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„KI-STRATEGIE bei erneuerbaren Energien“- eine Betragsreihe von TEDEXA und RMPrivacy

Die Anwendungsfelder der Künstlichen Intelligenz (KI) im Bereich der erneuerbaren Energien sind vielfältig. Betroffen sind etwa die Auswahl geeigneter Flächen, die Planung, Verwaltung und Wartung von Wind- und Solaranlagen sowie die Verwaltung von Kunden-, Eigentümer- und Lieferantendaten. Die Herausforderung hierbei ist, die richtige KI für die Anwendungsfälle im Unternehmen zu finden.

Die Beitragsreihe „Data Greens“ gibt Ihnen einen umfassenden Überblick über die wichtigsten Punkte zur Umsetzung einer KI-Strategie. In Teil 1 gehen wir dabei auf grundsätzliche Fragestellungen zur KI-Strategie ein. In den Teilen 2 und 3 widmen wir uns den rechtlichen Rahmenbedingungen sowie den Themen Organisation und Umsetzung.

Teil 1

KI-STRATEGIE & grundsätzliche Fragestellungen

Vor der Einführung einer neuen Software und damit auch im Kontext von KI-Systemen sollten Unternehmen eine Reihe von Fragen klären, um eine erfolgreiche Umsetzung zu gewährleisten.

Welches KI-Tool ist eigentlich das Richtige für mich?

Die meisten Unternehmen wollen oder brauchen Anwendungen künstlicher Intelligenz in ihrem Unternehmen. Sie nutzen diese bereits oder wollen sie demnächst einsetzen. Dies hat unterschiedliche Auswirkungen und Folgen. Es geht dabei nicht nur um die Einführung einer neuen Technologie und deren Anbindung an bestehende IT-Systeme. Vielmehr geht es darum, tiefgreifende Veränderungen in der Unternehmenskultur, den Geschäftsprozessen und der strategischen Ausrichtung zu bewältigen. Auch die rechtlichen Aspekte sind dabei auf jeder Ebene zu berücksichtigen. Die Frage nach dem KI-Tool ist zunächst sekundär. Deswegen ist es wichtig, sich zunächst eine KI-Strategie zurechtzulegen, die auf die spezifischen Ziele und Herausforderungen des Unternehmens abgestimmt ist.

Habe ich eine KI-STRATEGIE für mein Unternehmen?

Vor dem Einsatz einer KI sollten im Unternehmen verschiedene Fragen geklärt werden. Dazu gehört u.a. die Definition der unternehmerischen Ziele im Zusammenhang mit der Nutzung von KI, die Frage, wie das Geschäft erfolgreich KI transformieren kann, welche Geschäftsbereiche betroffen sein werden, die Sicherstellung der Datenqualität und -sicherheit sowie die Klärung der Frage, wer die KI nutzen wird und unter welchen Voraussetzungen. Um alle diese Punkte zu berücksichtigen, ist die Entwicklung einer KI-Strategie hilfreich, die alle betroffenen Bereiche im Unternehmen einbezieht.

Die wichtigsten Punkte zusammengefasst:

  • Klare Zielsetzung und Vision
    Definieren Sie, welche spezifischen Ziele Sie mit der Einführung von KI erreichen möchten. Dies könnte die Steigerung der Effizienz, die Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen oder die Erschließung neuer Geschäftsfelder umfassen. Eine klare Vision hilft dabei, die richtigen Prioritäten zu setzen und den Einsatz von KI gezielt zu steuern. Hier geht es vor allem um den Zweck, der mit Hilfe von KI erfüllt werden soll.
  • Integration in die Unternehmensstrategie
    Stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Strategie in die übergeordnete Unternehmensstrategie eingebettet ist. KI sollte nicht isoliert betrachtet werden, sondern als integraler Bestandteil der gesamten Unternehmensentwicklung. Dies erfordert eine enge Abstimmung zwischen den verschiedenen Geschäftsbereichen und der IT-Abteilung.
  • Analyse der Geschäftsprozesse
    Identifizieren Sie die Geschäftsprozesse, die durch KI optimiert werden können. Untersuchen Sie, wie diese Prozesse durch den Einsatz von KI verändert werden könnten und welche Auswirkungen dies auf die Effizienz und Produktivität hat. Dabei sollten auch mögliche Herausforderungen und Risiken berücksichtigt werden.
  • Bewertung der aktuellen Dateninfrastruktur
    Überprüfen Sie, ob Ihre vorhandene Dateninfrastruktur den Anforderungen von KI-Anwendungen gewachsen ist. Eine hohe Datenqualität und eine solide Datenarchitektur sind entscheidend für den Erfolg von KI-Projekten. Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten sicher, zugänglich und für KI-Anwendungen geeignet sind.
  • Schulung und Weiterbildung der Mitarbeitenden
    KI-Technologien erfordern neue Kompetenzen und Fähigkeiten. Entwickeln Sie ein Schulungsprogramm, um Ihre Mitarbeitenden auf den Umgang mit KI-Systemen vorzubereiten. Dies hilft nicht nur dabei, die Technologie effektiv zu nutzen, sondern fördert auch die Akzeptanz und das Vertrauen in die neuen Systeme.
  • Rechtliche und regulatorische Rahmenbedingungen
    Prüfen Sie die rechtlichen Anforderungen und regulatorischen Vorgaben, die für den Einsatz von KI in Ihrem Unternehmen gelten. Dies könnte den Datenschutz, die Haftung für KI-Entscheidungen und die Einhaltung von Branchenstandards umfassen.

Welcher Anwendungsfall für die KI?

Haben Sie Ihre KI-Strategie definiert, so wird es ihnen leichter fallen den richtigen Anwendungsfall für KI in ihrem Unternehmen zu finden.

Starten Sie dabei mit einem einfachen Anwendungsfall, der klar definierte Ziele hat und schnell umsetzbar ist. Ein solcher Anwendungsfall sollte idealerweise einen hohen Mehrwert bieten, jedoch gleichzeitig wenig Risiko und Komplexität mit sich bringen. Dies ermöglicht es, erste Erfolge schnell sichtbar zu machen und wertvolle Erfahrungen im Umgang mit der Technologie zu sammeln.

Durch den erfolgreichen Abschluss eines einfachen Projekts schaffen Sie Vertrauen in die KI innerhalb des Unternehmens und legen den Grundstein für die Umsetzung weiterer, komplexerer KI-Initiativen.

Welches KI-Tool kommt für meinen Anwendungsfall in Betracht?

Nachdem Sie den passenden Anwendungsfall identifiziert haben, wählen Sie ein KI-Tool, das folgende Kriterien erfüllt:

  1. Funktionalität: Es sollte genau die Anforderungen Ihres Anwendungsfalls erfüllen und anpassungsfähig sein.
  2. Benutzerfreundlichkeit: Einfache Bedienung erleichtert den Einstieg und beschleunigt die Umsetzung.
  3. Integration: Das Tool sollte nahtlos in Ihre bestehende IT-Infrastruktur integriert werden können.
  4. Skalierbarkeit: Es sollte auch für größere, zukünftige Projekte geeignet sein.
  5. Support: Verfügbarkeit von technischem Support und einer aktiven Community ist entscheidend.
  6. Kosten: Das Tool sollte wirtschaftlich sinnvoll sein und im Verhältnis zum erwarteten Nutzen stehen.

Bei der Auswahl des passenden KI-Tools stellt sich die Frage, ob eine geschlossene Lösung bevorzugt wird, die vollständig in der eigenen IT-Infrastruktur integriert ist, wie etwa der Azure OpenAI Service. Diese ermöglicht mehr Kontrolle und Anpassung innerhalb des Unternehmens. Alternativ können vorkonfigurierte digitale Assistenten wie Microsoft Copilot für Microsoft 365 genutzt werden, die einfacher zu implementieren sind. Letztere bieten jedoch weniger Flexibilität, da sie direkt in bestehende Anwendungen integriert sind.

Ausblick

Im ersten Teil unserer Beitragsreihe haben wir Ihnen verschiedene Punkte an die Hand gegeben, die in jedem Fall zu Beginn der Einführung eines KI-Tools berücksichtigt werden sollten. Wir weisen darauf hin, dass es sich hierbei nicht um eine abschließende Aufstellung handelt. Die Aufstellung dient als Impuls für die Ausarbeitung einer KI-Strategie. Der jeweilige Einzelfall ist zu berücksichtigen. Im zweiten Teil der Beitragsreihe erhalten Sie einen Überblick über die wichtigsten rechtlichen Rahmenbedingungen, mit denen Sie bei der Einführung beziehungsweise Nutzung von KI-Tools konfrontiert sein können.

Bildnachweis: KI generiert

AUTOREN

Michael Darnieder, Geschäftsführer der TEDEXA GmbH, KI-Experte und Redner zu KI-Themen.
TEDEXA bietet 360-Grad-KI-Beratung und Produktentwicklung sowie individuelle Softwareentwicklung an.

Matthias Rosa ist als externer Datenschutzbeauftragter und Datenschutzberater bei der RMPrivacy GmbH für Unternehmen und Konzerne tätig. Darüber hinaus ist er Rechtsanwalt und Fachanwalt für IT-Recht bei der Kanzlei Bette Westenberger & Brink in Mainz sowie Dozent zu datenschutzrechtlichen Themen beim Mainzer Medieninstitut im Rahmen des Masterstudiengangs Medienrecht.