Um den Wert von KI zu ermitteln, konzentrieren Sie sich auf Ihre Anwendungsfälle

Laut der Gartner-KI-Umfrage 2024 gaben 57 % der CIOs an, mit der Leitung der KI-Strategie ihres Unternehmens betraut zu sein. Um jedoch KI-Ergebnisse zu definieren und zu liefern, müssen Sie zunächst verstehen, welches Rennen Sie in welchem Tempo bestreiten.

Technologieanbieter finanzieren einen Großteil des aktuellen Hypes um KI und treiben diesen voran, indem sie unermüdlich Innovationen hervorbringen und den Markt mit KI-eingebetteten Technologien überschwemmen. Als CIO sind Sie nicht bei diesem Rennen dabei; Sie sind bei einem Rennen, um KI-Ergebnisse sicher und in großem Maßstab zu liefern. 

Das Gartner AI Roadmap Tool zeigt eine Reihe von KI-Arbeitsabläufen, um Ihnen dabei zu helfen, Ihre KI-Ziele in wertvolle, praktikable Anwendungsfälle umzusetzen, die Sie implementieren können. Verwenden Sie ein Framework wie dieses, um sicherzustellen, dass Sie den Weg Ihrer KI-Strategie von der Ideenfindung über die KI-Readiness bis hin zur erfolgreichen Umsetzung verfolgen. 

Achten Sie auch darauf, dass Sie auf Ihrem Weg zur Skalierung von KI Ihr Tempo bestimmen:

• Bewegen Sie sich in einem gemäßigten KI-Tempo, wenn Sie sich darauf konzentrieren, GenAI zu nutzen, um die Produktivitätssteigerungen für einzelne Mitarbeiter zu maximieren.

• Gehen Sie in einem beschleunigten KI-Tempo vor, wenn Sie mit GenAI zusätzliche Geschäftsergebnisse erzielen möchten, die über die individuelle Produktivität hinausgehen.

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Egal, welches Tempo Sie verfolgen: Sie streben Geschäftsergebnisse wie eine Steigerung der Mitarbeiterproduktivität und optimierte Geschäftsprozesse an. Gleichzeitig benötigen Sie technologische Ergebnisse, die Unternehmensdaten schützen, KI-Ergebnisse steuern und dennoch genügend Flexibilität bieten, um neue Chancen zu nutzen.

Aber CIOs müssen einen dritten Faktor berücksichtigen: Verhaltensergebnisse.

Wenn KI von einem Tool zu einem Teamkollegen wird, werden Menschen zwangsläufig heftig reagieren. Manche Mitarbeiter könnten eine starke Affinität zu KI verspüren. Andere fühlen sich möglicherweise bedroht oder verärgert. 

Diese zutiefst menschlichen, emotionalen Reaktionen auf KI können zu unbeabsichtigten Verhaltensergebnissen führen, die sich negativ auf die Leistung der Mitarbeiter auswirken. CIOs müssen KI auf eine Weise einsetzen, die positives Verhalten fördert – und sie müssen die Auswirkungen auf die Mitarbeiter bewusst steuern.

Die Ergebnisse der Gartner-KI-Umfrage 2024 deuten darauf hin, dass dies noch niemandem wirklich gut gelingt. Nur einer von fünf CIOs gab an, dass er sich darauf konzentriert, die potenziellen negativen Auswirkungen von KI auf die Arbeit oder das Wohlbefinden der Mitarbeiter zu mildern.

Bei Gartner fordern wir unsere Kunden auf, Verhaltensergebnisse mit der gleichen Sorgfalt zu verwalten wie Technologie- und Geschäftsergebnisse. Wenn Sie sich beispielsweise in einem gemäßigten KI-Tempo bewegen, sollten Sie Ihre Change-Management-Ansätze anpassen, um den Fokus auf das Mitarbeiterverhalten zu legen und klar festzulegen, wer für welche Verhaltensergebnisse verantwortlich ist. Andernfalls riskieren Sie, dass wichtige Ergebnisse unbeabsichtigt übernommen werden.

Produktivität kann schwierig zu messen sein und noch schwieriger kann es sein, den daraus gezogenen Gewinn nachzuweisen. Denken Sie an generative KI: Sie hat das Potenzial, die Produktivität zu revolutionieren, aber nicht alle Arbeitnehmer werden gleichermaßen davon profitieren. 

Die gängigen Annahmen legen nahe, dass GenAI entweder nur die Leistung von weniger qualifizierten Arbeitnehmern oder die Produktivität aller gleichermaßen steigert. Tatsächlich kann es sein, dass, wenn zwei Personen in derselben Rolle dieselben GenAI-Tools verwenden, einer produktiver wird und der andere weniger. 

Die Gartner-Forschung hat zwei Schlüsselfaktoren herausgefiltert, die Sie bei Ihren Produktivitätsgleichungen möglicherweise nicht berücksichtigt haben: Berufserfahrung und die Komplexität der Funktion, in der GenAI eingesetzt wird. 

Das Gartner Deep Productivity Matrix Tool zeigt eine Zone „hoher Produktivität“, die von geringer Erfahrung/geringer Komplexität bis hin zu hoher Erfahrung/hoher Komplexität reicht. Ordnen Sie diese Zone für Ihr Unternehmen zu, um zu ermitteln, wo die Mitarbeiter den größten Nutzen aus der Verwendung von GenAI ziehen.

• Konzentrieren Sie sich bei Rollen mit geringer Komplexität darauf, weniger erfahrene Mitarbeiter mit GenAI zu unterstützen. Bei Rollen wie Callcenteragenten erzielen weniger erfahrene Mitarbeiter den größten Produktivitätsgewinn durch GenAI, da sie Routineaufgaben weniger effizient ausführen. Sehr erfahrene Mitarbeiter in diesen Rollen profitieren kaum davon, da sie den Job bereits beherrschen.

• Konzentrieren Sie sich bei Rollen mit hoher Komplexität darauf, erfahrenere Mitarbeiter mit GenAI zu unterstützen. Bei Rollen wie Softwareentwicklern oder Anwälten erzielen diese Mitarbeiter den größten Produktivitätsgewinn, da sie erkennen können, wie eine gut ausgeführte Aufgabe aussehen sollte, und GenAI-Ergebnisse effektiv bewerten können.

Die KI-Kosten sind eine der größten kurzfristigen Bedrohungen für den Erfolg von KI und generativer KI. Mehr als die Hälfte der Unternehmen geben ihre Bemühungen aufgrund kostenbezogener Fehltritte auf, und Gartner warnt Kunden, dass die Kosten von KI ein ebenso großes Risiko darstellen wie Halluzinationen oder Sicherheitslücken in ihren KI-Strategien.

Es kann schnell passieren, dass man Geld für GenAI verschwendet, weil die Kosten so unvorhersehbar sein können. Wenn Sie nicht verstehen, wie Ihre GenAI-Kosten skalieren werden, können Sie laut Gartner einen Fehler von 500 % bis 1.000 % in Ihren Kostenberechnungen machen.

In der Gartner-Umfrage 2023 zu KI in Unternehmen gaben Unternehmen, die GenAI bereits eingesetzt hatten, an, im Geschäftsjahr 2023 durchschnittlich 2,3 Millionen USD ausgegeben zu haben – nur in der Proof-of-Concept-Phase. Kleine Unternehmen gaben an, durchschnittlich 300.000 USD auszugeben, während große globale Unternehmen von Ausgaben von 2,9 Millionen USD berichteten.

Diese Kosten werden nur noch weiter steigen. Gartner prognostiziert, dass die Kosten der meisten Unternehmensanwendungen bis 2027 aufgrund der Produktpreise und -verpackungen von GenAI um mindestens 40 % steigen werden.

Unabhängig davon, wie schnell Sie im KI-Rennen sind, sollten Sie Ihre KI-Rechnung verstehen. Wenn Sie sich in einem beschleunigten KI-Tempo bewegen, überwachen Sie kontinuierlich Ihre KI-Kosten und machen Sie sich mit Ihren KI-Preismodelloptionen vertraut. Sie könnten zum Beispiel feststellen, dass die Verwendung einer API mit Ihrem eigenen Web-Frontend weitaus kostengünstiger sein kann als der Kauf eines vorgefertigten GenAI-Produkts.

Um potenzielle Vorteile zu entdecken und Kosten effektiv zu verwalten, verwenden Sie Proofs of Concept, um zu verstehen, wie die Kosten skalieren werden. Es reicht nicht aus, zu beweisen, dass die Technologie funktioniert und die Mitarbeiter sie mögen. Verwenden Sie den Proof of Concept als Wertnachweis – wägen Sie also die erzielten Vorteile gegen die angefallenen KI-Kosten ab.