Unternehmen stehen oft vor der Entscheidung, ob sie GenAI-Projekte intern umsetzen oder an externe Dienstleister vergeben sollten. Diese Frage gewinnt angesichts der rasanten Entwicklungen im Bereich der generativen Künstlichen Intelligenz (GenAI) immer mehr an Bedeutung. Um diese Entscheidung zu erleichtern, gibt es eine Reihe an Kriterien, die dabei helfen, Unternehmen eine systematische Einordnung der Projekte zu ermöglichen.
Welche Projekte wie umsetzen?
Der strategische Wert eines AI-Projekts hängt davon ab, wie stark es das Geschäftsmodell und die Gesamtstrategie des Unternehmens unterstützt. Welche AI-Projekte intern und welche extern zu vergeben sind, muss daher sorgfältig geprüft werden.
Dabei gilt es allgemeine Fragestellungen sowie technische Voraussetzungen, wie beispielsweise Datenschutzanforderungen oder den Zugang zu technischer Infrastruktur, zu klären. Darüber hinaus gilt es abzuwägen, ob ein externer Dienstleister das AI-Projekt schneller und qualitativ hochwertiger umsetzen kann. Hierbei ist auch die Dringlichkeit des Projektes von entscheidender Bedeutung.
Aber nicht alle AI-Projekte eignen sich für die externe Vergabe. Einige Projekte bieten strategische Vorteile, wenn sie intern durchgeführt werden. Diese Entscheidung hängt von verschiedenen Faktoren ab, die systematisch bewertet werden sollten. Hier gilt es in erster Linie zu klären, ob genügend Ressourcen im Unternehmen verfügbar sind, um AI-Projekte durchzuführen und langfristig zu begleiten.
Intern versus extern
Für einen besseren Überblick und eine schnellere Entscheidungsfindung können AI-Projekte in verschiedene Kategorien eingeteilt werden:
- Interne Projekte: Hier gilt es zu unterscheiden zwischen Projekten mit niedrigem strategischen Wert, die intern bearbeitet oder zurückgestellt werden sollten und wichtigen Inhouse-Projekten mit hohem strategischen Mehrwert. Letztere sind oft entscheidend für das Kerngeschäft und erfordern tiefgehendes internes Fachwissen.
- Interne Weiterbildungsprojekte: Projekte mit mittlerem strategischen Wert eignen sich zur internen Umsetzung, wenn sie das Ziel verfolgen, Wissen und Kompetenzen im Bereich AI aufzubauen. So können Unternehmen durch praxisnahe Weiterbildung ihre Ressourcen effizient nutzen und langfristig von intern aufgebautem Know-how profitieren.
- Hybride Projekte: Geeignet für alle Projekte, die mittelfristig hohe strategische Mehrwerte erzielen. Dabei dient die Vergabe an externe Dienstleister als Beschleunigung des AI-Projekts, während intern Ressourcen mit dem notwendigen Wissen aufgebaut werden.
- Externe Projekte: Für die externe Vergabe sind alle AI-Projekte geeignet, die kurzfristig Mehrwerte für das Unternehmen schaffen. Der Aufbau von internen Wissen kann dabei vernachlässigt werden.
Durch die sorgfältige Bewertung der strategischen Werte sowie der internen Ressourcen können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, welche AI-Projekte intern und welche extern umgesetzt werden sollten. Dies trägt nicht nur zur effizienten Nutzung von Ressourcen bei, sondern stärkt auch die langfristige Wettbewerbsfähigkeit.
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