Unternehmen: Innovation erfolgreich steuern und kontrollieren
Einführung in die KI-Governance
KI-Governance bezeichnet den strategischen und operativen Rahmen, der Prozesse, Richtlinien und Rollen umfasst, um den verantwortungsvollen Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen zu gewährleisten. Sie schafft Transparenz, Fairness und Sicherheit, indem sie Standards für Datenqualität, ethische Überlegungen und Kontrollmechanismen definiert, die während aller Phasen eines KI-Projekts anwendbar sind. Im Bereich Maschinenbau ist die KI-Governance besonders relevant, um sowohl die Chancen von KI zu nutzen als auch potenzielle Risiken, wie Sicherheits- und Qualitätsprobleme, zu minimieren. Die rasante Entwicklung neuer Technologien erfordert ein wirksames Regelwerk, das sowohl Raum für Innovationen als auch klare Grenzen setzt.
Ein Beispiel für diese Herausforderung ist Festo, das als Innovationsführer agiert und betont, dass trotz schneller Innovationszyklen ein effektives Governance-Modell notwendig ist. Dies zeigt die Spannungsfelder auf, in denen kreative Freiräume gefordert, aber zugleich auch regulatorische Maßnahmen nötig sind. Dabei ist die Integration von KI in Unternehmensprozesse nicht nur ein technisches, sondern auch ein organisatorisches Thema, zu dem die Unternehmen sich proaktiv positionieren müssen.
Kooperation über Unternehmensgrenzen hinweg
Das Cross-Business-Architecture Lab (CBA Lab) stellt einen Verbund dar, in dem Unternehmen unterschiedlicher Branchen gemeinsam neue Best Practices entwickeln und erproben. Dieses Netzwerk, das CIOs, CDOs und Chefarchitekten aus dem deutschsprachigen Raum umfasst, fördert den Austausch von Know-how und Ideen in einem vertrauensvollen Umfeld. Die Bedeutung dieses Ansatzes wird besonders deutlich, wenn man betrachtet, dass vier von acht Projektt teilnehmenden Unternehmen im Maschinenbau tätig sind. Diese Kooperation ermöglicht es, erfolgreiche Herangehensweisen an neue Technologien zu testen und deren Implementierung über die Branche hinweg zu standardisieren.
Die verschiedenen Perspektiven und Erfahrungen der Partner im CBA Lab sind entscheidend, um ein umfassendes Verständnis für die Herausforderungen und Möglichkeiten im Bereich KI-Governance zu entwickeln. Dies zeigt sich auch in der Zusammenarbeit von Unternehmen wie Festo und den Schweizerischen Bundesbahnen, wo durch den Austausch unterschiedliche Sichtweisen gewonnen werden, um Governance-Modelle weiterzuentwickeln und anzupassen. Solche interdisziplinären Gespräche tragen dazu bei, ein gemeinsames Regelwerk zu schaffen, das den verschiedenen Anforderungen in der Praxis gerecht wird.
Die Rolle der Enterprise Architecture
In den letzten zehn Jahren hat Festo die IT-Strategie der Enterprise Architecture implementiert, um die geschäftlichen Anforderungen umfassend zu betrachten und Silos innerhalb des Unternehmens abzubauen. Die zunehmende Relevanz von Daten unterstreicht die Notwendigkeit einer durchgängigen Architektur, um KI-Anwendungen erfolgreich nutzen zu können. Eine nachhaltige Datenarchitektur ist der Schlüssel, um Kunden die entsprechenden KI-Anwendungen anbieten zu können. Governance-Modelle inkludieren daher den transparenten Zugang zu Daten und regeln sowohl Zugriff als auch Datenpflege.
Die Auseinandersetzung mit den Herausforderungen dieser Strategie zeigt, dass viele Unternehmen Schwierigkeiten haben, die Themen rund um Daten und KI effektiv zu adresseren. Eine gut strukturierte Enterprise Architecture nimmt hier eine zentrale Rolle ein, da sie den Rückgriff auf notwendige Daten erleichtert und so eine erfolgreiche Integration von KI-Lösungen in die Geschäftsprozesse ermöglicht. Ein proaktives Planen und Umsetzen in der Interaktion zwischen Geschäftsarchitektur, Anwendungen, Daten und Technologie bildet die Grundlage für die Integration von KI in Unternehmen.
Wirksamkeit der Governance messen
Ein zentrales Learning aus den gemeinsamen Projekten ist die Notwendigkeit, die Maßnahmen zur Architektur-Governance messbar zu machen. Traditionell war die Identifikation und Evaluierung der Wirksamkeit dieser Maßnahmen mit einem hohen manuellen Aufwand verbunden. Es ist daher von entscheidender Bedeutung, die Architekturprinzipien zu optimieren, um entsprechende Kennzahlen und Messgrößen automatisiert zu erfassen.
Ein weiterer Aspekt der Governance ist die enge Verzahnung mit den Bereichen der Cybersecurity. Diese Synergie ist essenziell, da Sicherheitsfragen tiefgreifende Auswirkungen auf die IT-Architektur haben. Um Governance-Regeln erfolgreich umzusetzen, benötigen die Mitarbeiter klare, zugängliche Richtlinien, um Unsicherheiten und Widerstände zu minimieren. Generative KI kann hierbei unterstützen, indem sie einen schnelleren Zugriff auf relevante Informationen ermöglicht. Die Nutzung von Large Language Models könnte hierbei als entscheidender Hebel fungieren, um die Akzeptanz und Effizienz von Governance-Maßnahmen zu erhöhen.
Fazit: Wirksamkeit und Akzeptanz der Governance steigern
Die Akzeptanz von Governance-Regeln innerhalb eines Unternehmens kann durch transparente Kommunikation und Beteiligung der Mitarbeiter entscheidend gefördert werden. Ein partizipativer Ansatz, der die Betroffenen in die Regelentwicklung einbindet, kann Widerstände verringern und die Anwendung der Governance-Vorgaben in der Praxis erleichtern. Die Verantwortung für die Einhaltung dieser Vorgaben liegt bei allen Mitarbeitern. Des Weiteren müssen die Nutzenaspekte der Governance klar kommuniziert werden, um intrinsische Motivation zu erzeugen. Die Erfahrungen aus den Projekten zeigen, dass der Weg zu guten Kompromissen zwischen Innovation und Governance über klare Kommunikation und gemeinsame Zielverwirklichung führt. Unternehmen können durch die Implementierung effektiver Governance-Modelle nicht nur Risiken minimieren, sondern auch ihre Innovationskraft steigern.