Generative KI in Unternehmen: 4 Tipps für innovativeres Arbeiten

• Führungskräfte und nicht zuletzt Chief Information Officers (CIOs) müssen das ein oder andere beachten, wenn sie generative KI in ihre Unternehmensabläufe integrieren möchten
• Die erfolgreiche Einbindung von Künstlicher Intelligenz setzt klar definierte Zielvorgaben, eine robuste Datenmanagement-Strategie, eine strukturierte, verantwortungsvolle Unternehmensführung (Stichwort: Governance) sowie eine gewisse Experimentierfreudigkeit voraus
• Die Implementierung von generativer KI kann leichter fallen, wenn Fachkräfte entsprechend geschult werden sowie sich ausprobieren und auf diese Weise ihre Fähigkeiten erweitern können. Außerdem hilft dies allen Beteiligten dabei, die Vorteile dieser Technologie kennenzulernen

Künstliche Intelligenz mag zwar zunehmend an Bedeutung gewinnen, spielt für die meisten Menschen in ihrem Alltag jedoch noch keine besondere Rolle. Ganz anders in der Welt der Planung und Fertigung: Hier kann niemand die Augen länger davor verschließen, dass generative KI ein immer prägenderer Faktor wird und das Einfallsreichtum sowie die Innovationskraft des Menschen fördert. Die Einbindung von KI in Unternehmensprozesse obliegt in erster Linie den CIOs. Diese haben dafür Sorge zu tragen, dass Tools zur Nutzung generativer KI von Beginn an richtig integriert werden. Wichtig hierbei ist nicht nur die Auswahl der optimalen Vorgehensweise, sondern auch ein geeignetes Schulungskonzept.

In den Bereichen Architektur, Ingenieurwesen, Bauwesen und Gebäudebetrieb (AECO), Entwicklung und Fertigung (D&M) sowie Medien und Unterhaltung (M&E) bündeln Profis ihre Fachkenntnisse, um auf Basis vergangener Testreihen Neues zu erschaffen, innovative Ideen umzusetzen und bessere Ergebnisse zu erzielen. Nach diesem Prinzip arbeitet auch eine generative KI und geht mit dem Menschen eine Symbiose ein: Sie erhält vom Menschen den Daten-Input, dessen sie für ihren Schaffensprozess bedarf, und hilft dem Menschen im Gegenzug dabei, schneller neue Ideen zu entwickeln und Innovation voranzutreiben.

Unter den führenden Entwicklungs- und Fertigungsunternehmen vertreten 66 % die Ansicht, dass KI in ihrem Geschäftsfeld in den kommenden zwei bis drei Jahren unverzichtbar werden wird. Die folgenden Empfehlungen sollen dabei helfen, generative KI erfolgreich ins Unternehmen zu holen und dadurch das Arbeiten im digitalen Umfeld zu erleichtern, sich für Krisenfälle zu wappnen und dem Entwicklungs- und Fertigungspersonal neue Möglichkeiten an die Hand zu geben.

1. Klare Ziele

Generative KI in Unternehmen interessiert zweierlei: Wo stehen Sie? Und wo wollen Sie hin?

Zu Beginn wird die Unternehmensvergangenheit durchleuchtet. In der Entwicklung und der Fertigung fallen riesige Mengen an Daten an, allein in letzterer unvorstellbare 1.812 Petabytes jedes Jahr. Abgeschlossene Projekte bieten eine Fülle an Informationen, die leider viel zu häufig ungenutzt bleiben. Wenn Unternehmen generativer KI jedoch diesen Datenhintergrund bereitstellen, kann die Technologie lernen, wie das Unternehmen tickt und wo die Präferenzen liegen, und in der jeweiligen Lokalsprache entsprechende Empfehlungen geben.

Doch wie jeder Mensch braucht auch generative KI ein Ziel vor den metaphorischen Augen. Deshalb gilt es zunächst einmal, sich firmenintern zu überlegen, wohin die wirtschaftliche Reise eigentlich konkret gehen soll und was dafür erforderlich ist. Anschließend geht es an die Ausarbeitung einer entsprechenden Methodik im Hinblick auf die Einbettung von KI und deren Fähigkeiten unter Einbeziehung der relevanten Fachleute aus den beteiligten Abteilungen. Sind die Ziele erst einmal klar umrissen, lassen sie sich mithilfe generativer KI in kürzerer Zeit und mit größerer Präzision erreichen.

Wo es bei generativer KI auf das Gewesene und das Gewünschte ankommt, liegt der Fokus bei der zugehörigen KI-Strategie darauf, wie die KI in Unternehmen das Umsetzen der Zielvorgaben beschleunigen kann.

Der Schwerpunkt der allerersten automatisierten Prozesse lag noch auf einer Steigerung der Effizienz. Dies ist heutzutage jedoch längst nicht mehr genug, denn generative KI nimmt auch die Effektivität ins Visier. Zur Verdeutlichung ein simples Beispiel: Architekturbüro X verwendet ein automatisiertes Verfahren, um eine doppelt so große Klientel wie zuvor erreichen zu können. Damit steigert das Büro seine Effizienz. Ihren wahren Wert zeigt Technologie jedoch erst dann, wenn es ihr nun noch gelingt vorherzusagen, wo im Falle einer Kontaktaufnahme mit einer hundertprozentigen Rückmeldequote zu rechnen ist. Das ist dann effektiv.

Wer effizienter und effektiver zugleich ist, kann auch die Produktivität unternehmensweit in neue Sphären führen. Dies wiederum versetzt ein Unternehmen in die Lage, Rückschläge wie Personalmangel, fehlende Kompetenzen und anfällige Lieferketten zu überdauern und parallel neue Maßnahmen wie den eigenen Emissionsabbau zu realisieren. Dies resultiert in mehr Resilienz und der Fähigkeit, selbst in schwierigen Zeiten nicht vom Kurs abzukommen.

2. Durchdachtes Datenmanagement

Ohne Daten kann generative KI in Unternehmen nicht gewinnbringend eingesetzt werden, weshalb das Datenmanagement so entscheidend ist. McKinsey zufolge ist in 72 % der Unternehmen allerdings gerade das Datenmanagement der Knackpunkt, der eine weitläufigere KI-Implementierung verhindert.

Doch eine entsprechend konzipierte Infrastruktur für eine effektive Datenerhebung, -speicherung und -analyse ist unerlässlich – ebenso wie die Einführung von Governance-Richtlinien, die eindeutig vorgeben, wer für einen bestimmten Datensatz die Verantwortung trägt, welche Zugangskontrollen gelten und welche Maßgaben hinsichtlich Compliance und Sicherheit in Kraft sind. KI-Tools müssen unmissverständlichen Regeln unterliegen, damit sie nicht einfach ohne Berechtigung Informationen weitergeben.

Effizientes Datenmanagement bedeutet nicht, möglichst viele Daten zu bunkern, denn damit können KI-Tools nichts anfangen. Stattdessen sollte ein Datenkatalog erstellt werden. Aus diesem kann das KI-Modell anschließend zielgenau die Informationen ziehen, die gerade benötigt werden. Es bedarf also eines offenen Datensystems, wofür Cloud-basierte Plattformen prädestiniert sind.

Schließlich gibt es noch einen entscheidenden Aspekt: die Datenqualität. Generative KI kann nur so gut sein wie die ihr zur Verfügung stehenden Daten. Datensätze hoher Güte versorgen die KI mit allen erforderlichen Informationen und tragen maßgeblich dazu bei, die gesetzten Ziele zu erreichen.

3. Kontrolle mit Struktur

Der dritte unverzichtbare Schwerpunkt neben den Zielen und den Daten ist die Governance, also die Umsetzung von Lenk- und Überwachungsmaßnahmen für eine schnellere Wertbereitstellung. Hierzu hat Autodesk ein Exzellenzzentrum für Künstliche Intelligenz ins Leben gerufen. Dieses bietet ein strukturiertes Grundgerüst für die Priorisierung und ermöglicht es, KI-Anwendungsfälle von mehreren Seiten zu beleuchten. In den Prozess sind von Beginn an alle Führungskräfte der Bereiche Recht, Datenschutz, Sicherheit, Personalwesen und Finanzen einbezogen und sie wissen genau, welche Risiken mit der Testphase einhergehen, was letztlich zu einer schnelleren Wertschöpfung führt.

4. Motivierte Teams

Wer hört, dass in seinem Unternehmen KI Einzug halten soll, reagiert in der Regel erst einmal mit Skepsis und natürlichem Abwehrverhalten. Wer weiß schon, was das für den eigenen Job heißt? Die Gefahr resultiert aber nicht aus der KI an sich, sondern daraus, die Technologie abzulehnen, statt sie als Game-Changer für die eigene Arbeit anzunehmen.

Generative KI entwickelt sich stetig weiter. Basierend auf einer Studie schätzt das Weltwirtschaftsforum den wirtschaftlichen Nutzen auf jährlich etwa 2,4 bis 4,1 Billionen Euro. Des Weiteren ergab die Studie, dass mehr als 93 % aller Unternehmen aller Wahrscheinlichkeit nach innerhalb der nächsten fünf Jahre generative KI zur Steigerung von Innovation und Kreativität, zur Automatisierung repetitiver Tätigkeiten sowie zur Förderung der Schulungskultur einsetzen werden. KI-Tools können sich außerdem positiv auf die Work-Life-Balance auswirken, wenn sie Alltagsaufgaben eliminieren und so den Mitarbeitenden Zeit für die wirtschaftlich und inhaltlich bedeutsameren Tätigkeiten verschaffen.

Eine Möglichkeit, Alltagsaufgaben zu eliminieren, ist die Inanspruchnahme großer Sprachmodelle (Large Language Models) zur Synthetisierung und Automatisierung komplexer Befehle. Beispielsweise können Architekturbüros beim Anhören von Kundenberichten subtile Details mittels KI-basierter Funktionen für die Sprech-/Sprachsynthese und -übersetzung aufspüren, die den Prozess der Entscheidungsfindung beschleunigen können.

Ebenso könnten Führungskräfte ihren Mitarbeitenden Ängste nehmen, indem sie entsprechende Schulungen anbieten, Zeit geben, sich mit den neuen Tools vertraut zu machen, und eine Kultur fördern, die zum Lernen, zur Innovation und zum Ausprobieren ohne Furcht vor Fehlern animiert. Pilotprogramme können ebenfalls eine Überlegung wert sein, immer im Bewusstsein, dass nicht zwingend alle Erfolg haben werden. Zeigen Sie Ihren Mitarbeitenden mit umfassenden Lehr- und Schulungsmaßnahmen, was KI wirklich ist und wie die jeweils eigene Arbeit davon profitieren kann.

Eine besonders große Herausforderung bei alldem ist das Änderungsmanagement. Nachdem die Teams sich eine Weile spielerisch mit der generativen KI auseinandersetzen konnten, muss irgendwann der Schritt zur Integration in den tatsächlichen Arbeitsalltag erfolgen. Sie müssen also verstehen lernen, was die Technologie ihnen konkret bringt. Ansonsten ändert sich nichts und sie machen einfach weiter wie gehabt. Damit KI in Unternehmen effektiver zu Werke gehen kann, müssen die Anwendenden beispielsweise aufhören, sie nur für Datenzusammenfassungen zu verwenden, und dazu übergehen, gemeinsam mit der KI herauszufinden, bei welchen Daten eine Zusammenfassung überhaupt sinnvoll ist. Dieser Übergang von einfachen zu erweiterten Datenabfragen ist es, wo KI glänzen kann.

Die Änderungsmanagement-Strategie muss darüber hinaus auch Maßnahmen umfassen, die es den Mitarbeitenden ermöglichen, ihre Fähigkeiten auszubauen und sich an die neue Arbeitsweise zu gewöhnen. Zum einen nimmt hier die Kommunikation seitens der Führungskräfte eine tragende Rolle ein, zum anderen die gegenseitige Ermutigung unter den Teammitgliedern. In jedem Unternehmen gibt es diejenigen, die von Künstlicher Intelligenz begeistert sind. Diese gilt es, ausfindig und zu internen Vorreitern bei der Nutzung generativer KI zu machen. Dennoch bleibt die Notwendigkeit der fortlaufenden Schulung aller Beteiligten bestehen, damit sie KI nicht nur als technische Spielerei wahrnehmen, sondern als echtes, handfestes Werkzeug, das ihnen Chancen offenlegt und sie befähigt, bessere Ergebnisse zu liefern. Auf den anfänglichen KI-Hype folgt mitunter eine Zeit, in der die Anwendung vorerst nur langsam vonstattengeht. Coaching, Übungseinheiten und generelle Tipps helfen dann dabei, immer versierter im Umgang mit der Technologie zu werden.

Auch bei Autodesk vollzieht sich dieser Wandel gerade. Es wurden Schulungsprogramme entwickelt, die exakt auf die spezifischen Anforderungen des Fachpersonals zugeschnitten sind. Zudem gibt es für alle Mitarbeitenden einen individuellen, abgestuften Prozess zur Einarbeitung in die KI-Nutzung, der sowohl die KI-Grundlagen als auch generative KI abdeckt. Zu guter Letzt wurden spezielle Teams gebildet, die die KI-Begeisterten der unterschiedlichen Abteilungen aufspüren und dabei unterstützen, allen anderen im Unternehmen diese Begeisterung zu vermitteln und bei Bedarf zur Seite zu stehen.

Mit generativer KI in die Zukunft

Erst vor wenigen Jahren schaltete die ohnehin schon rasant voranschreitende Digitalisierung auf Überschallgeschwindigkeit. Wer konkurrenzfähig bleiben wollte, musste zum Technologieunternehmen werden. Heute beschäftigt sich nahezu jedes Unternehmen auf allen Ebenen mit Künstlicher Intelligenz, da die Technologie echten Mehrwert bringt. Ein Anfang, der den meisten mehr als lohnenswert erscheint.

Dem von Autodesk veröffentlichten „State of Design & Make“-Report 2024 zufolge vertrauen 76 % aller Befragten Künstlicher Intelligenz – so viele wie nie zuvor. Die Zeiten, in denen KI in Unternehmen ausschließlich zur Automatisierung manueller Prozesse Verwendung fand, sind vorbei. Nun leben wir in einer Ära, in der KI aktiv in die Entscheidungsfindung einbezogen wird. KIs vermögen so vieles und werden dies auch noch beweisen, sodass wir uns in einigen Jahren fragen werden, wie wir jemals ohne sie ausgekommen sind.