Wir sind zu klein für KI, das können wir uns nicht leisten.
In 99% der Fällen ist diese Aussage falsch, und in dieser Ausgabe von "KI einfach machen" zeige ich dir, welche Kostenfaktoren du tatsächlich im Auge haben solltest.
Dazu gebe ich übrigens morgen Vormittag beim KI Frühling 2024 ein Webinar - melde dich gerne kostenlos an!
Das KI großes Potential hat um den Fachkräftemangel abzufangen und Produktivität zu steigern ist allseits bekannt.
Darum ist es umso wichtiger, dass du richtig abschätzen kannst, welche Kosten bei der Einführung von KI entstehen. Ein kleiner Teaser, es geht bereits für drei-stellige Beträge los!
Nur so kannst du das Gewinnpotential von KI korrekt berechnen und deinem Unternehmen einen messbaren Wettbewerbsvorteil verschaffen.
Leider sieht die Realität so aus, dass viele Unternehmer KI nicht als realisierbare Chance sehen, weil sie von hohen Kosten abgeschreckt sind und mögliche Förderungen nicht kennen.
KI wird in den Medien als zu groß und kompliziert dargestellt.
Es gibt verschiedene Gründe, warum Unternehmen von 10 - 250 Mitarbeitern KI als unrealistisch und zu teuer ansehen.
- Studien zur "KI Adoption" wie diese 2024 Studie von IBM sprechen immer von Unternehmen mit hunderten oder tausenden Arbeitnehmern.
- Es wird zu oft von eigenen "KI Modellen" gesprochen, der Training schnell weit über 500k€ kostet - die aber für 99% der Unternehmen bis 10-250-500 Mitarbeiter gar nicht nötig sind.
- Auf Social Media geistern unglaublich viele "Prompt Packs" und Kurse zu "Prompt Engineering" rum die abschreckend komplex wirken (dabei ist Prompting zu lernen ganz einfach).
- Unternehmen entwickeln keinen Leitfaden für die Nutzung von KI und nehmen sich keine Zeit um klar definierte Anwendungsfälle zu entwickeln.
Diese Gründe müssen dich aber nicht länger zurückhalten, sie sind sogar ziemlich einfach auszuhebeln.Mit diesen simplen Schritten kannst du anfangen:
Schritt 1: Entwickle klare Anwendungsfälle für KI
Ohne eine Idee wie KI dich und deine Angestellten im Alltag unterstützt, bleibt das Thema nicht greifbar und das Potential ungenutzt.
Ich war zum Beispiel gestern bei einem Interessenten, wo wir verschiedene Szenarien durchgespielt haben. Am Ende stand die Erkenntnis, das KI bei diesen drei Kernpunkten das größte Potential hat:
- Prozesse bei denen aus einer "Bibliothek" an Informationen einzelne Infos unkompliziert gefunden werden müssen, z.B. um neue Angestellte oder Interessenten/Kunden zu begleiten. (Aus genau diesem Anwendungsfall ist meine KoBra KI entstanden)
- Prozesse die Daten auf Plausibilität prüfen müssen (z.B. Projektdaten oder Auftragsdaten im ERP).
- Prozesse in denen wiederkehrende Arbeitsschritte nach einem gewissen Schema durchgeführt werden.
Beispielsweise haben wir mit KoBra Dataworks für eine lokale Interessengemeinschaft von Anwohnern eines geplanten Solarindustriegebiets eine Wissensdatenbank zu sämtlichen Beschlüssen, Richtlinien, etc. angelegt.
So haben alle Anwohner immer schnellen Zugriff auf Infos zu dem Bauprojekt vor ihrer Haustür.
Wenn du eine Idee für einen Anwendungsfall oder sogar eine Liste von Anwendungsfällen hast, geht's weiter mit der Recherche nach geeigneten Plattformen.
Schritt 2: Plane die Verantwortlichkeiten
Nun bist du an dem Punkt, wo du festlegen musst, wer aus deiner Firma sich diesem Thema annehmen muss.
Willst du das selbst in die Hand nehmen (sei ehrlich, hast du Zeit dafür?) oder macht es eher Sinn, jemand anderem die Federführung zu übertragen?
Um Kostenfallen bei KI Projekten zu vermeiden, sollte bei den Verantwortlichkeiten folgendes festgelegt werden:
- Leitfaden für Datenschutz und Ethik um Umgang mit KI (nimm gerne unseren öffentlichen Leitfaden als Grundlage)
- Begleitung des KI Projekts als Entscheider
- Begleitung des KI Projekts als Anwender
- Festlegen von messbaren Erfolgskriterien
- Festlegen von Meilensteinen
Diese Schritte sollten in Abstimmung mit der Geschäftsführung bzw. Abteilungsleitung erfolgen.Sobald die Zuständigkeiten stehen, geht's weiter.
Schritt 3: Finde den richtigen "KI as a Service" Anbieter
Viele Unternehmen erwarten, dass für ihre Anwendungsfälle eine eigene KI trainiert werden muss. Und ja, das kostet tatsächlich schnell 500.000€ und mehr.
Allerdings ist dies in den meisten Fällen vollkommen unnötig.
Stattdessen solltest du dir Informationen über die verschiedenen "KI as a Service" Plattformen einholen, die es am Markt bereits gibt.
Da ist meine Firma eine von vielen, die erfolgreich ihren Kunden helfen KI in bezahlbarem Rahmen umzusetzen.
Oft gibt es bereits fertige Software-Lösungen für deine Branche oder Anbieter wie uns, die einen "KI Baukasten" haben und für bestimmte Anwendungsfälle die richtige, kleine, KI Lösung bauen können.
Um KI in deinem Unternehmen einzuführen brauchst du kein eigenes Modell, kein "eigenes ChatGPT". Du kannst stattdessen relativ problemlos auf bestehenden Schnittstellen und Open Source Modellen aufsetzen und die sogar in deinem eigenen Netzwerk betreiben.
Schritt 4: Erste Gespräche mit Anbietern führen und Pilotprojekt anfangen
Meine Empfehlung ist immer, sich externes Wissen ranzuholen und die einzelnen Herangehensweisen verschiedener Anbieter zu vergleichen.
Ich beginne beispielsweise KI Projekte immer mit Brainstormings oder Workshops, um exakte Anwendungsfälle zu definieren und Projektpläne zu erarbeiten.
Wie Pilotprojekte für KI im Büroalltag genau ablaufen, erkläre ich morgen in meiner Präsentation beim KI Frühling 2024 - melde dich gerne kostenlos an!
Egal für welchen Anbieter du dich entscheidest, starte lieber mit einem kleinen, klar definierten Pilotprojekt als direkt die eierlegende Wollmilchsau entwickeln zu wollen.
Hier unterscheidet sich KI nicht von traditionellen Softwareprojekten. Schritt für Schritt ist immer erfolgreicher als direkt den großen Wurf landen zu wollen.
Ich hoffe, diese vier Punkte haben dir weitergeholfen!
