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Andreas Odenkirchen
Director bei PwC Deutschland
Tel.: +49 151 15535019
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Der KI-Prototyp ist entwickelt, aber der Schritt in die breite Anwendung hakt? Mit dieser Herausforderung sind derzeit Unternehmen aus allen Branchen konfrontiert. Erste AI Use Cases sind schnell identifiziert und sporadisch umgesetzt, aber der Weg in die Produktion und Skalierung bleibt versperrt – sei es aufgrund beschränkter Budgets oder knapper Entwicklungskapazitäten. Einen Ausweg bieten Konzepte wie AI @ Scale. Es setzt auf zentrale Vorgaben zur Steuerung und die Wiederverwendung von Mustern bereits umgesetzter Anwendungsfälle. So wird die Bereitstellung neuer KI-Lösungen massiv beschleunigt bei sinkenden Entwicklungsaufwänden. Wir unterstützen Sie mit unserer strategischen und praktischen KI-Erfahrung beim Aufbau einer skalierbaren KI-Organisation – damit ihre AI Use Cases nicht im Pilotierungsdasein verharren, sondern das Unternehmen wirklich voranbringen!
„Um KI-Anwendungen erfolgreich in Produktion zu bringen und zu skalieren, müssen organisatorische und technische Parameter richtig austariert sein.“
Was die PwC-Services rund um KI-Skalierung ausmacht
Warum es vielen Unternehmen so schwer fällt, KI-Lösungen zu skalieren
Der Sprung vom erfolgreichen Proof of Concept (PoC) zur unternehmensweiten Implementierung ist die kritische Schwelle, an der viele KI-Initiativen scheitern. Wesentliche Hürden sind die rasante Innovationsgeschwindigkeit des Marktes und Herausforderungen im operativen Alltag. Der Einsatz von KI im Live-Betrieb bringt komplexe Risiken mit sich – von Datenschutzfragen bis hin zu unvorhersehbarem Modellverhalten. Für den Umgang damit fehlen oft die Prozesse.
Erschwerend kommt hinzu, dass die organisatorischen Rahmenbedingungen häufig nicht ausreichend geklärt sind. Verantwortlichkeiten zwischen IT, Fachbereichen und Data-Science-Teams bleiben diffus, und klare Arbeitsweisen für KI-Projektteams sind selten definiert. Dies führt zu einer „Silo-Mentalität“: Verschiedene Abteilungen arbeiten isoliert an Use Cases, die zwar unterschiedliche Ziele verfolgen, technisch aber auf ähnlichen Grundlagen basieren. Aufgrund dieser Fragmentierung fehlen entscheidende Synergien. Das Rad wird in jedem Projekt neu erfunden, was Ressourcen bindet und eine effiziente Skalierung verhindert.
Zentrale Steuerung trifft auf wiederverwendbare Komponenten
Um KI Use Cases von einem experimentellen Status in die breite Anwendung zu bringen, ist ein Paradigmenwechsel notwendig. Die Lösung liegt in einer Plattform-Denkweise, die auf Wiederverwendbarkeit setzt. Genauso wie sich in modernen KI-Ökosystemen Prompts und ganze Agenten-Konfigurationen teilen lassen, können Unternehmen auch in technischeren Dimensionen von Use Cases wiederverwendbare Aspekte identifizieren – seien es bereinigte Datenquellen, Benutzerauthentifizierungen oder spezifische Schnittstellen. Diese sollten nicht für jeden Anwendungsfall neu gebaut werden, sondern als modulare Bausteine zur Verfügung stehen.
Dies erfordert Standardisierung und eine starke, zentrale Governance. Nur wenn klar geregelt ist, wie diese Komponenten erstellt, gewartet und geteilt werden, entstehen echte Effizienzgewinne. Hier kommt das Konzept „AI @ Scale“ ins Spiel. Es setzt auf ein technologisches Bindegewebe, das die Entwicklung, Bereitstellung und Skalierung von KI-Lösungen vereinheitlicht.
„AI @ Scale beschleunigt die Time-to-Market. Es ermöglicht es, Innovationen sicher und skalierbar im gesamten Unternehmen auszurollen.“
Bringen Sie KI-Lösungen schneller und effizienter in Produktion
Wir helfen Ihnen bei der unternehmensweiten Skalierung.
Wie wir Sie mit AI @ Scale bei der Skalierung unterstützen
- Use Case-Auswahl
- AI @ Scale MVP
- Betriebsmodell
- Skalierung mit Patterns
- Technische Steuerung
Use Case-Auswahl
Ausgehend von Best Practices identifizieren wir Anwendungsfälle mit Quick-Win-Potenzial, die in Einklang mit Ihrer KI-Strategie stehen. Sie demonstrieren unmittelbar den Mehrwert von (Gen)AI und enthalten generalisierbare Prinzipien und wiederverwendbare Aspekte. Weitere Anwendungsfälle werden anhand des Wertpotenzials, der strategischen Eignung und der Machbarkeit in Bezug auf die Umsetzung priorisiert.
AI @ Scale MVP
Als Basis für die AI @ Scale wird der erste Use Case als Minimum Viable Product entwickelt und bereitgestellt. Dabei entstehen wichtige Grundlagen wie die erforderliche technische Architektur sowie erste Prozess- und Governance-Vorgaben. Wir helfen Ihnen dabei, die richtigen Weichen zu stellen und beschleunigen bei Bedarf mit einem externen Entwicklungsteam die Erstellung des MVP.
Betriebsmodell
Um die Skalierung von Anwendungsfällen mit einer AI Factory zu ermöglichen, ist ein geeignetes Betriebsmodell unabdingbar. Es definiert Prozesse, Rollen und Verantwortlichkeiten, die sich von der Datenplattform bis zur Entwicklungsumgebung erstrecken. Wir unterstützen Sie dabei, diese Grundlagen zu erarbeiten, AI @ Scale erfolgreich im Unternehmen einzuführen, und die Vorgaben des neuen Betriebsmodells in bestehende Governance-Strukturen zu integrieren.
Skalierung mit Patterns
Die Skalierung von KI-Lösungen auf Basis von AI @ Scale geht eng mit der sukzessiven Erweiterung von Use Case Patterns einher. Das Repertoire der Anwendungsfälle wächst, während darin enthaltene Muster identifiziert und wiederverwendbar bereitgestellt werden. So lassen sich weitere Use Cases in einem immer breiteren Anwendungsbereich mit immer höherer Geschwindigkeit unternehmensweit einführen.
Technische Steuerung
Aus technischer Sicht ist der Betrieb einer modernen Entwicklungs- und Orchestrierungs-Plattform für AI auf Basis flexibler Cloud Infrastruktur erforderlich. So können AI-Pods dynamisch hoch- und heruntergefahren werden, um auf sich ändernde Anforderungen zu reagieren. Wir unterstützen Sie bei der Einführung der nötigen technischen Infrastruktur, der Weiterbildung Ihrer Belegschaft und der vollständigen Integration von KI in Ihre Wertschöpfungskette.
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