Wie CIOs ihre IT-Strategie ändern und generative KI einsetzen

Wenn Sie IT-Führungskraft sind, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass Sie inzwischen vom Fieber der generativen KI erfasst wurden und nach einer Phase der Skepsis begonnen haben, ihre Fähigkeiten zu erproben. Womöglich hatten Sie auch Probleme, den Hype in greifbare Ergebnisse umzumünzen. Natürlich sind IT-Führungskräfte verpflichtet, sich von dem Hype nicht blenden zu lassen und sich vor der Einführung neuer Technologien um Fragen der Governance, Aufsicht und Standardisierung zu kümmern. Als CIO eines Technologieunternehmens erlebe ich diese Phase manchmal früher als meine Kollegen in anderen Branchen. Nach meinen Experimenten mit der Technologie in den letzten Monaten bin ich zu einigen Schlussfolgerungen darüber gekommen, wie IT-Führungskräfte durch generative KI gezwungen sein werden, ihre Strategie im Laufe der Zeit zu ändern.

Optimierung von Anwendungsportfolios

In den letzten Jahren haben die meisten CIOs im Namen der digitalen Transformation massenhaft SaaS-Anwendungen gekauft. Daran ist nichts auszusetzen, vor allem wenn man die hohen langfristigen Kosten für die Entwicklung benutzerdefinierter Anwendungen bedenkt. Abonnements waren die logische Wahl. Allerdings wurden oft punktuelle Lösungen gekauft, die nur ein bestimmtes Geschäftsproblem lösen. Generative KI eröffnet eine neue Chance.

In Kombination mit einer Automatisierungsplattform können Sie mit generativer KI schnell Lösungen erstellen, ohne ein neues Tool kaufen zu müssen. Nach Einschätzung meines Teams hoffen wir, unser App-Portfolio bis zum nächsten Jahr mithilfe von generativer KI um 5–10 % zu reduzieren.

Vielleicht ist es gar nicht immer sinnvoll, eine eigene Lösung zu entwickeln. Alle Anbieter sind dabei, ihr Portfolio um Funktionen der generativen KI zu erweitern. Es ist also eine gute Idee, ihre Roadmap im Auge zu behalten, um nicht selbst etwas zu entwickeln, das schon in Kürze fix und fertig verfügbar sein wird.

Nutzererfahrung neu konzipieren

In den letzten rund 20 Jahren haben sich die Anwendungen weiterentwickelt. Sie sind benutzerfreundlicher geworden, laufen auf mehrmandantenfähigen Cloud-Plattformen und wurden an Mobilgeräte angepasst. Aber an ihrer Kernarchitektur hat sich nichts geändert. Sie nutzen nach wie vor eine formularbasierte Benutzeroberfläche, die auf einer Datenbank aufbaut, die strukturierte Daten erwartet. Generative KI stellt die Kernarchitektur und diese grundlegende Erfahrung in Frage, denn sie funktioniert mit unstrukturierten Daten und antwortet mit menschenähnlichen Antworten.

Bei Salesforce CRM beispielsweise braucht ein Vertriebsmitarbeiter ohne Weiteres 15–20 Minuten, um mit 15 Klicks durch vier oder fünf Bildschirme zu navigieren, bevor er ein Angebot erhält. Warum können wir die gleiche Funktionalität nicht über einen Chat anbieten, der effizienter und schneller reagiert? Dasselbe gilt für die Erstellung von Berichten und Dashboards.

Kürzlich hat mein Team eine Konversationsmethode eingeführt, mit der interne Mitarbeiter grundlegende Aufgaben wie das Buchen eines Meetings, das Bestellen von Ausrüstung oder das Verfassen einer Vertriebs-E-Mail anhand des LinkedIn-Profils des Interessenten etc. erledigen können. Ich erwarte, dass wir diese Funktionalität durch die Kombination mit unserer eigenen Automatisierungsplattform zu einem System für Hunderte von alltäglichen Aufgaben ausbauen können.

Einfachere Datenverarbeitung

Wenn Sie IT-Führungskräfte nach der Aufgabe fragen, die sie in jedem Projekt am meisten hassen, garantiere ich Ihnen, dass die meisten „Datenkonvertierung und -bereinigung“ antworten werden. Das liegt daran, dass Hunderte von Codezeilen geschrieben werden müssen, um Daten aus verschiedenen Formularen in eine Struktur zu konvertieren, die Ihr System versteht. Leider sind die meisten leistungsstarken Analysetools nur dann erfolgreich, wenn die Datenkonvertierung und -konsolidierung funktioniert.

Eines der coolsten Merkmale von LLM-Modellen ist die sinnvolle Verarbeitung der Daten in verschiedenen Formularen. Ich erwarte, dass generative KI unsere Datenanalysestrategie verändern wird, indem sie die Anzahl der Arbeitsschritte bei der Datenkonvertierung und -bereinigung reduziert.

Umgestaltung der Teamstruktur

Ich arbeite für ein Automatisierungsunternehmen, und KI war schon immer ein Teil unseres Weges zu intelligenter Automatisierung. Aber es wird deutlich, dass die generative KI CIOs zwingen wird, ihre Teamstruktur zu überdenken. Ähnlich wie beim Aufbau eines Automatisierungsprogramms sollten Sie die Einrichtung einer horizontalen KI-Gruppe in Betracht ziehen, die alle Aspekte Ihres Unternehmens unterstützt. Daher habe ich alle Unternehmensbereiche gebeten, ihre jeweilige Strategie für generative KI zu teilen und zu veröffentlichen.

Was die Kompetenzen der Mitarbeiter betrifft, könnte es sinnvoll sein, im Laufe der Zeit eher Conversational Designer neu einzustellen als UI-Entwickler. Auch das Training von KI-Modellen mit Prompt-Engineering ist eine Fähigkeit, in die Sie investieren sollten. Ich überprüfe auch meine Partnerstrategie, um kurzfristig den Bedarf an qualifizierten Arbeitskräften zu decken. Die größte Herausforderung wird jedoch die organisatorische Trägheit sein. Sie kann nur überwunden werden, indem generative KI in individuelle Ziele für jeden Teil meines Teams integriert wird.

Auswirkungen auf das Budget

So begeistert wir über die neue Technologie auch sein mögen, wir alle wissen, dass dies nicht der ideale Zeitpunkt ist, um das Budget aufzustocken. Wie kann das KI-Programm also finanziert werden?

Ich würde zunächst die größten Ausgaben betrachten. Diese entstehen meist im CRM- und im ERP-Team. Die grundlegenden Funktionen dieser Tools benötigen Sie zwar unbedingt, aber es gibt eine reale Möglichkeit, mit Automatisierung und generativer KI teure Anpassungen zu vermeiden und gleichzeitig den ERP-Kern rein und einfach zu halten. All dies ist möglich, ohne die ursprüngliche Benutzerfreundlichkeit dieser Tools zu beeinträchtigen. Bei Automation Anywhere bringen wir mit unserem eigenen Automation Co-Pilot die Leistungsfähigkeit von generativer KI und Automatisierung nativ in der ERP-Erfahrung zusammen.

Neue Herausforderungen bewältigen

So sehr ich mich über das Potenzial der KI auch freue, in Bezug auf die Verantwortung für Entscheidungen, die von generativer KI getroffen werden, wirft sie neue Fragen auf. Wir IT-Leiter sind es gewohnt, Regeln für die von uns verwalteten Prozesse zu definieren. Die Herausforderung, das Verhalten von Anwendungen ohne Regeln zu kontrollieren, ist für uns alle hingegen neu. In diesem Sinne empfehle ich dringend, bei kritischen Aktionen eine zweite Person dabei zu haben und ständig die Ergebnisse zu überprüfen.

Darüber hinaus müssen IT-Organisationen in viel größerem Umfang eng mit ihren juristischen Teams zusammenarbeiten. Generative KI wird die Grenzen unserer bestehenden Unternehmensrichtlinien verschieben. Und in dem Maße, in dem wir aus unseren Erfahrungen lernen, müssen diese Richtlinien unbedingt aktualisiert werden. Vielleicht sollten Sie in Ihrem Unternehmen ein Gremium für KI-Governance einrichten, das alle KI-Fragen diskutiert und abstimmt.

Selbstbewusst in ein neues Zeitalter

Generative KI ist für alle neu, auch für IT-Leiter. Dennoch wird von uns als Technologieführern unseres Unternehmens erwartet, dass wir die Richtung vorgeben und die richtigen Erwartungen setzen, ohne die Sicherheit und den Schutz der Kunden- und Mitarbeiterdaten zu beeinträchtigen. Hier und da macht jeder beim Ausprobieren neuer Ideen Fehler. Gemeinsam werden wir daraus lernen und Best Practices für die Branche entwickeln.