KI-Governance in Mode und Luxus

Die CIO-Perspektive zur KI-Einführung

Interview mit Andrea Pertici, CIO bei Global Fashion & Luxury Brands

Wie verändert KI strategische Prozesse in der Mode- und Luxusbranche?

Künstliche Intelligenz transformiert strategische Prozesse in der Mode- und Luxusbranche, indem sie einen Wandel von rein technologischer Implementierung hin zu einem ganzheitlichen Ansatz erfordert. focus zur Organisationskultur, Risiko managementund Daten-Governance. Branchenexperten zufolge erfordert die Integration von KI die gleiche strategische und organisatorische Weitsicht, die zuvor bei Innovationen wie Blockchain oder ERP-Systemen angewendet wurde, da Technologie allein keine Geschäftsprobleme lösen kann und ohne eine klare Strategie sogar neue schaffen kann.

Die Transformation strategischer Prozesse zeigt sich in folgenden Schlüsselbereichen:

• Risikobewertung und Governance: Mit der Einführung von Vorschriften wie der Europäische KI-GesetzUnternehmen müssen nun alle KI-Investitionen und -Implementierungen anhand des damit verbundenen Risikos für die Organisation bewerten. Strategien müssen vier Risikostufen berücksichtigen, von „inakzeptabel“ (das unbedingt vermieden werden muss) bis „minimal“. Darüber hinaus muss die Führungsebene das Risiko managen. „Schatten-KI“—das Phänomen, bei dem generative KI-Schnittstellen es jedem Mitarbeiter ermöglichen, digitale Tools selbstständig einzuführen, Standard-Prüfprozesse zu umgehen und potenzielle Sicherheitsrisiken zu schaffen.
• Wirtschafts- und Finanzplanung: Die Implementierung von KI verändert die Kostenstrukturen grundlegend; sie ist typischerweise eine Betriebskosten (OpEx) Dies wirkt sich unmittelbar auf die Gewinnmargen eines Unternehmens aus. Anders als bei früheren IT-Entwicklungen führt die Einführung von KI nicht zwangsläufig zu einer Reduzierung der traditionellen IT-Kosten. Im Modesektor ist es derzeit schwierig, diese Kosten durch Effizienzsteigerungen, Umsatzsteigerungen oder Personalabbau wieder hereinzuholen. Daher sind fundierte Geschäftspläne unerlässlich, da aktuelle Daten darauf hindeuten, dass die Erfolgsquote von KI entlang der Wertschöpfungskette lediglich bei etwa 5 % liegt.
• Datenkonsolidierung als Grundlage: Eine erfolgreiche KI-Strategie hängt maßgeblich von der Fähigkeit einer Organisation ab, die eigenen Daten konsolidieren und verwertenDie Grundlage jeder KI-Initiative müssen integrierte Prozesse und Daten sein; andernfalls riskieren Unternehmen eine „Anbieterabhängigkeit“, bei der sie die Kontrolle über Daten und Kompetenzen an externe Dienstleister verlieren und lediglich die Kontrolle über die Zahlungsabwicklung behalten.
• Prozessoptimierung vs. Suboptimierung: Die strategische Planung muss sicherstellen, dass der Einsatz von KI in spezifischen Anwendungsfällen, wie beispielsweise der Transformation von Wertschöpfungsketten, nicht zu einer Suboptimierung anderer Bereiche führt. Entscheidungsträger müssen abwägen, ob Dienstleistungen entwickelt, zusammengestellt oder zugekauft werden sollen, und dabei gewährleisten, dass die Optimierung eines Prozesses nicht einfach zu einer Kostenverlagerung in einen anderen Bereich des Unternehmens führt.

Letztlich hängt die erfolgreiche Transformation strategischer Prozesse weniger von der Technologie selbst ab, sondern vielmehr von der Kultur und Identität des Unternehmensum sicherzustellen, dass die Einführung von KI auf einem klaren Verständnis der Geschäftsbedürfnisse beruht und nicht auf einer spontanen Übernahme.

Was sind die Hauptrisiken bei der Einführung von KI in Organisationen?

Die Hauptrisiken bei der Einführung von KI in Organisationen lassen sich in regulatorische, sicherheitsrelevante, finanzielle und strategische Herausforderungen unterteilen:

Regulatorische und Compliance-Risiken Mit der Einführung des KI-Gesetz In Europa unterliegen Unternehmen strengen Compliance-Pflichten, die auf vier Risikostufen von „minimal“ bis „inakzeptabel“ basieren. Organisationen müssen Investitionen sorgfältig prüfen, um Risiken zu vermeiden. „inakzeptable“ RisikenBeispiele hierfür sind unbefugte Gesichtserkennung oder Social Engineering, die verboten sind.

Sicherheits- und Governance-Risiken („Schatten-KI“) Ein erhebliches Risiko ist das Auftreten von „Schatten-KI“Dieses Phänomen beschreibt den einfachen Zugang zu generativer KI (konversationellen Schnittstellen), der es jedem Mitarbeiter ermöglicht, digitale Tools eigenständig einzuführen. Dadurch werden gängige Prüfverfahren umgangen, sodass Einzelpersonen Tools abonnieren und nutzen können, die Sicherheitslücken oder Datenlecks verursachen können – und das ohne Aufsicht des Unternehmens.

Finanzielle und wirtschaftliche Risiken Die finanziellen Auswirkungen der KI-Einführung bergen ernsthafte Risiken für die Rentabilität:

• Auswirkungen auf die Margen: KI ist typischerweise eine Betriebskosten (OpEx)was sich direkt auf die Gewinnmargen auswirkt.

• Zusatzkosten: Anders als frühere technologische Umbrüche senkt KI die traditionellen IT-Kosten nicht zwangsläufig; vielmehr stellt sie tendenziell eine zusätzliche Ausgabe dar. Während die Umsätze von KI-Anbietern voraussichtlich deutlich steigen werden, bedeutet dies höhere Kosten für die Kundenunternehmen.

• Niedrige Erfolgsquoten: Kapitalrenditen sind nicht garantiert. Bei der Anwendung auf komplexe Prozesse wie die Wertschöpfungskette (und nicht nur auf die einfache persönliche Produktivität) wird die Erfolgsquote auf mindestens 50 % geschätzt. 5%,.

• Schwierigkeiten bei der Kostendeckung: Die Kompensation dieser Kosten durch Personalabbau, Effizienzsteigerungen oder Umsatzsteigerungen gestaltet sich derzeit im Mode- und Luxussektor schwierig.

Strategische und operative Risiken

• Lieferantenbindung: Es besteht ein hohes Risiko, in einen Zustand zu geraten, "einschließen"Dies ist der Fall, wenn eine Organisation so stark von externen Dienstleistungen abhängig ist, dass sie die Kontrolle über ihre eigenen Daten und internen Kompetenzen verliert. In diesem Szenario behält das Unternehmen faktisch nur noch die Kontrolle über die Bezahlung der Rechnungen, während das eigentliche Wissen extern gespeichert wird.

• Prozess-Suboptimierung: Ohne eine ganzheitliche Sichtweise besteht die Gefahr, einen bestimmten Prozess zu optimieren, während man unbeabsichtigt andere suboptimierenKosten oder Ineffizienzen werden also einfach in einen anderen Teil der Organisation verlagert, anstatt sie zu beseitigen.

• Mangel an strategischer Vision: Die spontane Einführung von KI ohne klare Organisations- und Kulturstrategie kann kurzfristig mehr Probleme schaffen als lösen.

Warum ist die Erfolgsquote bei der Implementierung von KI in Unternehmen derzeit so niedrig?

Die Erfolgsquote für die Implementierung von KI in Geschäftsprozessen – insbesondere im Hinblick auf die Transformation der Wertschöpfungskette – wird auf etwa 10 % geschätzt. 5%Diese niedrige Erfolgsquote ist auf mehrere strukturelle, finanzielle und organisatorische Faktoren zurückzuführen:

• Komplexität der Wertschöpfungskettenintegration: Während „eingebettete“ KI-Tools für die persönliche Produktivität (z. B. in Browsern oder Office-Suiten) leicht zu implementieren sind, gestaltet sich die Anwendung von KI auf komplexe Unternehmensprozesse und die Wertschöpfungskette deutlich schwieriger. Diese Art der Implementierung erfordert eine tiefgreifende Integration und nicht nur eine einfache Übernahme.

• Additive Kosten und Herausforderungen hinsichtlich des ROI: Anders als bei früheren technologischen Umbrüchen führt die Einführung von KI nicht zwangsläufig zu einer Reduzierung der traditionellen IT-Kosten; stattdessen wirkt sie oft als zusätzlicher Kostenfaktor. Betriebskosten (OpEx) Dies wirkt sich unmittelbar auf die Gewinnmargen aus. Die Deckung dieser Kosten – sei es durch Personalabbau, Effizienzsteigerungen oder Umsatzsteigerungen – erweist sich derzeit im Mode- und Luxussektor als schwierig.

• Daten- und Prozessreife: Der Erfolg hängt stark von der bestehenden Unternehmenskultur und der Fähigkeit einer Organisation ab, die eigenen Daten konsolidieren und verwertenOhne eine solide Grundlage integrierter Daten und Prozesse können Unternehmen KI nicht effektiv einsetzen und riskieren eine „Anbieterabhängigkeit“, bei der sie sich vollständig auf externe Dienstleistungen verlassen und die Kontrolle über ihre internen Kompetenzen und Ressourcen verlieren.

• Risiko der Suboptimierung: Es besteht das strategische Risiko, dass die Optimierung eines bestimmten Prozesses mithilfe von KI unbeabsichtigt Teiloptimierung In anderen Bereichen werden Kosten oder Ineffizienzen lediglich auf andere Teile der Organisation verlagert, anstatt sie zu beseitigen.

• Versteckte Implementierungskosten: Die Kosten für KI beschränken sich nie allein auf die Servicegebühr; sie umfassen einen erheblichen Lernprozess sowie Kosten für Schulung, Infrastruktur und Netzwerkaufbau.

Was bedeutet „Schatten-KI“ für die Sicherheit in der Modebranche?

„Schatten-KI“ Im Kontext der Modebranche bezeichnet dies das Phänomen, dass Mitarbeiter eigenständig KI-Tools abonnieren und im Unternehmen einführen, ohne dass dies einer offiziellen Aufsicht oder IT-Prüfung unterliegt.

Laut Andrea Pertici, einem CIO für globale Mode brandDies birgt spezifische Sicherheitsrisiken:

• Umgehung der Sicherheitsaufsicht: Das Hauptrisiko besteht darin, dass diese Instrumente die strengen Risikobewertungen umgehen, die mittlerweile durch Vorschriften wie die europäische Norm vorgeschrieben sind. KI-GesetzUnternehmen sind gesetzlich verpflichtet, KI-Implementierungen anhand von vier Risikostufen zu bewerten (von „minimal“ bis „inakzeptabel“, wie z. B. unautorisierte Gesichtserkennung oder Social Engineering), aber Schatten-KI verhindert diese Bewertung.

• Barrierefreier Zugang: Anders als frühere komplexe Technologien hat die „konversationelle Schnittstelle“ generativer KI alle technischen Barrieren beseitigt. Jeder Mitarbeiter, der tippen oder sprechen kann, kann nun digitale Werkzeuge einführen, die möglicherweise Sicherheitslücken aufweisen. Dadurch entsteht eine verborgene Technologieebene, die das Unternehmen weder kontrollieren noch absichern kann.

• Die Entwicklung der Schatten-IT: Es wird als die moderne Weiterentwicklung von „Schatten-IT“ beschrieben, bei der der einfache Zugang zu leistungsstarken Tools die Wahrscheinlichkeit von Datenlecks oder Compliance-Verstößen erhöht, da die zentrale Organisation nicht einmal weiß, dass die Technologie eingesetzt wird.

Unsere Rubrik brandWie lässt sich eine „Anbieterabhängigkeit“ beim Einsatz von KI vermeiden?

Um eine „Anbieterabhängigkeit“ zu vermeiden brands müssen sicherstellen, dass sie keinen Zustand erreichen, in dem Daten, Dienstleistungen und Kompetenzen befinden sich vollständig außerhalb des Unternehmens.Dadurch bleibt dem Unternehmen lediglich die Kontrolle über die Bezahlung von Rechnungen.

Den Quellen zufolge besteht die wichtigste Strategie zur Verhinderung dieses Problems darin, eine solide interne Basis zu schaffen, anstatt einfach nur Lösungen zu kaufen. Dazu gehört:

• Konsolidierung und Wertschöpfung interner Daten: Der entscheidende Ausgangspunkt ist die Fähigkeit des Unternehmens, seine eigenen Daten zu konsolidieren. Ein Unternehmen muss über folgende Fähigkeiten verfügen: integrierte Prozesse und Daten als „Fundament“. Ohne dieses interne Rückgrat wird das Unternehmen zu abhängig von der Infrastruktur des Anbieters bei der Verwaltung seiner Kernressourcen.

• Strategische Beschaffungsentscheidungen: Sobald diese Datengrundlage geschaffen ist, ist das Unternehmen besser in der Lage, fundierte strategische Entscheidungen darüber zu treffen, ob „entwickeln, zusammenbauen oder kaufen“ Spezifische Dienstleistungen werden fallweise erbracht. Dies ermöglicht die brand Externe KI dort zu integrieren, wo es effizient ist, ohne die vollständige Kontrolle über die Wertschöpfungskette abzugeben.

• Erhalt interner Kompetenzen: Das Risiko der Abhängigkeit von der Gesellschaft ist explizit mit der Externalisierung von Kompetenzen. Deshalb brandSie müssen sicherstellen, dass sie zwar externe Instrumente nutzen, das strategische Verständnis und management Um Abhängigkeiten zu vermeiden, bleiben diese Prozesse innerhalb des Unternehmens.

Wie kann Mode brandKönnen Mitarbeiter daran gehindert werden, Schatten-KI zu nutzen?

Die Verhinderung von „Schatten-KI“ wird nicht als einfache technische Hürde dargestellt, sondern vielmehr als Herausforderung, die einen Wandel erfordert. Organisationsstrategie, Kultur und Governance.

Fashion brandDie Nutzung von Schatten-KI kann durch folgende strategische Maßnahmen angegangen und eingedämmt werden:

• Einführung einer formalen Risikobewertung (AI-Gesetz): Unternehmen müssen die spontane Übernahme durch ein formelles Evaluierungsverfahren ersetzen. Gemäß Vorschriften wie der KI-GesetzOrganisationen sind verpflichtet, alle KI-Implementierungen anhand von vier Risikostufen zu bewerten, die von „minimal“ bis „inakzeptabel“ (wie z. B. unautorisierte Gesichtserkennung oder Social Engineering) reichen. Durch die Durchsetzung dieses Prüfprozesses brands stellen sicher, dass kein digitales Tool in das Unternehmensökosystem gelangt, ohne diesen Governance-Filter zu durchlaufen.

• Übergang von spontaner zu strategischer Übernahme: Der Hauptgrund für die Verbreitung von Schatten-KI ist die „spontane Nutzung“ durch die Mitarbeitenden. Um dem entgegenzuwirken, muss die Führungsebene eine strategische, organisatorische und kulturelle Vision entwickeln, ähnlich wie bei früheren Implementierungen von PLM- oder ERP-Systemen. Das Unternehmen muss aktiv definieren, wie KI Geschäftsprobleme löst, damit die Mitarbeitenden nicht das Bedürfnis verspüren, eigenständig nach externen Lösungen zu suchen.

• Zentralisierung von Daten und Kompetenzen: Eine wichtige Präventivmaßnahme besteht darin, sicherzustellen, dass die Organisation eine starke interne Grundlage schafft. focusDurch die Förderung einer „Kultur und Fähigkeit zur Konsolidierung und Wertschöpfung eigener Daten“ bietet das Unternehmen eine legitime, integrierte Infrastruktur. Integrierte Prozesse und Daten verringern den Anreiz für Mitarbeitende, externe „Schattenlösungen“ zu nutzen, die zu einer Abhängigkeit von einem bestimmten Anbieter oder zu Datenverlust führen könnten.

Warum Prävention schwierig ist: Die Quellen weisen darauf hin, dass die Verhinderung von Schatten-KI besonders schwierig ist, da generative KI (insbesondere die Konversationsschnittstelle) „Jegliche Nutzungsbarriere wurde vollständig beseitigt“Im Gegensatz zu komplexen Altsystemen kann nun jeder, der tippen oder sprechen kann, diese Tools selbstständig abonnieren und einführen und so traditionelle IT-Hürden umgehen. Die Lösung liegt daher weniger in technischen Barrieren, sondern vielmehr in der Art und Weise, wie … Unternehmenskultur und die Einhaltung der neuen Regulierungsrahmen