Warum präzise Anforderungen bei der Integration von generativer KI entscheidend sind

Künstliche Intelligenz (KI) durchdringt zunehmend die deutsche Wirtschaft und die Verbreitung nimmt deutlich zu, wie eine Studie des Digitalverbands Bitkom zeigt. Laut Bitkom ist die Zahl der Unternehmen, die KI einsetzen, innerhalb eines Jahres von 9 % auf 15 % gestiegen ist, was vor allem auf den Boom der generativen KI zurückzuführen ist. Daher zeigen wir den Nutzen genaue Bedarfsbestimmung vor allem anhand des Technologietrends generativer KI bzw. LLMs.

Doch trotz dieses Anstiegs und der damit verbundenen Anerkennung der Bedeutung von KI klafft eine deutliche Lücke zwischen Wahrnehmung und Umsetzung: Viele Unternehmen haben das Gefühl, dass KI für ihr Geschäft nicht relevant ist. “Generative KI sieht zwar spektakulär aus, bringt im Unternehmen aber wenig Nutzen”, so die Meinung der Hälfte der befragten Unternehmen.

Abgleich der geschäftlichen Anforderungen mit den technischen Möglichkeiten: Künstliche Intelligenz, die in deutschen Unternehmen zunehmend Vertrauen genießt und vor allem in der Text- und Sprachverarbeitung eingesetzt wird, ist grundsätzlich ein Werkzeug, das genau auf seinen Einsatzzweck zugeschnitten sein muss, um sein volles Potenzial zu entfalten. Da deutsche Unternehmen das Potenzial von KI vor allem bei der Erstellung von Berichten und Übersetzungen zu erkennen (82 %), gefolgt von Marketing und Kommunikation (59 %), ist es wichtig, die Fähigkeiten von KI auf diese spezifischen Bedürfnisse zuzuschneiden, um kostspielige Fehlentwicklungen zu vermeiden.

Die Stakeholder in diesen Unternehmen können die genauen Probleme klären, die KI lösen soll, indem sie präzise Anforderungen definieren, den Entwicklern zu einem klaren Verständnis verhelfen, und unnötige Komplexität oder Übervereinfachung vermeiden.

• Optimieren Sie die Kosten: Da KI-Projekte ressourcenintensiv sind, können sie zu einer Kostenexplosion führen, wenn sie nicht genau definiert werden. Dies zeigen die Erfahrungen deutscher Unternehmen, bei denen unklare und ungeregelte Implementierungen zu einer eingeschränkten Nutzenwahrnehmung geführt haben. Klare Anforderungen können Prozesse straffen und die Ausführung lenken, so dass eine optimale Nutzung der Ressourcen und die Einhaltung des Budgets gewährleistet sind – ein entscheidender Aspekt angesichts der von vielen deutschen Unternehmen angeführten Ressourcenbeschränkungen.
• Vermeiden Sie Daten-Overhead: Daten, die für eine effektive KI-Implementierung entscheidend sind, müssen relevant und genau sein. Deutsche Unternehmen, insbesondere diejenigen, die sich in der Anfangsphase der KI-Einführung befinden, müssen sicherstellen, dass relevante Daten gesammelt werden, um die Genauigkeit des Modells zu verbessern. Das bedeutet, dass sie sich darauf konzentrieren sollten, nur relevante Daten zu sammeln und zu verarbeiten, die direkt zur Genauigkeit des KI-Modells beitragen, um so die Datenintegrität zu gewährleisten.
• Gewährleistung von Skalierbarkeit und Flexibilität: Nur 2 % der Unternehmen setzen generative KI zentral ein und 13 % planen das. Nicht nur dabei ist es von entscheidender Bedeutung, dass KI-Lösungen nicht nur die unmittelbaren Anforderungen erfüllen, sondern auch skalierbar und an zukünftige Anforderungen anpassbar sind. Mit einem klaren Verständnis des Umfangs sind Lösungen durch eine flexible Architektur und ein flexibles Design eher skalierbar und können an zukünftige geschäftliche Veränderungen oder Erweiterungen angepasst werden.
• Rechtliche und ethische Überlegungen: Da viele deutsche Unternehmen für eine ausgewogene KI-Regulierung und klare Regeln eintreten, überschneidet sich die Integration von KI in den Geschäftsbetrieb erheblich mit rechtlichen und ethischen Überlegungen. Dies ist besonders wichtig in Sektoren wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und dem öffentlichen Dienst. Die richtige Definition von Anforderungen kann dazu beitragen, regulatorische Bedenken auszuräumen und sicherzustellen, dass KI-Lösungen ethischen Standards entsprechen, wodurch Verbindlichkeiten reduziert und die Einhaltung von Vorschriften gewährleistet werden.
• Sicherstellung der Abstimmung zwischen den Akteuren: Da das transformative Potenzial von KI die Abstimmung aller Stakeholder erfordert, sorgt eine präzise Anforderungsdefinition für eine klare Vision des Endziels und fördert das Verständnis zwischen den verschiedenen Stakeholdern. Dies ist im deutschen Kontext besonders wichtig, da viele Unternehmen KI ungeregelt und ohne klare Richtlinien betreiben. Nur 1 % der Unternehmen hat bislang klare Richtlinien für die Implementierung generativer KI.
• Robuster Test- und Validierungsansatz: Vor dem Hintergrund der zunehmenden KI-Implementierung in Deutschland hängen die Leistung und Zuverlässigkeit von KI-Lösungen in hohem Maße von strengen Tests und Validierungen anhand klarer Bewertungsmaßstäbe und Benchmarks ab. Ein klar definierter Anforderungskatalog ermöglicht es den Entwicklern, gezielte und aussagekräftige Tests durchzuführen und sicherzustellen, dass die Validierungsphase auf die beabsichtigten Geschäftsziele abgestimmt ist.

Die Integration von KI-Lösungen, insbesondere im sich entwickelnden deutschen Geschäftsumfeld, ist nicht nur ein Akt der Technologieintegration, sondern ein strategischer Schritt zur Neudefinition der operativen Fähigkeiten.

Eine klare Vision und präzise Anforderungen werden zum Leuchtturm, der diese Reise leitet und die erfolgreiche Einführung von KI inmitten unterschiedlicher Wahrnehmungen und der zunehmenden Anerkennung der Bedeutung von KI im Unternehmenssektor sicherstellt.