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Schnelltest - KI-Reifegradkompass

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Schnelltest - KI-Reifegradkompass

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Ambition *

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Unsere Organisation ist sich der zunehmenden Relevanz und des transformativen Potenzials von KI bewusst, ist sich aber unsicher, welche Rolle KI für unsere Organisation spielt.

Unsere Organisation versteht die Auswirkungen von KI auf unsere Branche und unser Ökosystem und hat ein Zielbild entwickelt, worauf wir unsere KI-Aktivitäten ausrichten wollen ("KI-Ambition").

Es gibt ein klares Verständnis dafür, wie wir uns an die KI-getriebenen Veränderungen, die unsere Organisation betreffen, anpassen können. Eine umfassende Roadmap für KI wird von unserem C-Level kommuniziert und berücksichtigt potenzielle ethische und rechtliche Auswirkungen auf unser Unternehmen.

KI und ihr Potenzial werden von den Mitarbeitenden im Rahmen ihrer täglichen Arbeit kontinuierlich berücksichtigt und genutzt.

Strategie *

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Entscheidungen über KI werden ad hoc getroffen und folgen keinem systematischen Ansatz.

Unsere Organisation hat in einer KI-Strategie, die auf die KI-Ambition abgestimmt ist, strategische Initiativen für die Einführung von KI in unserer gesamten Organisation definiert.

Die KI-Strategie prägt Prozesse, Dienstleistungen und Produkte im Unternehmen. Ihr Erfolg wird durch definierte Key Performance Indicators (KPIs) überwacht.

Der Einsatz von KI steht im Mittelpunkt unseres Geschäftsmodells und unserer Unternehmensstrategie, sodass eine separate KI-Strategie nicht erforderlich ist.

Use Cases *

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Unsere KI Use Cases sind mehr oder weniger zufällig aus den Ideen einzelner Personen in unserer Organisation entstanden.

Unsere Organisation verfügt über Prozesse, um KI Use Cases zu finden und sie mit expliziten und messbaren Zielen für die Erfolgsbewertung zu beschreiben, zu bewerten und zu priorisieren.

Die Mitarbeitenden unserer Organisation können KI-Lösungen für Arbeitsprobleme einschätzen und verfügen über die erforderlichen Ressourcen und Tools. Eine KI Use Case Pipeline wird kontinuierlich überprüft, um Prioritäten zu setzen, Synergien zwischen Use Cases zu berücksichtigen, Risiken zu prüfen und die KI-Roadmap neu zu bewerten und auszurichten.

Unsere Organisation betrachtet KI Use Cases ganzheitlich. Insbesondere werden KI-basierte Tools für mehrere Anwendungsfälle in unserer Organisation eingerichtet, auf denen wir aufbauen können. Die Implementierung von KI Use Cases wird entlang der gesamten Wertschöpfungskette betrachtet, um Synergiepotenziale zu identifizieren.

Organisation *

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Unsere KI-Aktivitäten werden von einzelnen Mitarbeitenden vorangetrieben, die über die gesamte Organisation verstreut sind.

Unsere Organisation hat festgelegt, welche KI-bezogenen Verantwortlichkeiten innerhalb von zentralen oder dezentralen Funktionen oder Teams liegen. Unsere Organisation verfügt darüber hinaus über ein spezielles Team zur Unterstützung der Implementierung von KI Use Cases.

Unsere Organisation verfügt über ein effektives Umfeld für die Zusammenarbeit innerhalb und zwischen Abteilungen in Bezug auf KI. Die IT-Abteilung und das KI-Kernteam arbeiten effektiv an KI-Lösungen zusammen. Das KI-Kernteam definiert KI-Standards und Best Practices und übernimmt die Verantwortung für klare Richtlinien für die ethische Nutzung von KI und die Einhaltung rechtlicher Anforderungen.

KI-Systeme können dezentral (das erforderliche Fachwissen ist in allen Einheiten unserer Organisation vorhanden) und standardisiert (KI-Dienste werden über technische Plattformen oder Self-Service-Tools genutzt) aufgebaut werden. Robustheit und Sicherheit werden durch Prüfmechanismen und klare Prozesse gewährleistet, um Bedenken hinsichtlich Fairness und verzerrter Ergebnisse von KI-Algorithmen zu äußern.

Expertise *

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Wir verfügen nicht über die notwendigen Fähigkeiten und Personen, um KI-Aktivitäten zu leiten und KI-Projekte zu entwickeln.

Das für die Leitung von KI-Aktivitäten erforderliche Fachwissen ist in unserer Organisation vorhanden.

Unsere Organisation stellt effektiv externe KI-Talente ein, entwickelt interne Talente für KI-bezogene Aufgaben und bindet sie langfristig (es gibt ein Karriereentwicklungsprogramm, wettbewerbsfähige Gehälter und flexible Arbeitszeiten). KI-bezogene Aufgaben sind auf verschiedene Rollen verteilt, die speziell eingestellt wurden.

Wir werden als Top-Arbeitgeber für KI wahrgenommen und profitieren von Verbindungen zu führenden KI-Industrie- und Forschungseinrichtungen. Die Arbeit an KI-Projekten in unserem Unternehmen gilt als Zeichen für Exzellenz. KI-Talente erhalten die Möglichkeit, modernste KI-Forschung anzuwenden und auf KI-Konferenzen zu veröffentlichen.

Kultur *

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Wir haben noch nicht darüber nachgedacht, welche Art von Umfeld für den Erfolg von KI-Projekten erforderlich ist.

Unsere Organisation versteht die Notwendigkeit von KI-Experimenten und kollaborativer, disziplinübergreifender Teamarbeit für eine erfolgreiche KI-Entwicklung.

Unser Unternehmen sieht sich selbst als datengetriebenes Unternehmen. Unser Management nimmt eine Vorbildfunktion ein (z. B. durch die Teilnahme an KI-Kursen, die eigene Weiterbildung zum Thema und das Ernstnehmen von Ängsten in Bezug auf KI) und betrachtet die Einführung von KI als einen Transformationsprozess, der engagierte Kommunikations- und Veränderungsmaßnahmen erfordert.

Das Vertrauen in KI ist in unserer Organisation weit verbreitet. Bei Bedarf können die Mitarbeitenden probabilistische Systeme und Software verstehen und mit ihnen arbeiten.

Technologie *

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Es ist unklar, ob der Zugang zu den notwendigen KI-Tools und der Hardware für jedes KI-Projekt individuell verfügbar und organisiert ist.

Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure haben Zugang zu der für die KI-Entwicklung erforderlichen Hardware und Tools.

KI-Teams profitieren von Standardisierung (z. B. standardisierte Software-Stack und Tools), Zentralisierung (z. B. ist der Programmcode über eine zentrale Plattform zugänglich) und klaren Richtlinien und Dokumentationen (z. B. Richtlinien darüber, welche Arten von KI-Modellen auf welcher Art von Infrastruktur eingesetzt werden müssen).

KI-Lösungen lassen sich leicht bereitstellen und skalieren (z. B. ist die Integration durch andere Teams in ihre eigenen Pipelines einfach. Die Infrastruktur unterstützt die automatische Skalierung und ermöglicht die Aktivierung/Deaktivierung und den Austausch von Modellen innerhalb weniger Minuten). Workshop-Automatisierungs- oder Einsatz-Automatisierungs-Engines stellen KI-Lösungen bereit.

Daten *

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In der Regel stehen uns die für KI-Projekte erforderlichen Daten nicht zur Verfügung oder sie sind von geringer Qualität oder von begrenztem Umfang.

Unsere Organisation versucht aktiv, wertvolle interne und externe Datenquellen zu identifizieren, die unsere KI-Aktivitäten unterstützen könnten. In unserem Unternehmen gibt es spezielle Rollen, die für den Aufbau und die Pflege von Daten-Pipelines verantwortlich sind.

Es gibt klare Definitionen und Prozesse in Bezug auf den Wert der Daten, Zuständigkeiten, Verantwortlichkeiten, Zugänglichkeit (KI-relevante Daten werden in zentralen, zugänglichen Ablagen gespeichert und Daten können von den Mitarbeitenden leicht eingelesen werden) und die Organisation (Tools und Systeme organisieren den Datenfluss).

Es gibt ein zentrales System, das es den Mitarbeitenden ermöglicht, in unserem Unternehmen nach Datensätzen zu suchen und Informationen darüber bereitstellt, wie sie Zugang zu diesen Datensätzen erhalten können. Es gibt außerdem Mechanismen zur Wahrung der Datenqualität (z. B. durch Minimierung von Störungen, Fehlern und Verzerrungen sowie durch die Sicherstellung einer guten Struktur).

Ökosystem *

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Wir haben uns noch keine Gedanken über unser KI-Ökosystem gemacht und darüber, welche Partner wir wann brauchen.

Unser Unternehmen tauscht sich mit Hochschulen, Branchenkollegen oder Dienstleistern mit einer klaren Partnerschaftsstrategie aus und kennt die KI-Start-ups in der Branche.

Unsere Organisation hat einen klaren Prozess, um "Make or Buy"-Entscheidungen für KI Use Cases zu treffen. Wir tauschen außerdem Daten mit Partnern aus, um Mehrwert zu schaffen. Wir verfügen über ein Verfahren zur Aufteilung der datenbezogenen Kosten und Risiken zwischen uns und unseren Partnern. Akademische Partnerschaften werden genutzt, KI-Talenten zu finden, zu erhalten und diese einzustellen.

Unser Unternehmen beteiligt sich aktiv an Organisationen, die globale Standards für die Entwicklung und Anwendung von KI gestalten und definieren. Wir teilen mit ihnen Ressourcen und Wissen und bauen ein Ökosystem rund um unsere Produkte, Dienstleistungen und Methoden auf.

Umsetzung *

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Wir haben keinen spezifischen Ansatz für die Verwaltung unserer KI-Projekte.

Es gibt einen sichtbaren und bekannten Prozess, um eine Finanzierung für KI-Projekte zu erhalten und um die Implementierung von KI-Lösungen durch Änderungsmanagement zu begleiten. Zu Beginn von KI-Projekten werden die Annahmen bezüglich dem Datensatz und die Machbarkeit der Lösung validiert, um das Risiko eines späteren Scheiterns zu verringern.

KI-Projekte werden so aufgesetzt und strukturiert, dass Kosten berücksichtigt und technisch nachhaltige Modelle entwickelt werden. KI-Lösungen sind in die IT-Infrastruktur integriert, technische Kompetenzen werden gebündelt. Es gibt klare Richtlinien für die gemeinsame Nutzung von Code, Modellen und Daten über alle Abteilungen hinweg sowie für die Überwachung der Datenqualität und die Durchführung von Umschulungen.

Die Vielfalt der Teams in KI-Projekten ist gewährleistet. Unsere Organisation versucht kontinuierlich, Feedbackschleifen in KI-basierte Lösungen zu integrieren, um Daten zu sammeln und die Lösung zu verbessern. Der Automatisierungsgrad bei der Bereitstellung von KI-Lösungen wird kontinuierlich erhöht.

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