Erfolgsfaktoren und strategische Aspekte für die Einführung von Künstlicher Intelligenz in Organisationen

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Ausgangssituation und Problemstellung
1.2 Zielsetzung und Aufbau der Arbeit

2 Begriffsdefinitionen
2.1 Definition “Künstliche Intelligenz“
2.2 Definition “Erfolgsfaktor“
2.3 Definition “Strategie“ und “Strategischer Aspekt“
2.4 Definition “Organisation“

3 Analyse der Erfolgsfaktoren bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz
3.1 Arten von Erfolgsfaktoren bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz
3.2 Ursachen für Misserfolg

4 Entwicklung einer KI-Strategie unter Berücksichtigung der Erfolgsfaktoren
4.1 Herausforderungen und Erfolgsfaktoren
4.2 Handlungsempfehlungen und Erfolgsfaktoren
4.3 Entwicklung einer KI-Strategie

5 Schlussbetrachtung
5.1 Zusammenfassung und Fazit
5.2 Ausblick

A Aufschlüsselung der Erfolgsfaktoren

B Strategieentwicklung

Literatur

Kurzfassung

Das Thema “Künstliche Intelligenz (KI)“ ist in der aktuellen Zeit weit verbreitet und wird als die Technologie der Zukunft angesehen. Viele Unternehmen scheitern allerdings derzeit daran, eine zentrale KI-Strategie auszuarbeiten, um dadurch KI-Anwendungen erfolgreich einzuführen. Diese Seminarar­beit beschäftigt sich mit dem Problem, dass es bislang nur wenig Literatur gibt, die Erfolgsfaktoren bei der Einführung mit strategischen Aspekten vereint. Daraus ergibt sich die Zielsetzung, einen systematischen Überblick über Erfolgsfaktoren bei der Einführung von KI zu geben, um daraus eine Strategie abzuleiten. Dazu werden Erfolgsfaktoren nach dem Technical, Organizational & Environ­mental (TOE)-Prinzip analysiert und Faktoren für Misserfolg identifiziert. Zentrales Ergebnis ist, dass es für eine KI-Strategie unter Berücksichtigung der Erfolgsfaktoren bei der Einführung vor allem Erfolgsfaktoren aus Sicht der Organisation braucht, welche wiederum technologische Faktoren be­günstigen. Dabei ist es wichtig, dass die Unternehmensführung von der Einführung von KI überzeugt ist und dadurch Ressourcen (Daten, Budget, Beschäftigte) zur Verfügung stellen kann. Zusätzlich stellen die Kompatibilität von KI mit der bestehenden IT-Infrastruktur und der Druck von Wettbe­werbern weitere Erfolgsfaktoren zur Einführung dar. Ein nächster Schritt kombiniert die analysierten Erfolgsfaktoren mit strategischen Aspekten und zeigt dadurch eine Vorgehensweise zur Entwicklung einer KI-Strategie auf. Die entstandene KI-Strategie umfasst dabei folgende Punkte: Überzeugung der Unternehmensführung für KI-Projekte, Erhöhung der technologischen Kompetenz im Unternehmen und die Anpassung der Organisationsstruktur an die KI-Ausrichtung. Im Ausblick werden weitere Fragestellungen vorgeschlagen.

Abstract

The topic of ”KI” is widespread in current times and is seen as the technology of the future. However, many companies are currently failing to work out a central KI strategy in order to successfully introduce KI applications as a result. This seminar paper deals with the problem that so far there is only little literature that combines success factors during the introduction with strategic aspects. The objective is to give a systematic overview of success factors in the introduction of KI in order to derive a strategy. For this purpose, success factors are analyzed according to the TOE principle and factors for failure are identified. The central result is that for a KI strategy, taking into account the success factors during introduction, success factors from the perspective of the organization are needed above all, which in turn favor technological factors. In this context, it is important that the company management is convinced of the introduction of KI and can thus provide resources (data, budget, employees). In addition, the compatibility of KI with the existing IT infrastructure and pressure from competitors represent further success factors for the introduction. A next step combines the analyzed success factors with strategic aspects and thereby shows an approach to develop a KI strategy. The resulting KI strategy includes the following points: Convincing the company management for KI-projects, increasing the technological competence in the company and adapting the organizational structure to the KI-orientation. Further issues are proposed in the outlook.

Abbildungsverzeichnis

Abb. 3.1: Faktoren: Technologie (Quelle: Eigene Darstellung auf Basis von Hamm und Klesel, 2021)

Abb. 3.2: Faktoren: Organisatorisch (Quelle: Eigene Darstellung auf Basis von Hamm und Klesel, 2021)

Abb. 3.3: Faktoren: Umwelt (Quelle: Eigene Darstellung auf Basis von Hamm und Klesel, 2021)

Abb. A.1: Success Factors Technological (Quelle: Hamm und Klesel, 2021)

Abb. A.2: Success Factors Organizational (Quelle: Hamm und Klesel, 2021)

Abb. A.3: Success Factors Environmental (Quelle: Hamm und Klesel, 2021)

Abb. A.4: Übersicht der kombinierten Erfolgsfaktoren (Quelle: Eigene Darstellung auf Basis von Hamm und Klesel, 2021)

Abb. B.1: Phasen, Kernherausforderungen und Handlungsempfehlungen beim Umgang mit künstlicher Intelligenz im Unternehmenskontext (Quelle: Wolff et al., 2019).

Abb. B.2: Kernherausforderungen aus Phase 1 in Kombination mit Erfolgsfaktoren (Quelle: Eigene Darstellung, kombiniert aus den Abbildungen A.4 und B.1)

Abb. B.3: Kernherausforderungen aus Phasen 2-3 in Kombination mit Erfolgsfaktoren (Quelle: Eigene Darstellung, kombiniert aus den Abbildungen A.4 und B.1)

Abb. B.4: Handlungsempfehlungen in Kombination mit Erfolgsfaktoren (Quelle: Eigene Dar­stellung, kombiniert aus den Abbildungen A.4 und B.1)

Abb. B.5: Summe der Wirkung der Erfolgsfaktoren (Quelle: Eigene Darstellung, kombiniert aus den Abbildungen B.2, B.3 und B.4)

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

Das Thema “KI“ beherrscht aktuell viele Bereiche der Forschung, Industrie und Informationstechnologie (IT) (Hamm und Klesel, 2021, S. 1). Aber was ist KI eigentlich? Der berühmte Physiker Stephen Hawking hat KI wie folgt beschrieben:

“KI ist wahrscheinlich das Beste oder das Schlimmste, was der Menschheit passieren kann."

Auf Basis dieser Aussage lässt sich erschließen, dass je nach Einsatzgebiet und Verwendung der KI, sich diese entweder positiv oder negativ auf das Leben der Menschen auswirken wird. Außerdem stellt KI “die wichtigste Schlüsseltechnologie unserer Zeit“ dar (Brynjolfsson und Mcafee, 2017).

1.1 Ausgangssituation und Problemstellung

Ausgangssituation

Der Einsatz von KI in Unternehmen, die zukunftsfähig bleiben möchten, ist unabdingbar. Erstaunlich ist, wie eine Studie aus dem Jahr 2020 des Verbandes des Technischer Überwachungsverein (TÜV) zeigte, dass nur 11 Prozent der 500 befragten Unternehmen in Deutschland KI bereits einsetzen. 4 Prozent planen den Einsatz konkret und in 15 Prozent der Unternehmen wird der Einsatz von KI zumindest diskutiert. In den restlichen 69 Prozent wird folglich KI nicht eingesetzt und der Einsatz auch nicht geplant (TÜV-Verband, 2020, S. 11). Eine Ursache dafür könnte eine fehlende Strategie bei der Einführung sein. Dieselbe Studie des TÜV-Verbandes zeigte ebenfalls, dass nur 15 Prozent der befragten Unternehmen eine klare, zentrale Strategie zur Einführung bzw. dem Einsatz von KI haben. 19 Prozent planen, das Thema einer KI-Strategie zentral umzusetzen. 64 Prozent hingegen verzichten nach heutigem Stand komplett auf eine strategische Ausrichtung in Sachen KI und planen auch nicht, damit zu starten (TÜV-Verband, 2020, S. 18). Ein Grund für die Unsicherheit deutscher Unternehmen über den Einsatz von KI könnte darin liegen, dass es zwar Forschungen über die Erfolgsfaktoren bei der Einführung von KI gibt, diese allerdings nicht in einem systematischen Überblick zusammengefasst werden konnten (Hamm und Klesel, 2021, S. 3).

Problemstellung

Aus den Tatsachen der Ausgangssituation ergibt sich die Problemstellung der fehlenden KI-Strategie für Unternehmen und einer unzureichend kombinierten Darstellung der Erfolgsfaktoren bei der Einführung von KI in Organisationen. Auf Basis dessen lassen sich folgende Forschungsfragen formulieren:

- Welche Faktoren aus unterschiedlichen Perspektiven haben entscheidenden Anteil an einer erfolgreichen Einführung von KI in Organisationen?
- Welche Ursachen für Misserfolg gibt es?
- Wie kann eine Strategie zur erfolgreichen Einführung von KI in Organisationen entwickelt werden?

1.2 Zielsetzung und Aufbau der Arbeit

Zielsetzung

Ziel dieser Seminararbeit ist es, eine mögliche Vorgehensweise zur Entwicklung einer Strategie für die Einführung von Künstlicher Intelligenz in Organisationen unter Berücksichtigung relevanter Er­folgsfaktoren auszuarbeiten. Dabei sollen Erfolgsfaktoren, welche aus unterschiedlichen Sichtweisen erarbeitet wurden, analysiert und kombiniert werden. Dies ermöglicht die Ableitung einer potenziellen Vorgehensweise zur Entwicklung einer KI-Strategie.

Aufbau der Arbeit

Zu Beginn der Arbeit wird auf theoretische Grundlagen eingegangen und die Begriffe Künstliche Intelligenz, Erfolgsfaktor, Strategie bzw. strategische Aspekte und Organisation definiert. Die Lite­ratur zeigt unterschiedliche Erfolgsfaktoren bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz, welche in Kapitel 3 vorgestellt werden. Dazu wird die Messung des Erfolgs ergänzt und ein kritischer Blick auf die Ursachen für den Misserfolg bei der Einführung schließt das Kapitel ab. In Kapitel 4 werden zuerst strategische Aspekte bei der Einführung herausgearbeitet, um daraus in Kombination mit den in Kapitel 3 genannten Erfolgsfaktoren eine mögliche Vorgehensweise zur Entwicklung einer KI-Strategie abzuleiten. Abschließend wird im letzten Kapitel 5 die Seminararbeit kurz zusammengefasst und ein Ausblick auf zukünftige wissenschaftliche Fragestellungen gegeben.

2 Begriffsdefinitionen

Das zweite Kapitel schafft die Grundlage für das Verständnis der Problemstellung und der Forschungs­frage. Die zentralen Begriffe “Künstliche Intelligenz“, “Erfolgsfaktor“, “Strategie“ bzw. “Strategische Aspekte“ und “Organisation“ werden definiert.

2.1 Definition “Künstliche Intelligenz“

Das Gabler Wirtschaftslexikon beschreibt KI als die “Erforschung 'intelligenten' Problemlösungsver­haltens sowie die Erstellung 'intelligenter' Computersysteme. Künstliche Intelligenz (KI) beschäftigt sich mit Methoden, die es einem Computer ermöglichen, solche Aufgaben zu lösen, die, wenn sie vom Menschen gelöst werden, Intelligenz erfordern" (Siepermann, 2018). Diese Fähigkeit der Problemlö­sung von KI, ähnlich einem menschlichen Wesen, beschreibt auch Kurzweil im Jahr 1990, indem KI wie folgt definiert wird “[...] die Kunst, Maschinen zu entwickeln, die Funktionen ausführen, die bei der Ausführung durch Menschen Intelligenz erfordern [...]“ (Kurzweil, 1990). Mit Fokus auf Intelligenz wird KI definiert als zielgerichtete Aktivitäten, Maschinen mit Intelligenz auszustatten, um damit angemessen und vorausschauend in einem bestimmten Umfeld agieren zu können (Nilsson, 2009). Aus Sicht der Wirtschaftlichkeit kann KI in der Lage sein, Daten aus externen Systemen auszuwerten, zu interpretieren und daraus Schlüsse zu ziehen. Mit Hilfe von flexiblen Anpassungen auf neue Erkennt­nisse aus weiteren Daten werden so Aufgaben und Ziele erreicht, die intelligentes Handeln erfordern (Schaefer et al., 2021).

2.2 Definition “Erfolgsfaktor“

Um den Begriff “Erfolgsfaktor“ zu definieren, müssen vorab die Teilwörter “Erfolg“ und “Faktor“ definiert werden.

Definition “Erfolg“

Erfolg lässt sich nicht genau definieren, da es viele unterschiedliche Bedeutungen von Erfolg gibt (Abfalter, 2010). Erfolg bedeutet, dass eine erstrebte und beabsichtigte Wirkung eingetreten ist und positive Ergebnisse von Handlungen auftreten. (Dudenredaktion, 2021b).

Definition “Faktor“

Ein Faktor hat in bestimmten Zusammenhängen bestimmte Auswirkungen, entweder positiv oder negativ. Synonyme sind beispielsweise Bestandteile oder Gesichtspunkte (Dudenredaktion, 2021d).

Definition “Erfolgsfaktor“

Der Erfolgsfaktor vereint die beiden Begriffe Faktor und Erfolg. Somit ist ein Erfolgsfaktor der Um­stand, der zu einer erfolgreichen Durchführung von Vorgehensweisen führt (Dudenredaktion, 2021c). Aus betriebswirtschaftlicher Sicht stellt ein Erfolgsfaktor einen entscheidenden Faktor für die Ziel­erreichung von Organisationen dar. Hierbei soll vor allem der Gesamterfolg des Unternehmens im Vordergrund stehen (Szczutkowski, 2018).

2.3 Definition “Strategie“ und “Strategischer Aspekt“

Definition “Strategie“

“Die Strategie beschreibt den Weg zum Ziel“ (Klasen, 2019). Strategie bedeutet laut der Duden Onlinere­daktion den genauen Plan zur Vorgehensweise zu besitzen, um ein [...] wirtschaftliches Ziel zu erreichen und die Faktoren berücksichtigt, die eigene Handlungen beeinflussen könnten (Dudenredaktion, 2021f).

Definition “Aspekt“

Ähnlich wie Faktor beschreibt das Wort Aspekt die Betrachtungsweise oder einen bestimmten Blick­winkel auf Sachverhalte (Dudenredaktion, 2021a).

Definition “Strategischer Aspekt“

Die Definition “Strategischer Aspekt“ lässt sich aus den beiden vorhergehenden Definitionen von “Strategie“ und “Aspekt“ ableiten. Ein strategischer Aspekt ist somit ein Faktor innerhalb einer Vor­gehensweise, der zur Erreichung wirtschaftlicher Ziele berücksichtigt und eingehalten werden muss. Laut der Enzyklopädie Brockhaus ist eine Strategie aus betriebswirtschaftlicher Sicht ein “rational geplantes, konsistentes Bündel grundlegender Entscheidungen“ (Brockhaus-Online-Redaktion, 2020).

2.4 Definition “Organisation“

Das Gabler Wirtschaftslexikon beschreibt den Begriff “Organisation“ als “Regelwerk eines arbeitsteili­gen Systems“ (Wirtschaftslexikon, 2018). Das heißt konkret: Es gibt viele Menschen in Organisationen, die gemeinsame Aufgaben erledigen und dadurch Ziele erreichen. Die Ziele und Aufgaben der Einzel­personen werden koordiniert und gesteuert. In dem Kontext dieser Seminararbeit wird “Organisation“ mit dem Begriff Unternehmen gleichgesetzt, das heißt innerhalb dieser Seminararbeit werden Vereine, Verbände und weitere Möglichkeiten von Organisationen nicht berücksichtigt, sondern der Fokus liegt auf Unternehmen als Organisationen.

3 Analyse der Erfolgsfaktoren bei der

Einführung von Künstlicher Intelligenz

Das folgende Kapitel zeigt unterschiedliche Arten von Erfolgsfaktoren bei der Einführung von KI in Organisationen und beschreibt Ursachen für Misserfolg.

3.1 Arten von Erfolgsfaktoren bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz

Im Literaturüberblick lässt sich erkennen, dass es bereits eine Aufteilung der am häufigsten genannten Erfolgsfaktoren nach dem TOE-Prinzip gibt (Hamm und Klesel, 2021). Das Prinzip hinter TOE umfasst die Sichtweise aus Technologie (Technological), Organisation (Organizational) und Umwelt (Environ­mental). Ein kritischer Blick in die Ausgangsliteratur (Hamm und Klesel, 2021) zeigt dem Autor, dass in dem Literaturüberblick zwar die Erfolgsfaktoren zusammengefasst und aufgelistet werden (vgl. A.1, A.2 und A.3), sich allerdings keine eindeutige Reihenfolge über die Wichtigkeit der Erfolgsfaktoren ableiten lässt. In der Abbildung A.1 ist zu erkennen, dass der technische Erfolgsfaktor “Komplexität“ zwei negative Nennungen hat. In Summe wird die Zahl zwei genannt, was allerdings keine Summe der negativen und positiven Nennungen darstellt, sondern lediglich die Anzahl Nennungen insgesamt (sowohl positiv als auch negativ) zeigt. Aus Sicht des Autors ist es daher essenziell, die positiven und negativen Nennungen der Erfolgsfaktoren in einer sortierbaren Liste darzustellen, um die tatsächliche Relevanz für den Erfolg aufzuzeigen. Dafür werden im Folgenden die drei unterschiedlichen Perspekti­ven aus TOE separat aufgelistet und eine tatsächliche Summe gebildet, in dem die negativen Nennungen von positiven Nennungen abgezogen werden. Als absteigendes Sortierungskriterium wird die daraus resultierende Summe verwendet. Die Erfolgsfaktoren mit negativen Nennungen und Begründungen dazu werden ebenfalls analysiert.

Technological

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 3.1 Faktoren: Technologie (Quelle: Eigene Darstellung auf Basis von Hamm und Klesel, 2021)

Aus technologischer Perspektive stellt die Kompatibilität der KI mit der bestehenden IT-Infrastruktur einen entscheidenden Erfolgsfaktor dar (vgl. Abbildung 3.1, Original-Abbildung: A.1), weil die bereits bestehende IT-Infrastruktur (genutzt für Sicherheit und Stabilität [...]) um eine zweite Umgebung erweitert wird. In dieser werden schnelle und flexible Applikationen für KI implementiert (Kruse et al., 2019). Die Integration der beiden Infrastrukturen ist sehr wichtig für die Kommunikation zwischen den Systemen und deshalb essenziell für eine erfolgreiche Einführung. Zur Messung der Kompatibilität wird eine Kompatibilitätsmatrix empfohlen, in der die bestehende IT-Infrastruktur mit den angestreb­ten KI-Anwendungen verglichen wird (Nortje und Grobbelaar, 2020). In der Kompatibilitätsmatrix kann zusätzlich der relative Vorteil (zweitwichtigster Erfolgsfaktor in 3.1) von KI-Anwendungen im Vergleich zu anderen Technologien ergänzt werden. Durch die Analyse des relativen Vorteils sind Organisationen in der Lage, potenziell verbesserte Arbeitsleistung, gesteigerte Produktivität und erhöhte Arbeitseffektivität durch die Einführung von KI im Vergleich zu bestehender IT-Infrastruktur zu messen und zu vergleichen (AlSheibani et al., 2020). Folgende drei Erfolgsfaktoren wurden mit negativen Nennungen im Literaturüberblick erwähnt:

- Wahrgenommene Barrieren: Mangelndes Vertrauen in KI, (finanzielle) Strafen für Fehlprognosen und die Unsicherheit über generelle Anwendungen von KI und Machine Learning (ML) sind wahrgenommene Barrieren und stellen somit negative Faktoren dar (Rana et al., 2014). ML ist ein Teilbereich von KI und beschäftigt sich mit verschiedenen Formen des Selbstlernens von Robotern (Bendel, 2019).
- Zufriedenheit mit den bestehenden Systemen: Ermöglicht die bestehende IT-Landschaft effektiv und effizient einen transparenten Einblick für alle Entscheidungsträger und Beteiligte im Unter­nehmen, so ist der Drang nach einem neuen System, z. B. KI-unterstützt, eher gering (Rana et al., 2014).
- Komplexität: Herausforderungen sind die technische Komplexität der KI- und ML-Systeme sowie die nicht nachvollziehbare, eigenständige Weiterentwicklung der Algorithmen (Heesen, 2020).

Organizational

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 3.2 Faktoren: Organisatorisch (Quelle: Eigene Darstellung auf Basis von Hamm und Klesel, 2021)

Aus Sicht der organisatorischen Faktoren ist die Unterstützung der Unternehmensführung für KI ein wichtiger Erfolgsfaktor (vgl. Abbildung 3.2, Original-Abbildung: A.2). Durch die Erhöhung des Be­wusstseins der Unternehmensführung für die Relevanz KI, um die Digitalisierung und Modernisierung des Unternehmens voranzutreiben, wird die Freigabe von notwendigen Ressourcen (dritt wichtigster Erfolgsfaktor) ermöglicht (Bauer et al., 2020). Zudem erleichtern (technische) Kompetenzen innerhalb der Organisation die Einführung von KI (Rana et al., 2014), weil bereits vorhandene Ressourcen in Form von Wissen besser genutzt werden können. Folgende zwei Faktoren wurden mit negativen Nennungen in der Ausgangsliteratur erwähnt:

- Größe der Organisation: Die Größe der Organisation hat Auswirkungen auf die Trägheit eines Unternehmens, die durch viele Hierarchieschichten und Bürokratie gekennzeichnet ist. Diese beiden Elemente haben negativen Einfluss auf die Adaptionsfähigkeit und die Einführung von KI in Organisationen (AlSheibani et al., 2020).
- Organisatorische Struktur: Ähnlich wie bei der Größe der Organisation kann ebenfalls die Struk­tur der Organisation nachteilig bei der Einführung von KI sein, wenn Organisationen viele Hierarchieschichten besitzen und dadurch unter einer starren Struktur leiden (Demlehner und Laumer, 2020).

Environmental

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 3.3 Faktoren: Umwelt (Quelle: Eigene Darstellung auf Basis von Hamm und Klesel, 2021)

Aus Sicht der Umweltfaktoren ist der Druck von Wettbewerber und der Branche bzw. Industrie durch den Einsatz von KI ein wichtiger Faktor für Erfolg (vgl. Abbildung 3.3, Originalabbildung: Abbildung A.3). Um die langfristige Wettbewerbsfähigkeit aufrechtzuerhalten, ist es wichtig, Markttrends in der jeweiligen Branche oder Industrie zu folgen (Rana et al., 2014). Eine öffentliche Förderung wird aller­dings nicht als Erfolgsfaktor angesehen, da diese bislang sehr gering ist. Wäre die Höhe der öffentlichen Förderungen für KI-Projekte höher, könnte es ein noch positiverer Faktor werden (Demlehner und Laumer, 2020). Außerdem stellt der Einsatz von KI bei externen Partnern und Handelspartnern einen neutralen Faktor dar (vgl. Abbildung 3.3). Drei Faktoren wurden im Literaturüberblick mit negativen Nennungen versehen. Diese können wie folgt erklärt werden:

- Staatliche Regulierung: Kann sowohl ein positiver als auch negativer Faktor sein.

Positive Aspekte: Staatliche Regulierung schafft einheitliche Standards und schützt die Rechte der Bürger der Europäische Union (EU) (Krüger, 2021).

Negative Aspekte: Staatliche (Über-)Regulierung bindet finanzielle Ressourcen und führt zu einer organisationsweiten Trägheit, die Innovationen blockieren kann (Kruse et al., 2019). Darüber hinaus erschweren Datenschutzverordnungen den Einsatz von KI (Hamm und Klesel, 2021).

- Anforderungen/Merkmale der Branche: Dieser Faktor wird in Kruse et al., 2019 als positiv bewertet und in Pumplun et al., 2019 mit je einer positiven als auch negativen Nennung dargestellt. Als negativ betrachtet werden kann beispielsweise eine stark branchenabhängige Spezialisierung, in welcher der Einsatz von KI noch nicht verbreitet ist. Dies führt bei den Unternehmen der Branche nicht zum Druck, KI einzuführen und kann deshalb als negativer Faktor gesehen werden.
- Externe Partner: Bei diesem Faktor wird unterschieden in kleine, mittlere und große Unternehmen. Kleine Unternehmen sind sich weniger einig darüber, ob externe Partner für die Implementierung von KI-Anwendungen kontaktiert werden sollen oder nicht. Mittlere Unternehmen sind eher interessiert an einer Zusammenarbeit mit externen Partnern, arbeiten allerdings meist mit Univer­sitäten zusammen um spezifisches KI-Knowhow aufzubauen. In großen Unternehmen spielen externe Partner keine entscheidende Rolle bei der Einführung von KI, weil das notwendige Wissen meist schon im Unternehmen vorhanden ist und externe Softwarelösungen häufig den Unternehmensrichtlinien nicht entsprechen (Bauer et al., 2020).

Kombination der drei Arten

Im nächsten Schritt soll eine kombinierte Übersicht der Erfolgsfaktoren geschaffen werden. Dazu werden auf Basis der Ausgangsliteratur (vgl. Anhang A Aufschlüsselung der Erfolgsfaktoren) negative Nennungen (siehe Spalte “Neg.“ in Abbildung A.4) von den positiven Nennungen (siehe Spalte “Pos.“ in Abbildung A.4) abgezogen und die daraus entstandene Differenz (siehe Spalte “Sum.“ in Abbildung A.4) wird als absteigendes Sortierungskriterium eingesetzt. Daraus kann abgeleitet werden, welche konkreten Faktoren signifikanten Einfluss auf die erfolgreiche Einführung nehmen, und aus welchen Perspektiven des TOE-Blickwinkels diese stammen. Technologische Faktoren sind grau hinterlegt, organisatorische Faktoren blau und Umwelt-Faktoren grün.

Analyse der kombinierten Erfolgsfaktoren

Abschließend für das Unterkapitel werden die kombinierten Erfolgsfaktoren analysiert. Die Abbildung A.4 zeigt die Sortierung der kombinierten Erfolgsfaktoren. Der Erfolgsfaktor mit den meisten positiven Nennungen und keinen negativen Nennungen ist aus technologischer Sicht die Kompatibilität der KI mit bestehender IT-Infrastruktur. IT-Kompatibilität ist die Anpassungsfähigkeit unterschiedlicher Hardware- und Softwarekomponenten aufeinander, um diese gemeinsam verwenden zu können (Siepermann und Lackes, 2018). Laut der Ausgangsliteratur (Hamm und Klesel, 2021) wird IT-Kompatibilität aufgeteilt in drei unterschiedliche Bereiche, die jeweils zentrale Erfolgsfaktoren innerhalb der IT-Kompatibilität darstellen: Die IT-Architektur muss eine entsprechende Plattform zur Integration bieten (Nortje und Grobbelaar, 2020), die Performance der IT-Infrastruktur unterstützt die KI-Einführung (Demlehner und Laumer, 2020) und standardisierte Datenschnittstellen erhöhen die Kompatibilität (Bauer et al., 2020). Des Weiteren sind drei aus den fünf wichtigsten Erfolgsfaktoren aus dem organisatorischen Ansatz:

- Unterstützung der Unternehmensführung für KI: Wird als deutlicher positiver Faktor gesehen, weil die Unternehmensführung in der Lage ist, Ressourcen für die Einführung von KI bereit zu stellen (Hamm und Klesel, 2021).
- Technische Kompetenzen innerhalb der Organisation: Beschäftigte müssen mit der Technik hinter KI vertraut sein und statistische Verfahren beherrschen, um daraus Wissen zu generieren (Rana et al., 2014), (Kordon, 2020), (Schaefer et al., 2021).

[...]