Künstliche Intelligenz (KI) und Strategie

Auch wenn Jahr für Jahr neueste Trends ausgerufen werden, so stutzt die Realität die verwendeten Superlative regelmäßig zurecht. Im Falle von KI ist es jedoch angemessen, von einer technologischen Revolution zu sprechen, die in einer Reihe mit der Erfindung der Dampfmaschine oder des Computers steht. Zwei Gründe sollen als Beleg an dieser Stelle reichen:

  • KI betrifft alle Bereiche des Lebens und ist weder auf Branchen noch Unternehmen oder Regionen beschränkt.
  • Durch die Open-Source-Strategie für grundlegende Softwarewerkzeuge und die Verfügbarkeit günstiger Hardware stehen von Beginn an Millionen von Forschern, Entwicklern und Unternehmern weltweit als „Revolutionäre“ bereit.

Gleichwohl sind die derzeitigen Anwendungen noch rar gesät, viele Initiativen konzentrieren sich auf Endprodukte oder folgenden dem immerwährenden Zwang zur Optimierung laufender Prozesse. Zunehmend verlagert sich die Diskussion auch zu völlig neuen Anwendungsfeldern und somit neuen Geschäftsmodellen. Deshalb ist KI nicht von Strategie zu trennen und genau jetzt ist der richtige Zeitpunkt sich mit den Chancen und Risiken zu beschäftigen.

Vieles erscheint noch wage und die öffentliche Diskussion ist nicht selten irreführend und basiert schlicht auf fehlendem Wissen zu den Hintergründen – z.B. die Diskussion um ethische Anforderungen an ein neuronales Netz beim Einsatz in autonomen Fahrzeugen.

Wenn sie wissen möchten,

  • wie man sowohl im Management als auch im Unternehmen insgesamt Verständnis schafft und Wissen bezüglich „KI“ aufbaut,
  • wie die Auswirkungen von KI auf das eigene Unternehmen (Geschäftsmodell, Wertschöpfungsketten, Prozesse und Märkte) sich systematisch verstehen lassen,
  • was Strategie für KI bedeutet und umgekehrt,
  • was KI und Unternehmenskultur miteinander zu tun haben,
  • wo und wie erste praktische Einsätze in Unternehmen den Startpunkt setzen,
  • warum derzeit Denken und Probieren wichtiger als Kaufen ist,
  • wodurch sich semantische von neuronalen Netzen unterscheiden und was „Probagation Backtesting“ bedeutet,
  • wodurch sich starke KI von schwacher KI unterscheidet und warum ein Warten auf die starke KI ein schwerwiegendes Missverständnis ist,
  • wieso die seit Jahren todgesagten Expertensysteme so gar nicht tot sind,
  • welche Qualifikationen entwickelt und aufgebaut werden müssen,
  • wie das KO-Kriterium der benötigten Testdaten gelöst werden kann,
  • weshalb die scheinbaren alten Hüte der Chatbots aktueller denn je sind,

dann sollten wir miteinander ins Gespräch kommen.