Was wir beobachten, ist die weit verbreitete Annahme dessen, was wir bei der KI-Integration als "Beratermodell" bezeichnen. Anstatt die Entscheidungsbefugnis vollständig an Algorithmen zu delegieren, entwickeln fortschrittliche Unternehmen Systeme, die:
Mit diesem Ansatz wird eine der anhaltenden Herausforderungen bei der Einführung von KI angegangen: das Vertrauensdefizit. Indem sie KI als Berater und nicht als Ersatz positionieren, haben Unternehmen festgestellt, dass Mitarbeiter und Stakeholder diesen Technologien gegenüber aufgeschlossener sind, insbesondere in Bereichen, in denen Entscheidungen erhebliche Auswirkungen auf den Menschen haben.
Goldman Sachs ist ein Paradebeispiel für diesen Trend. Die Bank hat einen "GS-KI-Assistenten" für rund 10.000 Mitarbeiter eingeführt, mit dem Ziel, ihn bis 2025 auf alle Wissensarbeiter auszuweiten.
Marco Argenti, Chief Information Officer, erklärt: "Der KI-Assistent ist wirklich wie ein Gespräch mit einem anderen GS-Mitarbeiter. Das System führt nicht automatisch Finanztransaktionen aus, sondern arbeitet mit den Anlageausschüssen durch detaillierte Briefings zusammen, die den menschlichen Entscheidungsprozess verbessern.
Messbare Ergebnisse:
Im Gesundheitssektor hat Kaiser Permanente das System Advance Alert Monitor (AAM) eingeführt, das stündlich fast 100 Daten aus den Gesundheitsakten der Patienten analysiert und die Ärzte 12 Stunden im Voraus über eine Verschlechterung des Gesundheitszustands informiert.
Dokumentierte Auswirkungen:
Entscheidend ist, dass das System keine automatischen Diagnosen stellt, sondern sicherstellt, dass die Ärzte die Entscheidungsbefugnis behalten, indem sie von einer KI profitieren, die Tausende von ähnlichen Fällen verarbeiten kann.
Explizierbare KI (XAI) ist entscheidend für den Aufbau von Vertrauen bei der Implementierung von KI-Modellen in der Produktion. Erfolgreiche Unternehmen entwickeln Systeme, die nicht nur die Schlussfolgerungen, sondern auch die zugrunde liegenden Überlegungen kommunizieren.
Bewährte Vorteile:
Vertrauenswerte können dazu beitragen, das Vertrauen der Menschen in ein KI-Modell zu kalibrieren, so dass menschliche Experten ihr Wissen angemessen einsetzen können. Wirksame Systeme bieten:
Die Verbesserungsrate des Modells kann anhand der Differenz zwischen der KI-Leistung zu verschiedenen Zeitpunkten berechnet werden, was eine kontinuierliche Verbesserung des Systems ermöglicht. Führende Organisationen implementieren:
Dieser hybride Ansatz löst auf elegante Weise eines der komplexesten Probleme bei der Implementierung von KI: dieRechenschaftspflicht. Wenn Algorithmen autonome Entscheidungen treffen, werden Fragen der Rechenschaftspflicht kompliziert. Das Beratermodell behält eine klare Verantwortungskette bei und nutzt gleichzeitig die analytischen Fähigkeiten der KI.
77 Prozent der Unternehmen nutzen oder prüfen den Einsatz von KI in ihrem Unternehmen, und 83 Prozent der Unternehmen geben an, dass KI in ihren Geschäftsplänen höchste Priorität genießt.
Es wird erwartet, dass Investitionen in KI-Lösungen und -Dienstleistungen bis 2030 einen kumulativen globalen Einfluss von 22,3 Billionen US-Dollar haben werden, was etwa 3,7 Prozent des globalen BIP entspricht.
Trotz der hohen Akzeptanzrate bezeichnen nur 1 % der Führungskräfte in Unternehmen ihre generativen KI-Implementierungen als "ausgereift", was die Bedeutung strukturierter Ansätze wie des Advisor-Modells unterstreicht.
Wettbewerbsvorteile haben zunehmend die Unternehmen, die in der Lage sind, menschliches Urteilsvermögen und KI-Analysen effektiv zu kombinieren. Es geht nicht nur darum, Zugang zu hochentwickelten Algorithmen zu haben, sondern auch darum, Organisationsstrukturen und Arbeitsabläufe zu schaffen, die eine produktive Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI ermöglichen.
Die Führung spielt eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung kollaborativer Szenarien zwischen Menschen und Maschinen. Unternehmen, die sich in diesem Bereich hervortun, berichten von deutlich höheren Zufriedenheits- und Akzeptanzraten bei den Mitarbeitern, die mit KI-Systemen zusammenarbeiten.
Problem: Nur 44 % der Menschen weltweit fühlen sich wohl, wenn Unternehmen KI einsetzen.
Lösung: Implementierung von XAI-Systemen, die verständliche Erklärungen für KI-Entscheidungen liefern.
Die Lösung: Strukturierte Schulungsprogramme und eine Führung, die zu KI-Experimenten ermutigt.
Zu den am weitesten fortgeschrittenen KI-Technologien im Hype Cycle 2025 von Gartner gehören KI-Agenten und KI-fähige Daten, was auf eine Entwicklung hin zu immer ausgefeilteren und autonomeren Beratersystemen hindeutet.
Strategische KI-Mitarbeiter werden bis 2026 einen vierfachen ROI erzielen, was zeigt, wie wichtig es ist, jetzt in das Beratermodell zu investieren.
Das Beratermodell stellt nicht nur eine technologische Implementierungsstrategie dar, sondern auch eine grundlegende Perspektive für die sich ergänzenden Stärken von menschlicher und künstlicher Intelligenz.
Mit diesem Ansatz finden Unternehmen einen Weg, der die analytischen Fähigkeiten der KI nutzt und gleichzeitig das kontextbezogene Verständnis, die ethischen Überlegungen und das Vertrauen der Stakeholder bewahrt, die nach wie vor ausschließlich menschliche Domänen sind.
Unternehmen, die einer erklärbaren KI den Vorzug geben, werden einen Wettbewerbsvorteil erlangen, indem sie Innovationen vorantreiben und gleichzeitig Transparenz und Rechenschaftspflicht wahren.
Die Zukunft gehört den Unternehmen, die die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI effektiv orchestrieren können. Das Beratermodell ist nicht nur ein Trend - es ist die Blaupause für den Erfolg im Zeitalter der künstlichen Intelligenz in Unternehmen.
KI-Entscheidungsunterstützungssysteme (AI-DSS) sind technologische Hilfsmittel, die künstliche Intelligenz nutzen, um Menschen durch die Bereitstellung relevanter Informationen und datengestützter Empfehlungen dabei zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.
Anders als bei der vollständigen Automatisierung behalten bei Advisor-Systemen die Menschen die letzte Kontrolle über die Entscheidungsprozesse, wobei KI-Systeme als Berater fungieren. Dieser Ansatz ist besonders in strategischen Entscheidungsszenarien wertvoll.
Das Beratermodell geht auf das Vertrauensdefizit in Bezug auf KI ein, denn nur 44 Prozent der Menschen fühlen sich beim Einsatz von KI durch Unternehmen wohl. Indem sie die menschliche Kontrolle beibehalten, erreichen Unternehmen eine größere Akzeptanz und Annahme.
Zu den wichtigsten Sektoren gehören:
Strategische KI-Beitragszahler erzielen im Vergleich zu einfachen Nutzern den doppelten ROI, mit Kennzahlen wie:
Zu den wichtigsten Herausforderungen gehören:
Vertrauen aufbauen:
Prognosen zeigen, dass strategische KI-Mitarbeiter bis 2026 einen vierfachen ROI erzielen werden. Die Entwicklung hin zu anspruchsvolleren Agentensystemen wird den Berateransatz beibehalten, mit größerer Autonomie, aber immer noch unter menschlicher Aufsicht.
Unmittelbare Schritte:
Wichtigste Quellen: McKinsey Global Institute, Harvard Business Review, PubMed, Nature, IEEE, Goldman Sachs Research, Kaiser Permanente Division of Research
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