KI Berater & Software Entwickler
Publiziert am 07.03.2025
Die Implementation von KI-Systemen erfordert einen durchdachten und strukturierten Ansatz. Dabei gilt es die Technologien kennen zu lernen, Potenziale zu identifizieren und mit Pilotprojekten Erfahrungen zu sammeln.
Der erste und grundlegende Schritt besteht in einer sorgfältigen Analyse der bestehenden Unternehmensprozesse. Dabei gilt es, jene Bereiche zu identifizieren, in denen KI den grössten Mehrwert schaffen kann. Dies können beispielsweise Prozesse sein, die besonders zeitaufwändig sind, viele repetitive Aufgaben beinhalten oder bei denen komplexe Entscheidungen auf Basis grosser Datenmengen getroffen werden müssen. Die Analyse sollte auch eine realistische Einschätzung der technischen Machbarkeit und des erforderlichen Ressourceneinsatzes umfassen. Nicht jeder Prozess eignet sich gleichermassen für eine KI-Unterstützung, und die Kosten-Nutzen-Relation muss sorgfältig abgewogen werden.
Nach der Analysephase empfiehlt sich der Start mit überschaubaren Pilotprojekten. Diese sollten so gewählt werden, dass sie einerseits einen spürbaren Mehrwert generieren können, andererseits aber auch realistisch umsetzbar sind. Der Fokus sollte dabei auf klar definierten Anwendungsfällen liegen, deren Erfolg sich anhand konkreter KPIs messen lässt. Die Erfahrungen aus den Pilotprojekten bilden eine wichtige Grundlage für die weitere Ausrollung. Erfolgreiche Ansätze können schrittweise auf andere Bereiche übertragen werden, während weniger erfolgreiche Aspekte angepasst oder verworfen werden. Diese iterative Vorgehensweise minimiert Risiken und ermöglicht kontinuierliches Lernen.
Ein oft unterschätzter, aber entscheidender Erfolgsfaktor ist die frühzeitige und umfassende Einbindung der Mitarbeitenden. KI-Projekte scheitern häufig nicht an der Technologie, sondern an mangelnder Akzeptanz durch die Anwendenden. Daher ist es wichtig, von Beginn an transparent zu kommunizieren und die Mitarbeitenden aktiv in den Veränderungsprozess einzubinden. Dies umfasst sowohl umfassende Schulungsmassnahmen als auch die Schaffung von Experimentierräumen, in denen Mitarbeitende sich mit den neuen Technologien vertraut machen können. Dabei sollte stets verdeutlicht werden, dass KI nicht als Ersatz, sondern als Unterstützung und Erweiterung menschlicher Fähigkeiten gedacht ist.
Grundlage für den langfristigen Erfolg von KI-Anwendungen ist eine durchdachte und zukunftsorientierte Datenstrategie. Denn KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie aufbauen. KI-Modelle müssen in den meisten Fällen nicht von Grund auf trainiert zu werden. Viel eher müssen die Modelle auf prozessrelevante Daten zugreifen, um diese nutzenbringend verarbeiten zu können. KMU müssen daher sicherstellen, dass prozessrelevante Daten einerseits qualitativ hochwertig sind und andererseits zugänglich gemacht werden können. Je besser die Datengrundlage und je weniger die Daten auf verschiedenen Systemen verteilt sind, desto einfacher ist es, zukünftige KI-Projekte zu realisieren.
Ein Wissensagent ist eine KI-gestützte Software, die mit firmeninternem Wissen angereichert wird und Mitarbeitenden den einfachen Zugriff auf relevante Informationen ermöglicht.
Statt mühsam verschiedene Systeme oder Dokumente zu durchsuchen, können Mitarbeitende ihre Fragen direkt an den Wissensagenten stellen – ähnlich wie bei einem Chatbot. Durch intelligente Verarbeitung liefert der Wissensagent präzise Antworten, bereitet komplexe Informationen verständlich auf und unterstützt so den Arbeitsalltag.
Das Ergebnis: Schneller Zugang zu wertvollem Unternehmenswissen, weniger Suchaufwand und eine effizientere Nutzung interner Ressourcen. Wissensagenten machen Wissen nicht nur verfügbar, sondern aktiv nutzbar – für smarteres Arbeiten und bessere Entscheidungen.
Der Schutz sensibler Daten ist eine der grössten Herausforderungen beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz in KMU. Eine umfassende KI-Richtlinie ist entscheidend, um den gesetzlichen Vorgaben gerecht zu werden und Datenschutzrisiken zu minimieren. Diese Richtlinie sollte folgende Kernaspekte abdecken:
Unternehmen müssen dabei sicherstellen, dass ihre KI-Anwendungen den Grundsätzen der Datenminimierung und Zweckbindung entsprechen. Eine Datenschutz-Folgenabschätzung kann helfen, Risiken frühzeitig zu erkennen und zu minimieren. Ab Frühjahr 2025 werden die Hauptbestimmungen des europäischen AI Acts schrittweise in Kraft treten, mit vollständiger Implementierung bis 2026/2027. Schweizer Unternehmen, insbesondere solche mit EU-Geschäftsbeziehungen, sollten sich frühzeitig mit diesen Vorgaben vertraut machen.
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