Von Löwenbändigern und erfolgreicher AI

„Mich interessiert Digital nicht, solange es nicht mein Kerngeschäft betrifft“, kommentierte neulich mein Sitznachbar einen technologiefokussierten Pitch in einer Investorenrunde nach dem Fernsehformat ‚Höhle der Löwen‘ – und liegt damit im Trend: Mehrere Studienergebnisse zeigen, dass Unternehmenslenker neuen Investitionen in die Bereiche Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence, AI) und Automatisierung zunehmend skeptisch gegenüber stehen. Kein Wunder, wenn es nur rund einem Drittel aller Unternehmungen gelingt, AI-Lösungen auf Ihre Geschäftsbereiche zu übertragen, wie die Studie „State of AI“ des Capgemini Research Institutes aus dem Jahr 2018 zeigt. Auf der anderen Seite sind die Erfolgspotenziale aber immens. Wie unsere Studie ebenfalls zeigt, winken denjenigen Unternehmen, denen eine Skalierung von AI und Automatisierungstechniken in datengetriebene Arbeitsweisen gelingt, Wachstumsraten im zweistelligen Prozentbereich.

Kritischer Erfolgsfaktor für die Realisierung des Potenzials ist dabei die Ausgestaltung der Interaktion von Mensch und Maschine. Schließlich bedingen die datengetriebenen Arbeitsabläufe weit mehr als Technologie und Datenverfügbarkeit. Es gilt nicht nur die betroffenen Mitarbeiter einzubinden, sondern auch die strengen regulatorischen und rechtlichen Anforderungen zu berücksichtigen. Für die Beurteilung der technologischen Machbarkeit mag es legitim erscheinen, diesen Anforderungen in einem ersten Schritt auszuweichen und eine ‚einfache‘ Lösung im Sinne eines Prototypen anzustreben. Um meinen skeptischen Sitznachbarn und Löwen zu überzeugen, müssen die AI-Prototypen darauf abzielen, die betriebliche Anwendung zu beurteilen.

„Erfolgreiche AI-Systeme haben entweder direkt messbaren Einfluss auf die internen Abläufe oder erschließen neue Geschäftsfelder.“

Diejenigen Unternehmen, die ihre AI-Lösungen erfolgreich skalieren konnten, haben allesamt gemeinsam, dass die neu entstandenen AI-Systeme direkt messbaren Einfluss auf die internen Abläufe (Operations) haben oder neue Geschäftsfelder (Top- Line Growth) erschließen. Zur Beurteilung des Wertbeitrag von AI in einem unternehmerischen Kontext, eignen sich Innovations-Workshops im Investorenformat sehr gut. Die Vorträge und Prototypen werden gezielt den bissigen Fragen der Löwen zum Business Case hinter der AI ausgesetzt – bspw. nach Häufigkeit, Außenwirkung, Abbildung der Wertetreiber, Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Entscheidungen, Einbindung der relevanten Partner etc. Liegen gute Antworten auf derartige Fragen vor, sind die wichtigen Design-Prinzipien von erfolgreicher AI berücksichtigt und die Löwen werden zahm.

 

 

Dr. Sebastian Olbrich
Head of AI Strategy & Operating Models
Capgemini Invent

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www.capgemini.com/de-de/invent/insights-driven-enterprise/