Künstliche Intelligenz (KI) steht im Zentrum einer der größten technologischen Entwicklungen unserer Zeit. Dennoch gibt es nach wie vor zahlreiche Herausforderungen und Unsicherheiten im Hinblick auf den Umgang mit der Technologie.

Im Zuge des KI-Kongress Sachsen 2024 wurde der Austausch für die verschiedenen Akteure aus Wirtschaft, Wissenschaft und Verwaltung ermöglicht. Als elevait haben wir das Rahmenprogramm der Konferenz mit einem 90-minütigen Workshop mitgestaltet, in welchem wir gemeinsam mit den Teilnehmenden den Einsatz von KI im Arbeitsalltag von Bedenken bis hin zu möglichen Lösungsansätzen diskutierten. Im Rahmen eines World-Cafés entwickelten die Teilnehmenden mögliche Lösungsansätze für die zuvor gesammelten Herausforderungen. Obwohl sie aus verschiedenen technischen Branchen kamen, standen für die Akteure vor allem der Menschen mit dem aktuellen Wissensschatz und den individuellen Bedenken im Mittelpunkt. Zusätzlich zeichneten sich außerdem zentrale Themen ab, wie beispielsweise Datensicherheit, rechtliche Rahmenbedingungen sowie Wettbewerbsvorteile.

Aus den im Workshop gewonnenen Erkenntnissen wurde eine Toolbox erarbeitet, die einen Überblick darüber gibt, welche grundlegenden Schritte zum erfolgreichen Einsatz künstlicher Intelligenz im eigenen Unternehmen verhelfen.

Identifizierte Herausforderungen und Hürden beim KI-Einsatz

Die ermittelten Herausforderungen des Einsatzes künstlicher Intelligenz lassen sich in vier Bereiche unterteilen: rechtliche Aspekte, Unternehmenskultur, Beziehung zu KI und technische Hürden. Was auffällt: Im Zentrum aller Herausforderungen steht das Thema Daten.‍

Rechtliche Aspekte umfassen überwiegend unumstößliche gesetzliche Rahmen, die erfüllt bzw. in erster Instanz auch als solche identifiziert werden müssen. Hier spielen auch Fragen wie “Was sind Daten?” und “Was bedeutet personenbezogen?” im Kontext dessen, welche Informationen preisgegeben werden dürfen.

Der Bereich Unternehmenskultur und -politik wird beschrieben durch organisatorische Herausforderungen. Diese finden sich einerseits im Mangel an digitalisierten Daten wieder, wie auch im fehlenden Wissen, welche Daten im Unternehmen überhaupt vorliegen oder wer auf diese Zugriff hat. Darüber hinaus wurden vielfach Bedenken im Wettbewerbskontext erwähnt, wie etwa, Wettbewerber, die von eigenen Erkenntnissen profitieren.

Im Cluster Beziehung zu KI finden sich insbesondere persönliche Hürden wieder, so etwa Verunsicherung durch negative öffentliche Meinungen über KI, aber auch Überforderung und eigene Skepsis. In engem Zusammenhang damit steht die Beschreibung von fehlendem Basiswissen für die Technologie. Dieses lückenhafte Grundverständnis kann wiederum mangelnde Datenqualität zur Folge haben, denn fehlende Klarheit über die Arbeitsweise der KI erschwert die Pflege einer konsistenten und qualitativ hochwertigen Datenbasis.

Ebenso im Zusammenhang mit der bereits erwähnten Datenbasis wurde technische Komplexität thematisiert, etwa im Kontext der Verfügbarkeit, aber auch der Sicherheit von Daten. So kann beispielsweise ohne eine robuste IT-Infrastruktur innerhalb der Organisation nicht gewährleistet werden, dass Daten sicher und effizient gesammelt, gespeichert und verarbeitet werden. Dies ist für das Training und den Einsatz von KI-Algorithmen jedoch unerlässlich. Hier werden auch das Fehlen von Schnittstellen für den Datenaustausch sowie eine unzureichende Rechenleistung betrachtet, welche erforderlich sind, um komplexe KI-Modelle in Echtzeit auszuführen. Zudem kann die Unkenntnis von Sicherheitsvorkehrungen Bedenken hinsichtlich des Schutzes sensibler Daten verstärken, insbesondere in Bezug auf Cyberangriffe und Datenverlust.

Toolbox zur Einführung von KI-Technologien im Unternehmen

Aus den identifizierten Herausforderungen wurde eine umfassende Toolbox entwickelt, die eine gezielte Unterstützung für die verschiedenen Phasen der Nutzung von KI bietet. Diese beinhaltet klare Empfehlungen, welche Methoden in welcher Projektphase Anwendung finden können, um die effektive Nutzung der Ressourcen zu unterstützen und sicherzustellen. Der Aufbau der Toolbox ist sowohl inhaltlich (vertikal) als auch zeitlich (horizontal) strukturiert, um eine flexible Anpassung an unterschiedliche Entwicklungsprozesse zu ermöglichen und sicherzustellen, dass die erforderlichen Maßnahmen rechtzeitig ergriffen werden.

Die inhaltliche Dimension präsentiert wertvolle Einblicke und Unterstützung zu wesentlichen Themenbereichen, die für eine erfolgreiche KI-Nutzung von Bedeutung sind. Diese Themen sind in die Kategorien Wissensaustausch, Datenstrategie und Technologie unterteilt. Jede dieser Kategorien enthält spezialisierte Methoden und Tools, die auf die spezifischen An- und Herausforderungen in den jeweiligen Phasen abgestimmt sind. In der zeitlichen Dimension erfolgt die Unterstützung der Anwendenden bei der Orientierung (Research), den ersten Schritten (Analyse & Design) und der praktischen Umsetzung (Umsetzung) ihrer KI-Projekte. Diese umfassende Strukturierung gewährleistet, dass sowohl kurzfristige als auch langfristige Anforderungen und Ziele berücksichtigt werden.

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In der Research-Phase sollen grundlegende Fragen zur Nutzung einer KI geklärt werden. Vor allem der Wissensaustausch steht hier im Fokus. Ziel ist es, erstes Wissen in Workshops zu erlangen und zu festigen. Wichtig ist dabei, sich in entsprechende Netzwerke einzubringen sowie gezielt den Austausch mit Expert:innen zu suchen. Zusätzlich dient diese Phase dazu, ein allgemeines Verständnis zu entwickeln, welche Möglichkeiten die KI bietet, ob notwendige Daten vorhanden sind und diese rechtlich genutzt werden dürfen. Es ist von entscheidender Bedeutung, in dieser Phase eine umfassende Bewertung der verfügbaren Datenquellen durchzuführen und sicherzustellen, dass alle Anforderungen für die Verwendung erfüllt sind.

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Während der Phase Analyse & Design werden detaillierte Fragen zur Funktionsweise einer KI und zu den möglichen Folgen ihrer Nutzung betrachtet. Dafür können Dokumentationen von Good Practices zurate gezogen werden, sowie individuelle Prognosen und Zukunftsbewertungen aufgestellt werden. Diese Phase beinhaltet neben dem Austausch und Erwerb von Wissen bereits erste Schritte für die Erstellung einer Datenstrategie. Es empfiehlt sich, ein Grundgerüst für die Entwicklung von Konzepten, Modellen und Algorithmen zusammenzutragen. Darüber hinaus besteht das Fundament für die KI-Anwendung aus der Strukturierung und Standardisierung von Daten. Hier erfolgt ebenso die Prüfung der KI-Integration in die bestehenden Geschäftsprozesse. Auf diese Weise wird ermittelt, welche Anpassungen notwendig sind und welche Anbieter in den einzelnen Phasen unterstützen können.

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In der Umsetzung stehen die praxisorientierten Aspekte der KI-Anwendung im Zentrum. Konkrete Fragen zur Umsetzung sollen beantwortet werden, wie bspw. "Wie wende ich die KI auf meine Daten an?", "Welche technischen Möglichkeiten bestehen und welche Rahmenbedingungen sind zu beachten?". Diese Phase beinhaltet die Integration der entwickelten Modelle in die bestehenden Systeme sowie die Schulung derer, die für die Bedienung und Überwachung der KI-Systeme verantwortlich sind. Darüber hinaus umfasst sie die sorgfältige Aufbereitung der Daten für die KI und die Klärung relevanter technischer und regulatorischer Aspekte. Ein strukturierter Ansatz für die Datenaufbereitung und -verwaltung ist hierbei von hoher Bedeutung. Nur so kann eine ausreichende Qualität und Konsistenz der Daten sichergestellt und überprüft werden.

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Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass zu Beginn der Wissensaustausch im Fokus steht. Die ersten Phasen dienen somit dem Abbau von Skepsis und Unsicherheiten, ebenso wie der Stärkung des Verständnisses dafür, wie Daten im Unternehmen am besten verwaltet werden sollten. Ein effektiver Wissensaustausch fördert die Akzeptanz und das Vertrauen in die neuen Technologien und ermöglicht eine reibungslose Integration der KI-Systeme in die Unternehmensstruktur.

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Dieser Werkzeugkasten stellt ein unverzichtbares Hilfsmittel für alle dar, die sich mit der Implementierung und dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz beschäftigen. Er bietet eine strukturierte und systematische Herangehensweise, die sowohl die Effizienz als auch die Effektivität der KI-Nutzung signifikant verbessert.

Ausblick

Der KI-Kongress Sachsen 2024 hat eindrucksvoll gezeigt, wie wichtig der Austausch und die Zusammenarbeit zwischen Wirtschaft, Wissenschaft und Verwaltung für die erfolgreiche Integration von Künstlicher Intelligenz sind. Die entwickelte Toolbox ermöglicht einen unkomplizierten Einstieg bei der Umsetzung von KI-Projekten und bietet Unterstützung beim Meistern der vielfältigen Herausforderungen.

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Gerne unterstützen wir bei der praktischen Nutzung der Toolbox. Darüber hinaus arbeiten auch wir beständig an deren Verfeinerung und Erweiterung. Dabei liegt unser Fokus darauf, neue Best Practices zu integrieren und die bestehenden Methoden an die sich schnell ändernden technologischen und regulatorischen Rahmenbedingungen anzupassen. Workshops, Meetups und der direkte Austausch sollen dazu beitragen, das Verständnis und die Akzeptanz von KI in Unternehmen weiter zu stärken.

Ein weiterer Schwerpunkt unserer Unterstützung liegt in der vertieften Arbeit im Bereich der  Datenstrukturierung, indem nutzerfreundliche Visualisierungen für die Integration und Klassifizierung der notwendigen Inhalte bereitgestellt werden.

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Mit dem Ausbau unserer Partnerschaften gilt es, die KI Community stetig zu verbessern. Dies soll sicherstellen, dass Unternehmen Zugang zu den besten Ressourcen und Technologien haben, um ihre KI-Initiativen erfolgreich voranzutreiben.

Letztlich ist es unser Ziel, durch kontinuierliche Forschung und den Austausch mit Expert:innen die Grundlage für eine verantwortungsvolle und effektive Nutzung von KI zu schaffen. Nur durch gemeinsames Engagement und eine strukturierte Herangehensweise können wir die Potenziale Künstlicher Intelligenz voll ausschöpfen und gleichzeitig die damit verbundenen Risiken minimieren. Wir laden alle Interessent:innen ein, diesen spannenden Weg gemeinsam mit uns zu gehen und von den vielfältigen Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz zu profitieren.