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Künstliche Intelligenz als Game Changer

Neue Aufgaben für Executives

„I didn’t see AI“, sagte Google-Mitgründer Sergey Brin noch im Jahr 2017. Selbst einer der einflussreichsten Silicon-Valley-Unternehmer hat die Revolution durch künstliche Intelligenz nicht kommen sehen. Da überrascht es nicht, dass nur wenige Führungsteams von Unternehmen ihre Aufgaben auf den produktiven Einsatz dieser Technologie ausgerichtet haben.

Bild: ©deagreez/adobe.stock.com

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Die Bemühungen in den 1990er Jahren mit künstlichen neuronalen Netzen zu experimentieren, blieben seinerzeit erfolglos. Heute ist KI aus keinem Google-Projekt mehr wegzudenken. Doch viele Unternehmenslenker fragen sich, warum ihre KI-Initiativen noch nicht das gewünschte Ergebnis gebracht haben. Eine von dem Beratungshaus BCG im Jahre 2019 veröffentlichte Studie kommt zum Ergebnis, dass 7 von 10 befragten Unternehmen keine oder nur wenige Auswirkungen durch KI beobachten. Woran liegt das?

Druck lastet auf Entscheidern

Viele Unternehmen haben die bisherigen Technologiewellen gemeistert. Beispielsweise die Veränderung durch Informations- und Kommunikationstechnologie sowie die Automatisierung. Die Entwicklung wurde ernst genommen und die Aufgabe meist an die Abteilungen delegiert, die die Umsetzung verantworteten. Mit KI ist die Situation anders. Der Druck auf die Unternehmensleitung wächst massiv. Die Vorstände und Geschäftsführer müssen sich ständig weiterbilden und vor allem sind sie bei dieser Technologiewelle direkt gefragt. Die Personalberatung Odgers Berndtson und die Non-Profit-Organisation AppliedAI haben in einem Whitepaper zusammengetragen, was Vorstände und Geschäftsführer über KI wissen sollten und wie sich die Technologie auf die einzelnen Ressorts auswirkt. Nachfolgend sollen exemplarisch die Rollen des CIO und COO herausgegriffen und für diese dargestellt werden, über welche KI-Kenntnisse die jeweilige Person verfügen muss

Der Chief Information Officer

Der Chief Information Officer, kurz CIO, spielt eine der wichtigsten Rollen bei der Implementierung von KI-basierten Anwendungen. Allerdings konzentrieren sich viele IT-Organisationen heute mehr auf die Pflege der traditionellen Infrastruktur und bestehender Unternehmenssoftware, anstatt über KI unterstützende Software-Stacks nachzudenken und diese zu implementieren. Dies nährt die Diskussion zur Rolle des CIOs im Verhältnis zu einem KI-Kernteam. Der CIO muss in der Lage sein mit dem Unterschied zwischen einer KI-Abteilung der traditionellen IT umzugehen, der sich nicht selten in widersprüchlichen Entwicklungs- und Arbeitskulturen ausdrückt. Für gewöhnlich verfügt der CIO im Unternehmen über solide KI-Fachkenntnisse und fungiert als kritischer Sparringspartner des Top-Managements. Daten und IT-Infrastruktur sowie deren Goverance stellen dabei nicht nur wichtige Verantwortungsbereiche eines CIOs dar, es sind auch die Grundlagen einer jeden KI-Anwendung. Eine Datenstrategie berücksichtigt die Datenerfassung, Datenverfügbarkeit und Integration sowie Geschwindigkeit und Datenqualität. Große Datenmengen sowie deren Qualität und Aktualität sind die Zutaten für die meisten Machine-Learning (ML)-Algorithmen. Allerdings sollten Projektbeteiligte mit Rohdaten arbeiten und nicht mit Auszügen von Kopien, wie sie nicht selten traditionelle Data Warehouses zur Verfügung stellen. Der CIO ist also noch mehr gefordert, effektiv mit Anwendern zusammenzuarbeiten und unternehmensweite Datenpipelines und KI-Architekturen zu entwerfen, was wiederum spezifische Software, Hardware und eine sehr hohe Speicherleistung erfordern.

Grundlage IT-Sicherheit

Je mehr Prozesse mit Hilfe von KI automatisiert werden, desto wichtiger wird das Thema Cybersicherheit. CIOs müssen selbst zu frühzeitigen Anwendern (early adopters) werden. Es wundert daher nicht, dass derzeit Versicherungsprodukte für Cybersicherheit zu einem sehr schnell wachsenden Markt geworden sind. Damit KI einem Unternehmen einen spürbaren Mehrwert liefern kann, muss es in großem Umfang auch eingesetzt werden können. Dies ist bekanntermaßen schwierig, da Datenpipelines, Funktionsbibliotheken etc. professionell verwaltet werden müssen und es bis heute keine standardisierte Infrastruktur dafür gibt. Bei der Überlegung von Make-Or-Buy-Entscheidungen werden gleichzeitig viele kritische Fragen zum IP-Eigentum aufgeworfen. Ein professionelles Management im Rahmen von KI ist wesentlich anspruchsvoller als die klassische Software- und Dienstleistungsbeschaffung.

Der Chief Operating Officer

Der Chief Operating Officer wird zu einem Hauptnutzer von prozesszentrierten KI-Lösungen. Als zentrale Figur im Unternehmen, die das operative Geschäft leitet, kommt sie mit vielen wichtigen KI-Anwendungen in Berührung und trägt auch dafür die Verantwortung. Während in der diskreten Fertigung bereits heute viele KI-Anwendungen, etwa für vorausschauende Instandhaltung, im Einsatz sind, kann KI auch völlig neue Produktionsansätze ermöglichen. Je mehr KI die Automatisierung in der Produktion unterstützt, desto weniger muss über die Verlagerung von Produktionsstandorten nachgedacht werden. Im Bereich der Logistik und des Supply Chain Managements werden schon lange mathematische Methoden eingesetzt, um Prozesse zu optimieren. Mit KI steht jedoch ein neues, leistungsfähigeres Werkzeug bereit, das wesentlich größere Datenmengen verarbeitet. So kann KI dabei unterstützen, ganzheitlich Systeme zu optimieren, was von der Bedarfsprognose bis zur Produktionssteuerung reicht. Zumal die Beschaffung ohnehin ein stark datengetriebener Prozess ist, bietet KI auch hier großes Potential. KI kann dabei helfen, neue und bessere Lieferanten zu finden, laufende Verträge zu optimieren, Unmengen an Beschaffungsinformationen nach Einsparpotentialen zu durchforsten und vieles mehr.

Outsourcing überflüssig

Beim weit verbreiteten Shared Services-Ansatz werden besonders Routineaufgaben der indirekten Unternehmensbereiche, etwa im Finanz- und Rechnungswesen, Personalwesen oder in der IT gewissermaßen zentralisiert. Nicht selten werden diese Aufgaben als Organisationseinheit ausgegliedert oder in Länder mit wettbewerbsfähigerem Lohnkostenniveau ausgelagert. KI kann hier unterstützen und vermutlich bald auch Aufgaben übernehmen, die heute noch menschliches Urteilsvermögen erfordern. Anbieter hören schon die Alarmglocken läuten und versuchen nun ihr Angebot auf KI-Lösungen umzustellen, um möglichst mit einem kompetenzbasierten Geschäftsansatz punkten zu können, wenn Lohnkostenvorteile schwinden. Ein COO muss diesen Paradigmenwechsel zur Kenntnis nehmen und verstehen.

Neue Rollen zu verteilen

Auch wenn hier lediglich zwei Rollenprofile vorgestellt wurden, sind auch die gestiegenen Anforderungen in den anderen Rollen – CEO, CFO, CTO, CHRO und andere – spürbar. Es wundert daher nicht, dass die Rufe nach einem neuen Rollenprofil laut werden. Brauchen Führungsgremien der Unternehmen zukünftig also auch noch einen Chief AI and Data Officer, der als CAIDO das Unternehmen auf der Reise in das KI-Zeitalter begleitet? Auf diese Frage wird es keine pauschale Antwort geben können. Es wird entschieden von den Kompetenzen der einzelnen Personen im Top Management eines Unternehmens abhängen, ob eine solche Position geschaffen werden muss.


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