Keine hohen Ziele setzen… Vier Lektionen aus frühen KI-Projekten

Gartner hat 3000 CIOs zu deren KI-Agenda befragt.
 
Laut Marktforscher Gartner steht der Einsatz von künstlicher Intelligenz noch am Anfang, aber vermutlich am Anfang einer grossen Karriere. Denn während erst vier Prozent der CIOs KI bereits implementiert haben, planten weitere 46 Prozent einen künftigen Einsatz. Dies ergaben Aussagen von rund 3000 CIOs rund um die Welt im Rahmen von Gartners CIO Agenda Survey 2018.
 
Der Einsatz sei derzeit auf einem tiefen Level, aber "es besteht Potenzial für ein starkes Wachstum, da CIOs beginnen, KI-Programme durch eine Kombination aus Einkauf, Aufbau und Outsourcing zu steuern", lässt sich Gartner-Analyst Whit Andrews in einer Mitteilung zitieren. Die Early Adapters, also die genannten vier Prozent, seien derweil mit verschiedenen Hindernissen konfrontiert. Vier Lektionen könne man bereits aus den frühen KI-Projekten lernen, so Gartner.
 
Ziele tief setzen
Man dürfe zu Beginn nicht zu hohe Erwartungen hegen, sondern sich auf kleine Etappen konzentrieren. So solle man etwa nicht gleich am Anfang auf finanziellen Gewinn spekulieren, sondern sich "soft outcome" wie Prozessverbesserungen oder Kundenzufriedenheit auf die Fahnen schreiben. Würden diese Ziele erfüllt, könne man sich an grössere Aufgaben wagen.
 
Frühe Experimente mit künstlicher Intelligenz könnten zudem Lektionen für künftige Projekte mit sich bringen. Wolle man unbedingt finanzielle Ziele verfolgen, solle man diese so tief wie möglich veranschlagen, so Andrews.
 
Mitarbeiter stärken
Auch wenn es für den CEO attraktiv sein könne, die Arbeitskosten einzusparen, handle man sich damit häufig den Widerstand von jenen ein, die ihren Arbeitsplatz verlieren könnten. Man müsse hier umdenken. "Wir erklären unseren Kunden, dass sich die meisten kurzfristigen Vorteile der KI deshalb ergeben, weil die Mitarbeiter höherwertige Tätigkeiten ausüben können", erklärt Andrews. Es ginge also viel mehr darum, die Angestellten davon zu überzeugen, dass die künstliche Intelligenz ihre Arbeit unterstützen und verbessern könne.
 
Wissenstransfer planen
Mangelndes Wissen hemmt den erfolgreichen Einsatz von KI, so Gartner. Über die Hälfte der befragten CIOs haben die Kenntnisse von Data Science in ihrem Unternehmen auf dem tiefsten möglichen Level verortet. Viele Unternehmen planten deshalb auf externe Dienstleister zu setzen. Dies sei längerfristig keine gute Lösung, erklärt Gartners Research VP Jim Hare in der Mitteilung. Man solle die Kenntnisse intern aufbauen, dazu könnten auch frühe KI-Projekte dienen bevor man zu grossen Unterfangen in dem Bereich schreite.
 
Übrigens: Gartner prognostiziert, dass bis 2022 rund 85 Prozent der KI-Projekte fehlerhafte Resultate liefern. Die Gründe dafür liegen in Datenverzerrung, fehlerhaften Algorithmen aber auch bei den ausführenden Teams.
 
Transparente Lösungen wählen
KI-Projekte benötigen oftmals Software oder Systeme von externen Providern. Dabei dürfe nicht nur ein korrektes Resultat eine Rolle spielen, sondern auch die Transparenz des Systems. "Führungskräfte müssen verstehen, warum eine Lösung effektiv ist, aber auch Einblicke in die Funktionsweise haben, wenn es nicht so ist", so Andrews. Auch wenn etwa komplexe neuronale Netzwerke nicht im Detail von den Lieferanten erklärt werden könnten, so müsse es doch eine Visualisierung geben.
 
In Fällen, in denen Entscheidungen geprüft werden müssten oder Regularien unterliegen, könne es auch gesetzlich vorgeschrieben sein, dass Transparenz gewährleistet sei. Dies könnte zum Beispiel dann der Fall sein, wenn eine KI Entscheidungen fällt oder beeinflusst, die gegen das Diskriminierungsverbot verstossen könnten.
 
Die Lektionen und Annahmen beruhen auf Gartners CIO Agenda Survey 2018. 3160 CIOs aus 98 Ländern und allen grossen Industriezweigen haben daran teilgenommen. (ts)