Unternehmen benötigen eine KI-Strategie, die eine Kultur der Innovation und Zusammenarbeit fördert und mehrere Teams erfordert, um Silos in Bezug auf Daten, Prozesse und Workflows zu durchbrechen. Die Begeisterung rund um Generative KI (GenAI) spiegelte sich bei jeder Iteration des KI-Trajectories wider. Die Umsetzung des Hypes in realen Auswirkungen ist jedoch eine andere Geschichte. Laut einem Bericht von IBM aus dem Jahr 2024 bleiben 40% der Organisationen, die mit KI experimentieren, im Sandkasten stecken, während das IDC schätzt, dass 20% der KI-Initiativen keine Geschäftsergebnisse liefern. Investitionen in KI werden in den nächsten drei Jahren weiterhin die IT-Investitionen um das Fünffache übersteigen. Laut einer Umfrage von BCG erwarten 54% der Unternehmensführer, dass KI 2024 Kosteneinsparungen bringt.
Um die Erwartungen an KI zu erfüllen, müssen Unternehmen die folgenden Chancenlücken in ihrem Ansatz für KI angehen. Es ist wichtig, einen klaren Einblick in die strategischen Prioritäten und Geschäftsergebnisse zu haben, die mit KI beschleunigt werden können. Eine langfristige Betrachtung der Geschäftsziele hilft dabei, hochwirksame Hebel- oder Anwendungsfälle zu identifizieren, die den durch KI erbrachten Geschäftswert maximieren. Aufgrund der schnellen Fortschritte im Bereich KI bleiben die meisten KI-Anwendungsfälle punktuell ausgerichtet. Unternehmen steigen ohne tiefe Analyse der Investitionen, Auswirkungen und Geschäftsergebnisse in den KI-Zug ein.
Ohne eine KI-Strategie auf Unternehmensebene widmen verschiedene Geschäftseinheiten jeweiligen Budgets für Piloten, die horizontal über die Geschäftsbereiche hinweg laufen, was zu unterschiedlichen Reifegraden und doppelten Anstrengungen führt. Um KI-Pilotprojekte zu skalieren, können horizontale KI-Fähigkeiten, wie Plug-and-Play-Wissenshilfswerkzeuge, helfen, die Zusammenarbeit und Koordination zu fördern. Zu den Fähigkeiten gehören Datentechnik, Modelltraining und Post-Bereitstellungsgovernance-Strategien, um die Genauigkeit und Leistung sicherzustellen. Durch Investitionen in Centers of Excellence (CoEs) mit KI-Experten und strategische Partnerschaften mit Anbietern im KI-Stack können Unternehmen Zugang zu den richtigen Ressourcen erhalten, um passende KI-Fähigkeiten zu orchestrieren.