5 Punkte wie Sie Ihr Unternehmen für Big Data und KI fit machen

Walter Maderner | April 4, 2018

Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts, lautet der oft zitierte Satz. Und er ist zutreffender denn je. In der Tat sind es die großen Plattformen wie Google, Baidu, Amazon, Alibaba, Microsoft, IBM, Facebook, Samsung und, nicht zu vergessen, die großen Finanzdienstleiter wie zum Beispiel BlackRock, die die großen KI Entwicklungen vorantreiben.

Die Zahlen sind eindrucksvoll: Google bearbeitet jährlich mehr als 3,3 Billionen Suchanfragen, Amazon liefert mehr als 2 Milliarden Artikel aus seinem 229 Millionen Artikel umfassenden Sortiment, mehr als 2 Milliarden User tummeln sich auf der Facebook Seite, davon 1,4 Milliarden sogar täglich und 10% des weltweiten Vermögens wird von BlackRock verwaltet.

Dieser Datenschatz bildet die Grundlage für besonders leistungsfähige KIs, die den neuen Dienstleistungen und Geschäftsmodellen zugrunde liegen, sei es nutzenstiftender Marketing Content bei Google und Facebook oder die extrem kurzen Lieferzeiten durch Amazons Anticipatory Shipping. Doch bleibt KI nur den Superschwergewichten vorbehalten?

Die Entwicklung der KI kann und wird in Zukunft nicht nur von den Superschwergewichten getrieben werden. Mehr und mehr Unternehmen werden den Nutzen erkennen und KI in ihre Prozesse und Dienstleistungen integrieren. KI wird zu einer entscheidenden Determinante im Wettbewerb werden. Das betrifft auch sämtliche Aktivitäten der Wertschöpfungskette. Doch wie können sich Unternehmen, die nicht zu den Superschwergewichten gehören, dafür wappnen? Wie kann KI in die Wertschöpfungskette erfolgreich integriert werden?

Aus unserer Sicht sind fünf Punkte dafür wesentlich:

 

1. Erzeugen Sie das Gefühl der Dringlichkeit

Die Themen Big Data und KI sind brandaktuell. Die Entwicklungen schreiten im Eiltempo voran. Es ist nur eine Frage der Zeit, wann Wettbewerber auf den Zug aufspringen. Die Superschwergewichte im e-Commerce oder Hi-Tech setzen die Standards, aber mehr und mehr diffundiert die Technologie in andere Branchen und setzt dort die Akteure unter Zugzwang. Das Bewusstsein der Dringlichkeit muss in der Organisation verankert werden, und der Support für eine Transformation muss auf CEO/CTO/COO Ebene gegeben sein.

 

2. Identifizieren Sie Fragestellungen, die Kundennutzen erzeugen

Daten sind ja kein Selbstzweck, sondern sollen dazu dienen Fragestellungen zu beantworten, die einen Kundennutzen stiften, und auf Basis derer man sein Geschäftsmodell erweitern kann. Es gilt also jene Datenpools im Unternehmen zu identifizieren, die reichhaltig genug sind und über deren Analyse werthaltige Aussagen getroffen werden können, die Kundennutzen stiften. So wird ein mittelständischer Maschinenbauer sicher nicht die Millionen Kundenaufträge haben, aber möglicherweise sind die Sensordaten seiner Maschinen reichhaltig genug, um daraus Kapital zu schlagen.

 

3. Heben Sie den Datenschatz

In vielen Unternehmungen ist Datengenerierung und Datenpflege eine lästige Pflicht, und nicht im Fokus des Top Managements. Datenhaltung in unterschiedlichen Systemen (Dateninseln), keine klaren Verantwortlichkeiten für Dateneingaben, schlampige Eingabe von Kundenauftragsdaten ins ERP System und vieles mehr führen zu einem heterogenen nicht durchgängigen und qualitativ schlechten Datenbestand.

In einem ersten Schritt müssen die organisatorischen Voraussetzungen geschaffen und der Datenbestand saniert werden. Auch hier helfen KI unterstützte Tools. Unserer Erfahrung nach ist es erstaunlich über wie viele nicht miteinander vernetzte Daten Unternehmen verfügen, die sie so nicht auswerten und nicht nützen können, die aber vernetzt großes Potenzial hätten.

 

4. Bauen Sie ein KI Team auf

KI ist eine junge Disziplin. Die Theorie der neuronalen Netze gibt es schon seit Mitte der 50er Jahre, aber wirklich Eingang in die Lehrpläne der Universitäten hat es erst in der jüngsten Vergangenheit. Während das Thema Big Data zum Großteil von der IT Funktion abgedeckt wird, erfordert KI einen eigenen Werkzeugkasten. Auch in Zusammenarbeit mit einem externen Dienstleister, z.B. einem der zahlreichen Startups oder Systemanbieter, muss ein KI Know-how in house verfügbar sein, um Leistung abzunehmen, den Markt zu screenen und das Netz laufend weiter zu trainieren.

 

5. Fortschritt Step by Step

Das Motto “Rom wurde nicht an einem Tag erbaut“ gilt auch hier. Neuland betritt man am besten in kleinen Schritten. Das Design und die Architektur der KIs ist mit viel Versuchs- und Optimierungsschritten verbunden. So liegt es im Wesen der Anwendungen laufend verbessert zu werden. Dementsprechend muss erst eine Testumgebung aufgesetzt werden und danach ein Prozess, der zeitnahes Feedback für die Adaption und Verbesserung der KI ermöglicht.

 

Fazit: KI wird erheblichen Einfluss auf alle existierenden, und aktuell möglicherweise auch gut funktionierenden, Business Modelle haben. Um weiterhin erfolgreich am Markt auftreten zu können ist ein rechtzeitiges Auf- und Vorbereiten der anstehenden Entwicklungen unerlässlich. 

 

 CTA Big Data and KI

 

Über den Autor

Walter Maderner

Dr. - Partner, Wien

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