Mann vor digitaler Netzstruktur
Von künstlicher Intelligenz zur Business-Intelligenz oder von Big Data zu Smart Data (Symbolbild)

Die Kunst der Business-Digitalisierung besteht darin, den optimalen (intelligenten) Einsatz von künstlicher Intelligenz im eigenen Betrieb zu finden. Entscheidende Erfolgsfaktoren sind: erstens, der Aufbau einer digitalen Kompetenz über alle Hierarchien, zweitens, die Entwicklung eines digitalen Businessmodells und drittens, die Kompetenz, um Big Data zu Smart Data zu verarbeiten.

Intelligentes Business

Künstliche Intelligenz ist die Verarbeitung von Big Data zu Smart Data. Die dafür eingesetzten Algorithmen greifen in alle betrieblichen Aufgaben und Abläufe ein. Deep Learning für die Bild- und Videoverarbeitung, Predictive Marketing für die Optimierung der Kundenbeziehungen, Process Mining für die Optimierung der betrieblichen Prozesse und Natural Language Processing für die Verarbeitung von Text und Sprache gehören zu den wichtigsten Konzepten der künstlichen Intelligenz. Voraussetzung, um die künstliche Intelligenz für die Business-Intelligenz einsetzen zu können, ist ein digitales Business-Modell. Dieses definiert, welche Daten betriebsintern und -extern gesammelt werden und wie sie verarbeitet werden. Das Resultat sind Business-Modelle für eInsurance zur Prämienindividualisierung, eHealth für individualisierte Therapien, eFood für individualisierte Diäten, eMobility zur individuellen Transportoptimierung, eEducation zur individuellen Lernoptimierung sowie eEnvironment, eMarketing, eGovernment, eCredit, eFashion, eCrime, etc. für weitere Systemoptimierungen.

Der entscheidende Unterschied zwischen einem traditionellen Business und einem digitalen Business ist, dass im traditionellen Business die Informations- und Kommunikationstechnologie ein Sekundärprozess ist, während es im digitalen Business zum Primärprozess wird. Dies erfordert ein Umdenken im Unternehmen, das zuoberst in der Geschäftsleitung verankert sein muss.

Intelligente Führung

Ein digitales Business setzt zwingend eine digital affine Führung voraus. Dan Graves folgert in der Harvard Business Review, dass Unternehmen die Zusammensetzung ihrer Topmanagement-Teams überdenken müssen. Dabei bezieht er sich auf eine Studie, die in der Sloan Management Review 2021 veröffentlicht wurde. Von den über 2'000 untersuchten Unternehmen wurden nur 7 Prozent von digital kompetenten Teams geleitet, d. h. von Teams, in denen mehr als die Hälfte der Mitglieder digital versiert ist und genau weiss, wie aufkommende Technologien den Erfolg ihres Unternehmens beeinflussen können. Die Studie zeigte, dass Unternehmen mit digital versierter Führung in Bezug auf Umsatzwachstum und Marktbewertung um 48 Prozent besser abschnitten als der Rest. Zudem konnte festgestellt werden, dass weniger als 25 Prozent der CEOs und etwa 12,5 Prozent der CFOs als digital versiert bezeichnet werden. Selbst unter den Führungskräften im Technologiebereich sind nur 47 Prozent der CTOs und 45 Prozent der CIOs in dieser Kategorie zu finden; der Rest konzentriert sich mehr auf die IT-Infrastruktur und Back-Office-Abläufe als auf die Wertschöpfung aus digitalen Technologien.

Von Technophobie zur Business Intelligence

Technophobie – die Angst vor neuen Technologien – ist ein natürliches Phänomen in der gesamten Hierarchie einer Unternehmung. Elon Musk, CEO von Tesla und SpaceX, hat 2018 an der SXSW-Konferenz gesagt: "Ich bin sehr nah an der Spitze der Künstlichen Intelligenz, und das macht mir verdammt viel Angst." Dies hat zur Folge, dass Technologiefreundlichkeit nicht etwa bedeuten soll, wie intensiv man eine Technologie nutzt, sondern wie effizient. Die künstliche Intelligenz ist ein Mittel zum Zweck der Business-Intelligenz. Und deshalb sollen sich die Mitarbeitenden auf allen Hierarchien eines Unternehmens die Business-Intelligenz jeweils auf ihrer eigenen "Flughöhe" aneignen. Führungs- und Managementpersonen eignen sich das Wissen auf einer hohen Flughöhe an, wo das Potential und die Anwendungsmöglichkeiten der künstlichen Intelligenz im Vordergrund stehen. Technisch interessierte Personen eignen sich die Skills auf mittlerer Flughöhe an, so dass man kommerziell verfügbare Systeme (z.B. Microsoft Azure, Amazon Web Services, Google Cloud) zu einem gewissen Grad auch selber einsetzen kann. Technisch versierte Personen eignen sich Skills auf tiefer Flughöhe an und entwickeln sich hin zu Data-Analysten, wodurch sie Analysen mit modernen Methoden wie neuronalen Netzen selber durchführen können.

Fazit

Business Intelligence ist nicht nur eine Kopf-, sondern ebenso eine Herzsache. Nur wenn sie über alle Hierarchien einer Organisation gelebt wird, kann sie zu unternehmerischem Erfolg führen. Dies setzt voraus, dass alle Mitarbeitende sich massgeschneidertes neues Wissen aneignen, das sie in ihre Arbeitsabläufe integrieren können.

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