(CONNECT) Ein Unternehmen generiert durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz laut Helbling erst dann echten Mehrwert, wenn es seine Prozesse, Rollen und Steuerungsformen daraufhin ausgerichtet hat. Teams der Zürcher Engineering- und Consulting-Firma haben hierfür eine Methodik entwickelt. Sie legt einen Fokus auf das sogenannte Target Operating Model (TOM) und soll den Wandel hin zu einer KI-gestützten Organisation ermöglichen. Fachleute der Standorte Aarau und Zürich stellen den Ansatz in einem Fachbeitrag vor und verdeutlichen ihn anhand eines Praxisbeispiels.
Unternehmen laufen bei Zeitdruck Gefahr, KI wie frühere IT-Instrumente lediglich für die Automatisierung von Routineaufgaben einzusetzen, heisst es. Stattdessen könnte sie zur Steigerung der Wertschöpfung beispielsweise durch die Unterstützung bei Analysen oder Entscheidungen beitragen.
Die Methodik verbindet technologische Exzellenz mit Geschäfts- und Prozesswissen. Sie besteht aus sechs Elementen. Dabei spielt zum Beispiel der Aufbau einer langfristigen Datenstrategie eine Rolle, was von oberster Führungsebene getragen werden muss. Ein Punkt ist auch, die jeweils passenden Bereiche und Anwendungsfälle für KI auszuwählen. „Bereiche mit hohen Volumina oder hoher Wertschöpfung bieten häufig interessante Möglichkeiten für den Einstieg“, ist zu lesen. Jeder Anwendungsfall müsse in kleinere Entscheidungseinheiten zerlegt werden, um KI wirksam zu integrieren. Des Weiteren geht es unter anderem um Cybersicherheit und die Neuverteilung der Aufgaben zwischen Mensch und Maschine.
Als Beispiel wird angeführt, dass Helbling mit dieser Methodologie in einem Schweizer Spital erfolgreich KI integriert hat. In der Onkologie verringert sich nun ein Teil der Recherchearbeit zu Behandlungsoptionen, der zuvor vier Stunden in Anspruch nahm, auf wenige Minuten. Dazu war der Prozess in die Schritte des Wissensaufbaus, Literatursuche und Dokumentation unterteilt worden. Für die Umsetzung waren Datenschutzvorkehrungen notwendig, auch mussten Organisationsprozesse im Spital angepasst werden.
Indem Organisationen diese Transformation angehen, bereiten sie sich auch auf weitere Entwicklungen in der KI vor, betonen die Fachleute. Etwa Physical AI bedeute zusätzliche Komplexität, indem beispielsweise Robotik integriert werde und sich der Fokus von kognitiver zu operativer Arbeit verschiebe. ce/yvh
