Künstliche Intelligenz (KI) ist zu einem zentralen Bestandteil der Unternehmensstrategie geworden. Mit der generativen KI hat sie sich von einer Nischenanwendung zu einem unverzichtbaren Werkzeug für alle Branchen entwickelt. Unternehmen investieren erhebliche Summen in KI, doch viele stehen vor ethischen und strategischen Heraus­forderungen. Eine KI-Reifegradbewertung hilft, die organisatorische Bereitschaft zu prüfen und Schwachstellen frühzeitig zu erkennen, damit Investitionen nicht verpuffen und das Potenzial von KI voll ausgeschöpft wird.

KI-Reifegradbewertung: Den Weg zu erfolgreichen KI-Projekten ebnen

Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz stellt viele Unternehmen vor Herausforderungen, da sie sowohl Zeit als auch strategische Aufmerksamkeit erfordert, die Führungskräfte oft nicht in ausreichendem Maße aufbringen können.

Durch einen systematischen Ansatz und die Analyse von Experten wird der Reifegrad des Unternehmens in verschiedenen Schlüsselbereichen ermittelt. Dabei werden nicht nur Best-Practice-Empfehlungen gegeben, sondern auch sinnvolle von weniger relevanten Lösungen unterschieden. Die Bewertung umfasst Technologie, Datenqualität, Mitarbeiterqualifikation sowie eine offene Unternehmenskultur und -struktur und trägt dazu bei, dass die im Folgenden genannten Hindernisse erfolgreich bewältigt werden können.

Herausforderungen: Häufige Hindernisse für eine erfolgreiche KI-Strategie

Unzureichende Daten und Governance: KI-Modelle benötigen hochwertige Daten! Ohne sie bleiben Anwendungen ineffektiv. Besonders Banken und Versicherungen müssen eine Balance zwischen Datennutzung und Compliance finden. „Für uns ist die Herausforderung, sicherzustellen, dass KI innerhalb der Vorschriften bleibt“, sagt Monica Gonzalez Peñas, Chief Customer and Marketing Officer bei Allianz.²⁾

Fehlende Gesamt KI-Strategie: KI-Initiativen ohne strategische Anbindung führen zu geringer Akzeptanz und mangelndem Wert. KI-Projekte müssen in die strategischen Unternehmensziele einzahlen.

Fachkräftemangel: Die Nachfrage nach KI-Fachkräften übersteigt das Angebot. Neue Rollen wie Prompt Engineers werden immer wichtiger. Während 15 Prozent der Führungskräfte und 20 Prozent der Mitarbeiter generative KI nutzen³⁾, hindern mangelnde Kompetenzen die breite Nutzung.

Kultur und Wandel: KI erfordert Verhaltensänderungen. Die Umsetzung fokussiert oft auf das Verhalten – was Mitarbeiter tun, ist wichtiger als was sie denken.

Das richtige Modell wählen: Nicht alle KI-Modelle sind gleich gut geeignet. Große Sprachmodelle sind leistungsstark, aber oft sind kleinere, spezialisierte Modelle präziser.

Nutzen der Bewertung

Benchmarking: Eine KI-Bewertung hilft Unternehmen, ihre Position im Vergleich zum Markt zu verstehen und Wettbewerbsvorteile zu visualisieren.

Lücken und Chancen identifizieren: Die Analyse des Innovationspotenzials und der Prozesse zeigt gezielt Schwächen und Verbesserungsmöglichkeiten auf.

Hypothesen generieren: Die Bewertung liefert Hypothesen zu potenziellen KI-Anwendungen und organisatorischen Anpassungen, die weiter untersucht werden sollten.

Strategischen Fahrplan erstellen: Der wichtigste Nutzen der Bewertung ist ein strategischer Fahrplan mit klaren Zielen und Metriken, um Fortschritte zu verfolgen.

Wichtige Schwerpunkte nach der Bewertung

Eine KI-Reifegradbewertung ermittelt einen Wert entlang der folgenden 8 Dimensionen und leitet daraus eine personalisierte Handlungsempfehlung ab.

KI-Strategie und -Fabrik: KI wird zunehmend als Motor für die Transformation von Geschäftsmodellen betrachtet. Die Zentralisierung und Standardisierung der Implementierung von Anwendungsfällen sichern Effizienz und Skalierbarkeit.

Use Case-Steuerung: Die Entwicklung eines konsolidierten Portfolios und eines Priorisierungstools für KI-Anwendungsfälle ermöglicht eine strukturierte und zielgerichtete Umsetzung. Quartalsweise Budgetzuweisungen und der Fokus auf Geschäftswert maximiert den Nutzen von KI-Anwendungen.

Infrastruktur: Partnerschaften mit Cloud-Anbietern bieten schnelle Lösungen, reduzieren Entwicklungszeiten und gewährleisten Flexibilität durch unabhängige Make-or-Buy-Entscheidungen.

Partnernetzwerk: 70 Prozent der Unternehmen nutzen externe oder hybride KI-Lösungen¹⁾. Kooperationen mit Technologieführern und spezialisierten Start-ups beschleunigen den Zugang zu fortschrittlicher Technologie sowie Finanzierungsmöglichkeiten.

Datenfabrik-Framework: Ein gemeinsames Datenökosystem und integrierte Governance mit Datenkatalog optimieren Datenverfügbarkeit. Saubere Daten maximieren die Wirksamkeit generativer KI.

Self-Service Plattform: Die niedrigschwellige Self-Service-Plattform fördert eine Datenkultur, schnelles Prototyping und datengesteuerte Entscheidungen durch einfache KI-Integration in Arbeitsabläufe.

Kompetenzen und KI-freundliche Kultur: Förderung einer ganzheitlichen Kommunikation über KI im gesamten Unternehmen, um Widerstand zu vermeiden und den Wert von Anwendungsfällen zu maximieren. „Der Mensch“ muss mit einbezogen werden, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu gewährleisten. Die Rolle der generativen KI bei der Ergänzung und Stärkung der menschlichen Intelligenz hervorheben, nicht deren Ersatz.

Compliance: Die Einhaltung regulatorischer und ethischer Anforderungen bildet die Grundlage für den vertrauensvollen Einsatz von KI, den Schutz sensibler Daten und die skalierbare Nutzung innerhalb von Organisationen.

KI braucht Strategie

Erfolgreiche Unternehmen verankern KI als strategische Säule und gestalten die Zukunft aktiv mit. Der Weg zur KI-Reife ist keine bloße technische Aufrüstung, sondern eine strategische Transformation, die tiefes Verständnis, kontinuierliches Lernen und Anpassung erfordert.

Quellen:

1) Capgemini Research Institute, “Generative AI in organizations” 2024
2) Capgemini Research Institute, “Generative AI and the evolving role of marketing: A CMO’s playbook” 2023
3) Capgemini Research Institute, “Gen AI at work: Shaping the ­future of organizations” 2024

Die Autoren

Jens Hofmeister ist Vice President Innovation & Strategy bei Capgemini Invent in Deutschland. Mit seinem Team berät er Unternehmen und Start-ups weltweit bei der Entwicklung neuer Produkte, Services und Geschäftsstrategien. Er gilt zudem als Experte für Venture Clienting und AI / Gen AI-Strategien.

 

 

 

Harsh Shah verfügt über langjährige Erfahrung in den Bereichen Innovation, Geschäftsentwicklung und UX-Strategie. Bei Capgemini Invent in Deutschland ist er Experte für Gen AI Strategie, Start-ups, und berät Kunden diverser Industrien.