Das Daten- und KI-Reifegradmodell wurde entwickelt, um den Bedarf von Organisationen zu decken, den Erfolg im Prozess der Daten- und KI-Transformation zu planen und zu überwachen. Denn der Einstieg in die Nutzung von Daten und KI in einer Organisation ist schwierig. Laut einer Umfrage der Harvard Business Review aus dem Jahr 2021 investieren 99 % der Fortune-1000-Unternehmen in Daten- und KI-Funktionen. Dennoch gaben nur 29,2 % von ihnen an, dass sie transformative Geschäftsergebnisse erzielen und nur 24 % sagen, dass ihr Unternehmen datengesteuert ist (Quelle: Harvard Business Review (2021)). Warum erweist sich die Digitalisierung für Unternehmen als so schwierig?
Warum Digitalisierungsbemühungen oft scheitern und was es braucht, um erfolgreich zu sein
Ein Grund dafür ist, dass die erfolgreiche Nutzung des Potenzials von Daten neue organisatorische Fähigkeiten erfordert.
Damit ein Unternehmen datengesteuert werden kann, müssen bestimmte Voraussetzungen erfüllt sein. Der menschliche Faktor wird oft unterschätzt. Entscheidungsträger in Unternehmen neigen dazu, sich ausschließlich auf die technische Seite von KI und Daten zu konzentrieren. Es werden jedoch beide Komponenten benötigt: Technologie und menschliche Fähigkeiten.
Neben der Entwicklung von Anwendungsfällen, die auf die Datenstrategie abgestimmt sind, sind die Geschäftsvision, die menschlichen Fähigkeiten, eine geeignete Führungsstrategie und die Auseinandersetzung mit ethischen Fragen am wichtigsten. Viele Daten- und KI-Transformationen scheitern, weil es an einer strategischen Vision, an Unterstützung durch die Führung und an einem starken Fokus auf die Wertschöpfung im Rahmen der Digitalisierung mangelt.
In diesem Zusammenhang ist es wichtig, zunächst zu verinnerlichen, dass es keine künstliche Intelligenz ohne Daten gibt. Das bedeutet, dass KI-Anwendungen nicht ohne eine zugrunde liegende Datenstruktur funktionieren können. Jede Reise zu einer datengetriebenen Organisation beginnt mit einer Analyse des Ist-Zustandes. Es muss klar definiert werden, wo sich das Unternehmen auf der Daten/AI-Reise befindet und was es braucht, um das gesetzte Ziel zu erreichen.
Vier wesentliche Schritte auf der Digitalisierungsreise:
- Entdeckungsphase: Das Unternehmen wird sich des Potenzials von Daten und KI durch Ad-hoc-Maßnahmen bewusst, während das Management die Notwendigkeit eines systematischeren Ansatzes und gezielter Investitionen in die Entwicklung der entsprechenden Fähigkeiten erkennt.
- Aufbauphase: Die Datenstrategie wird klarer formuliert. Die Organisation hat ein besseres Verständnis und weiß, wohin sie will. In dieser Phase konzentrieren sich die Investitionen auf priorisierte Initiativen, aber das Unternehmen generiert noch keinen Mehrwert aus Daten in größerem Umfang.
- Entwicklung: Die ersten Anwendungsfälle von Daten werden in der Praxis umgesetzt und bringen Geld ein: Dies ist der erste Beweis dafür, dass sich die Bemühungen auszuzahlen beginnen. Dies kann dazu führen, dass weitere Initiativen ergriffen werden, um das Unternehmen datengesteuert zu machen.
- Führende Unternehmen haben bereits Kapazitäten aufgebaut, die es ihnen ermöglichen, Datennutzungsfälle kontinuierlich und zuverlässig zu entwickeln und einzusetzen. Sie sind in der Lage, Fortschritt und Wert zu verfolgen sowie Algorithmen zu überwachen und zu verbessern. Wenn nötig, investieren sie in alle relevanten Elemente der Daten- und KI-Transformation. Daten sind für diese Unternehmen zu einem Wettbewerbsvorteil geworden.
Es bleibt festzuhalten, dass neben der notwendigen Technologie auch neue organisatorische Fähigkeiten auf Managementebene und bei den Mitarbeitern erforderlich sind, um die Daten- und KI-Transformation erfolgreich zu meistern und daraus einen Wettbewerbsvorteil zu generieren.
