KI im Unternehmen: Wo stehen wir in Deutschland?

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Die Handelsblatt Journal Redaktion im Gespräch mit Ioannis Tsavlakidis, Bereichsvorstand Consulting, und Ushan Ganeshananthan, Head of Lighthouse Germany, Center of Excellence for Data & Analytics, KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft.

Wo setzen Ihre Kunden heute Künstliche Intelligenz ein?

Ioannis Tsavlakidis: Derzeit sehe ich häufig zwei Teilbereiche, in denen KI echten Mehrwert im Unternehmensalltag liefert. So helfen Texterkennung und maschinelles Lernen bereits heute im Rechnungswesen, komplexe Verträge oder Rechnungen auszulesen und daraus automatisiert Buchungssätze zu generieren. Einen weiteren Anwendungsbereich sehen wir bereits heute im automatisierten Forecast für dynamische Absatzplanung und -budgetierung.

Welche Herausforderungen müssen gemeistert werden, um KI erfolgreich einzusetzen?

Ushan Ganeshananthan: Aus technischer Sicht ergeben sich zwei wesentliche Aspekte, nämlich einerseits die Verfügbarkeit und Qualität der Daten und andererseits die Architektur der Infrastruktur. Da Algorithmen auf Basis bestehender Daten trainiert werden müssen, um sie in einem nächsten Schritt auf einer neuen Datenbasis anzuwenden, muss diese in jedem Fall vorhanden sein. Die Praxis zeigt, dass viele Unternehmen hier jedoch Nachholbedarf haben, da sie zwar über Daten verfügen, diese aber in Silos und proprietären Systemen speichern. Durch diese unstrukturierte Ablage sind Daten oft nicht oder nur eingeschränkt für KI-Anwendungen abrufbar. Hinsichtlich der Architektur der Infrastruktur muss bereits bei der Planung berücksichtigt werden, eine skalierbare Umgebung für die Umsetzung von KI-Anwendungen zu schaffen. Hierfür werden oft neue Technologien benötigt wie z.B. Cloud-basierte Plattformen, die bedarfsgerecht in ihrer Kapazität erweiterbar sind. Die Integration von KI-Anwendungen in historisch gewachsene Systemlandschaften stellt eine enorme Herausforderung dar.

Ioannis Tsavlakidis: KI-Anwendungen im Unternehmensbereich zu einem nutzbaren Reifegrad zu entwickeln, erfordert sowohl Wissen auf technischer Seite als auch aus dem Anwendungsbereich. Damit Datenwissenschaftler und z.B. Accountants so zusammenarbeiten können, dass robuste Lösungen für das Rechnungswesen entstehen, ist neben anspruchsvoller Schnittstellenarbeit auch ein Kulturwandel erforderlich. Daten und die wertschöpfende Arbeit damit müssen als strategisches Asset begriffen werden.

Welchen Rat geben Sie Unternehmen, die langfristig den Einsatz von KI planen?

Ioannis Tsavlakidis: Erste Schritte zur Digitalisierung von Geschäftsmodellen durch KI wurden in vielen Unternehmen bereits eingeleitet. Um die Chancen eines wertschöpfenden Einsatzes von KI nutzen zu können, sind allerdings strategische Maßnahmen notwendig. Eine umfassende Transformation mit dem Ziel einer digitalisierten Organisation mit datenbasiertem Geschäftsmodell – der Data Driven Company – setzt eine ganzheitliche Strategie und ein klares Zielbild voraus. Dazu gehört auch eine fundierte Bewertung, an welchen Stellen Digital und Managed Services Mehrwert für das Geschäftsmodell schaffen. Die Kombination interner und externer Daten und die so gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen beispielsweise eine kontinuierliche, präzise Einschätzung der Marktsituation und das frühzeitige Erkennen von Trends und Entwicklungen.

Welche Aspekte muss eine solche Strategie umfassen?

Ushan Ganeshananthan: Neben der Definition eines KI-Zielbildes für die Struktur der Organisation muss sie in jedem Fall eine integrierte IT-Architektur beinhalten. Diese beschreibt die Schaffung einer zentralen, oft cloud-basierten, skalierbaren Technologie-Plattform (Digital Core), die allen Initiativen der Organisation zur Verfügung steht. Kerngedanke ist die Schaffung eines allen KI-Anwendern zugänglichen Datalake und damit die Aufhebung der vorherrschenden
Datensilos. Hier müssen sicherlich Beschränkungen in den Berechtigungen beachtet und in einer sinnvollen Data Governance umgesetzt werden. Daneben wird die Bündelung sowie Standardisierung der KI-Komponenten zur Wiederverwendung für verschiedene Anwendungsbereiche ermöglicht. Parallel zur Implementierung des Digital Core kann hierbei zunächst der Aufbau eines Teams von Spezialisten erfolgen, welche später flächendeckend KI-Anwendungen in den Fachbereichen unterstützen. Um entsprechende Kompetenzen aufzubauen, kann die Etablierung einer KI-Akademie das interne Schulungsangebot vervollständigen.

Ioannis Tsavlakidis: Abschließend lässt sich sagen, dass vor dem erfolgreichen, flächendeckenden Einsatz von KI zweifellos diverse Herausforderungen zu meistern sind. Gelingt es jedoch, diese Herausforderungen frühzeitig in die Strategie einfließen zu lassen und entsprechende Maßnahmen in technischer als auch kultureller Hinsicht zu entwickeln, steht der Data Driven Company nichts im Wege. Wir werden hier in den nächsten 2–5 Jahren enorme Fortschritte bei deutschen Unternehmen sehen.

Ushan Ganeshananthan, KPMGUshan Ganeshananthan, Head of Lighthouse Germany, Center of Exellence for Data & Analytics, KPMG

 

 

 

 

 

Ioannis Tsaviakidis, KPMGIoannis Tsaviakidis, Bereichsvorstand Consulting,KPMG

 

 

 

 

 

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Dieser Artikel ist Teil des Handelsblatt Journals „Künstliche Intelligenz – Wie Sie den Gamechanger KI für Ihr Unternehmen nutzen“, das Sie hier kostenlos herunterladen können:

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