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Knapp ein Jahr nach dem Launch von ChatGPT ist Künstliche Intelligenz nach wie vor ein Dauerthema. KI-Anwendungen sind in der Lage, qualitativ hochwertige Inhalte zu generieren und aufwändige Aufgaben in Sekundenbruchteilen zu erledigen. Täglich werden neue KI-Tools gelauncht – rund 5000 zählt eine entsprechende Sammlung bereits.
Dies eröffnet Organisationen in der Medien- und Kommunikationsbranche unzählige Möglichkeiten, die Inhaltserstellung zu verbessern, digitale Produkte zu entwickeln und personalisierte Nutzungserfahrungen zu ermöglichen. Doch KI hilft auch, um Arbeitsprozesse effizienter zu gestalten, Zielgruppen genauer anzusprechen und schnellere Ergebnisse zu liefern.
Hälfte der Newsrooms setzt bereits KI-Tools ein
Inwiefern KI im Moment die Medienbranche nachhaltig verändert und damit eine neue Medien-Logik etabliert wird, habe ich hier bereits kurz beschrieben. Unterdessen haben sich verschiedene Medienunternehmen stärker mit KI-Tools auseinandergesetzt, erste Experimente zur Integration solcher Anwendungen durchgeführt und sich auch eigene ethische Richtlinien auferlegt.
Eine internationale Studie des Branchenverbandes WAN-IFRA und der Beratungsagentur Schickler hat vor einigen Monaten Journalist:innen aus über 100 Newsrooms nach ihrem KI-Einsatz befragt. Die Hälfte der Befragten gaben damals an, dass sie bereits KI-Tools in ihren Newsrooms einsetzen. Die meisten davon allerdings nur in limitiertem Umfang.
Obwohl der Einsatz von KI-Tools in Redaktionen zunimmt, herrscht noch immer eine grosse Unsicherheit. So gaben 82% der Befragten an, dass sie erwarten, dass die Einführung von KI Arbeitsplätze, Rollen und Verantwortlichkeiten verändern wird. 38% der Befragten machen sich zudem ernsthafte Sorgen um die Sicherheit ihrer Arbeit aufgrund der KI-Entwicklung.
Von der Experimentierphase zur kohärenten KI-Strategie
Am häufigsten werden aktuell KI-Anwendungen für die Texterstellung und -zusammenfassung in den Redaktionen angewandt. Die meisten Redaktionen, die bisher auf KI gesetzt haben, stecken mitten in der Experimentierphase. Es ist eine Frage der Zeit, dass zahlreiche dieser KI-Features auch in Content-Management-Systemen eingebaut werden, um so die Arbeitsprozesse noch stärker zu vereinfachen.
Im Interview mit dem Branchenmagazin kress pro empfiehlt Markus Knall, Chefredaktor von Ippen Digital, den kleineren Verlagen, zunächst einmal mit einem konkreten Projekt das notwendige Wissen zu entwickeln und erst danach eine kohärente KI-Strategie zu definieren.
Doch um Letzteres kommt künftig kaum ein Unternehmen herum: Wer das KI-Potenzial stärker ausschöpfen will, braucht einen strategischen Plan. Dieser schafft eine für die Mitarbeitenden verständliche Übersicht der Massnahmen, klärt Rollen und Verantwortlichkeiten und stärkt das Vertrauen der Stakeholder, um in das Projekt zu investieren.
Entwicklung einer KI-Strategie in 8 Schritten
Die Formulierung einer KI-Strategie erfordert eine systematische Herangehensweise. Angelehnt an agile Strategieprozesse finden Sie hier 8 Schritte zur Entwicklung einer eigenen KI-Strategie.
1. Übergeordnete Ziele klären
Ähnlich wie bei anderen Transformations- und Strategieprozessen geht es im ersten Schritt erstmal darum, die übergeordneten Ziele zu kennen und diese zu priorisieren. Welche Unternehmensziele sollen langfristig erreicht werden? Wo steht die Organisation in 3, 5 oder 10 Jahren? Die Klärung dieser übergeordneten Ziele hilft, den Einsatzbereich der KI-Strategie zu bestimmen und Prioritäten klar zu definieren.
2. Ressourcen und Know-How bereitstellen
Damit eine KI-Strategie ihren Erfolg erzielen kann, ist eine ganzheitliche Betrachtungsweise notwendig. Stellen Sie deshalb in diesem Schritt ein Team aus verschiedenen Fachbereichen zusammen: Unternehmensstrategie, Technologie, Datenanalyse, Kundendienst, Sales und Legal. Falls Sie nicht über sämtliche dieser Perspektiven innerhalb Ihrer Organisation verfügen, kann auch externe Hilfe beigezogen werden.
3. Ausgangslage analysieren
Um den Umfang der Strategie und die Grenzen der Organisation realistisch einschätzen zu können, sollten Sie in diesem Schritt die Rahmenbedingungen analysieren. Dazu gehören die zur Verfügung stehenden finanziellen Mittel, die technologischen Fähigkeiten, die verfügbaren Daten, sowie die Skills und das Know-How der Mitarbeitenden. Fehlen Ihnen an der einen oder anderen Stelle die notwendigen Mittel, sollten Sie diese vor den nächsten Schritten zuerst aufbauen.
4. Konkrete Anwendungsfälle identifizieren
In diesem Schritt analysieren Sie aus der KI-Perspektive die Herausforderungen und Potentiale Ihrer Organisation. Sammeln Sie so viele Anwendungsfälle wie möglich. Lassen Sie sich gerne auch von der Konkurrenz oder anderen Branchen inspirieren. Legen Sie zu diesem Zeitpunkt auch Ihre ethischen Leitlinien fest, um sicherzustellen, dass der Einsatz von KI in Ihrer Organisation künftig transparent, fair und verantwortungsbewusst eingesetzt wird.
5. Datenverfügbarkeit klären
In diesem Schritt klären Sie die Voraussetzungen für die Umsetzbarkeit Ihrer wichtigsten KI-Anwendungsfälle. Überprüfen Sie dafür Ihre Datenquellen und analysieren Sie, ob Sie über ausreichende, qualitativ hochwertige Daten verfügen. Dazu gehört auch, geeignete Technologien, Plattformen und Tools zu evaluieren. Nur so können Sie künftig KI-Anwendungen oder -Modelle trainieren und anwenden.
6. Anwendungsfälle priorisieren und Ressourcen allozieren
Basierend auf den identifizierten Anwendungsfällen und den zur Verfügung stehenden Ressourcen priorisieren Sie nun die 3-5 wichtigsten KI-Vorhaben Ihrer Organisation. Vergessen Sie dabei nicht die Perspektive Ihrer Kundinnen und Kunden. Versuchen Sie, diese Sichtweise ebenfalls mit in die Priorisierung einzubeziehen.
7. Prototypen entwickeln und kontinuierlich verbessern
Um die wichtigsten Anwendungsfälle nun umsetzen zu können, sollten Sie in diesem Schritt klare Erfolgsgrössen, Zeitrahmen, Budgets und Technologien definieren, sowie die notwendigen Ressourcen zur Verfügung stellen und Skills intern aufbauen. Starten Sie mit ersten Pilotprojekten oder Prototypen, um die Machbarkeit und Wirksamkeit der ausgewählten Anwendungsfälle zu testen. Planen Sie dabei auch regelmässige Auswertungen mit ein, um Anpassungen und Verbesserungen kontinuierlich vornehmen zu können.
8. Strategie kommunizieren und Vorhaben skalieren
Nur wer die Erkenntnisse aus den Prototypen über verschiedene Bereiche der Organisation skalieren kann, erzielt wirklich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil. Deshalb ist es wichtig, die Ziele und Erkenntnisse Ihrer KI-Strategie und -Vorhaben frühzeitig innerhalb der gesamten Organisation zu kommunizieren. Bieten Sie Ihren Mitarbeitenden Schulungen an, um das Verständnis für die KI-Anwendungen zu fördern und das Wissen weiter zu streuen.
Reifephasen zur Integration von KI
Die beschriebenen 8 Schritte bilden das Grundgerüst, um dem KI-Hype strategischer zu begegnen und eigene Vorhaben mit einer ganzheitlichen Perspektive zu priorisieren. Wie eingangs erwähnt, sind bereits unzählige KI-Tools am Markt verfügbar. Doch nur Organisationen, die darüber hinaus auch eigene Daten nutzen und eigene Algorithmen entwickeln, können sich strategisch tatsächlich am Markt differenzieren.
Der Marketing-Berater Mike Schwede hat sechs Reifephasen der KI-Nutzung und -Implementation identifiziert: Organisationen können sich innerhalb dieses Modells selbst verorten und nächste Entwicklungsstufen für die Weiterentwicklung Ihrer KI-Strategie ableiten.
Fragen? Andere Beispiele?
Haben Sie bereits eine KI-Strategie für Ihre Organisation entwickelt? Kennen Sie andere Beispiele von Unternehmen, welche überzeugende KI-Strategien umgesetzt haben? Lassen Sie es mich gerne wissen, indem Sie die untenstehende Kommentar-Funktion nutzen oder mir auf einem anderen Kanal eine Nachricht zukommen lassen. Ich freue mich!
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