Serie "Smart Leadership"

Andrea Gillhuber,

KI-Manager - Kartographen des Wissens

In der SCOPE-Artikelserie „Smart Leadership“ werden Technologien und Trendentwicklungen der Industrie 4.0 unter den Gesichtspunkten Führung und Personalmanagement beleuchtet. In diesem Beitrag: Was macht ein KI-Manager in der Smart Factory? Von Jessica Volkwein

95 % der Industrieunternehmen, die KI einsetzen, geben an, dass sie dabei ihre Ziele erreicht, übertroffen oder deutlich übertroffen hätten. (Quelle: Hewlett Packard Enterprise, 2018) © Pixabay / geralt

Wer einen Blick in die Fabrik der Zukunft werfen möchte, muss kein Zeitreisender sein – eine Fahrt nach Amberg genügt. Dort setzt das Elektronikwerk von Siemens Maßstäbe für die Digitalisierung der Produktion: es choreografiert nicht nur die Zusammenarbeit von Menschen, Maschinen und Robotern mit Industrie 4.0-Lösungen. Eine flächendeckende Vernetzung sämtlicher Produkte und Maschinen sorgt zudem dafür, dass die Produkte ihre Fertigung selbst steuern. Kontrolliert wird das alles in Echtzeit – da stets die wirklich wichtigen Daten zur Verfügung stehen, kann das Team sehr schnell auf Abweichungen reagieren und die Informationen nutzen, um Produkte und Prozesse zu verbessern.

Dieser hohe Industrie 4.0-Reifegrad lässt sich aber noch steigern. Zukünftig sollen auf Künstlicher Intelligenz basierende Technologien das Amberger Werksteam dabei unterstützen, die Fertigungsprozesse noch besser zu verstehen. Das Ziel, mit künstlicher Intelligenz eine Null-Fehler-Produktion zu erreichen, ist der nächste Meilenstein. Es lohnt sich, die nächsten Schritte und Erfahrungen des Unternehmens im KI-Einsatz im Auge zu behalten, da in Zukunft mit zwei Entwicklungen zu rechnen ist: zum einen mit einer weiteren Perfektionierung der Automatiserung von Fertigungsprozessen in der Linie – etwa mittels Machine Learning oder Predictive Analytics. Zum anderen mit der Vernetzung der Produktion mit weiteren Unternehmensbereichen, um Informationen noch schneller und effektiver zu teilen.

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Allerdings sind wir noch lange von KI-Anwendungen entfernt, die das alles selber regeln. Heute erkennen viele Unternehmen erst im konkreten Projekt, dass es ebenso viele heterogene Handlungsfelder wie Technologievarianten für den Einsatz künstlicher Intelligenz gibt – und ein Data Scientist, der sich mit Maschinendaten auskennt, nicht zwangsläufig administrative Prozesse in der Verwaltung mit einem „intelligenten“ Chatbot beschleunigen kann. Ohnehin sind Experten, die existierende KI-Technologien bewerten und in Pilotprojekten testen, in Industrieunternehmen Mangelware.

An der Frontlinie der Transformation: der „KI-Manager“

Bereits bei der Formulierung eines Stellenprofils wird es schwierig – die KI-Disziplinen variieren enorm und ändern sich permanent. Zumal es im Arbeitsalltag nicht nur um fachliche Aspekte des Themas geht: der Einsatz der KI setzt Transformationsprozesse in Gang, die sich auf mehreren Ebenen zeigen – kulturell und personell ebenso wie prozessual und organisatorisch. Ebenso vielfältig sollten die Fähigkeiten eines KI-Verantwortlichen sein, der idealerweise einem CTO (Chief Technologie Officer), CDO (Chief Data Offcier oder Chief Chief Digitization Officer) oder im Falle der Smart Factory der Werksleitung zugeordnet ist.

Dieser „Head of KI“ oder „KI-Manager“ ist im Idealfall nicht nur für die Auswahl und Implementierung von KI-Lösungen verantwortlich, sondern übernimmt in der Organisation auch die Rolle eines „Kartographen des Wissens“. Er sollte genau verstehen, welche Produktions- und Administrationsaufgaben sinnvoll durch KI ergänzt oder ersetzt werden können, welche Entscheidungsprozesse repititiv sind, wo Medienbrüche den Wissensfluss durchbrechen und wie der Rohstoff der KI-Daten – innerhalb und außerhalb der Organisation – gefördert werden muss.

Dass diese große Spannweite der Aufgaben gerade in der Smart Factory von gravierender Bedeutung ist, liegt auf der Hand. Und sie erklärt, warum die Position des KI-Managers weit mehr erfordert, als technologisches und betriebswirtschaftliches Verständnis. Schließlich berührt der Umgang mit KI eine Reihe ethischer, kultureller und rechtlicher Fragen, für die es heute noch keine verbindlichen Vorgaben und verlässlichen Best Practices gibt. Der KI-Manager braucht die Kompetenz, um solche multidisziplinären und alle Bereichsgrenzen überschreitenden Diskurse souverän zu gestalten.

Aufgabenbereiche des KI-Managers

Um 182 Prozent stiegen die Suchanfragen nach „Artificial Intelligence“ und „Machine Learning“ beim Job-Portal indeed.com zwischen 2015 und 2018. (Quelle: Bloomberg, 2018) © Pixabay / mohamed_hassan

Ein guter KI-Manager fokussiert sich auf Resultate: er sucht mit seinen Mitarbeitern eben nicht nach Stellen, an denen sich KI leicht andocken ließe – sondern nach Problemen, die ein KI-Einsatz lösen könnte. Die wesentlichen Aufgaben in seinem Verantwortungsbereich sind:

  • KI-Einsatzpotenziale aufzeigen und die Umsetzung zu strukturieren, etwa über eine unternehmens- oder werksspezifische KI-Roadmap. Dabei Veränderungen in den Dimensionen Organisation, Kultur, Personal und Prozesse berücksichtigen;
  • Investitionskosten im Unternehmen mittels KI-/Machine Learning-Tools reduzieren;
  • neue, KI-basierte Geschäftsmodelle entwickeln und dabei relevante Datenquellen intern/extern integrieren;
  • das Wissen im Team auf dem aktuellen Stand der Forschung halten, etwa zu Entwicklungen bei KI-Algorithmen, KI-Plattformen, Cloud-KI-Services;
  • eine KI-Governance (ethische KI) und damit verbundene Prozesse entwerfen, um ein optimales Datenmanagement zu unterstützen;
  • Herausforderungen bei der Prozessautomatisierung mittels KI-Technologien lösen;
  • AI/ML-Modelle für die Qualitätssicherung bereitstellen;
  • gemeinsam mit dem Personalmanagement das KI-Knowhow über die richtige Teamkonstellation im Unternehmen halten und ausbauen.

Background und Schlüsselkompetenzen des KI-Managers

  • Erfahrung im Aufbau von Machine Learning (ML-) Modellen und verwandter ML-Algorithmen sowie beim Einsatz von Modellierungssoftware, Scoring-Prozessen und prädiktiver Modelle in Geschäftsprozessen;
  • Forschungs-Background außerhalb der Industrie kann von Vorteil sein, z.B. im Bereich Sichere KI, Ethische KI, Faire KI;
  • Kompetenzen beim Aufbau verwandter Technologien / Systeme wie Cloud AI/ML-Dienste auf AWS, GCP, Azure, Cloud Computing Dienstleistungen sowie Big Data Kenntnisse;
  • Kenntnisse über die Grundsätze der Softwareentwicklung sowie über aktuelle Methoden des Projektmanagements / der Projektumsetzung.

KI-Talente mit Signalwirkung

Bei der Suche nach den gewünschten KI-Talenten gibt es in Deutschland inzwischen viele gut ausgebildete Kandidaten/Kandidatinnen mit Berufserfahrung. Wichtig ist, beim Executive Search den Blick nicht nur auf die Industrie zu richten – das schränkt das Potenzial ein.

Zudem kann die Einstellung eines KI-Verantwortlichen eine Signalwirkung in Richtung weiterer KI-Talente / Digitalisierungs-Experten haben. Und in Richtung der Kunden, Partner und Investoren unterstreicht dies die Innovationsfähigkeit des Unternehmens.

Die Autorin

Jessica Volkwein, LAB & Company © LAB & Company

Jessica Volkwein, Geschäftsführerin der Executive-Search-Beratung LAB & Company, beleuchtet in der Serie „Smart Leadership“ regelmäßig Technologien und Trendentwicklungen der Industrie 4.0 unter den Gesichtspunkten Führung und Personalmanagement.

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