Die Entwicklung einer eigenen künstlichen Intelligenz benötigt spezialisierte KI-Experten, welche die meisten Unternehmen nicht haben. Die Rekrutierung eigener KI Entwickler, die eine Inhouse-Lösung programmieren könnten, gestaltet sich oftmals als Herausforderung oder zu kostenintensiv.
Dies liegt nicht nur am Fachkräftemangel, welcher besonders im Bereich der KI-Entwicklung spürbar ist, sondern auch daran, dass Deutschland als KI-Brutstätte für Talente gilt und diese daher meist von amerikanischen Konzernen mit exorbitant hohen Gehältern gelockt werden. Dort können Top AI-Engineers bis zu $1 Mio pro Jahr verdienen.
Doch wie kann ich dann eine KI-Lösung für mein Unternehmen programmieren lassen?
Diese Frage plagt viele Top-Manager und Unternehmer. Denn Sie wissen, dass künstliche Intelligenz die Zukunftstechnologie ist, die darüber entscheiden wird, ob man in 10 Jahren noch effizient genug arbeitet oder Kundenerwartungen trifft. Unternehmen, die dann noch Produkte ohne KI-Komponenten anbieten, werden auf Kunden wirken, wie ein altes Nokia-Handy neben dem ersten iPhone.
Das gleiche gilt für die Effizienz innerhalb der Unternehmen.
Die schnelle Entwicklung der künstlichen Intelligenz übt Druck auf die internen Prozesse aus. Schon heute können KI-Agents programmiert werden, die einen Buchhalter ersetzen können. So hat Duolingo beispielswiese bereits 10% seiner Freelancer im Bereich Content-Creation durch KI-Agents ersetzt. Und das bereits im Jahr 2024 - der Trend wird sich also fortsetzen.
Und dieser Wandel wird schneller passieren, als man erwartet. Unternehmen, die den Schritt der KI-gesteuerten Prozessautomatisierung nicht frühzeitig gehen, werden sich bald in einem Wettbewerbsumfeld wiederfinden, in dem sie nicht mehr mithalten können.
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz ermöglicht es, repetitive und zeitaufwendige Aufgaben zu automatisieren, sodass sich Mitarbeiter auf kreativere und strategischere Aspekte ihrer Arbeit konzentrieren können. Hierbei geht es nicht nur um Kosteneinsparungen, sondern auch um die Steigerung der Innovationskraft und Anpassungsfähigkeit in einer sich schnell wandelnden Welt.
Wer da nicht mitmacht, der verliert.
Es ist daher entscheidend, dass Führungskräfte die Bedeutung der Integration von künstlicher Intelligenz in ihre Geschäftsstrategien erkennen und entsprechend handeln.
Ziel dieses Leitfadens ist es, Führungskräften zu zeigen, wie sie ihre eigene KI entwickeln lassen können und welche Punkte wichtig sind.
KI Inhouse entwickeln oder Outsourcen?
Bereits die Einleitung dieses Leitfadens hat aufgezeigt, dass die In-House Entwicklung von KI-Lösungen sehr zeit- und kostenintensiv ist.
Die Größe eines KI-Entwicklungsteams hängt selbstverständlich von der Komplexität ihrer Lösung oder der gewünschten Prozessautomatisierung zusammen. Nehmen wir einmal eine einfache Anwendung oder Automatisierung soll in einem mittelständischen Unternehmen vorgenommen werden. Dann werden folgende FTE-Ressourcen benötigt:
1-2 Junior KI Entwickler (55.000€ *2)
1 Senior KI Entwickler (100.000€ )
1 Data Scientist zur Datenaufbereitung (70.000€)
1 KI Projektmanager (130.000€)
Während die Inhouse-Entwicklung von KI mit einem erheblichen finanziellen und zeitlichen Aufwand verbunden ist, bietet Outsourcing eine Reihe von Vorteilen, die es zu einer attraktiven Alternative machen.
Effizienz durch Erfahrung: Outsourcing-Firmen sind auf die Entwicklung von KI spezialisiert und verfügen daher über einen reichen Erfahrungsschatz. Diese Expertise führt zu effizienteren Entwicklungsprozessen und schnelleren Ergebnissen. Im Vergleich zum Aufbau eines internen Teams, das sich erst finden und einarbeiten muss, kann Outsourcing sofortigen Zugang zu hochqualifizierten Fachkräften bieten.
Kosteneffektivität: Im Gegensatz zu den laufenden Kosten für ein Inhouse-Team, sind die Ausgaben für Outsourcing-Projekte in der Regel einmalig oder projektbasiert. Dies ermöglicht eine bessere Kostenkontrolle und kann insgesamt kostengünstiger sein, da keine langfristigen Gehaltsverpflichtungen und Sozialabgaben anfallen.
Schnellerer Projektstart: Ein externes Team ist bereits eingespielt und kann ohne lange Vorbereitungszeit mit der Arbeit beginnen. Dies reduziert die Zeitspanne von der Konzeption bis zur Umsetzung erheblich.
Wegfall von Rekrutierungs- und Schulungskosten: Die Kosten und der Aufwand für die Suche, Einstellung und Schulung neuer Mitarbeiter entfallen beim Outsourcing komplett.
Zugang zu neuesten Technologien: Outsourcing-Partner sind oft an der Spitze der technologischen Entwicklung und bringen wertvolle Kenntnisse über neueste Trends und Tools mit.
Risikoverteilung: Bei einem Outsourcing-Projekt liegt das Risiko größtenteils beim Dienstleister. Dies kann Unternehmen vor unerwarteten Kosten oder Projektausfällen schützen.
Daher lautet das Fazit: Der Fachkräftemangel treibt die Gehälter für KI-Entwickler in die Höhe und selbst wenn ein Unternehmen bereit ist diese hohen Summen zu zahlen, ist nicht garantiert, dass die entsprechenden KI-Talenter überhaupt gewonnen werden können. Der Schritt zum eigenen KI-Entwicklungsteams zur Programmierung von Inhouse-Lösungen macht daher nur für Großkonzerne Sinn. Alle weiteren Unternehmen, insbesondere die des Mittelstands, sollten sich daher ein spezialisierten KI-Beratungsunternehmen suchen.
Auswahl des richtigen Outsourcing-Partners für KI-Programmierung
Bei der Suche nach dem idealen Outsourcing-Partner für KI-Projekte, sollten Unternehmen einen Partner wie VISUS Advisory in Betracht ziehen, ein Beratungsunternehmen, das sich durch seinen innovativen und praxisorientierten Ansatz in der KI-Beratung auszeichnet.
VISUS Advisory, mit Sitz in Düsseldorf, hebt sich durch seine Kombination aus strategischer Beratung und technischer Umsetzung hervor.
Dieser integrative Ansatz ist besonders für Unternehmen relevant, die nach realisierbaren und effizienten KI-Lösungen
suchen. Ihr Engagement, nicht nur theoretische Konzepte, sondern praktikable Lösungen anzubieten, macht sie zu einem attraktiven Partner.
Die Firma bietet zudem spezialisierte KI-Seminare und Workshops an, die individuell auf die Bedürfnisse der Kunden zugeschnitten sind. Diese Seminare zielen darauf ab, ein tiefes Verständnis für Künstliche Intelligenz und ihre Anwendungsmöglichkeiten im Geschäftsumfeld zu schaffen, was in der heutigen, schnelllebigen Geschäftswelt unerlässlich ist.
Mit einer beeindruckenden Kundenliste, die von innovativen Start-ups bis zu etablierten Großkonzernen reicht, demonstriert VISUS ihre Fähigkeit, maßgeschneiderte Lösungen für eine Vielzahl von Branchen und Geschäftsmodellen zu bieten.
Voraussetzungen für mein Unternehmen zur KI-Entwicklung
Viele Kunden fragen uns, was genau benötigt wird, um eine eigene künstliche Intelligenz für Ihr Unternehmen zu entwickeln.
Wie bei so vielen Dingen, lautet die Antwort: es hängt von verschiedenen Faktoren ab.
Es gibt jedoch einige, allgemeingültige Empfehlungen, die jedes Unternehmen treffen sollte, um sich auf die Entwicklung von KI-Lösungen oder -erweiterungen vorzubereiten.
1.) Analyse und Verbesserung der Datenqualität
Auch die besten KI-Ingenieure können Ihnen nicht weiterhelfen, wenn das eigene Unternehmen die Datenqualität über Jahre hinweg vernachlässigt hat.
Der simple aber akkurate Spruch "Shit in - Shit Out - trifft leider auch auf Bereich der künstlichen Intelligenz zu".
Daher beginnt jede KI-Entwicklung zunächst mit der Bestandsaufnahme der Datenqualität. Möchten Sie beispielsweise ein KI-Prognose-Tool für Abschlusswahrscheinlichkeiten im Vertrieb entwickeln lassen, ist eine Datenqualitätsanalyse der CRM-Bewegungsdaten sowie der zugrundeliegenden Stammdaten von hoher Relevanz.
Dieser Schritt ist für viele sicherlich nicht der spannendste, aber leider einer der relevantesten. Auch die KI-Forscher Kim & Ahn (2021) betonen, dass hochwertige Daten entscheidend für die Entwicklung effizienter KI-Modelle sind, da die Verwendung von Daten niedriger Qualität die Leistungsfähigkeit dieser Modelle erheblich beeinträchtigen kann. Ihre Studie betont die Notwendigkeit systematischer Qualitätskontrollen und Verifizierungen von KI-Daten, um die Forschungsqualität zu verbessern und die Effizienz von KI-Modellen zu steigern.
2.) KI-Mindset bei Mitarbeitern entwickeln
Ein weiterer entscheidender Schritt in der Vorbereitung auf KI-Projekte ist die Entwicklung eines KI-Mindsets bei den eigenen Mitarbeitern. Künstliche Intelligenz ist nicht nur ein technologisches Werkzeug, sondern auch ein Paradigmenwechsel in der Art und Weise, wie wir über Daten, Entscheidungsfindung und Automatisierung denken.
Es ist wichtig, dass Mitarbeiter verstehen, was KI leisten kann und wie sie zum Erfolg des Unternehmens beitragen kann. Gleichzeitig muss die Angst vor dem Neuen genommen werden und künstliche Intelligenz als Werkzeug zu betrachten.
Beginnen Sie damit, Schulungen und Workshops anzubieten, die grundlegende KI-Konzepte und deren Anwendungen im Geschäftskontext vermitteln. Ziel ist es, eine Kultur der Neugier und des Lernens zu fördern, um die Akzeptanz und das Engagement für KI-Initiativen im Unternehmen zu erhöhen. Mitarbeiter sollten ermutigt werden, Fragen zu stellen und Ideen einzubringen, wie künstliche Intelligenz zur Lösung bestehender Geschäftsprobleme beitragen kann.
Darüber hinaus ist es wichtig, dass Führungskräfte KI-Projekte unterstützen und als Vorbilder agieren. Sie sollten die Vision und die strategische Bedeutung von KI für das Unternehmen klar kommunizieren und zeigen, wie diese Technologie zur Erreichung der Unternehmensziele beiträgt. Nur durch eine starke Führung und ein unternehmensweites Engagement kann eine erfolgreiche Integration von KI in die Geschäftsprozesse erreicht werden.
3.) Technologische Infrastruktur und Tools
Eine zentrale Säule für die KI-Entwicklung in Unternehmen ist eine robuste technologische Infrastruktur, die insbesondere die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen ermöglicht.
Hierbei spielen Cloud-Lösungen eine entscheidende Rolle.
Selbst für kleinere Unternehmen sind Cloud-Plattformen wie Azure, AWS oder Google Cloud nicht nur zugänglich, sondern bieten auch eine kosteneffiziente und skalierbare Lösung. Diese Plattformen erlauben es, Daten sicher in der Cloud zu speichern und gleichzeitig auf fortschrittliche KI-Tools und Rechenleistung zuzugreifen. Die Flexibilität der Cloud ermöglicht es Unternehmen jeder Größe, ihre KI-Projekte dynamisch zu skalieren und werden bei der Entwicklung von eigenen KI-Modellen meist vorausgesetzt.
So gilt die Azure Cloud von Microsoft mittlerweile als Standard in der KI-Entwicklung, da sie den Zugriff auf die ChatGPT API ermöglicht ohne, dass die Kommunikationshistorie in den Trainingsdaten landet - ein wichtiger Punkt für den Datenschutz von Unternehmen.
Fazit: Das muss bei der KI Entwicklung beachtet werden
Die Entwicklung eigener KI-Lösungen ist für viele Unternehmen eine Herausforderung, die nicht nur durch den Fachkräftemangel, sondern auch durch hohe Gehälter und Wettbewerb erschwert wird.
Outsourcing an spezialisierte Beratungsfirmen wie VISUS Advisory bietet eine effiziente Alternative, da sie Erfahrung und Expertise in KI-Entwicklung vereinen. Die Vorbereitung umfasst eine Verbesserung der Datenqualität, die Entwicklung eines KI-Mindsets bei Mitarbeitern und den Aufbau einer robusten technologischen Infrastruktur.
Cloud-Plattformen sind hierbei ein Schlüsselelement. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, sich in der schnelllebigen KI-Landschaft effektiv zu positionieren und wettbewerbsfähig zu bleiben.
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