Leitfaden für Führungskräfte für Investitionen in künstliche Intelligenz: Verständnis des Wertbeitrags im Jahr 2025

Während sich die KI-Investitionstrends 2025 weiterentwickeln, stehen Führungskräfte unter wachsendem Druck, strategische Entscheidungen über künstliche Intelligenz-Implementierungen zu treffen. Angesichts der raschen Einführung von KI-Tools durch Unternehmen – 22 % setzen sie umfassend ein und 33 % nutzen sie in begrenztem Umfang – ist das Verständnis dafür, wie KI-Lösungen bewertet und implementiert werden, entscheidend geworden, um den Wettbewerbsvorteil zu behalten. In seinem Buch "The Executive Guide to Artificial Intelligence" lieferte Autor Andrew Burgess einen umfassenden Leitfaden für Führungskräfte, die verstehen und umsetzen möchten, wie KI-Lösungen in ihren Organisationen implementiert werden können.

Dieses Buch wurde 2017 von Springer International Publishing veröffentlicht und bietet einen praktischen Überblick darüber, wie Unternehmen künstliche Intelligenz nutzen können. Was hat sich heute geändert?

Aktuelle Investitionstrends im Bereich KI 2025

Die KI-Landschaft erfährt ein beispielloses Wachstum, und die Unternehmen investieren immer mehr, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Die Grundlagen:

Burgess betonte, wie wichtig es ist, zunächst klare, auf die Unternehmensstrategie abgestimmte Ziele zu definieren - ein Grundsatz, der auch heute noch gilt. In seinem Buch nennt er acht Kernfähigkeiten der KI:

1. Bilderkennung
2. Spracherkennung
3. Search und Information Extraction
4. Clustering
5. Natural Language Understanding
6. Optimierung
7. Prediction
8. Understanding (heute)

Entwicklung von 2018 bis 2025:

Seit das Buch geschrieben wurde, hat sich die KI von einer aufstrebenden Technologie zu einer Mainstream-Technologie entwickelt. Die von Burgess als futuristisch bezeichnete Fähigkeit "Verstehen" hat mit dem Aufkommen von Large Language Models (LLM) und generativen KI-Technologien, die 2018 noch nicht auf dem Markt waren, erhebliche Fortschritte gemacht.

Strategisches Framework für KI-Investitionsentscheidungen

Die vier wesentlichen Fragen

Bei der Bewertung von Investitionen in KI ist es entscheidend, sich auf diese kritischen Fragen zu konzentrieren:

1. Definition des Geschäftsproblems
2. Erfolgskennzahlen
3. Anforderungen an die Implementierung
4. Risikobewertung

Hinweis: Dieses Vier-Fragen-Framework stammt aus aktuellem Wissen und wird im Buch von Burgess nicht explizit vorgestellt.

Aufbau einer wirksamen KI-Strategie

Der Rahmen für die Annahme:

Burgess schlägt einen detaillierten Rahmen für die Entwicklung einer KI-Strategie vor, der Folgendes umfasst:

1. Ausrichtung an der Unternehmensstrategie - Verstehen, wie KI bestehende Unternehmensziele unterstützen kann
2. Verständnis der KI-Ambitionen - Festlegen, ob man Folgendes anstrebt:
3. • Bestehende Prozesse verbessern
   • Unternehmensfunktionen transformieren
   • Neue Dienstleistungen/Produkte schaffen
3. Bewertung der KI-Reife - Bestimmung des aktuellen Reifegrads der Organisation auf einer Skala von 0 bis 5:
4. • Manuelle Verarbeitung (Stufe 0)
   • Traditionelle IT-Automatisierung (Stufe 1)
   • Isolierte Basisautomatisierung (Stufe 2)
   • Taktische Implementierung von Automatisierungstools (Stufe 3)
   • Taktische Implementierung verschiedener Automatisierungstechnologien (Stufe 4)
   • End-to-End strategische Automatisierung (Stufe 5)
4. Erstellung einer KI-Heatmap - Bereiche mit den größten Chancen identifizieren
5. Entwicklung des Business Case - "Harte" und "weiche" Vorteile bewerten
6. Change Management - Planen, wie sich die Organisation anpassen wird
7. Entwicklung einer KI-Roadmap - Einen mittel- bis langfristigen Plan erstellen

Entwicklung von 2018 bis 2025:

Der Rahmen von Burgess ist auch heute noch erstaunlich relevant, muss aber durch Überlegungen zu folgenden Themen ergänzt werden:

• KI-Ethik und Regulierungen (wie der EU AI Act)
• Umweltverträglichkeit von KI
• Strategien für verantwortungsvolle KI
• Integration mit neuen Technologien wie Quantencomputing

Messung des ROI bei KI-Investitionen

Die entscheidenden Faktoren für die Investitionsrentabilität:

Burgess identifiziert verschiedene Arten von KI-Vorteilen, die in "harte" und "weiche" Kategorien eingeteilt werden:

Harte Vorteile:

• Kostenreduzierung
• Kostenvermeidung
• Kundenzufriedenheit
• Compliance
• Risikominderung
• Verlustminderung
• Minderung von Umsatzverlusten
• Umsatzgenerierung

Weiche Vorteile:

• Kultureller Wandel
• Wettbewerbsvorteil
• Halo-Effekt
• Ermöglichung weiterer Vorteile
• Ermöglichung der digitalen Transformation

Die Messung des ROI von KI ist anspruchsvoller geworden, mit spezifischen Rahmenwerken zur Bewertung der Auswirkungen von generativer KI, die es noch nicht gab, als Burgess das Buch schrieb.

Technische Ansätze zur KI-Implementierung

Arten von Lösungen:

Burgess stellte drei Hauptansätze für die Implementierung von KI vor:

1. Off-the-Shelf-KI-Software - Vorgefertigte Lösungen
2. KI-Plattformen - Bereitgestellt von großen Technologieunternehmen
3. Individuelle KI-Entwicklung - Maßgeschneiderte Lösungen

Für die ersten Schritte schlug er vor, zu überlegen:

• Proof of Concept (PoC)
• Prototypen
• Minimum Viable Product (MVP)
• Riskiest Assumption Test (RAT)
• Pilot

Was sich geändert hat:

Seit 2018 haben wir das erlebt:

• Demokratisierung von KI-Tools durch No-Code/Low-Code-Lösungen
• Drastische Verbesserung von KI-Cloud-Plattformen
• Wachstum der generativen KI und Modellen wie GPT, DALL-E usw.
• Zunahme von AutoML-Lösungen, die Teile des Data-Science-Prozesses automatisieren

Berücksichtigung von Risiken und Herausforderungen

Die Risiken der künstlichen Intelligenz:

Burgess widmet ein ganzes Kapitel den Risiken der KI und weist darauf hin:

1. Datenqualität
2. Mangelnde Transparenz - Die "Black-Box"-Natur der Algorithmen
3. Unbeabsichtigte Verzerrungen (Bias)
4. Naivität der KI - Grenzen des kontextuellen Verständnisses
5. Übermäßige Abhängigkeit von KI
6. Wahl der falschen Technologie
7. Böswillige Handlungen

Entwicklung von 2018 bis 2025:

Seit das Buch geschrieben wurde:

• Bedenken hinsichtlich Algorithmus-Bias sind zu einem kritischen Thema geworden (weitere Vertiefung ausstehend)
• KI-Sicherheit ist angesichts zunehmender Bedrohungen von grundlegender Bedeutung geworden
• Die KI-Regulierung hat sich als Schlüsselfaktor etabliert
• Die Risiken von Deepfakes und generativer KI-Desinformation sind erheblich geworden
• Datenschutzbedenken sind mit der zunehmend allgegenwärtigen Nutzung von KI gestiegen

Schaffung einer effektiven IA-Organisation

Aus dem Buch von Burgess (2018):

Burgess schlug vor:

• Aufbau eines KI-Ökosystems mit Anbietern und Partnern
• Einrichtung eines Center of Excellence (CoE) mit dedizierten Teams
• Erwägung von Rollen wie Chief Data Officer (CDO) oder Chief Automation Officer (CAO)

Entwicklung von 2018 bis 2025:

Seitdem:

• Die Rolle des Chief AI Officer (CAIO) ist üblich geworden
• KI ist jetzt oft in die gesamte Organisation integriert, anstatt in einem CoE isoliert zu sein
• Die Demokratisierung der KI hat zu stärker verteilten Betriebsmodellen geführt
• Die Bedeutung von KI-Kompetenz für alle Mitarbeiter ist deutlich geworden

Schlussfolgerung

Aus dem Buch von Burgess (2018):

Burgess schloss mit dem Hinweis auf die Bedeutung von:

• Dem Hype nicht glauben, sondern sich auf reale Geschäftsprobleme konzentrieren
• Den KI-Weg so schnell wie möglich beginnen
• Das Unternehmen durch KI-Verständnis zukunftssicher machen
• Einen ausgewogenen Ansatz zwischen Optimismus und Realismus verfolgen

Entwicklung von 2018 bis 2025:

Burgess' Aufruf "Don't believe the hype" ist auch im Jahr 2025 noch immer von großer Bedeutung, insbesondere angesichts des übermäßigen Hypes um generative KI. Allerdings ist die Geschwindigkeit der KI-Einführung noch kritischer geworden, und Unternehmen, die ihre KI-Reise noch nicht begonnen haben, befinden sich jetzt in einem erheblichen Nachteil gegenüber denjenigen, die Burgess' Rat befolgt haben, früh zu beginnen (im Jahr 2018!).

Die KI-Landschaft im Jahr 2025 ist komplexer, ausgereifter und stärker in die Unternehmensstrategie integriert, als es 2018 vorhersehbar war, aber die von Burgess skizzierten Kernprinzipien der strategischen Ausrichtung, der Wertschöpfung und des Risikomanagements bleiben erstaunlich gültig.