So gelingen KI-Projekte: 10 erfolgreiche Beispiele aus der Praxis

Abstrakte geometrische Objekte

Vor zwei Jahren hat Microsoft die AI Business School ins Leben gerufen, um Entscheidungsträger*innen aus Unternehmen praktische Tipps für die erfolgreiche Umsetzung von KI-Projekten an die Hand zu geben. Das Besondere: Die Lerneinheiten setzen vor allem auf Erfahrungen und Best Practices von Expert*innen und Unternehmen, die bereits erste Erfahrungen mit der Einführung von KI gemacht haben. Wir stellen euch hier zehn Tipps vor, die ihre Praxistauglichkeit schon bewiesen haben.

1. Alle Mitarbeiter*innen einbeziehen

Unternehmen, die KI erfolgreich implementieren, haben erkannt, dass solche Projekte nicht nur ein Thema für technische Teams oder die Führungsetage sind. Deshalb führen die Verantwortlichen in diesen Organisationen von Anfang an Gespräche mit ihren Mitarbeiter*innen, um ihnen zu vermitteln, wie jeder Teil des Unternehmens von der Einführung von KI profitieren kann. Das finnische Werkstoffunternehmen Outokumpu hat die Mitarbeiter*innen von Anfang an in seine KI-Projekte einbezogen und ihnen Zugang zu Daten und KI-Modellen gegeben, damit sie bei ihrer täglichen Arbeit die besten Entscheidungen treffen können.

Zur Outokumpu-Story

2. Mit KI den Geschäftswert steigern

KI kann dabei helfen, schwierige Probleme zu lösen, aber sie bietet auch Möglichkeiten für neues Wachstum. Das international tätige deutsche Bauunternehmen HOCHTIEF etwa monetarisiert seine neu gewonnene KI-Expertise, indem es seinen Kunden eigene KI-Anwendungen als Dienstleistung anbietet. Damit schafft das Unternehmen ein zusätzliches wirtschaftliches Standbein.

Zur HOCHTIEF-Story

3. Einen strategischen Startpunkt wählen

Nicht immer muss gleich das ganze Unternehmen mit KI ausgestattet werden. Mitunter ist der Start mit einem konkreten Pilotprojekt erfolgversprechender, um erste Erfahrungen zu sammeln. Der Telekommunikationsriese Bell setzt bei seinen KI-Projekten auf schrittweise aufeinander aufbauende Proofs of Concepts (PoC), um in regelmäßigen Abständen die Projektfortschritte zu demonstrieren – nach Überzeugung des Unternehmens der beste Weg, um Führungsebene und Mitarbeiter*innen auf den nächsten Stationen mitzunehmen.

Zur Bell-Story

4. Business und Technologie vereinen

Jedes Unternehmen verfügt über ein riesiges Potenzial an Wissen und Expertise, das seine Mitarbeiter*innen mit sich herumtragen und in der praktischen Arbeit weiterentwickeln. Wer es schafft, diese Potenziale zu heben und, mehr noch, die unterschiedlichen Kompetenzen der Belegschaft zusammenzubringen, wird mit innovativen Ideen und kreativen Lösungen belohnt. Der US-amerikanische Lebensmittelkonzern Mondelēz International hat seine KI-Expert*innen für Datenwissenschaft, Modellierung und Simulation mit den Produktspezialist*innen für die Entwicklung von Keksen, Schokolade, Kaugummi oder Süßigkeiten zusammengebracht, um solche Synergien zu schaffen und Silos aufzubrechen.

Zur Story von Mondelēz International

5. Werteorientierte KI implementieren

Künstliche Intelligenz kann sehr nützlich sein, aber sie muss auch verantwortungsvoll entwickelt werden. So können zum Beispiel vorurteilsbehaftete Entscheidungen auf Basis von nicht ausreichender Datengrundlage oder Algorithmen verhindert werden. KI-Projekte müssen daher auch Unternehmenswerte und -Prinzipien widerspiegeln. Beim französischen Versicherungskonzern AXA hat die Einführung von Governance-Tools und -Praktiken bei der Entwicklung von KI darüber hinaus auch dabei geholfen, mehr über die Bedürfnisse ihrer Kunden zu erfahren.

Zur AXA-Story

6. Mit anderen Unternehmen zusammenarbeiten

Ambitionierte Projekte mit künstlicher Intelligenz sind in der Regel das Ergebnis einer unternehmensübergreifenden Zusammenarbeit zwischen Anbietern, IT-Dienstleistern und Datenspezialist*innen. Von dieser Arbeitsteilung profitieren alle, weil sie ihr Wissen teilen, um es zu vergrößern. Die gemeinnützige Organisation OceanMind aus Großbritannien arbeitet mit Partnern zusammen, um mit KI ein besseres Verständnis für die Auswirkungen menschlicher Eingriffe auf die Ozeane zu bekommen. Die Kooperationen der Organisation helfen damit nicht nur den KI-Projekten, sondern auch dem Fischbestand und der Umwelt.

Zur Story von OceanMind

7. Ausprobieren und skalieren

Hat ein Projekt erst einmal im Kleinen den Nutzen von künstlicher Intelligenz gezeigt, kann die unternehmensweite Skalierung folgen. Die Technologie liegt vor, das Wissen, diese einzusetzen, auch. Dennoch bleibt es eine anspruchsvolle Aufgabe, die eigene Ressourcen benötigt und eine sorgfältige Evaluation neuer Business Cases. Der deutsche Logistik-Dienstleister DHL ist diese Schritte gegangen – vom Proof-of-Concept zur Produktentwicklung.

Zur DHL-Story

8. Klare Prioritäten setzen

Nicht jedes Problem bei der Einführung von KI im Unternehmen lässt sich sofort lösen. Deshalb ist es wichtig, die Herausforderungen zu priorisieren. Die nationale Wissenschaftsagentur Australiens, CSIRO, arbeitet an der Schnittstelle von Wissenschaft und Technologie und kennt daher die Begehrlichkeiten, künstliche Intelligenz möglichst überall und sofort einzusetzen. Und genau das bringt die Verantwortlichen der Agentur dazu, diesen Elan gezielt zu bremsen – und stattdessen klare Prioritäten zu setzen.

Zur CSIRO-Story

9. Alle Mitarbeiter*innen befähigen

Gute Ideen sind in KI-Projekten zwingend erforderlich, und sie können von überall aus dem Unternehmen kommen – auch von Mitarbeiter*innen ohne technischen Hintergrund und KI-Fachwissen. Unternehmen wie das multinationale Dienstleistungsunternehmen Grab aus Singapur fahren daher einen „AI everywhere“-Ansatz, um Ideen aus der Kooperation von technischen Laien und Spezialist*innen in praktische Lösungen zu verwandeln. Und sie fahren gut damit.

Zur Grab-Story

10. Den Daten Taten folgen lassen

Die Menge an verfügbaren Daten ist riesig, aber erst menschliche Vorstellungskraft und Kreativität machen zusammen mit künstlicher Intelligenz daraus wertvolle Informationen. Die britische Werbe- und Mediengruppe WPP kennt sich von Haus aus mit Kreativität aus und hat es geschafft, Daten mit den Ideen von Designern und Marketing Expert*innen des Unternehmens zusammenzubringen, um unkonventionelle Lösungen zu finden – und hat so, fast nebenbei, auch die überraschende und inspirierende Seite vermeintlich trockener Daten kennengelernt.

Zur WPP-Story

Eine Gesamtübersicht über die Best Practices aus der AI Business School von Microsoft 2021 sowie zahlreiche Videos und Zusatzinfos findet ihr auf unserer Microsite Best of Business AI 2021.


Ein Beitrag von Pina Meisel
Communications Manager AI & Innovation

Lächelnde Frau vor Hintergrund

Tags: , , , ,

Weitere Infos zu diesem Thema

17. Juni 2021
Hybrid Work ist kein Selbstläufer: Wie wir die Neuorganisation der Arbeitswelt gemeinsam gestalten

Hybrid Work bleibt und wird unseren Arbeitsalltag in naher Zukunft bestimmen. Eine hybride Arbeitswelt muss organsiert werden – von allen Beteiligten. Führungskräfte tragen Verantwortung, neue Prozesse kulturell wie technisch zu managen. Ein nachhaltiger Wandel gelingt jedoch nur durch eine organisationsübergreifende Kooperation von Mitarbeitenden. Laut einer aktuellen Studie muss die die Zusammenarbeit im Team neu gelernt werden. Rund jedes fünfte Unternehmen sieht in punkto Teamfähigkeit noch Nachholbedarf.

16. Juni 2021
Ab sofort verfügbar: Microsoft Modern USB Headset zertifiziert für Microsoft Teams

Im April haben wir neues Zubehör für digitale Meetings vorgestellt. Jetzt wird mit dem Microsoft Modern USB Headset das erste neue Device auf dem deutschen Markt verfügbar. Erhältlich sind die Microsoft Teams zertifizierten Kopfhörer ab sofort im Microsoft Store sowie im Einzelhandel ab einem Preis von 56,99 Euro (UVP; inkl. MwSt.).