Von Tech bis Management: So bauen Sie KI-Kompetenzen in Ihrem Unternehmen auf

Fehlendes technisches Know-how und fehlende personelle Ressourcen – sie gehören zu den Top-Gründen, die Unternehmen beim Einsatz Generativer Künstlicher Intelligenz (Generative Artificial Intelligence, kurz GenAI) hemmen [1]. GenAI birgt jedoch das Potenzial, die Arbeit von Unternehmen in allen Branchen und Größen zu revolutionieren. Auf Basis unserer eigenen Erfahrungen möchten wir in diesem Artikel konkrete Empfehlungen für den Aufbau von KI-Kompetenzen in Unternehmen geben.

Wir stellen die Schritte vor, die Unternehmen umsetzen sollten, um ihre Mitarbeiter:innen auf die Arbeit mit KI-Lösungen vorzubereiten und gleichzeitig das eigene Kompetenzmodell effektiv voranzubringen.

Schritt 1: Jedes Team kennt die Grundlagen Künstlicher Intelligenz

Schritt 2: Etablieren Sie Entwicklungspfade für Techniker:innen und AI-Expert:innen

Schritt 3: Strategie und Innovation: Die richtigen Kompetenzen für Entscheider:innen 

Schritt 1: Jedes Teammitglied kennt die Grundlagen Künstlicher Intelligenz 

Wer die Innovationskraft in einem Unternehmen stärken will, muss bei allen Mitarbeiter:innen eine solide Basis im Umgang mit KI schaffen. 

1. Basiswissen schulen 

Bieten Sie Schulungen an, die ein grundlegendes Verständnis von KI und ihren Anwendungsmöglichkeiten vermitteln. Besonders hilfreich ist ein Überblick über die Anwendungsmöglichkeiten und eine grobe Übersicht über die bestehenden KI-Dienste der großen Anbieter. In interaktiven Schulungen können diese Dienste ausprobiert werden, um Mitarbeitende direkt einzubeziehen. Hierfür bieten die Anbieter in der Regel Playgrounds oder einfache Beispiele an [2]. 

2. Prompting-Workshops 

Wie die meisten Werkzeuge müssen auch KI-Tools richtig eingesetzt werden, um einen echten Mehrwert zu schaffen und Ihre Mitarbeiter:innen zu begeistern. Organisieren Sie daher Workshops, in denen alle Rollen lernen, wie sie effektiv mit KI - Tools wie ChatGPT interagieren können. Sie sollten vermitteln, wie man Prompts präzise formuliert und spezielle Techniken wie Chain-of-Thought [3] anwendet.  

3. Datenschutz und Sicherheit 

Schulen Sie Mitarbeiter:innen im sicheren Umgang mit KI-Tools, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz und die Verarbeitung sensibler Daten. Schaffen Sie ein Grundverständnis davon, welche Herausforderungen heutige Modelle haben, wie zum Beispiel Halluzinationen und Bias, und was dies für die Nutzung bedeutet. Zeigen Sie jedoch auch Lösungen auf, um die korrekte Nutzung zu ermöglichen.  

Schritt 2: Etablieren Sie Entwicklungspfade für Techniker:innen und AI-Expert:innen

Neben den allgemeinen Grundlagen sind rollenspezifische Vertiefungen wichtig, um Techniker:innen und AI-Expert:innen maßgeschneiderte Entwicklungspfade bieten zu können. Dabei geht es nicht nur um die Vermittlung von technischem Wissen und Fähigkeiten zur Integration von KI-Diensten, sondern auch um die Förderung von Kreativität und Innovation durch praxisorientierte Ansätze. 

Schritt 3: Strategie und Innovation: Die richtigen Kompetenzen für Entscheider:innen  

Technologische Innovation kann nur entstehen, wenn die richtigen strategischen Entscheidungen getroffen werden. Entscheider:innen benötigen KI-Kompetenzen, um aktuelle Herausforderungen bewältigen und zukünftige Wachstumschancen erkennen zu können. So können diese Kompetenzen erworben werden: 

Damit die Umsetzung gelingt, möchten wir Ihnen noch ein paar Tipps mit an die Hand geben.

Tipp 1: KI-Fähigkeiten durch praxisorientierte Ansätze aufbauen 

Schulungen sind ein wichtiger Bestandteil bei der Vermittlung von KI-Fähigkeiten, sollten aber in jedem Fall durch praktische Projekte ergänze werden. So ist es möglich, ein tieferes Verständnis zu erlangen und die Kompetenzen in der Kultur des Unternehmens zu verankern. 

1. Interdisziplinäre Teams: Bildung von Teams, die an cross-funktionalen Projekten arbeiten (z.B. ein Team aus Fachbereichsverantwortlichen, Software-Entwickler:innen, UI/UX-Expert:innen und AI-Expert:innen). 
2. Praxisorientiertes Lernen: Dienste der großen Cloud-Anbieter sowie spezialisierte, kleinere Anbieter testen, um Hands-on Erfahrung mit verschiedenen KI-Diensten zu sammeln.  
3. Community-Engagement: Aktive Teilnahme an einer KI-Community, um Erfahrungen auszutauschen und von den neuesten Entwicklungen zu lernen.  
4. Erfolgsmessung: Einsatz von Metriken zur Bewertung des Fortschritts in der Entwicklung von KI-Kompetenzen, z.B. basierend auf Anforderungen von KI-Zertifizierungen (Bsp.: Azure AI-102 Exam). Alternativ können eigene Ziele entwickelt werden, z.B. Anzahl konkreter Umsetzungen auf verschiedenen Cloud-Plattformen als POCs. 
5. Feedbackschleifen: Regelmäßige Überprüfung und Anpassung der Schulungsprogramme anhand von Rückmeldungen und KI-Trends.

Tipp 2: Wirkung durch Skalierung – KI in kleinen Schritten einführen

Radikale Änderungen stoßen häufig auf Widerstand unter den Mitarbeiter:innen. Beginnen Sie Änderungen mit kleinen Schritten, um Akzeptanz zu schaffen. Wichtig dabei ist es, eine klare Zielvorstellung für den Einsatz von KI zu haben und darauf hinzuarbeiten. 

1. Optimieren Sie einzelne Aktivitäten durch den Einsatz von KI: Das können Routineaufgaben innerhalb eines Prozesses sein, die mit KI automatisiert werden. 
2. Passen Sie Rollen in der Organisation an: Ziel ist es, ein Verständnis dafür zu entwickeln, wie einzelne Aufgaben durch punktuelle Verbesserungen besser gemanagt und so die Arbeitsqualität verbessert werden kann. 
3. Gestalten Sie Geschäfts- und Arbeitsprozesse grundlegend neu: Der größte Impact entsteht, wenn ganze Prozesse mit KI transformiert werden, z.B. die Neugestaltung eines Service Desks zur schnelleren Bearbeitung von Anfragen oder sogar die Abbildung des kompletten Value Streams durch KI, wie zum Beispiel bei der Softwareentwicklung: Anforderungsanalyse, Codeerstellung und Loganalyse im Betrieb mithilfe von KI. 

 Fazit 

Die aktuellen Entwicklungen im Bereich KI haben das Potential Unternehmen nachhaltig zu transformieren. Dafür müssen je nach Rolle die nötigen Skills aufgebaut werden. Da verschiedene Gruppen durch den Austausch voneinander profitieren, empfehlen wir in cross-funktionalen Teams neue Produkte zu entwickeln und somit ein gemeinsames Verständnis für den KI-Einsatz aufzubauen. Dabei ist es wichtig, die neuen Technologien unkompliziert zugänglich zu machen, um früh eine breite Akzeptanz der Mitarbeitenden zu erreichen.  

Haben Sie Fragen oder benötigen Sie Unterstützung?

Mehr zu den Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz für Ihr Unternehmen finden Sie auf unserer Webseite.

Dies ist der dritte Teil unserer Serie zur Implementierung von GenAI. Entdecken Sie auch die ersten beiden Teile: 

Teil 1: Erste Schritte beim Einsatz von GenAI: Von der Idee zum digitalen Produkt 

Teil 2: Was Unternehmen bei der Umsetzung einer KI-Strategie beachten sollten. 

	Dr. Tehseen Rug arbeitet als AI & Data Architect bei iteratec. Er entwickelt individuelle, KI-basierte Anwendungen. Diese umfassen sowohl passgenaue Machine-Learning-Lösungen, sowie Applikationen, die generative KI in den produktiven Einsatz bringen.
	Jens Werschmöller ist Business Analyst und Product Owner. Er leitet den Themenbereich Generative AI und treibt die Entwicklung innovativer KI-Lösungen für unterschiedliche Geschäftsbereiche voran.
	Steffen Jendrny ist Software Engineer bei iteratec. Spezialisiert ist er auf Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Datenanalyse und wirkt in Projekten zum Einsatz von Generative AI in Unternehmen mit.
	Dr. Andreas Reuschl leitet das Competence Center für Digitalisierung bei kobaltblau Management Consultants. Seine Forschungsschwerpunkte umfassen Strategieentwicklung, Organisationsdesign und digitale Transformation.

Quellen:

[1] https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Deutsche-Wirtschaft-drueckt-bei-Kuenstlicher-Intelligenz-aufs-Tempo 

[2] https://console.groq.com/playground 

[3] https://blog.research.google/2022/05/language-models-perform-reasoning-via.html