Obwohl sich AI und BI auf den ersten Blick mit demselben Thema, also mit Daten, deren Analyse und der Erkenntnisgewinnung daraus beschäftigen, ist es wichtig zu verstehen, dass AI anders funktioniert als BI.
Bei BI fußt das methodische Vorgehen auf einem Gegenstromverfahren, dessen Ziel es ist, eine strukturierte Datenhaltung, in der Regel ein Datawarehouse, mit all den notwendigen Daten aufzubauen, um definierte KPIs möglichst akkurat ausspielen zu können.
Die AI hingegen stellt Werkzeuge, um einen explorativen Prozess zu begleiten, der sich mit Target Scoping, Data Understanding, Data Preparation und Modelling, Evaluation und Deployment beschäftigt – und zwar ergebnisoffen, inklusive „Lizenz zum Scheitern“, wenn Analyseideen in manchen Fällen in einer Sackgasse landen.
AI hat die Lizenz zum Scheitern
Im Zweifel heißt es zurück auf Start und checken, ob das gesetzte Ziel mit den vorhandenen Daten überhaupt zu erreichen ist. Oder ob man eventuell andere Erkenntnisse gewonnen hat, die nichts mit der ursprünglichen Zielsetzung zu tun haben oder diese sogar auf den Kopf stellen.
So kann sich beispielsweise nach der AI-basierten Analyse der Kundendatenbasis herausstellen, dass ein Angebot immer an eine völlig falsch segmentierte Zielgruppe ausgespielt worden ist. Es könnte sich erweisen, dass ein Testzyklus keinerlei Einfluss auf das am Ende tatsächlich erzielte Ergebnis hatte, oder eine Mustererkennung könnte Next-Best-Action oder Next-Best-Offer-Empfehlungen nahelegen, die erst durch das Einbeziehen von Social-Media-Aktivitäten sichtbar geworden sind.
Um nun die in Ihrem Unternehmen schlummernden Potenziale und Einsatzfelder für AI zu finden, sollten Sie nicht einfach nur versuchen bekannte AI Use Cases zu kopieren. Ebenso wenig zielführend ist es, sich ohne passende Methodik auf Ideenjagd für denkbare AI-Projekte, AI-Angebote oder AI-Lösungen zu begeben.
Unsere klare Empfehlung lautet stattdessen: Schauen Sie sich Ihre vorhandenen Prozesse, Produkte und Services an. Identifizieren Sie Brüche und formulieren Sie Wünsche und Ziele, was Sie gerne effizienter, zielgerichteter, transparenter, smarter, on top erreichen wollen.
AI als Werkzeug verstehen
Denken Sie AI als Werkzeug, das Ihnen helfen kann, Muster und Auffälligkeiten zu entdecken und damit den Maßnahmen, die zum gesetzten Ziel führen, näher zu kommen. Oder schauen Sie sich Prozesse unter dem Aspekt der Wiederholbarkeit oder Effizienzsteigerung an und arbeiten Sie die Abschnitte heraus, die von einem Algorithmus gelernt und übernommen werden können.
AI kann nicht nur neue Business Modelle ermöglichen, AI verfügt über ausgereifte Tools, die Ihnen schon heute dabei helfen, etablierte Prozesse zu optimieren und vorhandene Produkte oder Angebote weiter auszubauen. Identifizieren Sie die dafür vorhandenen Daten und Datenquellen, bewerten Sie deren Umfang und Qualität und definieren Sie, wo die Daten zusammengeführt und gespeichert werden sollen, um für das Arbeiten mit AI zur Verfügung zu stehen.
Als geeignetes Konzept hierfür hat sich ein Data Lake erwiesen, in dem sowohl strukturierte als auch polystrukturierte Daten verwaltet werden. Denn im Data Lake kommt die BI-Welt mit Big Data als Grundlage für AI-Anwendungen zusammen.
Egal ob sie in einer Prozessoptimierung oder in einer Produkt- oder Service-Diversifizierung mündet, soll der Einsatz von AI nachhaltig erfolgreich sein, ist ein weiterer Punkt zu berücksichtigen: setzen Sie AI-Vorhaben immer unter Einbeziehung der Organisation auf.
Ein quasi im Reagenzglas entstandenes AI-Ergebnis zurück in die Linienorganisation zu führen, ist eine riesige Herausforderung, denn die Akzeptanz spielt auch bei AI, wie bei allen Innovations- und Change-Prozessen, eine wesentliche Rolle.
AI erlebbar machen
Machen Sie also Beobachter zu Beteiligten, um typische Aversion gegen aufoktroyierte Themen, an denen man nicht selbst mitgewirkt hat, zu vermeiden und bauen Sie parallel zur Entwicklung des AI-Projektes das Verständnis der Mitarbeiter für die Art und Weise, wie AI funktioniert auf.
Dabei führt der Weg zu AI über den Zugang zu den Methoden. Mag es auch noch so verlockend sein, Ansätze und Use Cases einfach zu übernehmen, so empfiehlt sich doch auf jeden Fall zusätzlich der funktionsgetriebene Zugang. Denn dieser baut schneller das wichtige Verständnis auf und schärft darüber hinaus den Blick für die eigenen, ganz individuellen Potenziale. Ganz nach dem Motto: Verstehe was eine Anomalie ist und wie man sie aufdeckt, dann wirst Du auch schneller darauf kommen, wo sie in Deinem Unternehmen vorkommen könnte.
Und noch ein Tipp in Richtung der organisatorischen Verankerung: Bringen Sie nicht nur Daten in einen Zusammenhang, lösen Sie sich auch intern von künstlichen Grenzen und führen Sie BI- und Big-Data-Initiativen zusammen. Denn obwohl die Methodiken unterschiedlich sind, arbeiten beide oft mit denselben Daten und mit einer großen Schnittmenge an gleichen Werkzeugen.
AI integrieren
Datensilos und organisatorische Grenzen für die Datenarbeit machen in Zeiten von Digitalisierung und datengetriebener Unternehmen wenig Sinn; nur unternehmensweite Konzepte für das Datenmanagement inklusive BI, Big Data und Data Governance können künftig erfolgreich sein. Fördern Sie daher die Zusammenarbeit und schaffen Sie das Bewusstsein für die kollaborative Datenarbeit – je früher desto besser.
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