Digitalisierung als Sprungbrett: Wie Unternehmen ihre Zukunft sichern und die Wettbewerbsfähigkeit steigern

In einer Zeit, in der Daten und digitale Technologien Kernstücke unternehmerischen Erfolgs sind, unterstreicht der Artikel die essenzielle Bedeutung von hochwertigen Stammdaten, klar definierten Prozessen und zielgerichteten Schulungen. Die Investition in saubere Datenerfassung und -verarbeitung bildet das Fundament für den effektiven Einsatz von KI, wodurch Unternehmen ihre Effizienz und Produktivität signifikant steigern können. Gleichzeitig wird die Notwendigkeit hervorgehoben, neue Technologien, wie KI-Anwendungen, in enger Zusammenarbeit mit der IT-Abteilung zu entwickeln, um Datensicherheit und Prozessstandardisierung zu gewährleisten. Dies schützt vor kostspieligen Fehlern und sichert eine nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit.

In einer Welt, in der die Digitalisierung und der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) unaufhaltsam voranschreiten, stellt sich vielen Unternehmen die Frage, wie sie diese Entwicklung für sich nutzen können.

Die Digitalisierung und der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) bieten immense Möglichkeiten zur Steigerung der Effizienz und Produktivität in Unternehmen. Doch um diese Technologien erfolgreich zu nutzen, müssen zwei grundlegende Voraussetzungen erfüllt sein: die Qualität der Daten und die Zugänglichkeit der Technologie.

Die Studie „Digitalisierung 2024 – Effizienter werden“ der Staufen AG und AppliediT S.L., von mir gelesen am 21. Februar, wirft ein Licht auf die aktuellen Trends und Herausforderungen.

Parallel dazu bot das Webinar Road to Envision: Expertentalk „Wie KI die Produktivität in Unternehmen verändert“ am selben Tag tiefe Einblicke in die Rolle der künstlichen Intelligenz (KI) bei der Steigerung der Unternehmenseffizienz.

Dieser Artikel zielt darauf ab, die Bedeutung der Digitalisierung und von KI für die Zukunft der Arbeitswelt auf eine einfache und verständliche Weise zu erläutern. In meinem Artikel gehe ich dabei nur auf je eine zentrale Aussagen zu den beiden genannten Quellen ein:

1. „Wenn Sie keine guten Daten haben, können Sie das mit der künstlichen Intelligenz auch gleich sein lassen.“
Zitat aus Studie „Digitalisierung 2024 – Effizienter werden“ – 1. Editorial, Seite 5
Anforderung der Studie: Studie Digitalisierung – Staufen

2. „Wenn ich etwas auf Deutsch formuliere, was ich gerne möchte, dann übersetzt die KI mein Anliegen in Code und führt es aus und das ist natürlich ein Empowerment, das seinesgleichen sucht und es ist gar nicht schwer, auf dieses Potential zuzugreifen, wenn man die eine Muttersprache beherrscht.“
Aussage von Fr. -Prof. Dr. Isabell M. Welpe aus vergleichbarem Video zum Expertentalk „Wie KI die Produktivität in Unternehmen verändert“
Transkript aus Video auf YouTube, „KI-Fragen an Isabell Welpe – Wie Künstliche Intelligenz unseren Arbeitsalltag erleichtert“, ab 03:10 min

Beginnen wir mit dem ersten zentralen Satz aus der Studie „Digitalisierung 2024 – Effizienter werden“: „Wenn Sie keine guten Daten haben, können Sie das mit der künstlichen Intelligenz auch gleich sein lassen.“ Dieser Satz unterstreicht die essenzielle Rolle von Datenqualität für den erfolgreichen Einsatz von KI. In der Praxis bedeutet das, dass Unternehmen, die ihre Prozesse digitalisieren möchten, zunächst sicherstellen müssen, dass sie über zuverlässige, genaue und umfassende Daten verfügen. Daten sind das Fundament, auf dem KI-Systeme aufbauen; sie lernen aus diesen Daten, erkennen Muster und treffen darauf basierende Entscheidungen.

Sind die Daten fehlerhaft, unvollständig oder irrelevant, können auch die darauf basierenden KI-Entscheidungen nicht zuverlässig sein. Daher ist es für Unternehmen entscheidend, in die Qualität ihrer Datenerfassung und -verarbeitung zu investieren, bevor sie KI-Lösungen implementieren.

In der heutigen Geschäftswelt sind Daten das neue Gold. Sie sind die Basis für Entscheidungen, Prozessoptimierungen und den Einsatz moderner Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI). Doch was passiert, wenn die Grundlage – unsere Daten – nicht solide ist?

Beginnen wir mit den Stammdaten in ERP-Systemen. Diese zentralen Datensätze, die Kunden, Lieferanten, Produkte und vieles mehr umfassen, sind das Rückgrat eines Unternehmens. Sind diese Daten fehlerhaft oder veraltet, können Fehlentscheidungen getroffen werden, die direkt zu Verlusten führen.

Nun zur Definition der Prozesse auf Basis des ERP-Systems. Ein gut implementiertes ERP-System kann Wunder wirken, indem es Effizienz und Transparenz steigert. Doch wenn die Prozesse nicht klar definiert sind oder nicht zum tatsächlichen Ablauf im Unternehmen passen, entstehen Brüche und Ineffizienzen, die die Produktivität hemmen.

Hier kommen prozessorientierte Schulungen ins Spiel. Mitarbeiter müssen nicht nur wissen, wie das ERP-System funktioniert, sondern auch verstehen, wie ihre täglichen Aufgaben in den Gesamtprozess einfließen. Fehlt dieses Verständnis, können selbst kleine Fehler in der Dateneingabe zu großen Problemen in der Prozesskette führen.

Die Definition der zusätzlich zum ERP-System genutzten Apps, wie Microsoft 365 Apps, ist ebenfalls entscheidend. Diese Tools können die Arbeit erleichtern, aber nur, wenn klar ist, wie sie mit den im ERP-System definierten Prozessen interagieren. Ohne klare Richtlinien können Dateninseln entstehen, die zu Informationsverlusten führen.

Schließlich ist die Definition von Prozessen auf Basis der zusätzlichen Apps wichtig. Jede App sollte einen klaren Zweck haben und nahtlos in die Unternehmensprozesse integriert sein. Andernfalls riskieren Unternehmen, dass Mitarbeiter bei der Arbeit mit den Apps ineffizient werden oder Fehler machen, die Zeit und Geld kosten.

Was bedeutet das alles? Wenn Unternehmen nicht in die Qualität ihrer Datenerfassung und -verarbeitung investieren, bevor sie KI und andere fortschrittliche Technologien implementieren, stehen sie auf wackeligem Fundament. Fehlerhafte Daten führen zu ineffizienten Prozessen, falschen Entscheidungen und letztlich zu hohen Kosten. Die Investition in saubere Daten, klare Prozessdefinitionen und fundierte Schulungen ist kein Luxus, sondern eine Notwendigkeit, um die Vorteile der Digitalisierung voll auszuschöpfen und teure Fehler zu vermeiden. Kurz gesagt: Gute Daten sind das A und O für den Erfolg in der digitalen Ära.

Der zweite zentrale Satz, auf den ich im Artikel eingehen möchte, stammt aus dem oben genannten Webinar und zeigt eine weitere wesentliche Dimension der Digitalisierung auf: „Wenn ich etwas auf Deutsch formuliere, was ich gerne möchte, dann übersetzt die KI mein Anliegen in Code und führt es aus und das ist natürlich ein Empowerment, das seinesgleichen sucht und es ist gar nicht schwer, auf dieses Potential zuzugreifen, wenn man die eine Muttersprache beherrscht.“

Dieser Aussage nach zu urteilen, ermöglicht es die fortschrittliche KI-Technologie nun auch denjenigen, die keine Programmierkenntnisse besitzen, ihre Ideen und Anforderungen direkt in funktionierende digitale Lösungen umzusetzen. Die KI agiert hierbei als Übersetzer zwischen menschlicher Sprache und Maschinencode, wodurch die Zugänglichkeit und Nutzbarkeit dieser Technologien erheblich verbessert wird.

Diese Entwicklung öffnet die Tür für eine breitere Anwendung von KI in Unternehmen, da sie die Hürde der technischen Umsetzung erheblich senkt. Mitarbeiter können nun direkt in ihrer Muttersprache mit der Technologie interagieren, was die Implementierung von KI-Lösungen erheblich beschleunigt und vereinfacht.

Für Unternehmen kann es sehr vorteilhaft sein, fortschrittliche KI-Technologie auch Mitarbeitern ohne Programmierkenntnisse zugänglich zu machen, um Innovation und Effizienz zu fördern. Allerdings müssen dabei zwei wichtige Aspekte berücksichtigt werden: Datensicherheit und die Standardisierung von Prozessen.

Datensicherheit ist essenziell, um das Risiko von Datenschutzverletzungen zu minimieren. Unternehmen sollten daher in Schulungsprogramme investieren, die alle Mitarbeiter über die Grundlagen der Datensicherheit informieren, und KI-Systeme sollten Datenschutzprinzipien integrieren, um den Schutz sensibler Daten zu gewährleisten.

Standardisierung von Prozessen ist notwendig, um zu verhindern, dass individuelle KI-Lösungen ineffizient nebeneinander existieren. Durch die Festlegung von Richtlinien für die Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen können Unternehmen sicherstellen, dass diese nahtlos in bestehende Systeme integriert werden und konsistent mit den Geschäftszielen sind.

Die Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen kann vielfältig sein, wobei sich insbesondere zwei Bereiche abzeichnen: die Unterstützung bei Assistenz- und Kreativaufgaben wie der Erstellung von Texten oder Zusammenfassungen und die Nutzung von KI im Kontext der Softwareentwicklung, etwa beim Programmieren von Apps. Diese beiden Anwendungsgebiete unterscheiden sich grundlegend in ihrer Natur und den Anforderungen, die sie an die KI-Technologie stellen.

Assistenz- und Kreativaufgaben:
Bei der Unterstützung von Assistenz- und Kreativaufgaben geht es primär darum, menschliche Nutzer bei der Erstellung von Inhalten zu unterstützen. KI-basierte Systeme, wie Textgeneratoren oder Tools zur Zusammenfassung von Inhalten, nutzen maschinelles Lernen, um menschliche Sprache zu verstehen und darauf basierend neue Inhalte zu generieren oder bestehende Inhalte zu kondensieren. Diese Anwendungen erfordern ein tiefes Verständnis der natürlichen Sprache und die Fähigkeit, Kontext zu erfassen, um relevante und kohärente Texte zu erzeugen. Der Fokus liegt hier auf der Effizienzsteigerung und der Entlastung von Mitarbeitern von routinemäßigen oder zeitaufwendigen Aufgaben.

Programmieren von Apps:
Im Gegensatz dazu steht die Anwendung von KI beim Programmieren von Apps. Hier geht es darum, Entwicklungsprozesse zu optimieren, indem beispielsweise Code automatisch generiert wird oder Fehler im Code durch KI-Algorithmen identifiziert und korrigiert werden. Diese Anwendungen erfordern ein Verständnis für Programmiersprachen und Softwareentwicklungsprinzipien. KI-Tools in diesem Bereich zielen darauf ab, die Produktivität von Entwicklern zu steigern, die Qualität des Codes zu verbessern und die Entwicklungszeiten zu verkürzen. Im Unterschied zu Assistenzaufgaben, bei denen KI direkt Inhalte für Endnutzer erstellt, unterstützt KI im Programmierkontext Fachkräfte bei der Erstellung und Optimierung von Software.

Meiss & Partner empfiehlt dringend, dass die Entwicklung von Apps, insbesondere wenn diese den Einsatz von KI-Technologien in operativen Bereichen umfassen und über reine Datenzugriffe hinausgehen, stets in Zusammenarbeit mit der IT-Abteilung erfolgen sollte. Diese Vorgehensweise stellt sicher, dass die Anwendungen den Unternehmensstandards für Datensicherheit, Systemintegrität und technische Best Practices entsprechen. Die IT-Abteilung verfügt über das erforderliche Know-how, um Risiken zu minimieren und die nahtlose Integration in die bestehende IT-Infrastruktur zu gewährleisten. Die Einbindung der IT ist somit essenziell für die Entwicklung sicherer, effizienter und zukunftsfähiger KI-gestützter Apps.