12.06.2018Schlaglicht

Erfolgreich in künstliche Intelligenz investieren: aber wie?

Von VW-RedaktionVW heute
Von Alexander Horn und Sebastian Umlauf. Künstliche Intelligenz (KI) ist das Buzzword der Stunde. Aufsehenerregende Demonstrationen, wie unlängst von Googles Duplex befeuern das Thema stetig. Aktuell findet in der Versicherungsbranche ein schwieriger Willensbildungs- und Entscheidungsprozess statt. Den meisten Entscheidern ist klar: Ignorieren ist keine Option.
Doch bei der Entscheidungsfindung tauchen immer wieder die gleichen Fragen auf: Welche Investitionen in KI sind sinnvoll und welche nur Gewissensberuhigung? Gibt es harte Parameter für Investitionen? Womit wird eventuell nur Geld verbrannt? Durch die folgenden Dimensionen kann eine Investitionsentscheidung systematisiert werden.

Strategische Rahmenbedingungen

Die strategische Ausrichtung des Unternehmens bestimmt den Rahmen für den Einsatz von KI insbesondere an der Kundenschnittstelle. Aufgrund der mangelnden Reife der Marktlösungen, wäre bei einer strategischen Ausrichtung als Qualitätsführer im ersten Schritt beispielsweise von einem Einsatz von KI-unterstützten Chatbots eher abzuraten.
Für starke Außendienstorganisationen dürfte der Einsatz von KI an der Kundenschnittstelle zunächst ebenfalls eine Herausforderung sein. Denn in solchen Organisationen gilt es kulturelle Barrieren durch Transparenz und mehrwertige Einsatzszenarien abzubauen. Zu Beginn könnte zunächst ein weicher KI-Einstieg als Unterstützung von Beratern umgesetzt werden, z.B. zur Ermittlung von Abschlusswahrscheinlichkeiten ("next best offer") in der Beratung.

Nutzenpotenzial

Das Nutzenpotenzial von KI ist vielfältig und keineswegs auf Einsparung von Prozesskosten zu reduzieren. So lassen sich durch den Einsatz von KI sowohl Kostenziele im Leistungsbereich (z.B. Betrugserkennung) unterstützen als auch die Absatzsteigerung, z.B. durch ein besseres Lead-Management, verbessern.
Um mit einem Use-Case möglichst hohe Nutzenpotenziale zu erzielen, eignen sich einige umfangreiche und häufig durchlaufene Prozesse besonders. Ein solcher End-to-End-Prozess, wie ein Umzug, kann Teilprozesse enthalten, die mit klassischen Mitteln automatisiert werden können (z.B. Adressänderung) und weitere Teilprozesse, bei denen der Einsatz von KI nutzenstiftend ist (z.B. Identifikation erfolgversprechender Angebote).

Prozesse und Daten

Eine erfolgreiche KI erfordert Training und verlangt hierzu eindeutige und konsistente Prozessergebnisse unter gleichartigen Bedingungen. Nur so kann sichergestellt werden, dass die Ergebnisse im Training der KI einheitlich richtig bewertet werden. Sind Geschäftsprozesse und die relevanten Daten stark strukturiert, bieten sich eher klassische Methoden der Prozessautomatisierung statt KI-Lösungen an.
Wichtig ist darüber hinaus ein reifes Enterprise Information Management, die Datenlandschaft muss hinsichtlich Genauigkeit, Integrität und Aktualität bewertet werden. Die Potentiale von "Dark Data" sind ein unstrukturierter Datenschatz, bei dessen Hebung KI-Lösungen ihre Stärken ausspielen können.

Technologische Reife

Beim Einsatz einer KI werden viele Erkenntnisse erst im Laufe der Entwicklung und des Trainings gewonnen. Die Folge sind agile Anforderungen an Hardware und Rechenleistung. Es ist daher erfolgskritisch, Rechenleistung sicher und flexibel hinzukaufen zu können, statt im Zweifel unter- oder überdimensionierte Systeme in eigenen Rechenzentren vorzuhalten.
Neben der Betrachtung der eigenen Systeme ist es unerlässlich, die Lösungen am Markt im spezifischen Anwendungsbereich zu bewerten. Dabei muss berücksichtigt werden, für welche Anwendungsfälle Lösungen mit hinreichendem Reifegrad für eine Implementierung vorhanden sind oder ob Know-how für eine Eigenentwicklung eingekauft werden kann. First-Mover oder First-Follower Fragestellungen sind hinsichtlich Aufwand, Nutzen und Risiko genau zu bewerten.
Autoren: Alexander Horn ist Principal Consultant der Business- und IT-Beratung bei Q_Perior. Sebastian Umlauf ist Manager bei Q_Perior.
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Grafikquelle: Q_Perior
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