GenAI in grossem Stil meistern 

Um einen erfolgreichen Übergang von einem Proof of Concept (POC) zu einer produktiven Anwendung zu erreichen, sind eine solide geschäftliche Ausrichtung sowie operative Exzellenz unerlässlich.

Strategische Grundlagen

1. Strategie und Zielsetzung: Klare Ziele formulieren und an der Unternehmensstrategie ausrichten

Langfristig wird KI zweifellos fast jeden Beruf verändern. Kurz- bis mittelfristig variiert die Relevanz von KI jedoch nach Branche. Die Bedeutung grosser Sprachmodelle, beispielsweise für Medienkonzerne, ist nicht dieselbe wie für eine Luxus­uhrenmarke. Die Führungsebene muss den Ton angeben und konkrete Ziele für dieses Thema setzen. Der aktuelle Hype sorgt glücklicherweise für eine breite Unterstützung auf Führungsebene in fast allen Branchen.

2. Talente und Partnerschaften: Fähigkeitslücken durch strategische Partnerschaften erkennen und schliessen

Der Kampf um Talente ist in vollem Gange. Nur wenige Unternehmen werden in der Lage sein, alle benötigten Talente zu gewinnen und zu halten; laut mehreren Studien wird sich die Lücke vermutlich vergrössern. Eine systematische Analyse der Kompetenzlücken sollte erfolgen, um das Ausmass des Bedarfs im Vergleich zur Strategie und Zielsetzung zu bewerten. In den meisten Fällen wird es notwendig sein, Partnerschaften mit externen Dienstleistern einzugehen, um diese Lücken zu schliessen. Auch die bestehende Belegschaft sollte in diesem Zuge weitergebildet werden, um den Veränderungen der eigenen Branche stets einen Schritt voraus zu sein. 
 

Operative Exzellenz

1. Technologielandschaft: Navigation durch die sich ent­wickelnde Landschaft der KI-Modelle und der unterstützen­den Infrastruktur

Die Anforderungen an Modelle und Infrastrukturen entwickeln sich rasant. Das Rennen um die Spitze ist mit ChatGPT, Llama, Gemini, Claude, Mistral und vielen weiteren sehr umkämpft. Zudem kommen kleinere, spezialisierte Modelle für spezifische Bereiche auf. Unstrukturierte Daten erleben ein grosses ­"Comeback" Unternehmen müssen daher flexibel bleiben und sich schnell an das sich verändernde Umfeld anpassen – denn neue KI-Stacks entstehen rasant (z. B. ­Guardrails oder Vektor-Datenbanken).

2. Kultureller Wandel: Agile- und Lean-Methoden nutzen, um mit der technologischen Entwicklung Schritt zu halten

Viele grosse Unternehmen haben historisch gesehen versucht, Risiken durch eine Mischung aus sorgfältiger Wasserfall-Planung und gründlichen Beschaffungsprozessen zu minimieren. Dieser Ansatz ist mit Blick auf fehlende Flexibilität sowie langwierigen Anpassungszyklen problematisch. In einer Welt, in der alle paar Monate potenziell bahnbrechende technologische Neuheiten verkündet werden, sind schnelle Reaktionszeiten auf sich ändernde Umstände essenziell. Es ist wohl besser, einen Ansatz zu wählen, bei dem mit schlanken Methoden und vielen Experimenten iteriert wird, anstatt durch übervorsichtige Planungen auf der Strecke zu bleiben.

3. Governance: Priorisieren von Datenqualität und flexibler Infrastruktur zur optimalen Unterstützung von GenAI-Implementierung 

Über Data Governance hinaus benötigt GenAI selbst ein gewisses Mass an zentraler Überwachung. Wir sehen hier verschiedene Ansätze, oftmals rund um die Einrichtung von fokussierten "Centers of Excellence (CoE)"-Gruppen oder den Einsatz von Programmmanagern. Ihr Ziel ist es, alle Ini­tiativen zu bündeln und möglichst effizient mit Vertretern der Führungsebene abzustimmen. 

Um das volle Potenzial von GenAI auszuschöpfen, ist eine Kombination aus Vision, Talent, Technologie, Kultur, Data Governance und zentraler Koordination erforderlich. Unternehmen, die sich proaktiv auf die sich entwickelnde GenAI-Landschaft vorbereiten, werden nicht nur einen Wettbewerbsvorteil erlangen, sondern auch Innovationen und Transformationen ihrer Branche mitgestalten.

Testen Sie, wie gut Ihr Unter­nehmen auf generative KI vorbereitet ist!