Unternehmens-KI beantwortet die falsche Frage
Viele Unternehmen investieren in KI zur Lösung der falschen Probleme und konzentrieren sich auf das Potenzial der Technologie, anstatt sie in fehlerhafte Arbeitsabläufe zu integrieren. Echte Lösungen erfordern die Einbettung von KI direkt in die Prozesse.
Unternehmen investieren Milliarden in künstliche Intelligenz, doch ihr volles Potenzial bleibt oft ungenutzt, da die Technologie nicht tief in bestehende Arbeitsabläufe integriert ist. Bhavin Shah, SVP & GM bei Moveworks, argumentiert, dass Unternehmen häufig das falsche Problem angehen: Sie entwickeln die Technologie selbst, anstatt die Herausforderungen ihrer effektiven Implementierung in Organisationsstrukturen zu lösen.
Das Problem liegt in den unterschiedlichen Prioritäten von KI-Anbietern und Unternehmens-CIOs. Anbieter streben danach, Modelle leistungsfähiger und allgemeingültiger zu machen, während Unternehmen KI benötigen, die ihren Genehmigungsketten, Compliance-Anforderungen und Organisationsstrukturen entspricht. Diese Diskrepanz führt dazu, dass KI-Anwendungen in Demos überzeugend wirken, aber in der Produktion scheitern, wenn sie nicht für spezifische Unternehmensbedürfnisse konzipiert sind.
Heutige KI-Lösungen für Unternehmen, wie Copiloten oder Chatbots, verbessern hauptsächlich die Benutzerfreundlichkeit der Oberfläche, ohne die zugrunde liegenden Prozesse zu verändern. Sie können bei der Informationsbeschaffung oder Berichterstattung helfen, doch die eigentliche Ausführung, wie die Einholung von Genehmigungen, erfordert weiterhin menschliches Eingreifen. Vollständig automatisierte Arbeitsabläufe würden KI-Agenten erfordern, die nächste Schritte, Genehmigungsrichtlinien und Ausnahmen verstehen und Aufgaben effizient an Menschen übergeben können.
Shah betont, dass echte Delegation die Einbettung von KI direkt in die Systeme, die die Arbeitsabläufe steuern, erfordert und nicht nur deren Überlagerung. Wenn KI innerhalb der eigenen Regeln und Strukturen der Organisation agiert, kann sie Kernprobleme effektiver lösen. Ein Distributionszentrum-Manager könnte beispielsweise einen KI-Assistenten nutzen, der Materialengpässe vorhersagt, Bestellungen verwaltet und Genehmigungen automatisch einholt, wodurch der Manager sich auf strategische Entscheidungsfindung konzentrieren kann.
Ein KI-System, das die Struktur und die Abläufe eines Unternehmens versteht, ermöglicht eine effektive Governance. Wenn Governance-Modelle als Teil der KI-Architektur integriert werden, anstatt als nachträgliche Einschränkungen behandelt zu werden, kann KI autonomer und sicherer agieren. Dieser integrierte Ansatz ist der Schlüssel, um KI von einem reinen Informationslieferanten zu einem echten Arbeitserlediger zu machen.