Künstliche Intelligenz in der Praxis: Das „AI Center of Excellence“

Künstliche Intelligenz ist dabei, in der Wirtschaft anzukommen und beeinflusst immer mehr Geschäftsmodelle. Im ersten von zwei Beiträgen haben die Experten von appliedAI die drei zentralen Aspekte aufgezeigt, um erfolgreich KI im Unternehmen umzusetzen. In Teil zwei soll es nun um eine zentrale Organisationseinheit gehen, welche die KI-Strategie eines Unternehmens vorantreibt: Das „AI Center of Excellence“.

Nachdem erste KI-Pilotprojekte überzeugende Ergebnisse liefern, stehen viele Firmen vor ähnlichen Herausforderungen: Wer in der Organisation kümmert sich um den weiteren systematischen Aufbau der KI-Aktivitäten? Wie können Ressourcen effizient eingesetzt und die knappen KI-Talente optimal genutzt werden? Ein „AI Center of Excellence“ (AI CoE) ist ein Best-Practice-Ansatz und bietet eine Antwort auf all diese Fragen. Es bündelt die KI-Expertise eines Unternehmens und ist die Zentrale für alle KI-Aktivitäten. Ein AI CoE kann in komplexen Umfeldern als wirksamer Katalysator für KI-Anwendungen wirken. Es ist eine hochagile Organisationseinheit, die ihre Zuständigkeiten und den Aufgabenumfang im Lauf der Zeit zudem verändert: Kontrolliert sie zu Beginn relativ viel, hat sie doch zum Ziel, Kompetenz und Verantwortung über die Zeit in dezentrale Einheiten zu delegieren.

Bevor wir uns die drei Hauptaufgaben des AI CoE ansehen: Ein AI CoE arbeitet immer funktionsübergreifend, daher umfasst das AI CoE technische als auch nicht-technische Rollen wie beispielsweise AI-Entwickler, Datenwissenschaftler, AI-Strategen und Produktmanager. Darüber hinaus kann es auch sinnvoll sein, direkt Machine Learning- und Devops-Spezialisten und sogar AI-erfahrene Juristen einzubinden.

Die drei Hauptaufgaben des AI CoE bestehen in der Definition der übergreifenden KI-Strategie und der Identifikation von Anwendungsbereichen bzw. AI Use Cases, der spezifischen Lösungsentwicklung und dem Schaffen der notwendigen Rahmenbedingungen für den erfolgreichen KI-Einsatz.

  1. Strategie und Use Case-Identifizierung
    Das AI CoE definiert die KI-Strategie und identifiziert vielversprechende Einsatzbereiche und Anwendungen für KI im eigenen Unternehmen. Um das leisten zu können, müssen AI CoE-Mitarbeiter ein umfassendes Wissen zu KI-Trends in und außerhalb der eigenen Branche und für bestimmte Unternehmensfunktionen haben und in der Lage sein, die Durchführbarkeit und Komplexität von Ideen zu beurteilen.
    AI CoE-Mitglieder sollten darüber hinaus über ein starkes Netzwerk in der Organisation verfügen. So können sie gemeinsam mit den Experten von der Fachseite, durch Gespräche, Beobachtung und Workshops, mögliche Use Cases identifizieren, in einem Use Case-Portfolio zusammenfassen und der Geschäftsführung eine klare Priorisierung empfehlen. Gleichzeitig können sie das gesamte Portfolio an Aktivitäten überwachen und steuern und damit die Einhaltung der Kernziele des KI-Programms sicherstellen.
  2. Lösungsentwicklung
    Auch operativ spielt das AI CoE eine wichtige Rolle bei der Implementierung von KI-Lösungen. Zu Beginn ist es meist sinnvoll, KI-Lösungen durch ein zentrales Team zu entwickeln, um die knappen Ressourcen zu bündeln. Mit zunehmendem Reifegrad der Organisation werden Lösungen eher dezentral entwickelt und das AI CoE übernimmt eine beratende Funktion und stellt sicher, dass gemeinsame Standards und Frameworks genutzt werden. So wird auch gewährleistet, dass die übergeordnete KI-Strategie nicht aus dem Fokus gerät.
    Im AI CoE ist in der Regel die meiste KI-Kompetenz gebündelt. Im laufenden Betrieb variiert die Rolle des AI CoE: In der Regel werden die jeweiligen Abteilungen mit den implementierten KI-Anwendungen arbeiten. Das zentrale Team kann jedoch für besonders komplexe KI-Lösungen verantwortlich bleiben, die eine kontinuierliche Wartung beziehungsweise ein Retraining erfordern.
    Eine KI-Lösung sollte generell als Produkt behandelt werden und die Verantwortung hierfür sollte beim Product Owner aus der jeweiligen Abteilung verbleiben. Dennoch sollte der zuständige KI-Entwickler als Teil des AI CoE auch die Verantwortung für die Wartung oder das Retraining der Lösung über den gesamten Lebenszyklus beibehalten.
  3. Grundlagen für KI im Unternehmen
    Darüber hinaus zeichnet das AI CoE dafür verantwortlich, ein Unternehmen insgesamt fit für KI zu machen. Dazu gehört es zunächst einmal, die richtigen Mitarbeiter zu finden und eigene Angestellte weiterzubilden. Die Aufgabe des Recruitings sollte man bei solch hochspezialisierten Fachkräften keinesfalls unterschätzen. Die Kooperation mit der HR-Abteilung ist hier Pflicht, aber man sollte auch das Marketing mit an Bord holen, das mittels Employer Branding unterstützen kann.
    KI-Experten sind meist an Aufgaben interessiert, die sie persönlich weiterbringen, bei denen sie Zugriff auf große Datenpools und interessante Anwendungen haben und bei denen sie stetig dazu lernen. Das AI CoE sollte also daran mitwirken, dass nicht nur die Stellenausschreibung, sondern auch die weitere Karriere im Unternehmen attraktiv auf potentielle Bewerber wirkt. Hier zeigt sich auch eine starke Abhängigkeit zur Unternehmenskultur, die das AI CoE ebenfalls bedenken muss. Nur wenn auch das ganze Unternehmen dahintersteht und eine breite Akzeptanz für KI bei den Mitarbeitern vorhanden ist, kann der KI-Einsatz zu einem vollen Erfolg werden.
    Für Verantwortliche bedeutet der breite Einsatz von AI auch, dass sie auch heikle Fragen ansprechen müssen, wie etwa Themen der Ethik und einen möglichen Stellenabbau als Folge von Automatisierung. Nur mit echter Transparenz wird es gelingen, alle Beteiligten von der Sache zu überzeugen. Regelmäßiger Austausch bietet aber auch die Chance, dass Mitarbeiter eigene Ideen einbringen.

Über die Autoren

Philipp Hartmann ist Director of AI Strategy bei appliedAI. Vorher war er vier Jahre bei McKinsey & Company als Strategieberater tätig und hat an der Technischen Universität München zu Wettbewerbsfaktoren beim Einsatz von künstlicher Intelligenz promoviert.

Maria Schamberger ist Senior AI Strategist bei appliedAI und beschäftigt sich vor allem mit Fragestellungen zu Organisation & Governance. Ihr bisheriger Werdegang umfasst unter anderem Stationen im Allianz Konzern als Vice President und Research- und Beratungserfahrung bei McKinsey & Company. Maria hat Corporate Innovation an der Stanford University und Banking an der Frankfurt School of Finance & Management studiert.

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