Sind Sie bereit für den Einsatz künstlicher Intelligenz?
AI Readiness Assessment
Der Einsatz künstlicher Intelligenz verspricht dem Maschinen- und Anlagenbau eine goldene Zukunft. Doch der Traum der perfekten Produktion auf KI-Basis platzt für viele noch bevor er überhaupt begonnen hat.
Unser Versprechen
Wir schaffen Transparenz
Zahlreiche Digitalisierungsprojekte scheitern in der Praxis bereits nach kürzester Zeit aufgrund der gegebenen Ausgangslage. Denn der Sprung von eingestaubten Excel-Tabellen zu KI-gestützten Prozessen ist nur möglich, wenn die Datenbasis stimmt.
Unser AI Readiness Assessment analysiert die in Ihrem Unternehmen vorliegenden Bedingungen systematisch und verschafft Ihnen einen Überblick über die aktuelle Datenlage.
So können bereits vor Projektbeginn erste Hürden identifiziert werden, die der Umsetzung und Implementierung diverser Use Cases im Weg stehen könnten. Darüber hinaus erhalten Sie praxisorientierte Handlungsempfehlungen, welche Schritte notwendig sind, um zukünftig Data Analytics und KI gewinnbringend in Ihrem Unternehmen einsetzen zu können.
Klare, systematische Analyse des Status Quo
Identifikation von Problemherden
Konkrete Handlungsempfehlungen
Was steckt hinter dem Begriff?
Was ist AI Readiness überhaupt?
AI Readiness beschreibt die Fähigkeit und Bereitschaft einer Organisation oder eines Unternehmens, Prozesse, Anwendungen und Verfahrensweisen im Kontext der künstlichen Intelligenz (KI) so anwenden zu können, dass sie der Organisation einen (betriebswirtschaftlich relevanten) Mehrwert spenden.
Der Begriff vereint in sich somit eine Reihe von notwendigen Voraussetzungen aus unterschiedlichen Unternehmensgebieten und zielt vorwiegend auf Unternehmen ab, bei denen Verfahren der künstlichen Intelligenz in den Unternehmensprozessen bisher noch nicht (skaliert) verwendet werden oder die sich hinsichtlich des Einsatzes einer neuen KI-Technologie unsicher sind.
Welche Bereiche werden geprüft?
Die Dimensionen von AI Readiness
Bei der Analyse berücksichtigt werden insgesamt 10 Kernbereiche und Kriterien, die sich in den folgenden übergeordneten Dimensionen zusammenfassen lassen:
Technological Readiness
Dieser Aspekt umfasst alle Bereiche der IT-Infrastruktur. Sie stellt die Grundlage für die technische Ausführung der Datenverarbeitung und auch der KI-Berechnungen dar und ist somit das Fundament einer effektiven KI-Strategie.
Ohne funktionierende Algorithmen können weder Prognosen noch operative Prozesse angestoßen werden. Die Erfüllung dieser Dimension hängt jedoch in hohem Maße vom anvisierten Szenario ab. Rein technisch ist es z.B. ein großer Unterschied, ob Vorhersagen anhand einer großen Datenbasis in Echtzeit erstellt werden sollen, oder ob das Ziel eines Algorithmus die Einstufung von Ereignissen in größeren Zeitabständen ist.
Ob künstliche Intelligenz im Unternehmen effizient eingesetzt werden kann, hängt auch von betrieblichen Strukturen ab. Lassen sich die Ergebnisse der KI-Modelle in die operativen Prozesse einbinden? Ist die Nutzung der Daten zur Speisung der Modelle mit den (internen) Datenschutzbestimmungen vereinbar?
Diese und weitere operative Fragen adressiert die zweite Dimension der Operational Readiness.
Die letzte Säule der AI-Readiness bilden betriebswirtschaftliche Aspekte ab. Künstliche Intelligenz kann nur eingesetzt werden, wenn sich ein sinnvoller Anwendungsfall findet. Dieser muss sowohl durch das Management vorangetrieben als auch in seiner Verwendung und seinen Auswirkungen von der Belegschaft akzeptiert werden.
Verfolgt das Management beispielsweise keine KI-Strategie, gefährdet das die teils kostenintensive Investition in die Infrastruktur und die Entwicklung des KI-Modells selbst.
Checkliste: • Strategische Ausrichtung • Relevanter Use Case • Interne Akzeptanz & Kultur
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