{"id":9571,"date":"2022-10-19T12:31:26","date_gmt":"2022-10-19T10:31:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/?p=9571"},"modified":"2024-11-07T14:33:24","modified_gmt":"2024-11-07T13:33:24","slug":"ai-innovation-labs","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/ai-innovation-labs\/","title":{"rendered":"\u00bbAI Innovation Labs\u00ab als Tool zur zielgerichteten Ermittlung der KI-Tauglichkeit von Unternehmen"},"content":{"rendered":"<p class=\"lead\">KI-Systeme stellen Unternehmen vor gro\u00dfe Herausforderungen. Sogenannte \u00bbAI Innovation Labs\u00ab k\u00f6nnen dazu beitragen, bestehende H\u00fcrden zu bew\u00e4ltigen. Sie sind ein Methoden- und Werkzeugbaukasten, um die richtigen KI-getriebenen Gesch\u00e4fts- und Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr Ihr Unternehmen zu identifizieren, Prototypen mit KI-Technologie zu erstellen und deren Realisierbarkeit zu evaluieren. Vor dem Hintergrund ihrer mehr als 9-j\u00e4hrigen praktischen Erfahrungen mit der Entwicklung von KI-Systemen stellen unsere KI-Expert*innen vom <a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/\">Fraunhofer IESE<\/a> darum in diesem Artikel die grundlegenden Erkenntnisse unseres neuen <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2203.08465\">Whitepapers zum Thema \u00bbAI Innovation Labs\u00ab<\/a> vor. \u00a0Sie gehen in diesem Zuge auf neue Methoden zum KI-Einsatz in Unternehmen ein und geben den Leser*innen auf Basis praktischer Erfahrungen n\u00fctzliche Tipps und Tricks mit an die Hand.<\/p>\n<h3><strong>KI als Innovations- und Wohlstandstreiber der Zukunft<\/strong><\/h3>\n<p>Das Thema K\u00fcnstliche Intelligenz (KI, englisch: AI) ist heute in aller Munde. Viele Studien und Marktforschungsinstitute betonen die Bedeutung und die wachsenden wirtschaftlichen Auswirkungen von KI in der Zukunft. Accenture sagt etwa voraus, dass sich das j\u00e4hrliche Wirtschaftswachstum bis 2035 verdoppeln k\u00f6nnte. PwC sch\u00e4tzt, dass das weltweite BIP bis 2030 um 14 % steigen k\u00f6nnte. Das McKinsey Global Institute geht davon aus, dass 70 % der Unternehmen bis 2030 KI-Technologien einsetzen werden. Zusammenfassend bedeutet dies, dass alle Studien hinsichtlich der Annahme \u00fcbereinstimmen, dass KI in Zukunft ein enormes Potenzial zur F\u00f6rderung von Innovation und Wohlstand bietet. Allerdings m\u00fcssen die Risiken, wie z.B. disruptive Auswirkungen auf Wirtschaft und Gesellschaft, beherrscht werden. Wenn Unternehmen \u00fcber den Einsatz und die Vorteile von KI nachdenken, dann meist aus einem oder mehreren der folgenden Gr\u00fcnde:<\/p>\n<ul>\n<li><em>Operative Exzellenz:<\/em> KI unterst\u00fctzt Unternehmen dabei, die Effektivit\u00e4t und Effizienz von Kernprozessen zu steigern. In der Regel f\u00fchrt eine Erh\u00f6hung des KI-Einsatzes zu Kosteneinsparungen und Umsatzsteigerungen.<\/li>\n<li><em>Innovation:<\/em> KI unterst\u00fctzt Unternehmen bei der Entwicklung neuer innovativer Produkte und Dienstleistungen, die vorher nicht m\u00f6glich waren. Solche Innovationen f\u00fchren in der Regel zu neuen Gesch\u00e4ftsmodellen und zur Erschlie\u00dfung neuer Kundengruppen.<\/li>\n<li><em>Kundenn\u00e4he:<\/em> KI unterst\u00fctzt Unternehmen dabei, ihre Kunden besser zu verstehen. Dies f\u00fchrt in der Regel zu zielgerichteteren Investitionen in Produkt- oder Dienstleistungsentwicklung und Marketing. Das wiederum steigert Absatz und Umsatz.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Trotz der zahlreichen Vorteile stehen Unternehmen im Hinblick auf den tats\u00e4chlichen Einsatz von KI-Technologien h\u00e4ufig vor den folgenden Herausforderungen und offenen Fragen:<\/p>\n<ul>\n<li>Welche Auswirkungen hat die KI auf mein Gesch\u00e4ftsmodell und meine Kunden?<\/li>\n<li>Was sind konkrete KI-Anwendungsf\u00e4lle und was ist der Mehrwert f\u00fcr mein Unternehmen?<\/li>\n<li>Welche Daten werden ben\u00f6tigt, sind diese verf\u00fcgbar und haben sie eine ausreichende Qualit\u00e4t?<\/li>\n<li>Welche Kompetenzen und Infrastrukturen werden ben\u00f6tigt und sind diese vorhanden?<\/li>\n<li>Welche Investitionen sind f\u00fcr den Einsatz einer KI-L\u00f6sung notwendig?<\/li>\n<\/ul>\n<h3><strong>\u00bbAI Innovation Labs\u00ab als Mittel zur systematischen Identifikation, Implementierung und Evaluation von KI-Anwendungsf\u00e4llen<\/strong><\/h3>\n<p>\u00bbAI Innovation Labs\u00ab sind ein Methoden- und Werkzeugbaukasten, um systematisch KI-Anwendungsf\u00e4lle zu identifizieren, zu implementieren und zu evaluieren, die einen klaren unternehmerischen Mehrwert aufweisen. Wir folgen dabei einem dreistufigen Innovationsprozess in mehreren Iterations- und Evaluierungszyklen:<\/p>\n<ul>\n<li><em>Fokus und aktuelle Situation:<\/em> Zun\u00e4chst werden der Betrachtungsfokus und die aktuelle Situation einer Firma ermittelt.<\/li>\n<li><em>Gesch\u00e4ftsl\u00f6sungen:<\/em> Ausgehend von der aktuellen Situation erfolgt in Zusammenarbeit mit den verschiedenen Interessengruppen des Unternehmens die Entwicklung von Innovationsideen. Im Wesentlichen werden dabei KI- oder datengesteuerte Gesch\u00e4ftsl\u00f6sungen identifiziert, die das bestehende Gesch\u00e4ftsmodell verbessern oder zu neuen Modellen f\u00fchren. F\u00fcr die Gesch\u00e4ftsl\u00f6sungen mit den h\u00f6chsten Erfolgschancen schlie\u00dft sich die Erstellung von Business Cases an. Ein Business Case dokumentiert klar den KI-Anwendungsfall, die erwarteten Vorteile und die Strategie f\u00fcr die Umsetzung.<\/li>\n<li><em>Technische L\u00f6sungen:<\/em> Nachdem die konkreten Business Cases ermittelt wurden, folgt im Rahmen eines iterativen Prozesses die Entwicklung entsprechender technischer L\u00f6sungen Mit jedem Zyklus dieses Prozesses reift die technische Umsetzung \u2013 von einem rein papierbasierten Konzept \u00fcber einen ersten Prototyp bis hin zu einer einsatzf\u00e4higen L\u00f6sung.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Um das Risiko des Scheiterns zu minimieren und potenzielle Gesch\u00e4ftsverluste zu verringern, ist eine iterative Bewertung und Weiterentwicklung der gesch\u00e4ftlichen und technischen L\u00f6sungen notwendig. Die Bewertung der gesch\u00e4ftlichen L\u00f6sung umfasst die Plausibilit\u00e4t des Modells, insbesondere im Hinblick auf dessen Rentabilit\u00e4t (Einnahmen im Verh\u00e4ltnis zu Kosten) sowie die Zweckm\u00e4\u00dfigkeit aus Sicht des Kunden. Die Bewertung der technischen L\u00f6sung umfasst die allgemeine Eignung (z. B. in Bezug auf die Datenverf\u00fcgbarkeit und -qualit\u00e4t oder erforderliche Werkzeuge und Infrastrukturen) plus die Durchf\u00fchrbarkeit der entwickelten technischen L\u00f6sung in praktischen Feldtests.<\/p>\n<div id='gallery-1' class='gallery galleryid-9571 gallery-columns-1 gallery-size-full'><figure class='gallery-item'>\n\t\t\t<div class='gallery-icon landscape'>\n\t\t\t\t<a href='https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/AI-Innovation-Labs_FraunhoferIESE.jpg'><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"797\" height=\"455\" src=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/AI-Innovation-Labs_FraunhoferIESE.jpg\" class=\"attachment-full size-full\" alt=\"AI Innovation Labs\" aria-describedby=\"gallery-1-9743\" srcset=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/AI-Innovation-Labs_FraunhoferIESE.jpg 797w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/AI-Innovation-Labs_FraunhoferIESE-400x228.jpg 400w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/AI-Innovation-Labs_FraunhoferIESE-698x398.jpg 698w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/AI-Innovation-Labs_FraunhoferIESE-768x438.jpg 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 797px) 100vw, 797px\" \/><\/a>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<figcaption class='wp-caption-text gallery-caption' id='gallery-1-9743'>\n\t\t\t\tAbbildung 1: \u00dcberblick zu \u00bbAI Innovation Labs\u00ab\n\t\t\t\t<\/figcaption><\/figure>\n\t\t<\/div>\n\n<h3><strong>AI Innovation: Tipps und Tricks<\/strong><\/h3>\n<p>In den vergangenen neun Jahren haben wir, das <a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/\">Fraunhofer IESE<\/a>, mit verschiedenen Industrieunternehmen <em>AI Innovation Labs<\/em> durchgef\u00fchrt. Im Folgenden m\u00f6chten wir drei grundlegende Erkenntnisse teilen, die wir aus deren Anwendung gewonnen haben.<\/p>\n<ul>\n<li><em>Gesch\u00e4ftsmodell und Anwendungsf\u00e4lle:<\/em> KI ist mehr als eine rein technische Herausforderung und sollte nicht mit dem Kauf von Werkzeugen und Infrastruktur beginnen. Unternehmen stehen oft vor der Herausforderung, einen KI-Anwendungsfall zu finden, der f\u00fcr sie von Nutzen ist. Ein Erfolgsfaktor besteht darin, zu wissen, wie sich KI auf das Gesch\u00e4ftsmodell auswirkt und welche Anwendungsf\u00e4lle einen echten Mehrwert bieten.<\/li>\n<li><em>Agile Kultur:<\/em> Bei der KI geht es im Grunde darum, wie man Innovation in das Unternehmen bringen kann. Das schnelle Ausprobieren von Ideen auf eine agile, Prototyping-orientierte Weise ist von gro\u00dfer Bedeutung. Wir wollen schnell wissen, welche Ideen und Anwendungsf\u00e4lle erfolgreich sein k\u00f6nnen und welche wir gleich wieder verwerfen k\u00f6nnen. Dies erfordert eine offene, agile Unternehmenskultur, in der man auch bereit ist, Ideen unvoreingenommen zu bewerten.<\/li>\n<li><em>Kompetenzen:<\/em> Die Nachfrage nach Softwareentwickler*innen und speziell nach Data Scientists ist hoch. F\u00fcr Unternehmen ist es oft eine Herausforderung, den Bedarf zu decken. Es sollte eine strategische Entscheidung dar\u00fcber getroffen werden, welche Kompetenzen innerhalb und au\u00dferhalb des Unternehmens aufgebaut werden sollen. Zum Beispiel, welche Anforderungen durch Neueinstellungen oder Weiterbildungsangebote erf\u00fcllt werden k\u00f6nnen und wo externe Partner eingebunden werden sollten.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Wenn Sie mehr \u00fcber die Methoden im Rahmen unserer \u00bbAI Innovation Labs\u00ab erfahren m\u00f6chten, so empfehlen wir den <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2203.08465\">Download unseres Whitepapers \u00fcber arXiv<\/a>.<\/p>\n<div class=\"info-box\">\n<p><strong>Sie wollen mehr zu \u00bbAI Innovation in Labs\u00ab erfahren? \u2013 Hier ein paar n\u00fctzliche Hinweise!<\/strong><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Mit \u00bbAI Innovation Labs\u00ab profitable KI Anwendungen f\u00fcr Ihr Unternehmen identifizieren:<\/p>\n<ul>\n<li>Hier zeigen wie Ihne wie Sie <a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/de\/leistungen\/data-analytics\/ki-nutzen.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">KI nutzen<\/a><\/li>\n<li>Hier alle Infos zum <a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/content\/dam\/iese\/leistung\/AI-Innovation-Lab-FraunhoferIESE.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AI Innovation Labs zum Mitnehmen als PDF<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Wir freuen uns auch, wenn Sie uns Ihre spezifischen Probleme und Herausforderungen bei der Entwicklung von KI-Systemen schildern. Bitte z\u00f6gern Sie nicht, mit uns in Kontakt zu treten.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Besuchen Sie au\u00dferdem gerne unseren <a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/en\/services\/data.html\">Kompetenzbereich Data Science<\/a>, um mehr dar\u00fcber zu erfahren, wie wir Sie unterst\u00fctzen k\u00f6nnen!<\/p>\n<p>__________________________________________________________________<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Vielleicht ebenfalls interessant:<\/strong><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Innovatives Praxiswissen zur <strong>Entwicklung sicherer KI-Systeme<\/strong> vermitteln wir Ihnen dar\u00fcber hinaus in unserem <a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/de\/seminare_training\/data-scientist-assuring-safety.html\">4-t\u00e4gigen Seminar zum zertifizierten \u00bbData Scientist Specialized in Assuring Safety\u00ab.<\/a><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>KI-Systeme stellen Unternehmen vor gro\u00dfe Herausforderungen. 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Blog des Fraunhofer IESE<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"AI Innovation Labs unterst\u00fctzen die Identifikation KI-getriebener Gesch\u00e4fts- und Anwendungsf\u00e4lle sowie deren Prototypisierung mittels KI.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/ai-innovation-labs\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"\u00bbAI Innovation Labs\u00ab als Tool zur zielgerichteten Ermittlung der KI-Tauglichkeit von Unternehmen - Blog des Fraunhofer IESE\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"AI Innovation Labs unterst\u00fctzen die Identifikation KI-getriebener Gesch\u00e4fts- und Anwendungsf\u00e4lle sowie deren Prototypisierung mittels KI.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/ai-innovation-labs\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Fraunhofer IESE\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/FraunhoferIESE\/\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2022-10-19T10:31:26+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2024-11-07T13:33:24+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/AI-Innovation-Labs_Blog_iStock.com_Rick_Jo.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1105\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"616\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Anna Maria Vollmer, Prof. Dr. Jens Heidrich, Dr. Andreas Jedlitschka\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@FraunhoferIESE\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@FraunhoferIESE\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Anna Maria Vollmer\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"6\u00a0Minuten\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label3\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data3\" content=\"Anna Maria Vollmer, Prof. Dr. Jens Heidrich, Dr. Andreas Jedlitschka\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/ai-innovation-labs\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/ai-innovation-labs\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"Anna Maria Vollmer\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/aed155e51e6e82a1549b0eecbc3473fc\"},\"headline\":\"\u00bbAI Innovation Labs\u00ab als Tool zur zielgerichteten Ermittlung der KI-Tauglichkeit von Unternehmen\",\"datePublished\":\"2022-10-19T10:31:26+00:00\",\"dateModified\":\"2024-11-07T13:33:24+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/ai-innovation-labs\\\/\"},\"wordCount\":1153,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/ai-innovation-labs\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2022\\\/10\\\/AI-Innovation-Labs_Blog_iStock.com_Rick_Jo.jpg\",\"keywords\":[\"Data Analytics\",\"Data Science\",\"Innovation Engineering\",\"Machine Learning\"],\"articleSection\":[\"K\u00fcnstliche Intelligenz\"],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/ai-innovation-labs\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.iese.fraunhofer.de\\\/blog\\\/ai-innovation-labs\\\/\",\"name\":\"\u00bbAI Innovation Labs\u00ab als Tool zur zielgerichteten Ermittlung der KI-Tauglichkeit von Unternehmen - 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