Ist Ihr Unternehmen KI-Ready? Vier Kernelemente zur erfolgreichen Integration von KI

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Der Markt für GenAI boomt und Unternehmen stehen vor der Frage: Mitziehen oder vorbeiziehen lassen? Automatisierung, Kostensenkung und Produktivitätssteigerung sind nur einige der möglichen Vorteile, wenn generative KI richtig eingesetzt wird. Doch ist Ihr Unternehmen wirklich bereit für KI?

2030 wird der Markt für generative KI voraussichtlich auf etwa 15,7 Milliarden US-Dollar anwachsen. Dagegen lag er 2024 noch bei 1,6 Milliarden US-Dollar. Das entspricht fast einer Verzehnfachung des Umsatzvolumens und zeigt, dass Unternehmen Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend in Unternehmensprozesse integrieren. Der Einsatz von KI verspricht, trotz Fachkräftemangels und Inflation, eine Win-win-Situation für Mitarbeitende und Unternehmen zu sein, um die Produktivität zu steigern und Kosten zu senken. Theoretisch erscheint dieses Szenario zukunftssicher, doch die eigentliche Herausforderung liegt häufig an einer völlig anderen Stelle: Viele deutsche Unternehmen sind nicht bereit, für die Nutzung von KI. Wie können Unternehmen diese Situation ändern und welche Schritte sind erforderlich für die erfolgreiche Einführung von KI?

1. Prozesse vereinfachen und standardisieren

Ein erster Schritt zur Einführung von KI in Unternehmen ist die Analyse und Standardisierung von Arbeitsprozessen. Ziel ist es, mithilfe von KI Prozesse zu vereinfachen, die Mitarbeitenden zu entlasten und Abläufe effizienter zu gestalten. KI eignet sich besonders gut für repetitive und zeitintensive Aufgaben. Laut einer Studie von McKinsey könnten bis 2030 rund 27 Prozent der heutigen Arbeitsstunden in Europa durch KI automatisiert werden.

Damit KI solche Aufgaben übernehmen kann, ist es wichtig, dass die Prozesse zuvor standardisiert werden. IT-Verantwortliche sollten proaktiv mit den Fachbereichen zusammenarbeiten, um Automatisierungspotenzial zu identifizieren. Anschließend gilt es, die Prozesse mit dem größten Einsparpotenzial zu priorisieren; wie beispielsweise die automatische Rechnungsverarbeitung oder die Dokumentenerkennung. Hierbei extrahiert KI relevante Informationen aus Dokumenten wie Verträgen oder Rechnungen und überträgt diese direkt in ein System zur weiteren Verarbeitung. Neben einer erheblichen Zeitersparnis reduziert diese Automatisierung auch die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler.

2. IT-Infrastruktur als Fundament

Die erfolgreiche Einführung von KI hängt von einer leistungsfähigen IT-Infrastruktur ab. Laut einer aktuellen Umfrage geben 88 Prozent der Unternehmen weltweit an, dass die Komplexität der Verwaltung ihrer IT-Umgebungen in den letzten zwei Jahren zugenommen hat. Eine Ursache dafür ist die stetig wachsende Zahl an Endgeräten, die ins Unternehmensnetzwerk integriert werden. Diese Entwicklung erhöht die Komplexität und führt oft zu Datensilos, beispielsweise wenn Daten lokal auf IoT-Geräten oder Laptops gespeichert werden, anstatt zentral auf dem Server verfügbar zu sein.

Um dies zu vermeiden, ist eine moderne IT-Infrastruktur notwendig. Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre Endgeräte gut geschützt sind und ihre Aktivitäten gezielt gesteuert werden. Besonders für den Einsatz von KI sind aktuelle Software und Hardware relevant, damit IT-Teams in Echtzeit auf Unternehmensdaten zugreifen und die Einhaltung der Data Governance gewährleisten können.

Ein zentral gesteuertes Endpoint-Management-System zahlt sich bei diesem Unterfangen aus. Cloudbasierte Lösungen bieten zusätzliche Vorteile: Sie sind flexibel, skalierbar und erleichtern die Umsetzung von Sicherheitsrichtlinien, Updates und Bedrohungsabwehr in Echtzeit. Eine solche Infrastruktur ermöglicht es, die Endpunkte im gesamten Netzwerk effizient zu verwalten und eine stabile Basis für KI-Anwendungen zu schaffen.

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3. Datensicherheit: Schutz für Daten und Systeme

Ein KI-gerechtes Sicherheitskonzept schützt nicht nur sensible Daten, sondern auch die KI-Systeme selbst und schafft damit die Grundlage für eine sichere Integration von KI in Unternehmen. Traditionelle Sicherheitsansätze stoßen jedoch schnell an ihre Grenzen. So wurden laut Microsoft im vergangenen Jahr fast sieben von zehn Unternehmen durch Schatten-IT kompromittiert. Die Lösung ist ein starkes Zero-Trust-Fundament für die eigene Infrastruktur. Das bedeutet vereinfacht, dass alle Personen, Geräte und Software als potenziell gefährlich gelten. Jeder Zugriff erfordert daher eine Multifaktor-Authentifizierung (MFA), die als Grundlage für Datensicherheit im KI-Zeitalter dient.

Unternehmen müssen Bedrohungen abwehren und gleichzeitig die Anforderungen von KI-Anwendungen erfüllen. In der KI-Welt gefährden Angriffe nicht nur sensible Daten. Ein besonders gravierendes Risiko ist das sogenannte Data Poisoning, bei dem manipulierte Daten dazu genutzt werden, KI-Systeme zu beeinflussen. Die Datensicherheit muss daher sicherstellen, dass KI-Anwendungen ausreichend Zugriff auf benötigte Daten erhalten, Unbefugte keinen Zugang zu Systemen und Daten haben und keine fehlerhaften Daten die KI-Systeme kompromittieren.

Ein weiterer Vorteil des KI-Einsatzes in der Cybersicherheit sind KI-gestützte Sicherheitstools. Diese Technologien nutzen maschinelles Lernen und Verhaltensanalysen, um potenzielle Bedrohungen in Echtzeit zu identifizieren. Sie erkennen abweichendes Verhalten, das auf einen Angriff hindeuten könnte, und ermöglichen IT-Teams, schnell zu reagieren.

4. Wissen teilen und Zusammenarbeit fördern

Effektive Zusammenarbeit ist relevant, um das volle Potenzial von KI-Technologien auszuschöpfen. Während technische Datensilos – etwa auf Endgeräten oder in isolierten IT-Systemen – die Datenverfügbarkeit behindern können, stellen „menschliche Datensilos“ eine weitere Herausforderung dar. Diese entstehen, wenn Wissen in den Köpfen einzelner Mitarbeitender bleibt und nicht dokumentiert oder strukturiert weitergegeben wird. Solches implizites Wissen fehlt in Prozessen und Systemen, wodurch wichtige Erkenntnisse ungenutzt bleiben.

Der Schlüssel liegt darin, implizites Wissen explizit zu machen. Plattformen für Wissensaustausch und Arbeitsorganisation, wie Microsoft Teams oder Slack, schaffen eine zentrale Anlaufstelle, um Informationen strukturiert und digital verfügbar zu machen. Sie fördern die Dokumentation und erleichtern den Austausch zwischen Mitarbeitenden, unabhängig von deren Arbeitsort.

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Fit für KI? Zumindest auf dem Papier

Eine systematische Erfassung und Verfügbarkeit von Daten bilden die Grundlage, die KI-Systeme benötigen, um automatisch Berichte zu erstellen, fundierte Entscheidungen zu treffen und Routineaufgaben zu automatisieren. Unternehmen können so die Produktivität ihrer Mitarbeitenden steigern und die Effizienz im gesamten Unternehmen verbessern.

KI-Readiness fördert das wirtschaftliche Potenzial

Die erfolgreiche Einführung von Künstlicher Intelligenz erfordert einen klaren Fokus auf vier zentrale Aspekte: Prozessoptimierung, IT-Infrastruktur, Datensicherheit und Zusammenarbeit. IT-Verantwortliche sollten diese Bereiche gezielt prüfen, um die Voraussetzungen für eine effektive KI-Nutzung zu schaffen. Unternehmen, die diese Elemente erfolgreich umsetzen, steigern ihre Effizienz, indem sie Arbeitsprozesse automatisieren und Ressourcen gezielter einsetzen. KI ermöglicht die schnellere Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen sowie eine bessere Anpassung an Kundenbedürfnisse. Gleichzeitig senkt sie Kosten durch die Reduzierung von Fehlern und die Beschleunigung von Abläufen.

Über den Autor und Skaylink

Manfred Haselbeck ist Practice Lead Modern Work & Security bei Skaylink. Seit knapp vier Jahren ist er beim Dienstleister tätig und begleitet unter anderem Unternehmen bei ihrem Digitalisierungsprozess. Bei Skaylink handelt es sich um einen Dienstleister für die Themen Cloud und Digital Transformation mit einem globalen Team von über 500 Cloud-Enthusiasten.

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