Die Vorbereitung auf Künstliche Intelligenz – Teil 2

Kriterien für den Erfolg definieren

Das Thema KI und deren Anwendungsfälle sind komplex. Mittlerweile sogar so komplex, dass es oft schwierig ist, im Nachhinein sagen zu können, wieso eine KI eine bestimmte Entscheidung getroffen hat. Diejenigen, die sich überlegen, Geschäftsprozesse von der Technologie unterstützen zu lassen, stehen vor einer grundsätzlichen Herausforderung:

Es gibt keine Garantie, dass ein Problem mit Hilfe von KI effizienter lösbar ist. Hierzu muss man allerdings sagen, dass die meisten Geschäftsentscheidungen auf Grundlage irgendwelcher Daten gemacht werden – weil die KI diese Informationen jedoch genauer analysieren kann, ist es zumindest sehr wahrscheinlich, dass sie für mehr Effizienz im Geschäftsalltag sorgt.

Dennoch ist es für Verantwortliche natürlich wichtig zu wissen, ob die Technologie dem Unternehmen in Zukunft einen Mehrwert bietet oder nicht. Aus diesem Grund sollte man zunächst Kriterien dafür aufstellen, wann ein Ergebnis als „gut“ oder eben als „nicht gut genug“ betrachtet werden kann.

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Ob eine KI dem Unternehmen den erhofften Mehrwert bringt, finden Verantwortliche raus, indem sie sich anschauen wie eine Entscheidung getroffen wurde und wie präzise sie ist. Hierzu sollten sie vor allem die Fehlerrate im Auge behalten und die KI daran messen.

Was im ersten Moment noch abstrakt klingt, lässt sich an einem einfachen Beispiel verdeutlichen: Stellen Sie sich vor, ein Verantwortlicher prognostiziert die Lagerbestände des kommenden Jahres. Im Schnitt liegt er dabei 30 % daneben und weiß dadurch auch, wie viel unnötigen Bestand das Unternehmen jedes Jahr produziert und lagern muss. Daraus ergeben sich Kosten in Höhe von 60.000 €. In einem ersten KI-Prototyp-Projekt für 10.000 € erreicht das KI-Modell eine Abweichung von 20 %. Verantwortliche wissen nach diesem Vergleich nicht nur, dass die KI genauer ist, sondern auch, dass ihr Unternehmen durch den KI-Einsatz rund 20.000 € gespart hat.

Optimierungspotenzial einschätzen

Die Effizienz der KI lässt sich kontinuierlich verbessern, indem zum Beispiel weitere Datenquellen hinzugefügt werden und die Datenverarbeitung optimiert wird. Wenn Unternehmen genaue Kriterien aufgestellt haben, mit denen sie den Erfolg der Technologie messen, können sie die Wirkung weiterer Investitionen für die Optimierung besser einschätzen. Am besten geht dies natürlich, wenn Kriterien dazu führen, dass man eine direkte Summe aus dem KI-Einsatz ableiten kann.

Verantwortliche können dieses Optimierungspotenzial einschätzen, wenn sie zum Beispiel wissen, dass ihre KI eine Fehlerrate von 5 % erreicht und dadurch eine bestimmte Summe einspart. Da die Fehlerrate logischerweise nicht unter 0 % gebracht werden kann, wissen Verantwortliche auch, wie viel sie noch optimieren können und wie viel Geld sie dadurch einsparen. Dies kann die Frage, ob sich eine Investition lohnt oder nicht, zuverlässiger beantworten.

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Fazit

Weil eine KI Daten genauer auswerten kann als ein Mensch, lohnt sich ihr Einsatz in den meisten Fällen. Unternehmen sollten jedoch Kriterien festlegen, mit denen sie den Erfolg der Technologie messen. Damit wissen sie nicht nur genau, wie viel Geld sie einsparen, sondern auch, ob sich Investitionen in eine Optimierung des vorhandenen KI-Modells lohnen.