Die Top Herausforderungen bei der KI-Implementierung So gelingt die GenAI-Einführung

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Unternehmen sehen sich bei der Einführung von GenAI-Lösungen häufig mit Herausforderungen wie begrenzter Datenqualität und hohen Kosten konfrontiert. Drei Erfolgsfaktoren helfen, diese Hürden zu überwinden und KI-Tools effektiv einzusetzen.

Der rasante KI-Boom der letzten Monate stellt Unternehmen vor Herausforderungen. Nach aktuellen Erhebungen der Enterprise Strategy Group haben zwar bereits 92 Prozent der Organisationen generative KI-Lösungen implementiert oder planen dies in naher Zukunft. Doch vielen ist unterdessen bewusst geworden, dass einer erfolgreichen KI-Implementierung zahlreiche unternehmensinterne Entscheidungen, Zielsetzungen und Prüfungen vorausgehen.

Besonders von Anwendungen in der Datenanalyse erhoffen sich 31 Prozent dieser Unternehmen Unterstützung, gefolgt von Chatbots (24 %) und Tools zur Steigerung der Mitarbeiterproduktivität sowie Content-Erstellung (je 23 %). Diese Tendenzen verdeutlichen die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von KI. Umso höher die Notwendigkeit, sich intensiv mit den nachfolgenden drei Erfolgsfaktoren auseinanderzusetzen.

Das A und O: Data Governance

Der Schlüssel zur erfolgreichen Implementierung von KI-Tools wie generativer oder analytischer KI liegt im verantwortungsvollen Umgang mit dieser Technologie. Für die Implementierung und den Einsatz von KI-Tools ist daher ein tiefgehendes Verständnis für die Herkunft, Sensibilität und den Lebenszyklus der für die KI verwendeten Daten unerlässlich. Doch in vielen Unternehmen mangelt es an der nötigen Fachkompetenz, um KI-Implementierungen sachkundig zu steuern – 27 Prozent der Firmen berichten von dieser Problematik aufgrund des herrschenden Fachkräftemangels.

Trotzdem: Eine sorgfältige Datenverwaltung, die strikte Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und die Schaffung transparenter Governance-Strukturen sind unerlässlich, um die Vorteile der KI sicher und effektiv zu nutzen – besonders, wenn die KI in bestehende Systeme integriert wird. Das Risiko von Compliance-Verstößen, wie sie beispielsweise bei mangelnder Übereinstimmung mit Datenschutzgesetzen wie der DSGVO auftreten können, wird durch eine adäquate KI-Governance minimiert. Unternehmen, die von Anfang an klare Data-Governance-Richtlinien zur Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Löschung von Daten implementieren, sind folglich klar Vorteil.

Darüber hinaus sind die bestehenden Infrastrukturen häufig nicht für den Einsatz komplexer, generativer KI-Tools ausgelegt. Die Technologie erfordert eine hohe Rechenkapazität, welche die Leistung der Rechenzentren hiesiger Unternehmen häufig übersteigen. Wird auf die Technologie der großen Global Player im Bereich der generativen KI-Technologie zurückgegriffen, befinden sich deren Serverzentren meist außerhalb der EU. Da diese aber einen globalen Kundenstamm bedienen, sind die größten multinationalen Anbieter von Rechenzentren, wie Microsoft Azure, mit allen notwendigen Vorschriften bestens vertraut, einschließlich der DSGVO.

Um die Sicherheit der Daten und den Einsatz generativer KI in Deutschland zu gewährleisten, ist eine hochgradige Datenverschlüsselung beim Datenaustausch mit Servern außerhalb der EU unerlässlich. Viele US-Unternehmen bieten mittlerweile EU-konforme Dienstleistungen an, um diese strengen Verschlüsselungsanforderungen zu erfüllen. Ein wichtiger Orientierungspunkt für die Auswahl der Anbieter ist die ISO 27001 Zertifizierung, die internationale Sicherheitsstandards garantiert, und der SOC 2 Typ II-Compliance-Standard, das branchenweit umfassendste Protokoll für System- und Organisationskontrollen (SOC).

Hohe Datenqualität und Datenmanagement

Weitere Erfolgsfaktoren für den Erfolg von KI-Projekten sind die Verfügbarkeit und das Management von qualitativ hochwertigen Daten. Die Realität zeigt auf, dass hier bereits eine große Hürde besteht: Zwei Drittel der Unternehmen setzen zehn oder mehr verschiedene Tools für Sicherheits- und Managementaufgaben sowie für die Performance-Analyse ein, was zu umfangreichen Datensammlungen führt.

Die größte Herausforderung ist daher die effiziente Konsolidierung und Verwaltung ebendieser Sammlungen. Der Aufwand, isolierte und verstreute unstrukturierte Daten an einem zentral zugänglichen Ort zu aggregieren, ist beträchtlich. Investitionen in Data Intelligence Tools sind daher eine lohnende Entscheidung für Unternehmen, die große Datenmengen verarbeiten und ihre strategischen Entscheidungen langfristig auf einer soliden Datengrundlage treffen möchten.

Die Kosten im Griff: Ökonomische Tragfähigkeit

Diese oben genannten Aspekte verursachen zu Anfang hohe Kosten und einen großen Implementierungsaufwand für KI-Tools, was 30 Prozent der Unternehmen vor finanzielle Schwierigkeiten stellt. Zudem lässt sich der Return on Investment (ROI) für KI-Projekte oft schwer bestimmen und quantifizieren. KI-Tools, die beispielsweise die Funktionsweise von Firmenhardware und -Software überwachen, erkennen Problematiken bereits, bevor sie entstehen und können damit die IT-Abteilung massiv entlasten. Nächtliche Erreichbarkeit und plötzliche IT-Ticket-Fluten sind damit passé. Der tatsächliche monetäre Wert lässt sich allerdings nicht immer eindeutig bestimmen, da besonders in der Übergangszeit auch umfassende Schulungen und Maßnahmen zur Vertrauensbildung notwendig sind, um die Akzeptanz von KI innerhalb der Belegschaft zu fördern.

Letztendlich zahlen sich die Investitionen in eine verantwortungsvolle KI-Implementierung aber auf mehreren Ebenen aus: Unternehmen können nicht nur ihre Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit steigern, sondern auch das Vertrauen ihrer Stakeholder gewinnen und langfristig erfolgreich sein.

Langfristige Vorteile der KI-Integration

Die Einführung von generativer KI in Unternehmen birgt viele Chancen, aber auch zahlreiche Herausforderungen. Mit dem richtigen Fokus auf drei entscheidende Stellschrauben – Data Governance, Datenqualität und Datenmanagement sowie wirtschaftliche Tragfähigkeit – können Unternehmen diese Herausforderungen meistern. Ein verantwortungsvoller Umgang mit Daten, klare Governance-Strukturen und die sorgfältige Auswahl von Technologiepartnern sind entscheidend für eine erfolgreiche Implementierung. Obwohl die Anfangsinvestitionen hoch sind und die Bestimmung des ROI oft schwierig ist, zahlt sich eine durchdachte KI-Strategie langfristig aus.

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