Eine kürzlich veröffentlichte Gartner-Studie kam zu dem Ergebnis, dass weniger als 30 % der KI-Projekte ihre Investitionskosten wieder einspielen können und damit erfolgreich sind. 20 % der Projekte scheitern komplett und werden eingestellt. In vielen Bereichen ist der KI-Hype ungebrochen und Projekte werden immer wieder überstürzt ohne fundierte Planung und langfristige Strategien begonnen. Denn die Angst ist zu groß, den Zug zu verpassen und Potenziale zu verlieren. Dies bewirkt jedoch am Ende genau das Gegenteil: Ressourcen sind in Projekten gebunden, die nicht den erwarteten Erfolg liefern und am Ende bleibt der KI-Zug auf halber Strecke liegen. 

Hierbei gibt es mehrere Faktoren, die zum Erfolg einer KI-Integration beitragen, beginnend bei der Erwartungshaltung: Auch wenn die Nachrichten voll von KI-Use-Cases sind, in denen ganze Workflows über Nacht komplett übernommen werden und KI in jede Anwendung als Universalwerkzeug integriert wird, so ist es umso wichtiger, die eigenen Anforderungen an eine KI-Integration zu formulieren und zu prüfen. In der Studie wird von „zu schnell und zu viel“ gesprochen, wenn es um die Probleme bei der Einführung der KI geht. Denn auch einem neuen Mitarbeitenden würde man nicht am ersten Tag die schwierigsten Aufgaben übergeben und erwarten, dass zum Feierabend alles erledigt ist. Eine Integration, wie auch eine Einarbeitung, braucht Zeit und verläuft in Stufen. Und bei beiden kommt es auf eine verlässliche Vorbereitung an.

Auf die richtigen Daten kommt es an

Die bereits vorhandenen Daten sind maßgeblich für die Effektivität der KI verantwortlich. Nur so können Antworten bzw. Lösungen für den individuellen Anwendungsfall in einem Unternehmen oder einer Behörde bereitgestellt werden. Allerdings sind Daten nicht gleich Daten. Je besser die Datenbasis gepflegt, strukturiert und aufbereitet ist, desto effektiver können diese verarbeitet werden und das wirkt sich direkt auf die Ergebnisse aus. Ist dies nicht der Fall oder sind die Daten im schlimmsten Fall sogar fehlerhaft, tritt der Fall ein, dass Mitarbeitende mehr damit beschäftigt sind, Fehler der KI zu kontrollieren und korrigieren und das Modell wird von einer Unterstützung zu einem Klotz am Bein. Die Akzeptanz sinkt und am Ende scheitert das Projekt. Denn eine KI-Integration läuft zweigleisig: auf technischer als auch unternehmensinterner Ebene.

Doppelte Integration

Die Gartner-Studie kommt zu dem Schluss, dass eine KI-Integration am besten verläuft, wenn dies entlang etablierter Workflows geschieht. Ein KI-Projekt sollte also nicht alle Arbeitsabläufe und Strukturen grundlegend umkrempeln, sondern diese vielmehr als Leitlinie benutzen. Die KI passt sich den etablierten Arbeitsabläufen an und nicht umgekehrt. Dies führt nicht nur zu klaren Strukturen bei der Einbindung, sondern auch zu mehr Akzeptanz auf Seiten der Mitarbeitenden. Nur wenn KI auch in den Arbeitsalltag einfließt und zielführend eingesetzt wird, kann die angestrebte Effizienzsteigerung erreicht werden. Wenn die KI als ein Diktum „von oben“ oder eine verpflichtende Behinderung bei der Arbeit gesehen wird, ist das Scheitern vorprogrammiert. Dies lässt sich jedoch mit dem bereits beschriebenen sukzessiven Einsatz verbinden. Jede Behörde oder jedes Unternehmen hat Spezialist*innen. Das Ziel der Integration sollte nie sein, diese zu ersetzen, sondern sie stattdessen zu entlasten. Anstatt Ressourcen aufzuwenden, um eine KI annähernd an den Wissensstand dieser Expert*innen zu bringen, ist es deutlich effektiver, die KI so in den Workflow einzubinden, dass Spezialaufgaben bei Expert*innen bleiben und einfachere Aufgaben an die KI übergeben werden. 

Auf diese Weise kann KI eine echte Unterstützung sein und auch die Akzeptanz bei den Mitarbeitenden wächst, da sie selbst erleben, welchen Unterschied KI in ihren täglichen Aufgaben haben kann. Einfacher als ein Projekt aufzustellen, das alle bisher betrachteten Aspekte berücksichtigt, ist es allerdings, auf externe Expertise zurückzugreifen und auf eine Integration zu setzen, die mit diesen Prinzipien entwickelt wurde.

KI-Integration mit Struktur

Mit der Integration von generativer KI bieten wir eine Lösung, die sich entlang Ihrer definierten Workflows bewegt. Die AI BESCHAFFUNGSASSISTENTEN unterstützt Sie während aller Prozesse im Modul AI VERGABEMANAGER. Der Einsatz der KI ist für User komplett optional, steht jedoch jederzeit zur Verfügung. Auf diese Weise kann selbst entschieden und auch getestet werden, welche Aufgaben von wem übernommen werden sollen. Jede Antwort der KI wird zunächst auf Plausibilität, Vollständigkeit und Compliance geprüft, bevor sie Teil eines Verfahrens werden kann. Gleichzeitig wird jeder KI-Einsatz dokumentiert und ist somit stets nachvollziehbar. Auch beim zugrundeliegenden Modell haben Kunden die freie Wahl; egal ob Cloud-basierte Modelle wie ChatGPT, Claude oder Gemini oder lokal betriebene Varianten wie Mistral oder ein komplett eigenes Modell. Damit entscheiden Kunden auf Basis der eigenen Anforderungen, welches Modell das Beste ist, um ihr AI BESCHAFFUNGSPORTAL zu ergänzen.

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