Die meisten Bemühungen um künstliche Intelligenz (KI) scheitern. Sie scheitern nicht an falschen Tools, Kernsoftware oder Daten. Sie scheitern, weil sie nicht zum Unternehmen passen und am Ende eher hinderlich als hilfreich sind.
Es ist nicht nur ein KI-Problem; dies gilt für die meisten Formen der Automatisierung. Projekte scheitern, weil die Leute, die die Lösung erstellen, keine Ahnung vom wahren Zweck, der Art und den Abhängigkeiten ihrer aktuellen Operationen haben oder sogar, ob diese Operationen optimiert sind. (In gewisser Weise deutet letzteres darauf hin, dass ein KI-Fehler vorteilhafter sein könnte: Wenn Sie einen schlechten Prozess haben, möchten Sie ihn auf keinen Fall beschleunigen!)
Um erfolgreich zu sein, müssen Sie zuerst den Prozess oder die Operation reparieren, vollständig definieren, eine Reihe erreichbarer Ziele für das KI-Projekt und die Mitarbeiter definieren und dann ausführen. Deshalb fasziniert mich BCG, ein Beratungsunternehmen, das sich zunehmend auf KI konzentriert; Seine Taktik entwickelte sich aus den Bemühungen, Unternehmen dabei zu helfen, ihre Abläufe mit Blick auf ein strategisches Ziel zu verbessern.
Lassen Sie uns darüber sprechen, wie Sie KI-Projekte mit dem BCG-Ansatz abschließen, um jeden Prozess zu lösen und zu optimieren, den Sie mit KI verbessern möchten.
Geschwindigkeit gegen Richtung
Als ich Wettbewerbsanalysen durchführte, nahm ich an einem Vortrag auf der Jahrestagung der Society of Competitive Intelligence Professionals (SCIP) teil, der mich umgehauen hat. Der Redner präsentierte ein X/Y-Diagramm, das Geschwindigkeit versus Richtung zeigt, und argumentierte, dass sich die meisten Unternehmen zuerst auf die Geschwindigkeit konzentrieren, was ein Unternehmen oft dazu bringt, schneller in die falsche Richtung zu gehen. Es klingt offensichtlich, aber er argumentierte, dass man sich über die Richtung im Klaren sein muss, die man einschlagen will, bevor man Gas gibt.
KI und jede Form der Automatisierung haben einen Geschwindigkeitsvorteil. Sie können alles, was Sie ändern, drastisch beschleunigen. Wenn Sie eine gute Praxis ändern, erhalten Sie mehr gute Ergebnisse. Wenn Sie ein schlechtes ändern, erhalten Sie schneller schlechtere Ergebnisse, was zu einer Katastrophe führen kann.
Das historische Problem des Rechnens
Das erste Mal hatte ich ein Beispiel dafür, als ich eines der ersten IBM CRM-Programme spezifizierte. Als die IT mit den Ergebnissen zurückkam, entsprachen sie nicht nur nicht meinen Spezifikationen, sondern machten praktisch jedes Problem, das ich hatte, schwieriger. Oft verstand die IT-Abteilung den Prozess, den wir zu automatisieren versuchten, nicht grundlegend und wollte keine Eingaben über die ursprüngliche Anfrage hinaus. Diese Probleme waren weit verbreitet. Manchmal wurde es so schlimm, dass es Witze darüber gab, Hühner schlachten zu müssen, damit die Projekte das tun, was sie beabsichtigten.
Seitdem ist die IT besser in andere Bereiche integriert oder dient eher als groß angelegter operativer Arm, in dem die Software- oder Lösungsentwicklung näher an und oft in den Geschäftseinheiten aufgebaut werden kann. (Das liegt auch daran, dass die Geschäftsbereiche die Technologie gelernt haben.) Da KI noch neu ist, neigen Projektteams dazu, isoliert zu bleiben und sich nur auf die schnelle Implementierung zu konzentrieren. Das bringt uns zurück zu dieser Frage von Geschwindigkeit versus Richtung: Geschwindigkeit garantiert weder Richtung noch ein qualitativ hochwertiges Ergebnis.
Der BCG-Ansatz
BCG demonstriert einen Best-Practice-Ansatz. Verstehen Sie zunächst die Art des automatisierten Prozesses mit KI. Stellen Sie dann sicher, dass dieser Prozess rationalisiert und effizient ist. Sobald alle das Problem, die Tools, die Ziele und den besten Weg zu deren Erreichung verstanden haben, holen Sie Ihre Mitarbeiter zusammen und spezifizieren eine Lösung, die Sie implementieren können. BCG umfasst auch die Fähigkeiten, die Sie für die heutigen gemischten Partnerschaften zwischen Mensch und KI benötigen. kann eine erste Personalbesetzung bereitstellen und gleichzeitig qualifizierte Mitarbeiter für den Erfolg anstellen. (Ein wiederkehrendes Problem: Wenn Sie eine Technologie nicht verstehen, wissen Sie nicht, mit welchen Fähigkeiten sie am besten unterstützt werden kann.)
Daher scheitern BCG-KI-Projekte selten. Denn das Hauptaugenmerk von BCG liegt nicht auf Geschwindigkeit, sondern auf Qualität. BCG garantiert das Ergebnis, bevor eine KI-Lösung implementiert wird, und Kunden erhalten die gewünschten Ergebnisse. (Anmerkung: les domaines de spécialité du BCG sont la vente au détail, les transports, la santé, l'énergie, les biens industriels et la fabricacion; comme pour tout Cabinet de conseil, le BCG fera de son mieux dans les domaines où il konzentriert.)
KI ist immer noch im Entstehen, und viele Menschen, die besser informiert sein sollten, geben Millionen von Dollar aus, um sie erfolgreich und erfolglos einzusetzen. Egal wie billig ein Versuch wie dieser ist, wenn er fehlschlägt, war er zu teuer. Und selbst wenn eine KI-Implementierung das Budget überschreitet, kann diese Überschreitung übersehen werden, wenn sie erfolgreich ist.
Der Fokus von BCG auf Qualität und Erkenntnisse über Geschwindigkeit und die Kombination von Menschen und künstlicher Intelligenz zur Steigerung der Produktivität könnte, wenn er in großem Maßstab angewendet wird, den Erfolg dieser kostspieligen Bemühungen dramatisch verbessern. Und das würde das Versprechen der KI einlösen, anstatt es zu dem Zugunglück zu machen, das es normalerweise ist.
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