es wert sind, gelöst zu werden, klar identifizieren und kommunizieren (Plus zu Best Practices für den Austausch von Ideen zu KI hier).
• Endbenutzer müssen ihre Anforderungen frühzeitig mitteilen, während der Nutzung Feedback geben und – noch besser – Partner bei der Gestaltung des KI-Erlebnisses werden.
• IT- und Governance-Teams müssen Compliance, Sicherheit und Schutz gewährleisten und gleichzeitig KI-Innovationen ermöglichen, statt sie zu behindern. Bedenken Sie: Diese Fähigkeiten scheinen nicht vollständig ausgebildet zu sein.

Bei KI-Projekten steigt das Risiko mangelnder Koordination und unproduktiver Silos. KI ist noch ein relativ neues Feld und allein die Terminologie kann für Verwirrung sorgen. Wenn Sie schon einmal an einer Debatte über den Unterschied zwischen „KI“ und „Maschinelles Lernen“ teilgenommen haben, wissen Sie, was ich meine. Wenn nicht, ermutige ich Sie, es bei Ihrem nächsten Treffen mit Kollegen auszuprobieren. Es kann genauso schwer fassbar sein wie das Gespräch mit Ihrem Partner, das mit beginnt: „Wir müssen reden.“

Streben Sie eine Annäherung beider Seiten an, um Unklarheiten zu beseitigen und die Verbindung zu trennen. Ihre internen Teams sollten in die Weiterbildung und den Aufbau eines grundlegenden Verständnisses von KI-Konzepten investieren. Andererseits sollten Ihre KI-Partner Ihnen entgegenkommen. Sie sollten auf Fachjargon verzichten und stattdessen eine klare, geschäftsorientierte Sprache verwenden, mit der Ihr Team tatsächlich arbeiten kann. Effektive Zusammenarbeit beginnt mit einem gemeinsamen Verständnis.

Fazit

Die eigentliche Frage ist nicht: „Entwickeln wir KI oder kaufen wir sie?“ Vielmehr: „Wie können wir unsere KI-Fähigkeiten so ausbauen, dass Geschwindigkeit, Kontrolle und langfristiger Wert in Einklang gebracht werden?“ Die Antwort liegt in der Erkenntnis, dass KI eine Kombination aus Technologie und Fachwissen ist, wobei der Erfolg davon abhängt, den richtigen Aufgaben die richtigen Ressourcen zuzuordnen.

Für die meisten Organisationen ist der klügere Weg, Partnerschaft – Kombinieren Sie Ihre Branchenstärken mit externer KI-Expertise, um schneller zu entwickeln, schneller zu lernen und letztendlich das Beste aus Ihrer KI-Reise herauszuholen.

Was Sie als Nächstes tun können:

• Definieren Sie Ihre KI-Anwendungsfälle im Hinblick auf Ihre internen Fähigkeiten. Seien Sie ehrlich, was Lücken angeht.
• Wählen Sie Partner, die Wissen und nicht nur Leistungen weitergeben.
• Bestimmen Sie, welche Komponenten gebaut, gekauft oder gemeinsam erstellt werden müssen. Sie müssen keine binäre Entscheidung treffen.
• Verbessern Sie im Laufe der Zeit die Fähigkeiten Ihres Teams. Jedes Projekt sollte Ihre Fähigkeiten und Unabhängigkeit stärken und Sie nicht stärker von den Vermögenswerten und Fähigkeiten Ihres Partners abhängig machen.
• Beginnen Sie mit fokussierten Pilotprojekten. Schaffen Sie Wert und Dynamik für internes Lernen.

Indem Sie heute einen strategischen Ansatz zum Kapazitätsaufbau verfolgen, legen Sie den Grundstein dafür, langfristig eine KI-fähige – und letztlich eine KI-gesteuerte – Organisation zu werden.