KI-Strategie im Unternehmen: Von der Zielsetzung zu priorisierten Piloten

KI-Intensivseminar · 2 Tage

Ziele setzen, Use Cases bewerten und eine umsetzbare Roadmap für KI entwerfen

Das nehmen Sie mit

• Ein gemeinsames Begriffsverständnis von KI und ein Plan, wie Belegschaft und Leitung das nötige Grundwissen erwerben
• Messbare Ziele für KI-Initiativen und ein Analyseplan, der Abteilungen und Prozessverantwortliche einbindet
• Ein Verfahren, um Anwendungsfälle zu sammeln, mit Kriterien zu scoren, zu clustern und per SWOT zu vergleichen
• Ein Entwurf für das Target Operating Model sowie priorisierte Pilotprojekte mit Quick Wins und Roadmap

Ablauf

1. Teil 1

   Tag 1 – Modul 1 – Begriffsklärung: Was KI ausmacht und wo sie heute steckt

   • KI als Begriff und Konzept, abgegrenzt gegen regelbasierte Automatisierung und klassische Statistik
   • Aktuelle Entwicklungen und die Felder, in denen Unternehmen KI derzeit einsetzen
   • Beispiele aus Handel, Fertigung, Verwaltung und Dienstleistung als Vergleichsmaßstab
   • Übung: Vorgelegte Systeme daraufhin untersuchen, ob KI im Spiel ist, und ihren Beitrag beurteilen
2. Teil 2

   Tag 1 – Modul 2 – Kompetenzbasis: Technisches Grundwissen im Haus verankern

   • Welches Verständnis von KI-Technologien Leitung, Fachbereiche und IT jeweils brauchen
   • Kommunikation, strategische Steuerung und technisches Knowhow als Zusammenspiel begreifen
   • Den Schulungsbedarf je Bereich erheben und passende Qualifizierungsmaßnahmen einplanen
   • Übung: Technologiethemen auf die Ausgangslage Ihres Unternehmens übertragen und diskutieren
3. Teil 3

   Tag 1 – Modul 3 – Strategiegerüst: Bausteine festlegen und Ziele schärfen

   • Eine KI-Vision formulieren und die strategische Stoßrichtung daraus ableiten
   • Anwendungsportfolio und Priorisierung der Use Cases als Kern jeder KI-Strategie
   • Datenlage, Infrastruktur und Qualifizierung als Voraussetzungen, die mitgeplant werden
   • Organisatorische Folgen früh sehen, etwa neue Rollen oder veränderte Abstimmungswege
   • Ziele wie geringere Kosten, kürzere Durchlaufzeiten oder höhere Qualität präzise benennen
   • KI als Selbstzweck von einem Einsatz unterscheiden, der einem Geschäftsziel dient
   • Übung: Zielformulierungen für eine KI-Initiative Ihres Hauses ausarbeiten
4. Teil 4

   Tag 1 – Modul 4 – Analyseplanung: Aufgaben verteilen und Beteiligte gewinnen

   • Festlegen, welche Bereiche und Personen welche Analyseaufgaben übernehmen
   • Workshops getrennt nach Aufbauorganisation (Abteilungen) und Ablauforganisation (Prozesse) aufsetzen
   • Übung: Einen Analyseplan erstellen, mit dem KI-Potenziale im Unternehmen erhoben werden
5. Teil 5

   Tag 2 – Modul 5 – Ideenfindung: Use Cases entdecken und einheitlich beschreiben

   • Design Thinking und ergänzende Analysetechniken, um Anwendungsideen aufzuspüren
   • Jeden Use Case nach demselben Muster dokumentieren, einschließlich seines Ziels
   • Übung: Ideen sammeln und per Use Case Mapping zueinander in Beziehung setzen
6. Teil 6

   Tag 2 – Modul 6 – Bewertung und Bündelung: Scoring, Konsolidierung, Cluster

   • Einen Kriterienkatalog aufstellen, etwa mit Nutzen, Aufwand und Risiken
   • Use Cases in einem Bewertungsraster scoren und Ergebnisse vergleichbar machen
   • Doppelte oder eng verwandte Anwendungsfälle zu einem Vorhaben zusammenführen
   • Cluster bilden nach gemeinsamer Technologie, Datenbasis und benötigten Ressourcen
   • Synergien erkennen, zum Beispiel geteilte Infrastruktur, vorhandenes Knowhow oder Akzeptanz
   • Die Cluster in einem Nutzen-Aufwand-Diagramm darstellen
7. Teil 7

   Tag 2 – Modul 7 – SWOT: Priorisierte Cluster gegeneinander abwägen

   • Stärken, Schwächen, Chancen und Risiken je Cluster strukturiert festhalten
   • Die Einschätzung an konkreten Anwendungsfällen des Clusters belegen
   • Übung: SWOT-Diagramme für die relevanten Cluster anfertigen
8. Teil 8

   Tag 2 – Modul 8 – Zielbild und Umsetzung: Target Operating Model und Pilotprojekte

   • TOM: KI organisatorisch verankern, Rollen und Verantwortlichkeiten zuordnen
   • Prozesse und Governance-Strukturen für den KI-Betrieb festlegen
   • IT-Plattformen, MLOps und begleitende Qualifizierungsmaßnahmen bestimmen
   • Aus der Strategie konkrete Umsetzungsschritte ableiten, damit Projekte starten können
   • Projektvoraussetzungen klären, Quick Wins benennen und eine Roadmap entwerfen
   • Übung: Pilotprojekte für Ihr Unternehmen definieren und in eine Reihenfolge bringen