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Untersuchungen der globalen Managementfirma Accenture zeigen, dass zwei Drittel der befragten Unternehmen Investitionen in KI im Laufe des nächsten Jahres planen. Da erwartet wird, dass die Investitionen den Umsatz in den nächsten vier Jahren um über 30 Prozent steigern werden, ist es nicht verwunderlich, dass Unternehmen bereit sind, tiefer einzutauchen. Tatsächlich erwarten 56% der globalen CEOs, dass es nur drei bis fünf Jahre dauern wird, bis eine signifikanter Rendite der KI-Systeme erreicht wird.

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Aber wie können Unternehmen, selbst mit noch so viel Begeisterung, KI-Projekte realisieren, bei denen zukünftige Risiken und Erträge schwer zu quantifizieren sind? Besonders in kleinen und mittleren Unternehmen, die tendenziell über ein geringeres Budget verfügen?

Eine Möglichkeit besteht darin, die Sichtweise des Unternehmens in Richtung KI-Integration zu ändern. Der Prozess mag einem zeitweilig einschüchternd vorkommen: Der Versuch, das passende KI-Tool zu finden und es perfekt auf Ihre eigenen Tools oder Ihr Team anzuwenden. Doch anstatt nach dem "perfekten", einzigartigen Tool zu suchen, probieren Sie einfach mehrere aus.

Anstatt sich an ein einzelnes Projekt zu binden, das einen bestimmten Return on Investment (ROI) erzielen soll, gründen Sie einen Fonds.

Der "Fonds" des Unternehmens kann im Millionen- oder im niedrigen Tausenderbereich liegen; der Punkt ist, Firmenkapital zur Seite zu legen, um die beste und sinnvollste Lösung für Ihr Unternehmen zu finden. Ein Fonds gibt einem Unternehmen die Freiheit, verschiedene Tools für verschiedene Abteilungen und Anwendungen auszuprobieren. Natürlich strebt Ihr Fonds, wie jede andere Investition auch, nicht nach wahllosen Projekten. Sie müssen nicht etwa einen KI-basierten Leckerlispender für den Firmenhund ausprobieren. Stattdessen experimentieren Sie, wie und was verschiedene Tools für die Strategien der einzelnen Abteilungen und die globalen Unternehmensziele tun können.

Nach einigen Investitions- und Pilotprogrammen können Sie damit beginnen, Ihren "Fonds" zu bewerten und festzustellen, welche Projekte einen Mehrwert bieten und welche nicht.

OK, SIE SIND BEREIT, IHREN EIGENEN KI-FONDS ZU GRÜNDEN. WAS IST ZU TUN?

 

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Untersuchen und erfragen

Obwohl die Begeisterung hoch sein mag, seien Sie offen für die Erforschung verschiedenster KI-Tools. Wenn Sie in der Fertigung tätig sind, könnte Ihr erster Instinkt darin bestehen, sich eine Technologie zur Optimierung der Produktionslinie anzusehen. KI verspricht, jede einzelne Facette eines Unternehmens zu beeinflussen, also denken Sie umfassender. Würde die KI Ihrem Vertriebsteam helfen, Leads zu generieren wie Einstein von Salesforce? Oder müssen Sie tatsächlich den qualifiziertesten HR-Manager finden? Bevor Sie mit Tempo in ein neues KI-Projekt einsteigen, probieren Sie ein begrenztes Pilotprojekt aus. Es gibt Ihnen die Möglichkeit, mehr über einen bestimmten Bereich in Ihrem Unternehmen zu erfahren, während Sie die Wirksamkeit des Tools testen. So haben Sie Zeit, zu berechnen, ob weitere Investitionen sinnvoll sind.

 

Implementierung von A/B-Tests

Zu testen, was funktioniert und was nicht, ist der Kern eines guten Unternehmens. Richten Sie für Ihren Fonds eine Kontrollmöglichkeit ein. Legen Sie beispielsweise für Ihr Vertriebsteam die durchschnittliche Zeitspanne fest, die für die Erstellung eines internen Berichts benötigt wird. Testen Sie dann die Dauer, die ein KI-Tool benötigt, um den gleichen Prozess durchzuführen. Oder Sie erheben, wie Personalverantwortliche über Top-Kandidaten für eine neue Position denken. Wie oft haben sie das Gefühl, dass sie qualifizierte Interviewpartner gewonnen haben? Mit A/B-Tests können Sie die Auswirkungen zweier Ansätze messen. Nach einer bestimmten Zeit können Sie damit beurteilen, wie eine KI-Anwendung einem Unternehmen helfen kann, den Status quo zu überwinden.

 

Ein zuverlässiges Modell aufzeigen

Während Sie das richtige Tool für die Integration in Ihr Unternehmen wählen, fordern Sie den Nachweis, dass das KI-Modell in Praxis und Theorie funktioniert. Erkundigen Sie sich nach anderen Pilotprojekten und vergangenen Erfahrungen und Erkenntnissen. Die KI ist immer noch ein aufstrebendes Gebiet, das darauf basiert, genügend qualitativ hochwertige Daten zu erhalten, um daraus zu lernen. Hierbei sucht ein Unternehmen ein Modell, das sich ständig verbessert. Ein verbessertes Modell macht verlässlicher vertrauenswürdige Vorhersagen. Wenn ein Unternehmen ein KI-Projekt zur Betrugserkennung durchführt, muss das Modell mit Daten über Kunden, über betrügerische und nicht betrügerische Zahlungen versorgt werden. Das Modell benötigt Zeit, um zu lernen. Stellen Sie sicher, dass Sie über genügend Daten verfügen; andernfalls kann sich das System nicht darauf trainieren, einen Wert zu erreichen.

Bleiben Sie offen für alles. Ein KI-Tool kann bei einer Implementierung versagen, aber bei einer anderen hervorragend glänzen. Zum Beispiel möchte ein Unternehmen eine Persönlichkeitsanalyse durchführen; nach einiger Zeit hat es vielleicht das Gefühl, dass es nicht das Beste für externe Kandidaten ist, jedoch wunderbar für internes Teambuilding funktioniert. Wichtig ist es, nach einem Mehrwert zu suchen, auch in Bereichen, in denen man es nicht testet.

Larry Page, Mitbegründer von Google, moderierte 2014 einen Vortrag für eine Gruppe von XPRIZE-Spendern. Bei der Erläuterung der Moonshot-Projekte, die er bei GoogleX leitete, resümierte er:

"Man sollte meinen, dass, wenn wir ehrgeizigere Dinge tun, unsere Fehlerraten steigen würden, aber das ist nicht wirklich so. Der Grund dafür ist, glaube ich, dass man, selbst wenn man an etwas Ambitioniertem scheitert, es in der Regel schafft, etwas Wichtiges zu tun".

Netflix, ein Unternehmen im Wert von rund 150 Milliarden Dollar, schätzt, dass die KI ihnen jährliche Umsatzverluste in Höhe von einer Milliarde Dollar einsparen wird. Angesichts der Tatsache, dass 1 Milliarde Dollar eine geringere Marge für ein massives Unternehmen ist, wäre es für kleinere Unternehmen viel riskanter, die Integration von KI überhaupt nicht zu versuchen.

 

 

Unternehmen wie BMW nutzen das Know-how von Retorio, um ihre eigenen Rekrutierungsteams zu unterstützen.Unsere videobasierte KI wurde in TechCrunch und der Süddeutschen Zeitung vorgestellt.

 

Zur Demoversion

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