Chancen und Herausforderungen in der Digitalisierung, Hyperautomation und Cybersecurity
Die Digitalisierung und der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) bieten Unternehmen enorme Chancen, bringen aber auch Herausforderungen mit sich. Als Entscheider und Unternehmer ist es wichtig, sich mit den Risiken und Chancen auseinanderzusetzen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können.
Vielfach sind die theoretische Vorstellungen der derzeit inflationär gehypten «KI Readiness» seitens der GL / VR und den Medien gegenüber der damit beauftragten IT-Abteilung / IT-Dienstleister in der Praxis mitunter nicht gerade harmonisch übereinstimmend und entsprechend nicht so einfach praktisch adaptierbar.
Die effektive Adoption birgt dann entsprechende Herausforderungen und gar Gefahren in der seitens GL / VR gewünschten Agilität gegenüber den Sicherheitsaspekten, Datenschutz/Datensicherheit, Compliance und letztlich vorallem auch der Datenqualität.
Entsprechend braucht es hier zuerst eine umfassende Definition bzw. Anpassung der ICT-Strategie mit Elementen rund um die «KI Readiness», umsetzbare und durch alle Akteure verstandene Regeln («rules before tools») und umfassende Kenntnisse der firmenkritischen oder personensensitiven Daten und Rechte («know your data & rights»).
KI birgt Risiken und Chancen in sich, wie eine Wolke Regen oder Aufhellung / Sonne
Das „riskante Minenfeld des KI-Einsatzes“ erfordern adäquat auch strategische Überlegungen zur eigenen Digital-Transformation und weitergehendem Business Development.
Eine besondere Herausforderung stellt die mitunter potentiell unbändig agierende KI auch in der dynamischen Cybersecurity Bedrohungslage und speziell im Datenschutz / Datensicherheit dar. Ist die KI hier ein „wütender und gefährlicher Feind“ oder ein „regelnder oder schützender Verbündeter“? Werden wir gar vom „Regen in die Traufe“ geraten?
Balance in Regulationen, Innovationen und Sicherheit?
Der in der EU auf den weiteren Weg der Verabschiedung und Anwendung gebrachte «AI-Act» sieht einen sogenannten risikobasierten Ansatz mit 4 Kategorien (verbotene, hochriskante, geringriskante und minimale KI) mit entsprechenden Pflichten und Sanktionen vor. Einfach erklärt mit der Grundlage von Risikobewertungen vor den Zulassungen und mit einer möglichst förderlichen Ausgewogenheit von z.B. dem Vertrauen in neue AI-Dienste oder Produkte. Das sollte möglichst auch Chancen und Potentiale von z.B. Startups und der Open Source Community ermöglichen und gerade im Vornhinein solche auch relevanten und zukunftsorientierten Innovationen und Weiterentwicklungen nicht zu träge machen oder zu lange blockieren.
Es gilt, die Balance zwischen Überregulierung, Innovation und Sicherheit zu finden, wobei die Einhaltung von technischen und ethischen Regeln und der Schutz von speziell personenbezogenen und firmenkritischen Daten unumgänglich sind.
Die KI ist eine weitere Experten-Person / Copilot im Team und bei Entscheidungen
Die KI sollte bei den Unternehmen derzeit nicht mehr und nicht weniger sein als eine weitere Experten-Person / Meinung / Stimme am Tisch für hoffentlich besseren Entscheidungen / Schritte in eine effektiv auch adaptierbare Richtung der weiteren Digital Transformation und Hyperautomation, basierend von auch «best practices» und der Orientierung an den „Stand der Technik“
Agilität, Sprints, Mittelstrecke und (Halb)Marathon
Beim agilen Start und ersten Sprints mit der KI / Digital Transformation gibt es immer wieder erfreuliche sogenannte «Quick wins» / «low hanging fruits» mit bewährten, adaptierbaren Anwendungsfällen «best practices» / «use cases». (Anwendungsfälle). Jedoch sollte schon beim Start klar und geklärt sein, dass das nachhaltige, strategische Ziel mit entsprechenden Ausdauerphasen erst am Ende des (Halb)Marathons zu erwarten ist.
Nach den ersten Sprints / Adaptionen braucht es dann Ausdauer, Prioritäten und auch entsprechende, nicht nur „halbherzige“ Investitionen in Personal, Ausbildung, Zeit, Qualität und auch Services / Lizenzen, um weitere Effizienzsteigerungen und Automatisierungsgrade zu erreichen.
Wandlungsfähigkeit und lebenslanges Lernen in der eigenen Goldmine
Die derzeit wichtigsten Herausforderungen an die involvierten Akteure und betroffenem Personal sind die Wandlungsfähigkeit und lebenslanges Lernen, um mit den massiven Entwicklungen Schritt zu halten. Nicht nur lesen / theoretisieren sondern auch selber probieren / anwenden (neu zu erlernende «baby steps» um gross zu werden in der neuen Realität) sind vonnöten, zum umfassenderen Verstehen / «Beschreiten» und Begreifen der KI-Revolution und adaptierbaren «use cases» (Anwendungsfälle). Als Analogie: auch der KI fehlt schliesslich «noch» die erweitert angewandte Robotik und Sensorik in deren «baby steps» für das umfassendere «Begreifen» der Welt.
Mit entsprechenden Trainings und je nach Abhängigkeit mit auch dem gezielten Aufbau von internen «Powerusers» und «Low Code»-Anwendern können weitere Optimierungen und Effizienzsteigerungen erzielt werden. Dieser vorallem intern relevante Knowhow Aufbau/-Transfer unterstützt die Unabhängigkeit und «Fördervoraussetzung» der mitunter bisher noch nicht umfassend genutzten «Goldmine des Firmen-Wissen/-Daten».
Wie damals im «Goldrausch in der USA» ist die Goldgräber-Stimmung mit auch entsprechenden Investments im Zeitalter der KI, Datenanalyse und Hyperautomatisierung erneut aufgeflammt. Nun jedoch mit aber anderen und eher digitalen Werkzeugen («toolsets» / «skillsets» / «mindsets», Software, Hardware) anstelle mit damaligen, aber schon zu deren früheren Zeiten «sehr einträglichen» Goldgräber-Schaufeln.
Business Intelligence / Excellence mit KI-oder Digital-DNA-Gütesiegel?
Als Entscheider und Unternehmer ist es entsprechend wichtig, sich mit solchen Chancen und aber auch Herausforderungen der Digitalisierung, Hyperautomatisierung und des KI-Einsatzes auseinanderzusetzen und ernsthaft zu investieren. Damit können die im Ziel wirkenden Weichen für eine erfolgreiche Zukunft bis hin zur «Business Excellence“ mit gar einem „KI- oder Digital-DNA-Gütesiegel» frühzeitig aufgebaut, vorbereitet und dann auch zum richtigen Zeitpunkt korrekt gestellt werden. Letztlich ist auch im Fachkräfte-Mangel dadurch die Arbeitgeber Attraktivität schon bei der Rekrutierung, Lehrlings- und Talent-Förderung und speziell für «Wissensarbeitende» ein bewerbbarer Wettbewerbs-Vorteil.