Kommentar von Mohit Joshi, Infosys Künstliche Intelligenz – die fünfte industrielle Revolution

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Wir befinden uns mitten in der fünften industriellen Revolution – einer Revolution, die von Künstlicher Intelligenz (KI) vorangetrieben wird. Den Anfang machte das Mainframe Computing, gefolgt von Personal Computers – oder kurz PCs – in den 1980er-Jahren. Danach kam das Internet auf und in den 2010er-Jahren konzentrierten wir uns hauptsächlich auf die Agilität und Leistungsstärke von Cloud Computing.

Diese aktuelle fünfte Computing-Welle wird die mit der bisher größten Transformationskraft sein – und sie birgt vielversprechende Möglichkeiten mit sich, die menschlichen Bemühungen und Forschungen signifikant weiterzuentwickeln. Dennoch gibt es eine große Herausforderung: Die KI ist zwar bereit für den Einsatz im Unternehmen, jedoch konnten viele Firmen deren Potenziale bisher nicht vollständig ausschöpfen. Innovationen kommen so schnell auf den Markt, dass Unternehmen schlicht und ergreifend nicht Schritt halten können.

Im Jahr 2015 wurden beispielsweise 10.000 wissenschaftliche Abhandlungen über KI veröffentlicht. Nur vier Jahre später, 2019, stieg diese Zahl bereits auf 25.000 wissenschaftliche Abhandlungen an. Und diese Daten beziehen sich ausschließlich auf die USA – berücksichtigt man die weltweite Forschung, erreicht man schnell ganz andere, schwindelerregende Dimensionen.

Die Sorgen der Führungskräfte

Diese Entwicklung bereitet vielen Führungskräften Sorge: Wie den Überblick behalten und die richtige Technologie finden? Bei richtiger Anwendung der KI können die Unternehmensgewinne um bis zu 38 Prozent gesteigert werden. Des Weiteren kann die KI dazu beitragen, Unternehmen bis 2035 eine Bruttowertschöpfung von 14 Billionen US-Dollar zu verschaffen.

Nachzügler täten also gut daran, von visionären KI-Organisationen zu lernen, um eben diese Vorteile nicht zu verspielen. Laut aktueller Studien stellen die momentan in der KI-Anwendung führenden Organisationen die Technologie sowohl in den Mittelpunkt ihrer Geschäfts- als auch ihrer Betriebsmodelle. Darüber hinaus nutzen sie die KI, um die Einführung der Technologie zu erforschen, zu demokratisieren und ihr Risiko weiter zu verringern. Solche Firmen machen die KI zu einem zentralen Teil ihrer DNA. Das Ergebnis: Sie liefern bessere Produkte, steigern die Kundenzufriedenheit und schöpfen die Potenziale ihres Partner-Ökosystems aus.

Umgekehrt nutzen nachzüglerische Firmen KI hauptsächlich, um ihre Effizienz zu steigern, anstatt die Art und Weise zu ändern, wie das Unternehmen Geld verdient. Um zum Wettbewerb aufzuschließen, sollten hinterherhinkende Organisationen ihre Mitarbeiter umqualifizieren sowie sicherstellen, dass die Einführung der KI nicht fragmentiert wird. Darüber hinaus ist es notwendig, starke ethische und Governance-Richtlinien zu entwickeln sowie eine Führungsrolle bei den Risiken und Chancen zu übernehmen, die eine Einführung der KI mit sich bringt. Auf diese Weise lassen sich die Betriebsmargen um bis zu drei Prozentpunkte erhöhen. Für ein Finanzdienstleistungsunternehmen mit einem Umsatz von zehn Milliarden US-Dollar bedeutet dies zusätzliche Einnahmen in Höhe von 300 Millionen US-Dollar – eine beträchtliche Steigerung.

Umschulung und Weiterbildung

Die Mehrheit der Talente im Bereich Datenwissenschaft ist bei großen Technologieunternehmen beschäftigt – dennoch heben sich vor allem die führenden KI-Finanzleistungsunternehmen bei der Umschulung und Weiterbildung ihrer Mitarbeiter hervor. Solche Firmen nutzen digitale Plattformen und automatische Modellierungstools, um sicherzustellen, dass sie immer auf dem neuesten Stand sind. Dies ist wichtig: Denn jetzt ist es für Unternehmen an der Zeit, interne Talente zu schulen – jene Personen, die das Geschäft in- und auswendig kennen und wirkungsvolle Anwendungsfälle für die KI schneller als jeder Neuling erkennen. Eine Möglichkeit sind etwa Bildungsplattformen wie Infosys WingSpan: Unternehmen erhalten einen Fahrplan, um ihre Mitarbeiter auf die KI vorzubereiten. Dies sollte durch zusätzliche Trainings ergänzt werden, beispielsweise mithilfe von Infosys Nia, einer KI-Plattform für Organisationen, die für schnellere Geschäftsergebnisse die KI-Reise vereinfacht und Implementierungen industrialisiert.

Fragmentierten Einsatz von KI reduzieren

Die unternehmensweite Zusammenführung von Teams unter einem KI-Dach ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung. Tatsächlich kann die richtige Gestaltung des KI-Betriebs die operative Marge um bis zu sechs Prozentpunkte erhöhen (ein Unternehmen mit einem Umsatz von zehn Milliarden US-Dollar kann so bis zu 600 Millionen US-Dollar zusätzlich einnehmen). Visionäre Firmen, die dies tun, sorgen oft dafür, dass Technologie-, Finanz- und Business-Teams über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg an Projekten zusammenarbeiten – oftmals in einem Center of Excellence-Konstrukt. Die Mitarbeiter lassen sich schneller schulen und Change-Management-Prozesse so zusammenfügen, dass KI-Lösungen schnell vom Pilotprojekt zum Maßstab werden. Um Geschäftsergebnisse zu liefern und Informationen in großem Maßstab freizusetzen, ist die Entwicklung einer ganzheitlichen KI-Unternehmensvision erforderlich, die auf KI-Plattformen des Unternehmens aufbaut. Darüber hinaus stellt die Nutzung visionärer Produkt-, Domain- und Beratungsexpertise sicher, dass die Organisation im Laufe der Zeit exponentielle Vorteile erzielt.

Ethik und Governance

Solide ethische und Governance-KI-Rahmenwerke müssen von Anfang an aufgebaut werden. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass KI-Einsätze fair, gerecht und unparteiisch sind. Firmen, die solche Rahmenbedingungen geschaffen haben, übertreffen zurückliegende Organisationen bei einer Reihe von Geschäfts-KPIs um bis zu 25 Prozent. Es ist jedoch nicht einfach, Daten zu bereinigen und von jeder unbewussten Voreingenommenheit zu befreien. Hier kommt ein organisatorisches Mandat für effektive und erklärbare KI-Lösungen ins Spiel. Mitarbeiter, die KI sowohl im Backoffice als auch in kundenorientierten Funktionen einsetzen, müssen über ethische Praktiken aufgeklärt werden. Machine Learning-Algorithmen müssen in der Lage sein, die getroffenen Entscheidungen in einer verständlichen Weise zu erklären – für die KI-Behörden, einschließlich der Regulierungsbehörden. Ohne diese KI-Säule kann eine fehlerhafte KI-Ethik den Ruf eines Finanzunternehmens in einem Augenblick zerstören – sowohl bei Partnern als auch bei Verbrauchern.

Führungsebene integrieren

KI-Führungskräfte müssen die Auswirkungen von Technologien in einer Reihe von Dimensionen verstehen, einschließlich des Geschäftsmodells, der Mitarbeiter, der Partner, der Kunden und der Gesellschaft im Allgemeinen. Viele Führungskräfte haben in diesen Bereichen Schwierigkeiten und nur einen verschwommenen Eindruck davon, wie KI dazu beitragen kann, die Gewinnspannen zu verbessern und der Konkurrenz voraus zu sein. Wenn 2020 das Jahr der KI ist, dann muss 2020 auch das Jahr sein, in dem die Führungskräfte der Finanzwirtschaft ihr KI-Wissen aufpolieren.

Da die KI jeden Aspekt unseres Lebens berührt, ist die Zeit reif für Organisationen, sich mit voller Geschwindigkeit auf den Status einer visionären KI zuzubewegen. Von der präskriptiven KI, die in Betriebskapitalstrategien und bei der Reduzierung des operativen Risikos eingesetzt wird, bis hin zum Natural Language Processing bei der Extraktion sensibler Vertragsattribute – innovative Anwendungen der KI machen Finanzdienstleistungsunternehmen besser, schneller und agiler. Um KI in großem Maßstab zu implementieren, müssen sich Firmen um interne Talente kümmern, sicherstellen, dass die Ethik im Vordergrund steht, und eine unternehmensweite Strategie für die Technologie über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg entwickeln. Auf diese Weise werden sie Vorboten der fünften industriellen Revolution sein.

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