Warum Sie ein KI-Reifegradmodell benötigen

Die Markteinführungen von Künstlicher Intelligenz (KI) und Automatisierungstechnologien erfolgen immer schneller, da Innovationen neue Möglichkeiten schaffen und Hype-Zyklen Führungskräfte dazu motivieren das KI-Gaspedal zu betätigen. Während ein neues Arbeitssystem entsteht, wird es sehr deutlich, dass der wahre Wert von KI darin besteht, menschliche Anstrengungen zu unterstützen und nicht zu ersetzen.

Dieses neue Arbeitssystem, das in den letzten Jahren auf der Basis von KI und Automatisierung aufgebaut wurde, wertet die Rolle menschlicher Arbeit unter anderem durch Automatisierung mühsamer Aufgaben, Beschleunigung der Erstellung von Inhalten und das Ermöglichen datengestützter Einblicke auf – und all das in einem beispiellosen Ausmaß. Menschen arbeiten schneller, kreativer und strategischer, indem sie mit KI-Assistenten zusammenarbeiten, die ihnen dabei helfen, effektiver zu programmieren, zu gestalten und zu schreiben und so ihre Leistungen auf ein höheres Niveau heben. Diese symbiotische Beziehung der kollaborativen Intelligenz zwischen Mensch, KI und Automatisierung erzeugt schnellere Innovationszyklen, in denen KI und Automatisierung die alltägliche Arbeit übernehmen, während sich die Menschen auf strategische Weiterentwicklung und höherwertige Aufgaben konzentrieren.

Um diese Vorteile vollständig zu nutzen, müssen Unternehmen jedoch KI-infundierte Betriebsmodelle übernehmen, die Änderungen der Strukturen, Prozesse und im Bereich Governance erfordern, um sicherzustellen, dass KI- und Automatisierungsintegrationen ganzheitlich sind und mit den strategischen Geschäftszielen übereinstimmen.

Während der Wert von KI aus gutem Grund weiterhin steigt, ist es unerlässlich, dass Unternehmen sich Zeit nehmen, um die Chancen und Risiken zu verstehen, Technologien mit ihren Zielen abzugleichen und einen bedachten Erfolgskurs planen. Mit anderen Worten, nachhaltiger Erfolg erfordert einen strukturierteren Ansatz inmitten eines scheinbar wilden Westens der KI-Einführung.

Lesen Sie weiter und erfahren Sie, wie das neue White Paper „The Capability Maturity Model for Collaborative Intelligence“ einen wesentlichen Rahmen und einen klaren Fahrplan für Unternehmen bietet, die ein KI-basiertes Betriebsmodell einführen.

KI-Erfolg hängt von einer erfahrungsbasierten Struktur ab

Technologie und Hype gehen Hand in Hand, aber die Geschwindigkeit, mit der sich KI weitläufig etabliert hat, ist beispiellos. Allerdings erstreckte sich sogar der relativ neue Cloud-Boom der frühen 2000er Jahre über Jahrzehnte, von der Einführung von Salesforce im Jahr 1999 über die Einführung von Microsoft Azure im Jahr 2010 bis hin zur anhaltenden Beliebtheit von Cloud-Migrationsoptionen.

Im Vergleich dazu lässt KI die Entwicklung von Cloud-Migration geradezu schneckenartig erscheinen. Innerhalb von kaum zwei Jahren hat ChatGPT jetzt ungefähr 800 Millionen Nutzer. Google Gemini erreichte in 18 Monaten 350 Millionen Nutzer. Das ist enorm, und der damit verbundene KI-Aufschwung gibt Auftrieb sowohl bei Vorgaben aus Führungsebenen als auch für neue Lösungen. Das Ergebnis: Laut Gartner erwarten 90 % der CFOs, 2025 mehr für KI auszugeben, und keiner prognostiziert Kürzungen der KI-Budgets.

Leider geben 65 % der Führungskräfte an, dass ihnen die technologische Expertise fehlt, die für KI-gestützte Transformationen notwendig ist, so eine Untersuchung von Accenture. Schuld daran sind sich ständig verbessernde und schnell wachsende KI-Innovationen, gepaart mit der relativen Neuheit von KI-Unternehmenslösungen. Die heutigen Führungskräfte haben wenig KI-Erfahrung, die ihnen den Weg weist. Es ist keine technologische Herausforderung – KI ist mittlerweile in fast jeder Anwendung verfügbar – sondern eine Reifefrage.

Wenn Unternehmen ohne Plan auf den KI-Zug aufspringen, hat das unter anderem unnötige Risiken, verschwendete Ressourcen, fehlgeleitete Investitionen und verlorene Markttraktion zur Folge. Eine bessere Alternative besteht darin, ein erfahrungsbasiertes Reifegradmodell zu verwenden, das darauf ausgelegt ist, Unternehmen von der Nutzung von KI als grundlegendes Unterstützungstool mit intensiver menschlicher Aufsicht bis hin zur Schaffung vollständig autonomer Operationen zu führen.

Dieses Collaborative Intelligence Capability Maturity Model (CI-CMM) ist ein praktisches Reifegradmodell und bietet ein Framework für die verantwortungsvolle, nachhaltige und erfolgreiche Skalierung der KI-Einführung. Wie bereits erwähnt, beruht der Erfolg der KI auf kollaborativer Intelligenz, einer synergetischen Partnerschaft zwischen Mensch und KI, die die Entscheidungsfindung und Innovation verbessert. Um mehr zu erfahren, lesen Sie unseren Blogbeitrag Kollaborative Intelligenz erklärt: Wie Menschen und KI intelligenter zusammenarbeiten.

Warum KI-Einführungen scheitern

Bei zu vielen vielversprechenden Führungskräften führten fehlgeleitete Unternehmensumwandlungen zur Stagnation ihrer Karriere. Untersuchungen von Bain & Company zeigen, dass nur 12 % der Unternehmen ihre Ziele der Geschäftstransformation erreichen. McKinsey-Untersuchungen sind großzügiger und geben an, dass 30 % der Transformationen erfolgreich sind. So oder so stehen die Chancen nicht gut.

Bain weist auf mangelnde Erfahrung und schlechte Vorbereitung als die Hauptursachen für das Scheitern hin, während McKinsey unrealistische Ziele, nicht inspirierendes Veränderungsmanagement und unzureichende Investitionen nennt.

Geschwindigkeit, Druck und Unerfahrenheit im Umgang mit KI verstärken die Risiken und bringen neue Herausforderungen für Führungskräfte mit sich. Speziell für KI- und technologieorientierte Transformationen sind häufige Hindernisse, die Unternehmen davon abhalten, weitreichende und nachhaltige Wirkungen zu erzielen:

Mangel an gemeinsamen Zielen
Abgeschottete Pilotprojekte ohne Skalierungsmöglichkeit
Unzureichende Unterstützung, während Teams lernen, ausprobieren, scheitern und es erneut versuchen
Fehlendes Vertrauen in die Ergebnisse der KI-Entscheidungsfindung
Fehlende Struktur für funktionsübergreifende Zusammenarbeit

Mit methodischer Anleitung befähigt das CI-CMM KI-Führungskräfte, diese Herausforderungen zu überwinden, sodass sie die KI-Reifegrade durchlaufen und verantwortungsvoll skalieren können.

Erfolg mit KI erfordert Tools, um Mehrwert zu schaffen, und einen Plan, der den Weg weist

Das CI-CMM bietet Unternehmen einen klaren Weg zur Steigerung der Unternehmensbereitschaft, der operativen Fähigkeiten und der technologischen Raffinesse, was gleichzeitig die Autonomie der KI erhöht und menschliches Eingreifen verringert. Dies ermöglicht es der KI, mehr Arbeit unter weniger menschlicher Aufsicht zu erledigen, während Menschen mehr Zeit für strategische, intellektuelle, kreative und andere wertvolle, menschlich geprägte Tätigkeiten aufwenden können.

Der Schlüssel liegt darin, technologische Fähigkeiten mit organisatorischen und operativen Fähigkeiten in Einklang zu bringen. Der Reifegrad des Unternehmens muss zusammen mit dem technischen Reifegrad steigen. Ohne ein strukturiertes Modell passiert es schnell, dass Führungskräfte mehr Tools einführen, für die das Unternehmen einfach nicht bereit ist.

Das CI-CMM bietet Führungskräften einen strukturierten Fahrplan um:

Teams zu koordinieren
Vertrauen aufzubauen
Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI zu erhöhen
Prozessübergreifend zu skalieren
Verantwortungsbewusst zu reagieren

Mit der Zunahme des technologischen Reifegrads stellt das CI-CMM sicher, dass die Mitarbeitenden KI-versierter werden, auch wenn sie innerhalb von Richtlinien und Governance experimentieren. Das verringert das Risiko und erhöht das Vertrauen. Mitarbeitende werden KI nach und nach selbstbewusst in Prozesse verschiedener Unternehmensbereiche integrieren.

Einführung des CI-CMM-Frameworks

Das CI-CMM hilft den Mitarbeitenden dabei, weiterhin Vertrauen in die KI-Fähigkeiten zu gewinnen und die Aufsicht über KI-Ergebnisse zu reduzieren, so dass durch eine erhöhte Zusammenarbeit von Mitarbeitenden und KI ein Kreislauf der Autonomie entsteht.

Die fünf unten aufgeführten Stufen des CI-CMM können verwendet werden, um den aktuellen KI-Reifegrad zu bestimmen und als Leitfaden zur Erhöhung des Reifegrads im Streben nach kollaborativer Intelligenz für ein autonomes Unternehmen dienen.

Stufe 1: Erste menschlich geführte KI-Unterstützung unter Nutzung grundlegender KI-Tools zur Unterstützung der Entscheidungsfindung, jedoch mit erheblicher Aufsicht. Anwendungsfälle umfassen Kundenservice-Chatbots, Automatisierung der Priorisierung im Helpdesk und Self-Service für Mitarbeitersozialleistungen.
Stufe 2: Aufkommende Zusammenarbeit durch KI-gestützte Entscheidungen zur Steigerung, Optimierung und Beschleunigung menschlicher Entscheidungsfindung durch wertvolle Erkenntnisse und Unterstützung bei Entscheidungsprozessen. Anwendungsfälle umfassen Schreibassistenten, Analyse der Kundenstimmung und Bestandsverwaltung.
Stufe 3: Ausgewogene Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI, indem Mensch und Technologie gemeinsam End-to-End-Prozesse durchführen und auf übergeordnete Ziele hinarbeiten. Anwendungsfälle umfassen aktuarielle Analysen und Preisgestaltung, Dokumentenprüfungen und -genehmigungen sowie Wettbewerbsanalyse und Marktforschung.
Stufe 4: Fortgeschrittene KI-geleitete Zusammenarbeit mit menschlicher Aufsicht zur Bereitstellung von Informationen und Ausführung von Prozessen mit Human-in-the-Loop (HITL)-Überwachung für ein hohes Maß an Autonomie, wobei Menschen weiterhin wichtige Entscheidungen treffen. Anwendungsfälle umfassen Bedarfsprognosen, Optimierung von Beständen und Logistik, Wirkstoffforschung und Bewertung finanzieller Risiken.
Stufe 5: Autonomes Unternehmen mit vollständig autonomen Abläufen, der höchste Reifegrad, bei dem die Abläufe eigenständig funktionieren und selbstlernende KI-Plattformen Prozesse mit minimalem menschlichem Eingreifen steuern und verwalten. Anwendungsfälle umfassen Produktdesign, Erstellung und Durchführung von Marketingkampagnen, Beurteilung von Fusionen und Übernahmen sowie Minderung von Lieferkettenstörungen.

Mit jeder Phase wächst das Vertrauen, die Governance reift, und KI-gestützte Systeme werden intelligenter und eigenständiger.

Warum das CI-CMM-Framework wichtig ist und wie Sie noch heute damit beginnen können

KI-Tools sind relative Neulinge im Werkzeugkasten von Unternehmen. In den meisten Unternehmen fehlt einfach die Menge an Erfahrung, die für eine effektive Förderung der KI-Nutzung erforderlich ist, geschweige denn für eine unternehmensweite Transformation. Vorausschauende Führungskräfte greifen auf einen erfahrungsbasierten Plan für skalierbare, verantwortungsvolle Transformation zurück.

Das CI-CMM ist viel mehr als eine oberflächliche Bewertung der KI-Fähigkeiten. Es befähigt Führungskräfte dazu, eine Grundlage für effektive und nachhaltige KI-Implementierungen und für Erfolg durch eine KI zu schaffen, die menschliche Anstrengungen ergänzt und nicht ersetzt. Es ermöglicht Führungskräften zudem, die notwendigen Fähigkeiten, Governance und Plattformen zu fördern und einzusetzen, die für den Erfolg in Bezug auf Unternehmensbereitschaft, operative Leistungsfähigkeit und technologischen Fortschritt erforderlich sind.

KI sowohl als Konzept als auch als Technologie entwickelt sich schnell. Der Druck, KI schnell einzuführen, darf jedoch nicht die erfolgreiche Implementierung von KI innerhalb des gesamten Unternehmens und darüber hinweg gefährden. Das CI-CMM bietet Unternehmen jedes Reifegrads eine gemeinsame Sprache, gemeinsame Ziele und einen klaren Weg zu KI-gestütztem Erfolg.

Laden Sie das White Paper zum CI-CMM herunter, um zu sehen, wo Ihr Unternehmen steht.