Die Kluft zwischen KI-Experimenten und tatsächlichen Auswirkungen wird immer größer, und viele Organisationen kämpfen noch immer damit, Dynamik in Wert umzuwandeln. Dies liegt zum Teil daran, dass Unternehmen die erforderlichen Rahmenbedingungen fehlen, um das Potenzial der KI in Ergebnisse zu übersetzen, die im gesamten Unternehmen skalierbar sind, und zum anderen Teil an einer tieferen Fehlausrichtung darüber, wie KI genutzt, gesteuert und in bestehende Prozesse integriert werden sollte.
"Wir stehen noch am Anfang der KI, und die Menschen verstehen nicht immer, was sie leisten kann oder wo ihre Grenzen liegen", sagt Adrien Le Gouvello, ehemaliger Partner bei super{set} AI Advisors und Mitbegründer von Lucenn. Nachdem er mehr als ein Jahrzehnt damit verbracht hat, Fortune-100-Unternehmen und Unternehmen in der Frühphase durch genau diese Herausforderung zu führen, hat er gesehen, wie entscheidend starke Grundlagen sind, damit KI bedeutsame Auswirkungen erzielen kann. KI ist nur dann erfolgreich, wenn Unternehmen lösbare Probleme definieren, Rahmenbedingungen für reale Arbeitsabläufe schaffen, Benutzer frühzeitig einbeziehen, Lösungen an ihre Bedürfnisse anpassen und von Anfang an verantwortungsvolle Governance einbetten.
Skalierbare KI beginnt mit klaren, lösbaren Problemen
"Unternehmen wissen nicht, wie sie ihre Wünsche in lösbare Teile für KI aufschlüsseln können", sagt er. Dieser Mangel an Spezifität ist die erste Barriere für eine skalierbare Einführung. Stellen Sie sich vor, Sie fragen einen AI Agent, wie man zum Mond kommt, ohne Kontext wie Standort oder Ressourcen anzubieten. Eine unvollständige Aufforderung führt unweigerlich zu einer ungenauen Antwort, da dem System die Informationen fehlen, die für effektives Denken erforderlich sind.
KI funktioniert am besten, wenn Organisationen detaillierte, strukturierte Eingaben liefern, die das Modell in der Realität verankern. Deshalb hat Context Engineering das Prompt Engineering in seiner Bedeutung überholt. "Jedes Modell ist anders", sagt er, und jedes hängt von der richtigen Rahmensetzung ab, um bedeutungsvolle, zuverlässige Ergebnisse zu liefern.
Sobald das Problem klar ist, verlagert sich die Arbeit auf die Gestaltung von Rahmenbedingungen, die es der KI ermöglichen, wiederholbaren Wert zu liefern. Hier geraten viele Unternehmen ins Stocken. Führungskräfte entwerfen oft KI-Lösungen von oben nach unten, ohne die Menschen einzubeziehen, die sie täglich nutzen werden. Das Ergebnis sind Werkzeuge, die in der Theorie vielversprechend erscheinen, aber in der Praxis versagen. Es ist ein Szenario, das er oft sieht. "Achtzig Prozent der Pilotprojekte verbleiben in Pilotphasen", sagt er, weil Lösungen die realen Arbeitsabläufe nicht widerspiegeln. Wenn das passiert, ziehen sich die Benutzer zurück und die Akzeptanz bricht schnell zusammen.
Herausforderungen bei der Einführung in umsetzbare Rahmenbedingungen verwandeln
Seine Lösung besteht darin, Benutzer von Tag eins an in den Prozess einzubeziehen. "Wenn Sie den Verkäufer nicht von Anfang an in den Prozess einbeziehen, wie können Sie dann erwarten, dass der Benutzer es tatsächlich nutzt?" Ihre Erkenntnisse prägen Designentscheidungen, und ihre Beteiligung macht sie zu Verfechtern, die dabei helfen, das Produkt in der gesamten Organisation zu skalieren.
Es ist ein Prinzip, das im Mittelpunkt seines breiteren Ansatzes steht, und eines, das er in drei praktische Maßnahmen umsetzt, die Unternehmen dabei helfen, von Experimenten zu unternehmensweitem Wert zu gelangen.
1. Den Prozess tiefgreifend verstehen. Führungskräfte müssen analysieren, wie die Arbeit derzeit erledigt wird, welche Informationen am wichtigsten sind und wo Reibung den Fortschritt verlangsamt. Verbesserung, nicht Replikation, wird zum Ziel. Oft entstehen die wirkungsvollsten KI-Lösungen nicht durch die Reproduktion eines Arbeitsablaufs, sondern durch dessen Neugestaltung.
2. Benutzer frühzeitig und häufig einbeziehen. Ihre Perspektive schafft Relevanz, und ihr Eigentum stärkt die Akzeptanz. Wenn Benutzer das Gefühl haben, dass die Lösung ihre tatsächlichen Bedürfnisse widerspiegelt, setzen sie sich natürlich dafür ein.
3. Lösungen maßschneidern, anstatt sich ausschließlich auf Standardwerkzeuge zu verlassen. Viele Plattformen bieten starke Basisfunktionen, decken aber nur einen Teil des Problems ab. Anpassung stellt sicher, dass KI-Systeme den gesamten Umfang der Bedürfnisse einer Organisation adressieren. "Ein bisschen tiefer zu gehen" ist oft das, was echten Wert freisetzt.
Verantwortungsvolle KI schützt Vertrauen und beschleunigt die Skalierung
Selbst mit der richtigen Struktur kann und sollte KI nicht ohne Schutzmaßnahmen skaliert werden. Verantwortungsvolle KI-Praktiken verwandeln Experimente in Ergebnisse, auf die sich Organisationen verlassen können, und schaffen die Stabilität, die für eine weitverbreitete Einführung erforderlich ist.
Unternehmen navigieren heute durch regulatorischen Druck, rechtliche Risiken und wachsende Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Halluzination, was den Schutz proprietärer Informationen zu einem nicht verhandelbaren Ausgangspunkt macht. Das beginnt mit dem Aufbau sicherer Architekturen, der angemessenen Kennzeichnung sensibler Daten und der Verhinderung unbeabsichtigter Offenlegung. Jüngste hochkarätige Fälle, darunter globale Unternehmen, die für KI-generierte Ungenauigkeiten mit Geldstrafen belegt wurden, unterstreichen, wie zerbrechlich Vertrauen wird, wenn diese Leitplanken fehlen.
"Halluzinationen sind eine Tatsache", sagt er, weshalb Organisationen Bewertungsebenen benötigen, die Ausgaben kontinuierlich validieren. Die letzte Schutzmaßnahme ist die menschliche Beteiligung. KI sollte Entscheidungen informieren, nicht ersetzen. Menschen beurteilen, ob Ergebnisse einen grundlegenden "Geruchstest" bestehen, überprüfen die Genauigkeit und wahren die Verantwortlichkeit.
Mitarbeiterschulungen sind ebenfalls unerlässlich, um sicherzustellen, dass jeder Benutzer sowohl Potenzial als auch Risiko versteht. Wenn Menschen wissen, wie sie KI verantwortungsvoll nutzen können, gewinnen Unternehmen Vertrauen zum Skalieren.
Aufbau von KI-Rahmenbedingungen, die Bestand haben
Skalierbare KI beginnt nicht mit Technologie. Sie beginnt mit präziser Problemdefinition, tiefem Verständnis von Prozessen, benutzergesteuerter Entwicklung und verantwortungsvollem Architekturdesign. Wenn Organisationen diese Prinzipien annehmen, wird KI zum Katalysator für messbare Transformation anstatt zu einem ins Stocken geratenen Experiment. "Sie wollen, dass KI für Sie arbeitet, nicht um Sie herum, und das passiert nur, wenn die Grundlagen stimmen."
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