Der größte Irrtum von Unternehmensführern in Bezug auf KI: Es geht um "Neugierde ausleben" statt "Revolutionieren".

„Wir haben auch KI implementiert und einen intelligenten Kundenservice sowie ein Wissensverzeichnis entwickelt. Warum fühlt sich die KI nicht so wunderbar an, wie es in der Werbung dargestellt wird?“

„Wir haben ein KI-Team gegründet und ein Branchen-Großmodell entwickelt, aber wir konnten die sogenannte Kostensenkung und Effizienzsteigerung nicht erreichen. Der Leiter hat dieses Jahr die Investitionen in KI reduziert, und die IT-Abteilung muss Personal reduzieren.“

Dies ist die aktuelle Situation bei der Unternehmensanwendung von KI, die Yang kürzlich in einer Gruppe gesehen hat. Er hat mit dem CIO eines namhaften Unternehmens – wir nennen ihn einfach Herr C – eingehend über dieses Problem diskutiert. Herr C sagte am Ende: „Eigentlich ist der größte Irrtum bei der Unternehmensanwendung von KI derzeit, dass die Führungskräfte nur aus Neugier experimentieren, anstatt eine managementrevolutionäre Veränderung herbeizuführen!“

Ja, diese Aussage trifft genau das versteckteste und am weitesten verbreitete „Falschproblem“ bei der gegenwärtigen Unternehmensanwendung von KI – die oberflächliche Anwendung aus Neugier. Und diese Neugierde ist der grundlegende Grund dafür, dass viele KI-Projekte viel Lärm machen, aber wenig Wirkung zeigen und oft scheitern.

Warum wird die gegenwärtige Unternehmensanwendung von KI als „Neugierde“ bezeichnet?

Nach Yangs Ansicht ist „Neugierde“ nichts Neues. Sie hat in jeder Phase der digitalen Transformation von Unternehmen (von Cloud Computing über Big Data bis hin zu Middleware) aufgetreten. Ihre Kernmerkmale können in drei „Selbstverständlichkeiten“ zusammengefasst werden:

Erstens: Es wird einfach angenommen, dass die „Intelligenz“ eines Unternehmens einfach eine „Werkzeugersetzung“ ist.

Dieses Phänomen ist sehr verbreitet. Beispielsweise, wenn ein Leiter sieht, dass andere mit KI Texte schreiben, fordert er die IT-Abteilung auf, „auch ein KI-Schreibwerkzeug einzuführen“; wenn er sieht, dass andere Unternehmen einen KI-Kundenservice nutzen, startet er sofort ein intelligentes Kundenservice-System. Hier ist ein echtes Beispiel: Ein Unternehmensleiter hat in einem Social-Media-Video gelesen, dass „KI-Kundenservice den Menschen ersetzen kann“, und hat sofort ein KI-Kundenservice-Projekt gestartet. Die Gruppe der menschlichen Kundendienstmitarbeiter wurde aufgelöst, nur zwei Mitarbeiter blieben übrig. Nach der Inbetriebnahme des Systems stieg die Kundenbeschwerderate jedoch um 50 % an, da die Intentionenerkennung ungenau war und das Wissensverzeichnis nicht aktualisiert wurde. Dies führte zu einem massiven Verlust an Stammkunden.

Dies ist ein typisches Beispiel, bei dem KI als ein „plug-and-play“-Werkzeug angesehen wird, das schnell und einfach eingesetzt werden kann, um einen bestehenden Prozessschritt zu ersetzen, anstatt die gesamte Geschäftsprozess zu überprüfen, ob er vernünftig ist und ob er neu strukturiert werden muss. Denken Sie mal zurück, ob Sie in der digitalen Ära auch oft solche Probleme hatten?

Zweitens: Es wird einfach angenommen, dass die Einführung von KI sofort Kostensenkung und Effizienzsteigerung bringt.

Wenn ein Unternehmen ein KI-Projekt einführt, ist die Frage des Leiters immer: „Wie viele Mitarbeiter können entlassen werden? Wie viel Geld kann gespart werden?“ In den Augen des Leiters ist KI wie eine Geldpresse, in die man einfach investiert und sofort Profit erzielt. Dies ist ein typisches Phänomen, das auf die „kurzfristige ROI“ abzielt, anstatt auf die „langfristige Fähigkeit“. Dieses Phänomen ist in den meisten traditionellen Unternehmen weit verbreitet. Man muss bedenken, dass der Kernwert eines KI-Projekts nicht durch die einmalige „Energieersparnis“ erreicht wird, sondern durch die Schaffung einer Systemfähigkeit von „Daten + Algorithmen + Mensch-Maschine-Kooperation“, die in der langfristigen Betriebsführung kontinuierlich optimiert wird, um Kostensenkung und Effizienzsteigerung zu erreichen. Dies ist eine Fähigkeitsentwicklung, keine kurzfristige Investition.

Drittens: Alle Projekte werden nur durchgeführt, um die „Selbstverständlichkeiten“ des Leiters zu erfüllen.

Beispielsweise sieht ein Unternehmensleiter auf einer Branchenkonferenz, dass andere ein Branchen-KI-Großmodell entwickelt haben, und fordert die IT-Abteilung auf, „auch eins zu entwickeln“. Die IT-Abteilung arbeitet dann monatelang mit viel Personal und Ressourcen daran, das sogenannte „Großmodell“ zu entwickeln. Dann hat der Leiter etwas, worüber er in der Branche stolz sein kann. Aber in Wirklichkeit wird dieses Modell von der Geschäftsabteilung überhaupt nicht genutzt oder es gibt viele Probleme bei der Nutzung.

Es ist also nicht schwer zu erkennen, dass KI-Projekte zu einem „Gesichtsprojekt“ geworden sind, um die „Modegeile“ des Leiters zu befriedigen, anstatt ein „Substanzprojekt“ zu sein, das die realen Probleme des Geschäfts löst. Der Erfolgsstandard eines Projekts ist, dass „der Leiter es gut findet“, anstatt dass „die Geschäftsabteilung es nützlich findet und die Effizienz steigert“. Ist Ihnen dieses Phänomen auch bekannt? Beispielsweise besuchen Sie ein Unternehmen, um es zu lernen. Der Leiter gibt eine wunderschöne Präsentation, aber wenn Sie privat mit der Geschäftsabteilung sprechen, schütteln die Mitarbeiter immer den Kopf und beklagen sich über die vielen Probleme und Mängel des Systems.

Was ist eine Revolution?

Das Wort Revolution ist in der KI-Ära für alle nicht neu. Genau wie der bekannte Satz: Die Essenz der digitalen Transformation liegt im Wandel, nicht in der Digitalisierung selbst. Das heißt, wenn ein Unternehmen die Vorteile der KI-Ära wirklich nutzen möchte, reicht es nicht aus, ein paar Werkzeuge zu kaufen und ein paar Projekte zu starten. Es erfordert eine systemische Veränderung. Nur wenn die Veränderung gründlich ist, kann eine echte Revolution erreicht werden.

Jetzt stellt sich die Frage: In welchen Bereichen muss ein Unternehmen mit KI eine revolutionäre Veränderung vornehmen? Yang gibt die folgenden Beispiele:

Der am häufigsten genutzte Bereich der Unternehmensanwendung von KI ist die Prozessautomatisierung. Beispielsweise wird OCR verwendet, um Rechnungen zu erkennen und dann automatisch die Genehmigung einzureichen. Die neugierige Methode besteht darin, den manuellen Prüfungsschritt zu automatisieren und ihn zu ersetzen. Dies scheint die Effizienz zu verbessern, aber die echte revolutionäre Veränderung besteht darin, dass das Unternehmen nicht versucht, den alten Genehmigungsprozess mit KI zu „optimieren“, sondern direkt die Notwendigkeit dieses Prozesses in Frage stellt. Beispielsweise: Warum ist eine Genehmigung erforderlich? Sollte man sich um das Kreditrisiko sorgen? Könnte man dann mit KI ein „Kreditbewertungssystem“ aufbauen, das auf Echtzeitdaten und der Analyse der historischen Verhaltensweisen basiert, sodass 95 % der risikoarmen Aufträge automatisch genehmigt werden können, ohne dass eine manuelle Intervention erforderlich ist, und nur die 5 % mit hohem Risiko eine manuelle Intervention auslösen? Dies ist die Prozessumgestaltung, und die Effizienzsteigerung ist auf einem ganz anderen Niveau.

Beispielsweise auf der Ebene der Datenanwendungsverwaltung ist der neugierigste Ansatz bei den meisten Unternehmen, die Daten aus Excel, ERP und OA zu extrahieren und sie an ein KI-Modell zu geben, um es zu trainieren. Die revolutionäre Veränderung besteht darin, dass das Geschäftssystem bereits bei der Entwurfsphase darauf abzielen muss, dass es von KI „verstanden und genutzt werden kann“. Die Daten sind nicht mehr das Ergebnis des Geschäfts, sondern werden zur „Treibstoff“ für die Geschäftsentscheidungen. Dies bedeutet, dass die Art und Weise, wie die Daten produziert und fließen, grundlegend verändert wird, sodass KI nicht nur die Daten analysieren kann, sondern auch neue Geschäftsmöglichkeiten in den Daten „selbstständig entdecken“ kann, das Geschäftsmodell neu definieren.

Es ist also nicht schwer zu erkennen, dass der wahre Wert von KI nicht darin besteht, die Effizienz zu verbessern oder Mitarbeiter zu entlassen, sondern in der Neugestaltung des gesamten Geschäftsmodells eines Unternehmens. Die Neugestaltung ist die Revolution.

Wie schwierig ist die Revolution?

Dies ist ein sehr realistisches Problem, das die Unternehmensmanager stark beschäftigt. Ich denke, die CIOs, die an der digitalen Transformation beteiligt waren, können sich hierfür sehr gut einsetzen. In der KI-Ära ist es nicht nur die Neuverteilung von Macht, Interessen und Risiken, sondern auch die Aktualisierung der historischen Technologieplattformen, die die meisten traditionellen Unternehmensleiter nicht ertragen können.

Für die meisten traditionellen Unternehmen, die jahrelang an der traditionellen Digitalisierung gearbeitet haben, gibt es zahlreiche Systeme und Plattformen, die miteinander verzahnt sind. Es ist sehr schwierig, auf der Grundlage der traditionellen Digitalisierung KI einzuführen. Manche sagen, es sei einfach, die Schnittstellen zu verbinden und die Daten zu extrahieren. Aber das Problem ist, dass einige Softwareunternehmen die Daten-Schnittstellen nicht bereitstellen möchten, weil sie auch ihre eigenen KI-Produkte vermarkten. Dies führt zu technischen Barrieren. Selbst wenn die Softwareunternehmen die Schnittstellen bereitstellen, muss das Unternehmen hohe Anschlusskosten tragen. Und nach dem Anschluss wird festgestellt, dass die Datenqualität die Anforderungen von KI nicht erfüllt. Was soll man tun? Dann muss man die Datenreinigung und -verwaltung, die man zuvor nicht investieren wollte, noch einmal durchführen. Wenn man nicht die historischen Daten verwenden möchte, muss man ein neues System aufbauen, das den Anforderungen von KI entspricht. Aber das Problem ist, dass wenn man das System hat, aber keine Plattformbasis aufbaut, es später zu verschiedenen Inseln kommt. Und das Problem besteht darin, dass die Kosten für die Neugestaltung einer KI-Plattformbasis nicht unerheblich sind. Dies ist noch nicht einmal die Planungs- und Designrisiken dieser Plattform. Es können leicht mehrere hunderttausend Euro investiert werden, was für die meisten traditionellen Unternehmen derzeit nicht tragbar ist. Es ist also nicht schwer zu erkennen, dass die technischen Probleme schon schwer zu lösen sind, ganz zu schweigen von den tief verwurzelten Managementproblemen in den Unternehmen.

Empfehlungen für Unternehmen

Yang hat in seinen vorherigen Artikeln auch mehrmals die richtige Vorgehensweise bei der Unternehmensanwendung von KI erwähnt. Hier ist eine einfache Zusammenfassung:

• Verlassen Sie sich nicht auf die „Neugierde“ und entwickeln Sie einen „Langfristgedanken“;
• Beginnen Sie mit der „Datenverwaltung“, nicht mit der „Modellauswahl“;
• Positionieren Sie KI als „Beschleuniger“, nicht als „Ersatz“;
• Akzeptieren Sie Fehlversuche und gehen Sie Schritt für Schritt vor;
• Schaffen Sie „Übersetzer“-Fachkräfte.

Die meisten Unternehmen befinden sich derzeit noch in der Phase des „Zuschauens“ oder der „Neugierde“ bei der KI. Sie werden von der Medienwelle der Social-Media mitgerissen und haben keine eigenständige und korrekte Einschätzung. Wenn Sie möchten, dass KI ihren wahren Wert entfaltet, müssen die Unternehmen den Mut haben, eine „Revolution“ herbeizuführen, sich von der Anziehungskraft des „Coolen“ lösen und sich den harten Brocken der Datenverwaltung, Prozessumgestaltung und Organisationsveränderung stellen. KI wird dann auch die Manager revolutionieren, die KI nicht verstehen oder nutzen können.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Account „Xiangjiang Digital Review“ (ID: benpaoshuzi), Autor: Yang. Veröffentlicht von 36Kr mit Genehmigung.