Beratung zur Innovationsfähigkeit von AI

Die Beratung im Bereich KI-Innovation unterstützt große Unternehmen dabei, interne Kompetenzen aufzubauen, um hochwertige KI-Chancen eigenständig zu identifizieren, zu priorisieren und umzusetzen, anstatt jede einzelne als separates Projekt einzukaufen. Sie verbindet technisches Urteilsvermögen mit strategischem Weitblick und verknüpft die Unternehmensstrategie mit den operativen Veränderungen, die dafür erforderlich sind. „ Vivaldi “ baut seit 1999 Kompetenzen in großen Unternehmen auf, darunter ein mehrjähriges Kompetenzprogramm bei American Express.

Auf dieser Seite erfahren Sie, worum es bei dieser Arbeit geht, für wen sie gedacht ist, wie unsere KI-Beratungsleistungen aufgebaut sind, wie Sie Anbieter solcher Dienstleistungen bewerten können und wo Sie anfangen sollten. Sie richtet sich an Unternehmen, die bereits ein Pilotprojekt finanziert haben, dessen Erfolg im kleinen Rahmen beobachtet haben und festgestellt haben, dass es sich nicht weiter verbreiten konnte.

Der Zweck dieser Arbeit ist praktischer Natur. Gute KI-Beratung hilft einem Unternehmen dabei, seine KI-Strategie umzusetzen, anstatt sie nur zu dokumentieren, KI anhand von Kennzahlen zu operationalisieren, die das Unternehmen ohnehin bereits misst, und schneller voranzukommen, während gleichzeitig die mit der Skalierung verbundenen Risiken reduziert werden. Der Unterschied zwischen einem Programm, das an Dynamik gewinnt, und einem, das ins Stocken gerät, liegt selten in der Technologie. Es kommt vielmehr darauf an, ob das Unternehmen die Fähigkeit aufgebaut hat, am Ball zu bleiben. KI-Fähigkeiten kann man kaufen oder selbst aufbauen. Nur eine dieser beiden Optionen wird im nächsten Jahr noch Bestand haben.

• Seit 1999Arbeit in den Bereichen Strategie, Kompetenzentwicklung und Transformation bei großen Organisationen
• Über 200veröffentlichte Fallstudien
• 10 Niederlassungenauf vier Kontinenten
• 5xWirtschaftsWoche: Das Beste aus den Bereichen Beratung, Strategie und Innovation
• Keine ModellpartnerschaftenWir unterhalten keinerlei geschäftliche Beziehungen zu Model-Agenturen.

Wenn Unternehmen uns beauftragen

Beratungsleistungen im Bereich KI-Innovation werden in der Regel von einem CIO, einem Personalvorstand oder einem Transformationsleiter in Auftrag gegeben, der nicht mehr fragt, welches Tool eingesetzt werden soll, sondern warum es nicht funktioniert. Auslöser ist fast immer ein konkretes Ereignis und nicht etwa ein Planungszyklus.

• Ein Pilotprojekt wurde durchgeführt, fand jedoch keine weitere Verbreitung. Die Demo war überzeugend, der Vertrag wurde unterzeichnet, und zwölf Monate später nutzt nach wie vor nur ein Team ein einziges System.
• Die zweite Initiative kostet genauso viel wie die erste. Es wurde nichts übertragen, da nichts geschaffen wurde, was übertragen werden könnte.
• Der Engpass ist ein Ausschuss, nicht ein Modell. Die Teams können zwar sinnvolle Anwendungsfälle benennen, können aber erst nach einem vierteljährlichen Genehmigungsverfahren mit der Arbeit daran beginnen.
• Die Beziehung zum Anbieter ist zur Kernkompetenz geworden. Jede Änderung an einem live geschalteten System erfordert, dass der Partner, der es ursprünglich entwickelt hat, erneut hinzugezogen wird.
• Die KI gestaltet die Rollen schneller neu als das Betriebsmodell. Die Arbeit verlagert sich zwischen Menschen und Systemen, und niemand hat bewusst festgelegt, wo die Grenze verläuft.

Warum die meisten KI-Programme in Unternehmen ins Stocken geraten

Die meisten KI-Lösungen für Unternehmen werden als fertige Funktion bereitgestellt. Ein Partner entwickelt das Modell, die Pipeline oder den Agenten, das Unternehmen nutzt das, was ihm zur Verfügung gestellt wird, und jede spätere Änderung erfordert erneut die Hinzuziehung des Partners. Das ist eine sinnvolle Vorgehensweise für den Start eines Programms, aber eine schlechte für dessen Betrieb, da die Kosten für die zweite Initiative genauso hoch sind wie für die erste und sich keine Synergieeffekte ergeben.

Die meisten Führungskräfte sehen nie die Ergebnisse, die im Business Case versprochen wurden, und die Ursache für diese Diskrepanz liegt selten im Modell selbst. Vielmehr ist es das Unternehmen, das nie die Fähigkeit entwickelt hat, zu entscheiden, was als Nächstes automatisiert werden soll.

Eine Kompetenz liegt vor, wenn die Organisation die Arbeit wiederholt ausführen kann, ohne dass die Personen, die sie ursprünglich ausgeführt haben, daran beteiligt sind. Das ist eine höhere Messlatte als die Schulung, und genau diese Messlatte setzen wir uns als Ziel.

Es gibt einen strukturellen Grund, warum dies schwierig ist, und es handelt sich dabei nicht um ein Kompetenzproblem. Der Aufbau von KI-Kompetenzen erfordert von einer Organisation, dass sie gut funktioniert und sich gleichzeitig verändert. Dies erfordert unterschiedliche Verhaltensweisen, unterschiedliche Toleranzgrenzen gegenüber Fehlern und unterschiedliche Maßnahmen. Die meisten großen Organisationen sind darauf ausgelegt, nur Ersteres zu leisten, und darin sind sie von Natur aus gut. Deshalb scheitert der Aufbau von Kompetenzen, der erst nach der Einführung der Technologie geplant wird, regelmäßig. Er muss parallel dazu konzipiert werden.

Was eine echte KI-Fähigkeit ausmacht

Vier Voraussetzungen müssen erfüllt sein. Bei den meisten ins Stocken geratenen Programmen fehlen mindestens zwei davon.

Das Problem umreißen

Die knappe Ressource in einem Unternehmen, das KI einführt, ist nicht das Prompt-Engineering. Es geht vielmehr darum, zu erkennen, welche Entscheidungen und Arbeitsabläufe eine Neugestaltung wert sind – und zu welchen Kosten und mit welchem Risiko. Diese Beurteilung erfordert zwei Arten von Verständnis zugleich:

• Was der Geschäftsprozess tatsächlich bewirkt, einschließlich der Teile, die nicht schriftlich festgehalten sind
• Was die Technologie heute tatsächlich leisten kann – im Gegensatz zu dem, was ihr zugeschrieben wird

Diese beiden Ämter werden in der Regel von verschiedenen Personen bekleidet, die sich noch nie in einem Raum auf eine gemeinsame Linie einigen mussten.

Abrufbares Wissen

Ein Team, das ein Problem bereits einmal gelöst hat, sollte es nicht noch einmal lösen. Wissen, das in Nachrichten-Threads und Anrufen gespeichert ist, stellt eine Abhängigkeit dar, keine Fähigkeit. Es abrufbar zu machen bedeutet:

• Entscheidungen und deren Begründung werden festgehalten, damit das nächste Team sie einsehen kann
• Die Kriterien, nach denen ein Anwendungsfall genehmigt oder abgelehnt wird, überdauern die Menschen, die sie festgelegt haben
• Neue Teams bauen auf bereits vorhandenem Wissen auf und fangen nicht bei Null an.

Handlungsbefugnis

Fähigkeiten ohne Entscheidungsbefugnis führen zu Frustration. Die meisten Unternehmen unterschätzen, inwieweit ihre KI-Projekte ins Stocken geraten, weil es sich um ein Berechtigungsproblem handelt, das sich als Kompetenzproblem tarnt. Der praktische Test besteht darin, ob ein Team, das einen lohnenden Anwendungsfall identifiziert hat, mit der Arbeit daran beginnen kann oder ein Quartal lang auf die Entscheidung eines Ausschusses warten muss.

Ein Rückkopplungspfad

Wenn Ergebnisse das zukünftige Verhalten nicht beeinflussen, lernt die Organisation nicht, sondern wiederholt lediglich. Ein funktionierender Feedback-Kreislauf bedeutet, dass die Ergebnisse des letzten Anwendungsfalls sichtbar Einfluss darauf nehmen, wie der nächste Anwendungsfall definiert, finanziert und mit Personal ausgestattet wird.

Diese vier Punkte sind keine Checkliste, sondern ein Kreislauf. Wir entwickeln sie im Rahmen des Betriebsmodells „Wahrnehmen – Überlegen – Handeln – Lernen“, das auch die Grundlage für unsere Arbeit im Bereich der prädiktiven und fortgeschrittenen Analytik bildet. Das Unternehmen bewertet einen Kandidaten, trifft eine Entscheidung, handelt und dokumentiert den Verlauf, sodass die nächste Runde bereits auf einer höheren Stufe ansetzen kann. Die meisten KI-Programme hören beim „Handeln“ auf. Die eigentliche Stärke liegt darin, den Kreislauf zu schließen.

Was unsere Beratungsleistungen im Bereich KI-Innovation umfassen

Ein typisches Projekt umfasst vier Bereiche. Welche davon Sie benötigen, hängt davon ab, aus wie vielen praktischen Anwendungsfällen Sie bereits lernen können.

1. Diagnose der bereits laufenden KI-Arbeiten

Wir unterteilen die von Ihnen bereits finanzierten KI-Maßnahmen in den Aufbau von Kompetenzen und einmalige Umsetzungsmaßnahmen, die als Strategie getarnt sind. Daraus ergibt sich:

• Ein Überblick darüber, bei welchen aktuellen Initiativen etwas zurückbleibt und bei welchen nicht
• Die tatsächlichen Kosten Ihrer zweiten Initiative im Vergleich zu Ihrer ersten
• Eine Auswahlliste vielversprechender KI-Chancen, die als Nächstes Priorität erhalten sollten

2. Eine Methode zur Bedarfsermittlung, die Ihre Teams ohne unsere Mitwirkung durchführen können

Ein wiederholbarer Ansatz, um einen potenziellen Anwendungsfall innerhalb von Tagen statt Monaten von der Idee bis zur Entscheidung „Umsetzen oder nicht umsetzen“ zu bringen. Dazu gehören:

• Schriftliche Kriterien dafür, was als lohnenswert gilt, damit die Diskussion nicht jedes Mal von Neuem geführt werden muss
• Eine Machbarkeitsprüfung, die Ihre Geschäftsteams durchführen können, ohne auf eine technische Begutachtung warten zu müssen
• Ein Beschlussprotokoll, das in die nächste Runde der Bedarfsermittlung einfließt

3. Eine Governance-Linie, die Sie verteidigen können

Wo die routinemäßige Automatisierung endet und die Eskalation durch den Menschen beginnt, sollte dies bewusst und nicht standardmäßig festgelegt werden:

• Schwellenwerte auf der Grundlage von Wesentlichkeit, Umkehrbarkeit, Präzedenzfällen und der systemeigenen Zuverlässigkeit
• Klare Eskalationswege, damit der Ausnahmepfad bekannt ist, bevor er benötigt wird
• Ein Ansatz, der die pauschale Genehmigungsregel vermeidet, die alles verlangsamt, um sich vor einigen wenigen Ausnahmefällen zu schützen

4. Eine ehrliche Darstellung dessen, was menschlich bleibt

Dies genau zu benennen, trägt mehr zur Akzeptanz bei als jede technische Zusicherung, denn die Befürchtung, dass KI den interessanten Teil der Arbeit übernehmen könnte, ist in den meisten Unternehmen das größte Einzelhindernis für die Akzeptanz.

• Systeme übernehmen das Suchen, Organisieren, Zusammenfassen und Verfassen von Entwürfen
• Die Entscheidung über zweideutige, folgenschwere und wegweisende Spielsituationen liegt bei den Menschen – und das ist so gewollt und kein Zufall.

In der Regel dauert es ein Quartal, bis ein Arbeitsteam diese Kompetenz erworben hat, wenn bereits aktuelle Pilotprojekte vorliegen, aus denen man lernen kann; bei einer organisationsweiten Umsetzung dauert es länger. Es sind weniger Mitarbeiter erforderlich, als in den meisten Programmen angenommen wird, dafür aber mehr Führungskräfte.

So funktioniert ein Projekt zur Einführung von KI-Fähigkeiten

1. Diagnose. Interviews mit den Personen, die KI-Projekte planen, genehmigen und umsetzen, eine Bestandsaufnahme der bereits finanzierten Initiativen sowie eine Analyse, an welcher Stelle Entscheidungen derzeit ins Stocken geraten. Das Ergebnis ist eine Darstellung des Kreislaufs und der Stelle, an der er unterbrochen wird.
2. Konzeption. Die Kriterien zur Festlegung des Projektumfangs, die Eskalationsschwellen und das Entscheidungsprotokoll, die auf der Grundlage Ihrer eigenen Governance-Regeln und nicht anhand eines generischen Rahmens entworfen wurden. Das Ergebnis ist eine Methode, in der die Ausschlüsse festgehalten sind.
3. Wir setzen die Methode gemeinsam mit Ihnen um. Wir wenden die Methode gemeinsam mit Ihren Teams auf reale Anwendungsfälle an, sodass der erste Zyklus echte Arbeit und keine bloße Schulungsübung ist und die Kriterien unter Last angepasst werden.
4. Übergeben Sie. Ihre Teams führen den nächsten Zyklus durch, und wir beobachten. Der Test besteht darin, ob ein Anwendungsfall ohne unsere Anwesenheit im Raum abgegrenzt und beschlossen wird, und die Zusammenarbeit ist erst dann abgeschlossen, wenn dies geschehen ist.

Warum sich Unternehmen bei der Beratung zu KI-Innovationen für „ Vivaldi “ entscheiden

• Die Funktion ist das Ergebnis, kein Nebenprodukt. Das Projekt ist so konzipiert, dass es abgeschlossen wird, und der Maßstab für den Abschluss ist, dass der nächste Anwendungsfall ohne unser Zutun definiert wird.
• Es besteht keine geschäftliche Beziehung zu einem der Modellanbieter. Die Leistungsfähigkeit, Kosten und Konditionen der Modelle ändern sich vierteljährlich. Unsere Empfehlung, welches Modell Sie verwenden sollten, ist in keiner Weise durch geschäftliche Interessen beeinflusst.
• Wir betrachten Adoption als ein Problem im Bereich „Mitarbeiter“, denn genau das ist es. Diese Seite ist bewusst in unserem Bereich „Mitarbeiter, Kultur und Kompetenzen“ angesiedelt und nicht im Bereich „Technologie“.
• Geschäftliches und technisches Urteilsvermögen unter einem Dach. Die Fähigkeit zur Problemformulierung, auf der diese Arbeit beruht, haben die meisten Organisationen auf zwei Funktionen aufgeteilt, die selten zusammenkommen.
• Seit 1999 haben wir über 200 Fallstudien veröffentlicht. Der Aufbau von Kompetenzen in großen Organisationen ist für uns nichts Neues, ganz gleich, welche Technologie dahintersteckt.

So bewerten Sie ein KI-Beratungsunternehmen

Wir selbst eingeschlossen. Das sind die Fragen, die wir stellen würden, wenn wir diesen Auftrag vergeben würden, und es lohnt sich, sie jedem Unternehmen auf Ihrer Auswahlliste zu stellen.

• Wer wird in der Lage sein, den nächsten Anwendungsfall ohne Sie zu definieren? Fragen Sie nach dem Namen der zuständigen Person innerhalb der Kundenorganisation. Wenn die ehrliche Antwort „niemand“ lautet, wird bei diesem Auftrag ein Ergebnis verkauft und keine Kompetenz. Nur sehr wenige Angebote bestehen diese Prüfung.
• Was kostet die zweite Initiative? Wenn sie genauso viel kostet wie die erste, haben Sie sich die Umsetzung erkauft. Durch den Einsatz von Fachkompetenz sollte die nächste Initiative kostengünstiger ausfallen, und ein Unternehmen, das bereits eine solche Initiative umgesetzt hat, kann Ihnen sagen, um wie viel.
• Mit wem arbeiten Sie zusammen? Ein Unternehmen, das in einer geschäftlichen Beziehung zu einem Modellanbieter steht, ist kein neutraler Berater in der Frage, welches Modell Sie verwenden sollten. Das ist keine Unehrlichkeit, sondern eine Frage der Struktur.
• Was passiert letztendlich mit dem Wissen? Bleibt die Methode in Ihren Systemen und bei Ihren Mitarbeitern verankert oder landet sie in der Präsentation der Beratungsfirma? Die Antwort findet sich in der Regel in der Liste der zu erbringenden Leistungen im Vertrag.
• Beschreiben Sie einen Anwendungsfall, von dem Sie einem Kunden abgeraten haben. Ein Unternehmen, das noch nie einen Kunden von einem KI-Projekt abgebracht hat, hat entweder sehr viel Glück gehabt oder leistet keine echte Beratung.

Wenn Sie nach einer Alternative zu den großen KI-Beratungsunternehmen suchen, ist dies der entscheidende Vergleichspunkt. Es geht nicht um Größe oder Preis, sondern darum, ob Sie nach dem Projekt besser in der Lage sind, den nächsten Schritt selbst zu bewältigen. Große Unternehmen sind sehr gut darin, Projekte umzusetzen. Die Umsetzung ist jedoch nicht dasselbe wie der Kauf.

Beratungsunternehmen für KI-Kompetenzen, Partner für die KI-Implementierung oder große Unternehmensberatung?

Verwandte Arbeiten

Je nachdem, wo Sie heute stehen, gibt es drei Wege, sich diesem Werk zu nähern.

• KI-gestützte Innovationssprints wenn Sie die Methode zunächst an einem Anwendungsfall mit hoher Priorität erproben möchten, bevor Sie sie als feste Funktion integrieren.
• KI-Schulungen und Workshops für Unternehmen wenn das oben beschriebene Rahmenurteil nicht nur für ein einzelnes Team, sondern für eine gesamte Kohorte gelten soll.
• Wandel in der Arbeitswelt und KI Wenn die Möglichkeit bereits besteht und die Frage lautet, was mit den Aufgabenbereichen geschieht, da sich dadurch die Art und Weise verändert, wie Menschen ihre Zeit verbringen.

Dieser Dienst ist mit einer veröffentlichten Fallstudie verknüpft, und es handelt sich dabei eher um ein Kompetenzprogramm als um ein KI-Programm – und genau das ist der springende Punkt. Bei American Express entwickelte „ Vivaldi “ ein „Customer First“-Handbuch, einen Lehrplan und eine Tool-Suite und gewann anschließend mehr als 800 Fürsprecher aus allen Hierarchieebenen für die Umsetzung, von denen mehr als 30 an einer halbtägigen Schulung teilnahmen, um das Konzept an andere weiterzugeben. Das Programm wurde später um eine zweite Version und weitere Module erweitert. So sieht es aus, wenn eine Methode die Menschen überdauert, die sie eingeführt haben. Lesen Sie die ganze Geschichte: Aufbau eines kundenorientierten Vertriebssystems bei American Express.

Diese Arbeit ist Teil unseres Geschäftsbereichs „People, Culture and Capabilities“ bei Vivaldi, dem Strategieberatungsunternehmen, das hinter dem „Demand Landscape“ und dem „ Interaction Field “ steht. Wenn es darum geht, in welche Technologien und Dateninfrastrukturen investiert werden soll, und nicht darum, wer darüber entscheidet, fällt dies in den Zuständigkeitsbereich von „Business Technology Strategy“.

Beratung zu KI-Innovationen in den USA und weltweit

Wir führen diese Arbeit von zehn Niederlassungen auf vier Kontinenten aus, wobei die meisten Projekte im Bereich KI-Kompetenz von New York und unseren europäischen Niederlassungen aus geleitet werden. Die Methode lässt sich überall anwenden, denn das, was ein KI-Programm zum Stillstand bringt, ist in Chicago genauso wie in München: ein Ausschuss, der zwischen dem Team und der Entscheidung steht.

Was sich je nach Markt unterscheidet, ist die Governance-Struktur. Schwellenwerte, die in den USA gang und gäbe sind, müssen neu überdacht werden, wenn Betriebsräte, Branchenaufsichtsbehörden oder Vorschriften zur Datenlokalisierung andere Standardwerte vorgeben. Wir gestalten die Eskalationswege daher entsprechend den Regeln, nach denen Sie tatsächlich arbeiten, und nicht anhand einer Vorlage.