Paul Kampusch

Trends im Innovationsmanagement?

Auf welche Themen sollten sich Innovationsverantwortliche in Unternehmen oder Organisationen in Zukunft einstellen, welche Technologien oder Innovationen sollten sie kennen und welche sollten sie beginnen im Unternehmen zu implementieren? In diesem Blogbeitrag beschäftige ich mich mit neuen Trends, die das Innovationsmanagement prägen oder zumindest stark beeinflussen werden. Dieser Beitrag wird laufend mit neuen Themen ergänzt.

[Jänner 2024]

KI und LLM im Unternehmenskontext - wie werden sie eingesetzt?

Unternehmen setzen künstliche Intelligenz (KI) auf vielfältige Weise ein, um ihre Effizienz zu steigern, Prozesse zu automatisieren, Zeit zu sparen und Kosten zu optimieren. Mit den kontinuierlichen Fortschritten wird KI schnell zu einer wertvollen Ressource für Unternehmen aller Branchen. Um besser zu verstehen wie Unternehmen in Bezug auf KI denken und wie sie KI einsetzen hier Auszüge aus zwei Studien.
Über 70 % von befragten CEOs oder Vorständen aus deutschen Unternehmen sind überzeugt, dass Künstliche Intelligenz für die künftige Wettbewerbsfähigkeit eine große Bedeutung haben wird, aber nur 15% davon verwenden KI im eigenen Unternehmen. Dabei haben Chat-GPT und generative AI in 70% der befragten Unternehmen die Diskussion zum Einsatz von KI beeinflusst (Quelle: Bitkom Research 2023).
Ein Blick nach Amerika zeigt, ein etwas differenziertes Bild bei der Nutzung von KI in unterschiedlichen Unternehmensprozessen. So sind 97% aller befragten Unternehmer überzeugt, dass Chat-GPT ihrem Unternehmen helfen wird. Ein Drittel der Befragten gaben an, KI zum Generieren von Webseiten-Inhalten zu nutzen, 44% wollen Chat-GPT zum Verfassen von Inhalten in anderen Sprachen verwenden, knapp die Hälfte (46%) wollen die interne Kommunikation mittels KI gestalten und 64% der Unternehmer glauben, dass KI die Kundenbeziehungen verbessern. So wollen die Befragten KI in ihrem Unternehmen konkret einsetzen: Customer Service (46%), digitale persönliche Assistenten (47%), Content Creation (35%), Produktempfehlungen (33%), Buchhaltung (30%) und Personal- und Talent Akquisition (26%).
Durch KI verbesserte Geschäftsprozesse
Eine große Anzahl von Unternehmen (53 Prozent) integriert Künstliche Intelligenz, um ihre Produktionsprozesse zu optimieren. Ebenfalls verwenden 51 Prozent KI zur Automatisierung von Prozessen, während 52 Prozent sie für Suchmaschinenoptimierungsaufgaben wie die Keyword-Recherche einsetzen. Zusätzlich nutzen Unternehmen KI zur Datenaggregation (40 Prozent), Ideenfindung (38 Prozent) und zur Minimierung von Sicherheitsrisiken (38 Prozent). Des Weiteren wird KI eingesetzt, um die interne Kommunikation zu verbessern, sowie Pläne, Präsentationen und Berichte zu optimieren (46 Prozent). Unternehmen setzen außerdem KI ein, um Code zu generieren (31 Prozent) und Webseiten-Texte zu verfassen (29 Prozent).
Bedenken hinsichtlich der Verwendung von KI
43% der befragten CEO befürchten eine starke Abhängigkeit und 35% zeigen sich besorgt über die erforderlichen technischen Fähigkeiten, die für die effiziente Nutzung erforderlich sind. Während ein Drittel Personaleinsparungen befürchtet, haben 31% Datenschutzbedenken und jeder 3. äußert Bedenken zu Fehlinformationen und Bias-Fehler (28%). Diese Bedenken sind zwar auf niedrigem Niveau und absolut berechtigt.
Das Interesse für KI ist groß, doch oft bedenken Unternehmen die Risiken erst, wenn KI-Modelle oder -Anwendungen bereits eingesetzt oder produziert werden. Mithilfe eines umfassenden KI-Programms für das Vertrauens-, Risiko- und Sicherheitsmanagement (AITRiSM) kann man die dringend benötigte Compliance-Governance schon vorab integrieren und proaktiv sicherstellen, dass KI-Systeme gesetzeskonform, fair und zuverlässig verwendet und entsprechende Datenschutzrichtlinien eingehalten werden. Definieren sie Richtlinien für die zuverlässliche Nutzung im Unternehmen und richten Sie eine Taskforce ein, die die AITRiSM-Projekt unternehmensweit und abteilungsübergreifend koordiniert. (Quelle:  https://www.forbes.com/advisor/de/business/software/ki-unternehmen/)
Gartner prognostiziert, dass Unternehmen, die (AITRiSM-) Kontrollen anwenden die Genauigkeit ihrer Entscheidungsfindung erhöhen werden, indem sie fehlerhafte und illegitime Informationen bis zu 80 % eliminieren können.
 

KI-Anwendungsbereiche im Innovationsmanagement - wie soll man vorgehen?

KI kann den Innovationsmanagementprozess in vielen Bereichen effizienter und effektiver gestalten. Durch die Automatisierung von Aufgaben, die Generierung von wertvollen Insights und die Unterstützung der Zusammenarbeit bietet KI ein großes Potenzial für Unternehmen, die ihre Innovationskraft stärken möchten. Das Anwendungsspektrum ist sehr breit und reicht von der Erstellung von Userstories, Personas oder Interview Skripts, vom Verfassen von Wettbewerbsanalysen, Zukunftsszenarien, Entscheidungsanalysen, vom Generieren von Ideen, Durchführung von Brainstormings und Ideenbewertung bis zur Erstellung eines digitalen Prototypen. Ein Verzeichnis das einen sehr guten ersten Eindruck vermittelt und immer mein Ausgangspunkt einer Recherche darstellt, ist die Plattform https://theresanaiforthat.com/ . Die einzelnen Tools sind gut beschrieben direkt verlinkt, mit Kommentarfunktion, Pros & Cons, Q&A und möglichen Alternativen versehen. Ausprobieren lohnt sich. 

Die Einführung von KI-Tools ins Innovationsmanagement erfordert eine sorgfältige Planung und abteilungsübergreifende Umsetzung. Hier sind einige Schritte, die hilfreich sind: 

  • Bedarfsanalyse und Zielsetzung: Eine gründliche Analyse der Anforderungen und Ziele sollte durchgeführt werden, um die geeigneten Bereiche für den Einsatz von KI-Tools im Innovationsmanagement zu identifizieren. 
  • AITRiSM-Management: ein umfassendes Rechtemanagement etablieren, das sicherstellt, dass KI-Tools, gesetzeskonform, fair und zuverlässig betrieben werden und alle entsprechenden Datenschutzrichtlinien und Sicherheitsstandards eingehalten werden. 
  • Ressourcen und Kompetenzen evaluieren: Eine Überprüfung der vorhandenen Ressourcen und Fähigkeiten ist notwendig, um sicherzustellen, dass das Unternehmen über die erforderlichen technischen und menschlichen Ressourcen verfügt. 
  • Auswahl der geeigneten KI-Tools: Eine gründliche Recherche und Evaluation verschiedener KI-Tools auf dem Markt ist erforderlich, um diejenigen auszuwählen, die den Anforderungen und Zielen des Unternehmens am besten entsprechen. 
  • Pilotprojekt durchführen: Die Durchführung eines Pilotprojekts ermöglicht es, die Machbarkeit und Wirksamkeit der ausgewählten KI-Tools im realen Geschäftsumfeld zu testen und Feedback von den beteiligten Interessengruppen zu sammeln. 
  • Implementierung und Integration: Die ausgewählten KI-Tools sollten nahtlos in bestehende Systeme und Prozesse integriert werden. 
  • Monitoring und Optimierung: Die kontinuierliche Überwachung der Leistung der KI-Tools und das Sammeln von Feedback ermöglichen es, potenzielle Probleme oder Verbesserungsmöglichkeiten frühzeitig zu identifizieren und entsprechende Anpassungen vorzunehmen. 

Insgesamt ermöglicht ein strukturiertes Vorgehen bei der Einführung von KI-Tools im Innovationsmanagement eine effektive Nutzung dieser Technologien zur Steigerung der Innovationsfähigkeit und Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens.