"Vor einem Jahrhundert wurden die Fabriken elektrifiziert, ohne dass die Produktionslinien überdacht und Produktivitätsvorteile erkannt wurden. Genauso wird die Technologie des maschinellen Lernens ohne Management- und organisatorische Änderungen ineffektiv sein.“ Erik Brynjolfsson, Director des MIT Center for Digital Business
Führungskräfte verstehen die Bedeutung und die Möglichkeiten von KI. Dennoch stehen viele vor der Herausforderung, KI-Initiativen in ihrer eigenen Organisation effektiv umzusetzen. Verschiedene Abteilungen und Regionen kümmern sich um ihre eigenen KI-Projekte. Dies kann zunächst positiv sein, da eine breite Beteiligung der Organisation ein entscheidender Aspekt für die KI-Transformation ist.
Viele – meist große – Unternehmen berichten jedoch, dass sie einen Punkt erreicht haben, an dem es schwierig geworden ist, verschiedene Initiativen und Pilotprojekte zu koordinieren, Standards und Prozesse zu etablieren und Doppelarbeit zu vermeiden.
Für den erfolgreichen Einsatz von KI ist jedoch die richtige organisatorische Aufstellung entscheidend. Die richtige organisatorische Verankerung Ist der Schlüssel, um KI-Anwendungen vom Proof of Concept (PoC) zu tatsächlichen, produktiven Lösungen zu skalieren.
In diesem Bericht behandeln wir Best Practices für den Aufbau der Organisation zur Skalierung von KI. Er behandelt die die Elemente, die für eine umfassende KI-Strategie nötig sind, einen Entwurf für einen prototypischen organisatorischen Aufbau und wichtige Erkenntnisse von erfolgreichen KI Transformationen.
Er stützt sich auf die Erfahrung führender KI Experten, u.a. von der Allianz, Audi AG, BMW Group und Münchener Rück.
Autoren des Whitepapers
- Philipp Gerbert, Future Shaper bei UnternehmerTUM und Director bei appliedAI Initiative
- Philipp Hartmann, Director of AI Strategy bei appliedAI Initiative
- Andreas Liebl, Managing Director bei UnternehmerTUM und appliedAI Initiative
- Maria Schamberger, Senior AI Strategist bei appliedAI Initiative
- Alexander Waldmann, Director of Operations bei appliedAI Initiative