Festlegen KI-relevanter Rollen und Zuständigkeiten

  • 10 Minuten

Jede Strategie für die Einführung von KI muss Ihre vorhandenen Geschäftsfunktionen berücksichtigen. Dies wird im Modul Schaffen von Geschäftswerten durch KI erläutert. Ziel dieses Modul ist es, Ihr Unternehmen auf KI-Initiativen vorzubereiten. Die Frage ist: Wer ist in Ihrer Organisation für welche Aufgaben im Zusammenhang mit KI zuständig? In dieser Lerneinheit sehen wir uns an, wie Sie KI-bezogene Zuständigkeiten in Ihrer Organisation zuweisen können.

Die Umsetzung von KI in Ihrem Unternehmen steht in der Verantwortung des gesamten Unternehmens.

Jeder Mitarbeiter spielt beim Umstieg auf KI-Technologien eine wichtige Rolle, nicht nur das IT-Team. Besonders wichtig ist es, dass sich alle Mitarbeiter, unabhängig von Funktion oder Position, angesprochen fühlen, ihre Ideen zur Anwendung von KI beizusteuern. Bei der Planung von Entwurf und Implementierung ist es von entscheidender Bedeutung, die Zusammenarbeit zwischen den geschäftlichen und technischen Teams zu fördern. Auch nach der Bereitstellung müssen sich die technische und betriebliche Seite Ihres Geschäfts in die fortlaufende Wartung der KI-Lösungen einbringen:

  • Messen der Geschäftsleistung und des ROI aus der KI-Lösung
  • Überwachen der Performance und Genauigkeit des Modells
  • Nachbessern entsprechend der Erkenntnisse aus einer AI-Lösung
  • Behandeln auftretender Probleme und Entscheiden, wie die Lösung im Laufe der Zeit verbessert werden kann
  • Erfassen und Auswerten der Rückmeldungen der KI-Anwender*innen (dies können Mitarbeiter*innen oder Kund*innen sein)

Diagram that shows that AI requires multidisciplinary skills: domain understanding, IT skills, and AI skills.

Die KI-Strategie insgesamt, Investitionsentscheidungen, die Förderung einer KI-bereiten Unternehmenskultur, das Änderungsmanagement und verantwortungsbewusste KI-Richtlinien liegen letztlich in der Verantwortung der Geschäftsleitung.

Für andere Führungskräfte in einer Organisation gibt es nicht ein einzelnes Modell, das sich einfach befolgen lässt, sondern es können verschiedene Rollen wichtig sein. Ihre Organisation muss ein Modell auswählen, das zu ihrer Strategie und ihren Zielen, ihren Unternehmensbereichen und Teams sowie zur KI-Reife der Organisation passt.

Führungskräfte der Unternehmensbereiche

Eine solche Führungskraft ist verantwortlich für den reibungslosen Ablauf einer bestimmten Funktion, eines Unternehmensbereichs oder eines Prozesses innerhalb des Unternehmens.

  • Sammeln von Ideen von allen Mitarbeiter*innen: Es sollte für alle Personen aus allen Abteilungen und auf allen Ebenen einfach sein, in Bezug auf KI Ideen beizutragen, Fragen zu stellen und Vorschläge einzubringen. Wir haben herausgefunden, dass die Ideen für die wirkungsvollste Anwendung künstlicher Intelligenz von unseren Mitarbeitern innerhalb der geschäftlichen Funktion stammen, nicht von außerhalb oder der Geschäftsleitung.
  • Identifizieren neuer Geschäftsmodelle: Der wirkliche Wert der KI liegt in der geschäftlichen Transformation, da beispielsweise neue Geschäftsmodelle gefördert werden, innovative Services entstehen und neue Umsatzquellen geschaffen werden.

Diagram that shows AI-related roles: business leader, chief digital officer, human resources, and IT.

  • Bilden freier Communitys für den Ideenaustausch: Diese Communitys bieten Rollen in der IT und auf geschäftlicher Seite die Möglichkeit, in ständigem Informationsaustausch zu bleiben. Diese Maßnahme lässt sich virtuell über Tools wie Yammer implementieren oder persönlich bei Netzwerkveranstaltungen oder Lunch-and-Learn-Sitzungen umsetzen.
  • Qualifizieren von geschäftlichen Expert*innen als Agile-Produktbesitzer*innen: Produktbesitzer*innen gehören zum Agile-Team und sind verantwortlich für die Festlegung der Anwendungsfeatures und die Optimierung der Ausführung. Wenn diese Expert*innen ausschließlich oder auch neben anderen Aufgaben mit dieser Rolle betraut sind, haben sie den Freiraum, Zeit und Mühe auf KI-Initiativen aufzuwenden.

Chief Digital Officer

Der Chief Digital Officer (CDO) ist im Rahmen des Änderungsmanagements hauptverantwortlich für die Transformation herkömmlicher Abläufe zu digitalen Prozessen. Sein Ziel ist es, neue Geschäftsopportunitys, Umsatzquellen und Dienstleistungen für Kunden zu generieren.

  • Fördern einer Kultur des Datenaustauschs im gesamten Unternehmen: Die meisten Organisationen generieren, speichern und verwenden Daten in Silos. Während jede Abteilung vermutlich eine gute Sicht auf ihre eigenen Daten hat, fehlen ihr vielleicht andere Informationen, die für ihre Arbeit relevant sein könnten. Der Austausch bzw. die Freigabe aller Daten ist für eine effiziente Nutzung von KI unerlässlich.
  • Erstellen eines KI-Manifests: Dies ist sozusagen der Polarstern, der einer Organisation ganz klar den Weg zur Umsetzung ihrer KI-Vision – bzw. allgemein zur digitalen Transformation – weist. Dieses Manifest soll nicht nur die Unternehmensstrategie untermauern, sondern darüber hinaus auch alle Mitarbeiter*innen inspirieren und ihnen helfen zu verstehen, was diese Transformation für sie selbst bedeutet. CDOs müssen mit anderen Mitgliedern der Führungsetage zusammenarbeiten, um die entsprechende Dokumentation zu erstellen und im Unternehmen zu verbreiten.
  • Identifizieren von Katalysatorprojekten, die schnell Erfolge zeigen: Setzen Sie KI-Transformationsprozesse schneller in Gang durch Projekte, die sofort von KI profitieren – so genannte H1-Initiativen. Demonstrieren Sie anhand der Erfolge dieser Projekte dann die Vorteile von KI, um andere Teams zu motivieren (H2 und H3).
  • Einführen eines Schulungsprogramms zu Best Practices der Datenverwaltung: Je mehr Personen auch jenseits der IT-Teams an der Entwicklung oder Nutzung von KI-Modellen beteiligt sind, desto wichtiger ist es, dass alle die Best Practices der Datenverwaltung kennen und verstehen. Daten müssen bereinigt, konsolidiert, formatiert und verwaltet werden, damit die KI sie ganz einfach nutzen kann und Voreingenommenheit vermieden wird.

Personalleitung

Die Personalleitung hat einen wesentlichen Anteil an der kulturellen und personellen Entwicklung eines Unternehmens. Zu ihren vielfältigen Aufgaben gehören die Implementierung einer kulturellen Entwicklung, die Erstellung interner Schulungsprogramme sowie auf die Geschäftsanforderungen abgestimmte Neueinstellungen.

  • Fördern einer „Kultur des Lernens“: Fördern Sie eine Kultur, in der sich Führungskräfte auf Herausforderungen einlassen und Fehler als wertvollen Beitrag zu kontinuierlichem Lernen und Innovationen betrachten.

  • Entwickeln einer „Digital Leadership“-Strategie: Erstellen Sie einen Plan, um den Führungskräften der einzelnen Geschäftsbereiche und der Unternehmensleitung dabei zu helfen, sich KI-Kenntnisse anzueignen und ihre Teams durch die Einführung von KI zu leiten. Denken Sie daran, dass jede KI-Strategie den Prinzipien für verantwortungsbewusste KI entsprechen sollte.

  • Entwickeln eines Einstellungsplans für neue Rollen wie z. B. Data Scientists: Die weitere Qualifizierung der eigenen Belegschaft ist zwar das langfristige Ziel, aber gerade anfangs ist es vermutlich erforderlich, speziell für KI-Initiativen Expert*innen aus anderen Fachbereichen einzustellen. Hierzu zählen unter anderem Data Scientists, Softwareentwickler*innen und DevOps-Manager*innen.

  • Entwickeln eines Qualifizierungsplans für Rollen, die von KI betroffen sind: Die Schaffung einer KI-bereiten Kultur verlangt von der Geschäftsleitung die dauerhafte Bereitschaft, Mitarbeiter*innen sowohl in technischen als auch geschäftlichen Bereichen weiterzubilden und zu qualifizieren.

    • Im technischen Bereich benötigen Mitarbeiter Kernkenntnisse der Entwicklung und Betreibung von KI-Anwendungen. Für einen guten Start sind Partnerschaften mit anderen Unternehmen oft eine große Hilfe. Bedenken Sie allerdings, dass KI-Lösungen nicht statisch sind. Sie müssen kontinuierlich an neue Daten, neue Methoden und neue Opportunitys angepasst werden – und zwar von Personen, die auch die geschäftliche Seite genau kennen.
    • Im geschäftlichen Bereich müssen die Mitarbeiter so gut geschult sein, dass ihnen der Umstieg auf neue Prozesse keine Probleme bereitet, wenn sich ihre Alltagsroutinen durch ein KI-gestütztes System ändern. Die Personen müssen darin geschult werden, wie sie ihren gesunden Menschenverstand einsetzen, um KI-Prognosen und -Empfehlungen zu interpretieren und entsprechend zu handeln. Bei einer solchen Veränderung muss mit Bedacht vorgegangen werden.

IT-Leitung

Während der Chief Digital Officer für die Entwicklung und Implementierung der übergeordneten digitalen Strategie zuständig ist, überwacht der IT-Leiter den alltäglichen Technologiebetrieb.

  • Starten von Initiativen der Agile-Zusammenarbeit zwischen Geschäfts- und IT-Teams: Die Implementierung von Agile-Prozessen zwischen den Geschäfts- und IT-Teams kann dabei helfen, dass diese Teams besser auf ein gemeinsames Ziel hinarbeiten. Für die Implementierung ist ein kultureller Wandel erforderlich: weg von Revierkämpfen und hin zu mehr Zusammenarbeit. Microsoft Teams und Skype sind Beispiele für effektive Tools für die Zusammenarbeit.
  • Entwickeln eines Korrekturplans für „Dark Data“: So genannte „Dark Data“ sind unstrukturierte, nicht gekennzeichnete, in Silos befindliche Daten, die von Organisationen nicht analysiert werden. Sie werden weder klassifiziert noch geschützt oder gesteuert. In allen Branchen gewinnen Unternehmen in jeder Hinsicht, wenn es ihnen gelingt, auch diese Daten ans Licht zu holen. Hierzu benötigen sie ein Konzept, nach dem sie Datensilos auflösen, aus unstrukturierten Inhalten strukturierte Daten extrahieren und die nicht benötigten Daten entfernen.
  • Zusammenstellen agiler funktionsübergreifender Bereitstellungsteams und -projekte: Funktionsübergreifende Bereitstellungsteams sind für den Erfolg von KI-Projekten entscheidend. Mitarbeiter in verantwortlichen Positionen mit genauen Kenntnissen der Geschäftsziele und betrieblichen Abläufe sollten zentral an der Planung und Wartung von KI-Lösungen beteiligt sein. Denn isoliert arbeitende Datenwissenschaftler entwickeln oft Modelle ohne Kontext, Zweck oder Nutzen, die dem Unternehmen keinen Mehrwert bringen.
  • Skalieren von MLOps im gesamten Unternehmen: Die Verwaltung des gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens im großen Stil ist eine komplizierte Angelegenheit. Organisationen benötigen einen Ansatz, um die Agilität von DevOps-Prozessen auch im Lebenszyklus des maschinellen Lernens nutzen zu können. Wir bezeichnen diesen Ansatz als „MLOps“ – die empfohlene Praxis der Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, KI-Expert*innen, App-Entwickler*innen und anderen IT-Teams, um den Lebenszyklus des maschinellen Lernens durchgängig zu verwalten. Erfahren Sie in den entsprechenden Lerneinheiten des Moduls „Nutzen von KI-Tools und -Ressourcen für Ihr Unternehmen“ mehr über MLOps.

Die Funktion von Mitarbeiter*innen der geschäftlichen Seite besteht nicht nur darin, Data Scientists Erkenntnisse zu liefern. Die KI muss ihnen helfen, besser und schneller zu arbeiten. In der nächsten Lerneinheit sehen wir uns an, wie sich dieses Ziel mit No-Code-Tools erreichen lässt, die keine Data Science-Kenntnisse oder -Vermittlung erfordern.