Die Industrie und künstliche Intelligenz

Der Weg zur künstlichen Intelligenz in der Industrie

Es ist abzusehen, dass Künstliche Intelligenz fast alle Lebensbereiche nachhaltig verändern wird. Auch in der Industrie hat diese Erkenntnis bereits Fuß gefasst. Neun von zehn Führungskräfte planen etwa, Künstliche Intelligenz in den nächsten 3 Jahren in der Produktion einzusetzen. Ebenso groß wie die Ambitionen, sind jedoch auch die Diskrepanzen zwischen diesen und der gegenwärtigen Realität. Weltweit haben nur etwa 16% aller Industrieunternehmen bereits eine Lösung auf Basis von Künstlicher Intelligenz implementiert.[1]

Strategie & Roadmap

Was jene Unternehmen, die bereits jetzt Künstliche Intelligenz zum Einsatz bringen, von der breiten Masse unterscheidet, ist zunächst einmal eine klare Strategie und eine sinnvolle Roadmap. Es ist wichtig zu verstehen, in welchen Bereichen der Einsatz von Künstlicher Intelligenz einen Mehrwert bringen kann und wie die Implementation dieser Lösungen im Detail aussehen muss und bewertet werden kann.

Der Weg zur Künstlichen Intelligenz beginnt damit, überhaupt einmal das Ziel vor Augen zu haben. Dazu muss in einem ersten Schritt evaluiert werden, welche die Probleme und Potentiale sind, die durch Künstliche Intelligenz gelöst oder genutzt werden können. Ebenso sinnvoll ist der Vergleich mit der direkten Konkurrenz oder der Branche im Allgemeinen. Oftmals lassen sich dabei schon deutliche Trends erkennen und die Positionen des eigenen Unternehmens als Innovationsführer oder eben als Schlusslicht wird deutlicher.

Im Zuge dieser Evaluierung sollte sich eine High-Level Digitalisierungsstrategie herausbilden, die klar definierte Anwendungsfelder beinhaltet. Diese Anwendungsfelder müssen wiederum bewertet und mit allen Beteiligten abgestimmt werden, sodass sich daraus ein möglichst klares Bild von dem Einsatz Künstlicher Intelligenz im Unternehmen herausbildet und eine entsprechend konkrete Roadmap entwickelt werden kann.

Unternehmensführung

Eine große Rolle spielt auch die Unternehmensführung, deren Aufgabe darin besteht, nicht nur ein Bekenntnis zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz auszusprechen, sondern vor allem auch klare (personelle) Verantwortlichkeiten innerhalb des Unternehmens zu bestimmen.

Oftmals fehlt es dabei auf fast allen Ebenen an dem grundlegenden Wissen zu den Anwendungsmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz, was letztlich auch bedeutet, dass Potentiale nicht erkannt werden. Unabhängig davon, ob diese unternehmensintern oder extern angesiedelt sind, braucht es Personen mit entsprechendem Background und Erfahrungen, deren Aufgaben und Verantwortlichkeiten im Sinne der Entwicklung und Umsetzung einer klaren Roadmap zu der Implementierung von Künstliche Intelligenz definiert sind.

Pilotprojekte und agile Entwicklung

Auf Basis der Roadmap können dann in Zusammenarbeit mit allen Beteiligten der jeweiligen Abteilungen erste Pilotprojekte in ausgesuchten Bereichen des Unternehmens implementiert werden.

Diese Projekte werden in Form sogenannter Minimum Viable Products (MVP) umgesetzt, wobei es sich um erste, minimal funktionsfähige Iterationen einer Lösung handelt. Sinn und Zweck dieser Vorgehensweise ist, die Lösung in einer vergleichsweise einfachen und kostengünstigen Form den Nutzern zur Verfügung zu stellen und deren Feedback einzuholen, um das MVP im Zuge einer agilen Entwicklung zu erweitern und zu verbessern.

Agile Entwicklung bedeutet in diesem Zusammenhang, dass nicht etwas versucht wird, auf Anhieb eine fertige Lösung zu entwickeln, sondern in Form kurzer Weiterentwicklungsprozesse (Sprints) immer wieder neues Feedback eingeholt wird. Dadurch ist es letztlich möglich, den gesamten Entwicklungsprozess flexibler und schlanker zu machen, als das bei den klassischen Vorgehensmodellen der Fall ist.

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INFO ZUM WORKSHOP

 

[1] Boston Consulting Group (2018): AI in the Factory of the Future; URL; https://www.bcg.com/Images/BCG-AI-in-the-Factory-of-the-Future-Apr-2018_tcm58-188454.pdf [18.06.2018]