Künstliche Intelligenz (KI) bietet Unternehmen vielfältige Möglichkeiten, Prozesse zu optimieren, Kosten zu senken und datenbasierte Entscheidungen effizienter zu treffen. Dennoch stehen viele mittelständische und größere Unternehmen vor erheblichen Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Lösungen. Dieser Artikel beleuchtet die fünf größten Hürden und zeigt praxisnahe Strategien auf, wie Unternehmen diese erfolgreich überwinden können.

Hürde 1: Mangel an technischem Know-how

Eine der zentralen Barrieren bei der Einführung von KI ist das fehlende technische Fachwissen innerhalb des Unternehmens. Laut einer Studie des Bitkom geben 84 % der Unternehmen an, dass der Mangel an technischem Know-how die Implementierung von KI erschwert.

Lösungsansätze:

• Weiterbildung und Schulungen: Investitionen in die Aus- und Weiterbildung der Mitarbeiter können helfen, internes KI-Wissen aufzubauen.

• Externe Partnerschaften: Die Zusammenarbeit mit spezialisierten Beratungsfirmen oder Forschungseinrichtungen kann den Zugang zu notwendigem Fachwissen erleichtern.

Hürde 2: Fehlende Datenqualität und -verfügbarkeit

KI-Systeme sind auf qualitativ hochwertige und umfangreiche Daten angewiesen. Viele Unternehmen kämpfen jedoch mit unvollständigen oder unstrukturierten Datensätzen, was die Entwicklung effektiver KI-Lösungen behindert.

Lösungsansätze:

• Datenstrategie entwickeln: Implementierung klarer Prozesse für die Datenerfassung, -speicherung und -pflege, um die Datenqualität zu sichern.

• Datenpartnerschaften eingehen: Kooperationen mit anderen Unternehmen oder Institutionen können den Zugang zu zusätzlichen relevanten Datensätzen ermöglichen.

Hürde 3: Rechtliche Unsicherheiten und Regulierungen

Die rechtlichen Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI sind oft komplex und können Unsicherheiten verursachen. Mit dem Inkrafttreten des EU AI Act am 1. August 2024 sind neue Regulierungen hinzugekommen, die Unternehmen beachten müssen.

Lösungsansätze:

• Rechtliche Beratung einholen: Spezialisierte Juristen können dabei helfen, die aktuellen Gesetze zu interpretieren und Compliance sicherzustellen.

• Interne Richtlinien entwickeln: Erarbeitung unternehmensspezifischer Richtlinien für den ethischen und rechtskonformen Einsatz von KI.

Hürde 4: Widerstand innerhalb der Belegschaft

Die Einführung von KI kann bei Mitarbeitern Ängste und Widerstände hervorrufen, insbesondere wenn unklar ist, wie sich ihre Rollen verändern werden.

Lösungsansätze:

• Transparente Kommunikation: Frühzeitige und offene Information über geplante KI-Initiativen und deren Auswirkungen auf die Belegschaft.

• Mitarbeiter einbinden: Aktive Einbindung der Mitarbeiter in den Implementierungsprozess und Angebot von Schulungen, um Berührungsängste abzubauen.

Hürde 5: Integration in bestehende Systeme

Die nahtlose Integration von KI-Lösungen in vorhandene IT-Infrastrukturen kann technisch anspruchsvoll sein und erfordert sorgfältige Planung.

Lösungsansätze:

• Schrittweise Implementierung: Start mit Pilotprojekten, um die Integration zu testen und schrittweise auszubauen.

• Spezialisierte Tools nutzen: Einsatz bewährter MLOps-Tools und -Plattformen, die die Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von KI-Modellen unterstützen.

Schluss

Die erfolgreiche Einführung von KI erfordert ein ganzheitliches Vorgehen, das sowohl technische als auch organisatorische Aspekte berücksichtigt. Durch proaktive Maßnahmen und die Einbindung aller Stakeholder können Unternehmen die genannten Hürden überwinden und das volle Potenzial von KI ausschöpfen.

Quellen:

• Bitkom: Deutsche Wirtschaft drückt bei Künstlicher Intelligenz aufs Tempo

• activeMind.legal: AI Act bzw. KI-Verordnung (erklärt für Unternehmen)

• Wikipedia: Verordnung über künstliche Intelligenz