SPECTRUM – APPLIED RESEARCH 84 / UdZ 03.23 Anschaffung muss abgewogen werden, ob auf spezialisierte Anbieter oder Standardanbieter zurückgegriffen werden soll. Dieser Prüfung geht natürlich voraus, zu klären, welche Kompetenzen erforderlich sind und ob diese ggf. doch im eigenen Betrieb vorhanden sind. Nur wenn beide Fragen bejaht werden können, ist die Anwendung eigenständig zu programmieren. Zuletzt muss – im Falle des Ankaufs – geklärt werden, ob die Anwendung schon eine hohe Marktreife hat, also bei vielen Unternehmen genutzt wird. Wenn das der Fall ist, kann auf einen Standardanbieter zurückgegriffen werden. Ansonsten sind spezialisierte Anbieter zu wählen. Ferner ist auch die Beziehung zum Lieferanten intensiv zu prüfen, da die Lieferantenbeziehung bei KI-Entwicklungen oft eine intensivere Zusammenarbeit als bei normalen Softwareprojekten erfordert. Hierfür ist ein Rahmenwerk für die Klassifizierung der Verantwortlichkeit in der Zusammenarbeit dringend zu empfehlen. Ebenfalls ist die Prüfung der Qualifikationen und Kompetenzen der eigenen Mitarbeitenden relevant, da sich mit Einführung der KI die Anforderungen an die Belegschaft verändern. Hierbei können ein Workshop mit einer Ist- und Sollerfassung sowie die Identifikation zusätzlicher Qualifikationen nützlich sein. Ebenso können theoretische Rahmen wie die „Future Skills“2 unterstützen. Als eine der wichtigsten erforderlichen Kompetenzen stellte sich die agile Bearbeitung von Projekten heraus. Diese ist insbesondere für das kurzzeitige, schrittweise Vorstellen von Lösungsvorschlägen notwendig. Dieses iterative Vorgehen führte in der Einführungsphase im Rahmen des Projekts zu großem Erfolg. Betriebliche Nutzung In der betrieblichen Nutzung wird der beschriebene Zyklus immer wieder durchlaufen. Die wesentlichen Einfluss- faktoren sind das Qualitätsmanagement, das Release- management und ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess. Das Qualitätsmanagement dient dazu, neue Probleme zu identifizieren. Das Releasemanagement erleichtert die Einführung neuer Versionen und im kontinuierlichen Verbesserungsprozess werden die ersten beiden Handlungsfelder kombiniert. Die kontinuierliche Begleitung des Prozesses und die Überprüfung der KI bei Veränderungen der Ausgangssituation stellen dabei die größten Herausforderungen dar. Das gemeinsam mit dem WZL der RWTH Aachen und dem IAW der RWTH Aachen bearbeitete Projekt ‚KI-LIAS‘ läuft mit Jahresende planmäßig aus. Verschiedene Usecases wurden über insgesamt drei Jahre begleitet. Mit Projekt2 s Kirchherr et al. 2018 2 Kirchherr et al. 2018 i.e. whether it is already being used by many companies. If this is the case, a standard provider can be selected. Otherwise, specialized providers should be chosen. Furthermore, the relationship with the supplier should also be thoroughly examined, as the supplier relationship for AI developments often requires more intensive collaboration than for normal software projects. A framework for defining responsibilities in the collaboration is strongly recommended for this purpose. It is also relevant to review the qualifications and skills of your own employees, as the requirements for the workforce change with the introduction of AI. Here, it can be useful to host a workshop to perform “as is” and “to be” analyses and to identify additional qualifications. Theoretical frameworks such as the “Future Skills Framework”2 can also provide support. Agile project management turned out to be one of the most important skills required. This is particularly necessary for the short-term, step-by-step presentation of proposed solutions. This iterative approach led to great success during the introductory phase of the project. Operational use The process described above is repeated again and again during operational use. The main influencing factors are quality management, release management, and a continuous improvement process. Quality management is used to identify new problems. Release management facilitates the introduction of new versions and the first two spheres of action are combined in the continuous improvement process. Continuous monitoring of the process and reviewing the AI application in the event of changes to the initial situation represent the greatest challenges. The KI-LIAS project, which was carried out jointly with the Laboratory for Machine Tools and Production Engineering at RWTH Aachen University (WZL) and the Institute of Industrial Engineering and Ergonomics at RWTH Aachen University (IAW), is due to be completed at the end of the year. Various use cases were accompanied over a total of three years. At the end of the project, a brochure will be published which will highlight the results in more detail and present further findings and practical examples from the project. Advice from experts is essential, especially when introducing and developing AI applications for the first time. FIR offers certificate courses and assessments such as the Service Assessment. These are required to
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