Kommentar von Prof. Dr. Stefan Gröner und Prof. Dr. Stephanie Heinecke

KI – wer jetzt nicht handelt, hat das Nachsehen

| Autor / Redakteur: Prof. Dr. Stefan Gröner und Prof. Dr. Stephanie Heinecke / Nico Litzel

Das Motto der Unternehmen muss lauten: KI first! Wer nicht selbst Kompetenz bei den neuen Technologien aufbaut, wird bald das Nachsehen haben.
Das Motto der Unternehmen muss lauten: KI first! Wer nicht selbst Kompetenz bei den neuen Technologien aufbaut, wird bald das Nachsehen haben. (Bild: © willyam - stock.adobe.com)

Künstliche Intelligenz (KI) ist mehr als nur ein Buzzword, diese Nachricht kommt langsam aber sicher auch im Alltag deutscher Unternehmen an. Die Digitalisierung ist in vollem Gange, sich dem Wandel nicht zu stellen ist keine Lösung. Auch wenn aktuell die Auftragsbücher noch gut gefüllt sein mögen, so fordern die schnellen technologischen Veränderungen neue Denkweisen.

Durch die digitalen Möglichkeiten verändern sich die Bedürfnisse der nachwachsenden Zielgruppen dramatisch und erfordern ein Umdenken in Bezug auf Geschäftsfelder und deren Bearbeitung. Das Motto der Unternehmen muss daher lauten: KI first! Wer nicht selbst Kompetenz bei den neuen Technologien aufbaut, wird auf lang oder kurz keine Rolle mehr spielen.

Lange Zeit strotzten die Platzhirsche der Wirtschaftswelt vor Selbstbewusstsein: Das mag schon sein, aber das geschieht niemals in meiner Branche! Und doch kam es anders. Nicht nur Automobilhersteller, Einzelhändler und Finanzanbieter können ein Lied davon singen. Wollen etwa die prestigeträchtigen Autobauer nicht zum Karosseriezulieferer für Tech-Unternehmen werden, müssen neue Wege beschritten werden. Es ist daher wichtig, die notwendigen strategischen Anforderungen nicht nur zu erkennen, sondern auch erfolgreich umzusetzen.

Konsequentes Überprüfen der eigenen Marktstellung und -betrachtung

Bei der Bewältigung des digitalen Wandels ist es für Unternehmen unerlässlich, schonungslos und kritisch zu hinterfragen, ob die eigenen Angebote noch zeitgemäß sind. Ansonsten droht die Gefahr, dass sich ein zukünftiger Wettbewerber Markt und Geschäftsmodell genau ansieht und alle „Pain-Points“ der Kunden identifiziert, um dann mithilfe von KI-unterstützten Plattformen einfachere, bequemere und umfassendere Lösungen anbietet. Bei dieser Selbstanalyse hilft ein einfaches Konzept. Wir nennen es das COSIMA-Prinzip.

Das steht für

COnvenient – also bequem.

SImple – also einfach.

MArkt-Sicht– mit Blick auf den Gesamtmarkt, nicht auf das bestehende Produkt.

1. Convenient

Zukunftsfähige Produkte und Services müssen bequem sein und den Alltag erleichtern, sei es im Unternehmen oder privat. Mit KI sind wir der Vision einer bequemen Welt so nah wie nie: Routineaufgaben entfallen, per Sprachsteuerung managen wir unser Zuhause. Moment, sagen Sie vielleicht. Das ist zwar bequem, aber auch ganz schön faul. Das kann man so sehen. Aber: Wenn Sie die Generation Y fragen (falls Sie nicht selbst dazugehören), lautet diese Feststellung möglicherweise anders: Faul? Auf keinen Fall, das ist bequem und smart! Und die Bedürfnisse genau dieser Zielgruppe werden die Märkte von morgen prägen.

2. Simple

Eine einfache Lösung ist eine gute Lösung für den Kunden. Dabei müssen Sie keineswegs Ihren Qualitätsanspruch aufgeben. Im Kern sind zwei Aspekte zentral: Die Bedienungsfreundlichkeit sowie der individuelle Zuschnitt. Das Schlüsselwort für den ersten Punkt lautet Usability und gilt nicht nur für technisches Gerät, sondern für jede Produktform, sei es ein Gebrauchsgegenstand, ein industrieller Prozess, eine Dienstleistung oder eben eine IT-Lösung. Der zweite Aspekt dient nicht nur der Individualisierung an sich, sondern auch der Komplexitätsreduktion. Wir haben heute in allen Lebensbereichen so viel Auswahl wie nie zuvor. Und immer haben wir Angst, angesichts der unendlichen Möglichkeiten nicht die beste Wahl getroffen zu haben. Auch hier kann KI helfen, dem Kunden das Gefühl zu geben, genau das für ihn perfekte Produkt vorgeschlagen zu bekommen.

3. Markt-Sicht

Kundenfokus statt Produktfokus! Die optimale Problemlösung für den Kunden muss im Zentrum aller Überlegungen stehen. Das erfordert eine breite Marktdefinition. Denn was ist das echte Kundenbedürfnis: Autofahren oder entspannt und individuell mobil sein? Fernsehen oder sehen, was, wann und wo man will? Der relevante Markt ist eben breiter als nur der Automobilmarkt oder TV-Markt. Alle Marktexpertise ist quasi für die Tonne, wenn ein Branchenfremder besser versteht, was die Kunden wollen – weil er es aufgrund seiner Technologiekompetenz kann. Intelligente Anwendungen können Kundenbedürfnisse antizipieren und Problemlösungen anbieten, noch bevor der Kunde sein Kreuzchen bei der traditionellen Zufriedenheitsbefragung gesetzt hat. Mit einer solchen Sichtweise ist das einzelne Produkt nur ein Baustein in einem auf den Kundennutzen optimierten, KI-gestützten Ökosystem.

Fünf Erfolgsfaktoren für die Umsetzung des COSIMA-Prinzips in Zeiten von KI

Die konsequente Umsetzung des COSIMA-Prinzips in Zeiten von KI zeichnet sich durch fünf zentrale Erfolgsfaktoren aus:

Ergänzendes zum Thema
 
Buchtipp

1. Kooperieren statt Bekämpfen

Die alten Wettbewerber werden Verbündete gegen die Disruption. Was vor einigen Jahren noch undenkbar war, wird heute mit gehöriger Verspätung z. B. in der deutschen Automobilindustrie zumindest in Teilbereichen umgesetzt, etwa von BMW und Daimler. Der Grund: Autofahren muss ein Teil der Mobilitätslösung der Zukunft bleiben, sonst sind alle aus dem Spiel. Die Abgrenzung gegenüber der Konkurrenz im traditionellen Kerngeschäft muss ja deswegen nicht ganz verschwinden.

2. Vorfahrt für Innovationen und Zukunftstechnologien

Die zukunftsweisenden Themen gehören in die Zentrale. Und auch die besten Leute, hier also die Technologie-, Daten- und KI-Experten, sollten sich im Zentrum des Geschehens mit Innovationen auseinandersetzen. Häufig hört man, dass die Zukunftsfelder in agile, Start-up-ähnliche Unternehmensbereiche auslagert werden müssen, um Entwicklungen frei von den festgefahrenen Bahnen zu ermöglichen. Allerdings: Eine konsequente Ausrichtung des ganzen Unternehmens hin zu den neuen Anforderungen des Marktes erreicht man durch diese Appendix-Mentalität kaum.

3. Strategisches Datenmanagement

Ohne Daten keine KI. Datenmanagement steht daher ganz oben auf der Prioritätenliste für Firmen. Doch woher kommen die Daten? Eine Datengenerierung wie bei den führenden Tech-Konzernen ist momentan nur für die wenigsten Unternehmen möglich, schon gar nicht für eher traditionell aufgestellte Mittelständler. Aber lang gewachsene Branchenexpertise ist auch in Zeiten von KI nicht verloren, sie muss nur in eine neue Form gebracht werden. Dafür gibt es drei Ansatzpunkte:

  • Bestehendes Wissen: Jedes Unternehmen hat Kunden, Mitarbeiter und Prozessabläufe, aus denen sich Daten generieren lassen. Was ist den Kunden wirklich wichtig? Welche Punkte wiederholen sich in Beratungsgesprächen? Welches Erfahrungswissen haben Ihre langjährigen Mitarbeiter? Diese Aspekte gilt es systematisch zu erfassen.
  • Akquisitionen: Daten sind ein zentraler Bestandteil bei M&A-Aktivitäten. Es geht nicht mehr nur darum, etwa einen Wettbewerber aufzukaufen, neue Produkte ins Portfolio einzugliedern oder weitere Stufen der Wertschöpfungskette abzudecken. Die Bedeutung der Daten für das künftige Agieren am Markt hat Übernahmen zur Folge, deren Sinn sich teils erst auf den zweiten Blick erschließt. Der Wert der Daten muss jedoch im Vorfeld der Deals abgeklärt werden. Hat der Übernahmekandidat alle Datensätze sauber gewonnen und dürfen sie weiterverwendet werden?
  • Produktentwicklung: Wenn ein Unternehmen über neue Produkte nachdenkt, muss bereits in einem frühen Ideenstadium mitbedacht werden, woher man hilfreiche Daten dazu bekommen kann, etwa wie beschrieben durch Akquisitionen oder eigene Vorleistungen. Das Produkt selbst kann bei der Anwendung wieder neue Daten generieren.

Datenmanagement bedeutet jedoch auch, die Daten verfügbar zu haben. Klassische Data Warehouses in Unternehmen sind vor allem für strukturierte Daten angelegt, die dann z. B. ins Reporting weiterfließen. Die Datengrundlage für KI-Anwendungen hingegen besteht aus großen, oft unstrukturierten Datensätzen, etwa aus Unternehmensanwendungen, Social Media oder Geräten im Internet of Things. In Data Lakes, also Datenseen mit sehr hoher Speicherkapazität, können unterschiedlichste Daten in ihrem Rohformat gespeichert werden.

3. Permanente Suche nach Automatisierungspotenzialen

Die Maßgabe lautet hier: Mit kleinen Schritten anfangen und Lerneffekte in Teilbereichen sammeln, auch wenn es am Anfang wie ein Tropfen auf dem heißen Stein scheint. Die meisten Tasks in Unternehmen sind ohnehin nur eine Aneinanderreihung von kleinen Teilaufgaben, die schrittweise automatisiert und am Schluss zusammengefügt werden können. Wichtig ist dabei: Nach jedem Automatisierungsschritt muss die Arbeit auch tatsächlich schneller und effizienter ablaufen als vorher durch den Menschen.

4. Herausragenden menschlichen Service anbieten

Prinzipiell wären schon deutlich mehr Jobs automatisierbar als in der Praxis umgesetzt. Die Kernkompetenz des Menschen ist also noch immer gefragt, nämlich indem Sie exzellenten menschlichen Service anbieten. Hier haben klassische Anbieter einen Vorsprung gegenüber den Branchenfremden, sie müssen ihn aber zu nutzen wissen. Wenn der Kundenberater nur das wiedergeben kann, was im Handbuch steht, verspielt er künftig seine Daseinsberechtigung.

5. Neue Entscheidungswege

Last, but not least: Starre Hierarchien stehen Innovationen oft im Wege. In manchen Branchen entscheidet der CEO noch heute mehr oder weniger alleine, die fachliche, digitale Expertise sitzt jedoch nicht zwingend im Chefsessel. Gewisse Entscheidungsfindungsprozessen müssen daher auf die Arbeitsebene verlagert werden, etwa im Zusammenspiel von Produktmanagern und IT-Ingenieuren. Hier können alle Beteiligten ihre Stärken ausspielen, konkret: Die exakte Optik eines Autos ist ziemlich unbedeutend für denjenigen, der es mit intelligenter Technik so ausrüstet, dass es sicher ans Ziel kommt. Für die Führung im Unternehmen gilt: Der einsame Leitwolf hat ausgedient, flache Hierarchien und interdisziplinäre Zusammenarbeit sind von zentraler Bedeutung. Und in anderen Strukturen möchte die von Arbeitgebern umworbene Generation Y ohnehin nicht arbeiten.

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