Einsatzszenarien für KI in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU)

Einführung

KI in KMUs: Eine neue Ära der Innovation und Effizienz

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stehen im Zentrum der globalen Wirtschaft. Sie repräsentieren etwa 90% der Unternehmen weltweit und sind für bedeutende Beschäftigungs- und Innovationsbeiträge verantwortlich. In dieser dynamischen Landschaft hat die künstliche Intelligenz (KI) das Potenzial, eine Schlüsselrolle zu spielen. KI-Technologien bieten KMUs die Möglichkeit, Effizienz zu steigern, neue Geschäftsmodelle zu entwickeln und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Der Einsatz von KI in KMUs kann jedoch eine Herausforderung darstellen. Limitierte Ressourcen, Mangel an Fachwissen und Bedenken hinsichtlich Datensicherheit und Privatsphäre sind einige der Hindernisse. Trotz dieser Herausforderungen bietet KI ein enormes Potenzial für KMUs, ihre Betriebsabläufe zu optimieren, die Kundeninteraktion zu verbessern und innovative Produkte und Dienstleistungen anzubieten.

In diesem Artikel untersuchen wir die verschiedenen Einsatzszenarien von KI in KMUs, basierend auf aktuellen Studien, Statistiken und Fallbeispielen. Ziel ist es, ein umfassendes Bild der Chancen und Herausforderungen zu zeichnen, die KI für KMUs bietet, und praktische Einblicke in die erfolgreiche Integration dieser Technologie zu geben.

Grundlagen der KI

Fortschritte und Anwendungen in der künstlichen Intelligenz

Die jüngsten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) sind größtenteils auf die breite Anwendung datengestützter statistischer Methoden und Durchbrüche im maschinellen Lernen zurückzuführen. Diese Entwicklungen werden durch eine größere Verfügbarkeit von Daten, erhöhte Rechenleistung und wachsende algorithmische Effizienz unterstützt​​. KI-Systeme basieren auf Sensoren zur Datenerfassung, einer operationalen Logik zur Datenanalyse und Entscheidungsfindung sowie Aktuatoren, um in der physischen oder virtuellen Welt einzugreifen. Sie werden mit Daten trainiert, wobei maschinelle Lernalgorithmen Informationen mit wenig menschlicher Aufsicht ständig anpassen und verarbeiten können​​.

Anwendungsbereiche von KI in Unternehmen

Die Hauptgeschäftsanwendungen von KI umfassen Automatisierung, Bild-/Gesichtserkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenanalyse und prädiktive Fähigkeiten​​. Neue KI-Systeme ermöglichen es, nicht routinemäßige Aufgaben zu automatisieren, was KMUs dabei helfen kann, die Produktivität zu steigern, beispielsweise durch die Konzentration auf höherwertige Funktionen oder durch Kostensenkungen. Solche Systeme können auch kleinen Unternehmen helfen, administrative Engpässe zu überwinden und ihre Reaktionsfähigkeit zu erhöhen​​. KI ermöglicht einen signifikanten Rückgang der Such- sowie Vorhersagekosten und erleichtert die Entscheidungsfindung. KMUs können prädiktive Analysen durchführen, um ihr Risikoexposition zu verringern, Geschäftsprognosen mit Echtzeitdaten zu automatisieren oder die Effizienz im Vermögensmanagement zu steigern​​.

KI-Einsatz in verschiedenen Sektoren und Geschäftsfunktionen

KI kann in den meisten Sektoren, einschließlich Dienstleistungen und niedrigtechnologischen Bereichen, sowie in allen Geschäftsfunktionen von der Vorproduktion bis zur Nachproduktion angewendet werden. Marketing und Vertrieb, Lieferkettenmanagement und Produktion sind Funktionen, in denen KI eine große Wirkung entfalten kann. Einzelhandel, Transport- und Logistikdienstleistungen oder die Automobil- und Montagefertigung sind Sektoren, in denen KI zur Schaffung signifikanter Werte beitragen kann​​. KI kann die Geschäftsumgebung von KMUs erheblich beeinflussen, indem sie die Effizienz der öffentlichen Verwaltung, der Gerichte und Steuerbehörden verbessert, Bürokratie abbaut, die digitale Infrastruktur sichert, den Zugang von KMUs zu Finanzmitteln verbessert, das Kompetenzmanagement und die Stellenvermittlung erleichtert sowie die Kosten für Experimente und Innovationen senkt​​.

Herausforderungen und Möglichkeiten der KI-Diffusion

Es gibt unterschiedliche Grade der KI-Verbreitung über Länder, Sektoren und Unternehmensgrößen hinweg. Es gibt Bedenken, dass die meisten Vorteile der KI von den Erstanwendern erzielt werden könnten, während Nachzügler wenig oder gar keinen Nutzen haben​​. KMUs können externe KI-Expertise und Lösungen aus Wissensmärkten beziehen, die typischerweise einen Mangel an interner Kapazität ausgleichen. Cloud-Computing-basierte Software-as-a-Service (SaaS) und Machine Learning-as-a-Service (MLaaS) bieten Vorteile wie die Skalierbarkeit von KI-Lösungen und Kosten, keine Voraussetzung technischer Kenntnisse (für SaaS) sowie direkt in die Software integrierte digitale Sicherheitsfunktionen​​.

KI in KMUs: Spezifische Herausforderungen und Vorteile

Einfluss von KI auf KMUs

KI kann KMUs auf zweierlei Weise beeinflussen und nutzen: Indem sie deren Geschäftsumfeld verändert und die Bedingungen, unter denen sie Geschäfte tätigen, erleichtert, oder indem sie ihnen ermöglicht, ihre Geschäftsmodelle und -praktiken zu ändern. Dies kann letztendlich zu einer Steigerung der Produktivität, Reichweite und Skalierbarkeit führen​​.

Automatisierung einer breiteren Palette von Aufgaben

Durch das Erkennen von Mustern in Datensätzen und das Lernen aus nicht strukturiertem Wissen ermöglichen neue KI-Systeme die Automatisierung von nicht routinemäßigen Aufgaben, die zuvor menschliches Eingreifen erforderten. Diese Automatisierung ist nicht auf die Fertigung beschränkt, sondern kann auch im Dienstleistungsbereich eingesetzt werden. Beispielsweise können KI-integrierte Chatbots und Voicebots vorprogrammierte Aufgaben in Kontaktzentren übernehmen. Diese neuen Automatisierungswellen könnten KMUs helfen, die Produktivität zu steigern, beispielsweise indem sie Geschäftsaktivitäten auf höherwertige Funktionen konzentrieren, oder indem sie die menschlichen und wirtschaftlichen Kosten, die mit Unfällen oder Verletzungen verbunden sind, verringern​​.

Steigerung der Effizienz in der prädiktiven Analytik für die Entscheidungsfindung

KI-Systeme sind in der Lage, statistische Vorhersagen zu treffen, was bedeutet, dass sie Diagnosen und Analysen auf der Grundlage zuvor erhaltener Informationen ableiten können, während sie große Datenmengen durchsuchen und ihre Algorithmen anpassen. Der Hauptunterschied zur herkömmlichen Vorhersagemodellierung besteht darin, dass KI einen signifikanten Rückgang der Vorhersagekosten ermöglicht und datengesteuerte Entscheidungsfindung im Geschäftskontext erleichtert. KMUs können prädiktive Analysen durchführen, um Unsicherheiten zu kartieren und ihre Risikoexposition zu verringern, während sie gleichzeitig mögliche Chancen identifizieren. Beispielsweise kann KI die Effizienz in der Wartung und Verwaltung von Vermögenswerten steigern​​. Sie wird ergänzend zu bestehenden ERP-Systemen eingesetzt und greift im Rahmen definierter Vorgänge substituierend oder ergänzend auf bestehende Datenbanken zu.

Auswirkungen von KI auf interne Wertschöpfungsketten

KI kann verschiedene Geschäftsfunktionen beeinflussen, die Kostenstruktur ändern sowie den Prozess der Wertschöpfung innerhalb des Unternehmens verändern. Marketing und Vertrieb, Lieferkettenmanagement und Produktion sind die Geschäftsfunktionen, in denen KI potenziell den größten Einfluss haben könnte. Eine Studie der 75 umsatzstärksten Unternehmen in verschiedenen Fertigungsindustrien zeigt, dass prädiktive Wartung und Qualitätskontrolle 29 % bzw. 27 % der implementierten Anwendungsfälle ausmachen​​.

Einsatzszenarien: Detaillierte Beschreibung verschiedener Einsatzszenarien für KI in KMUs

Automatisierung und Prozessoptimierung

Eines der Hauptanwendungsgebiete von KI in KMUs ist die Automatisierung von Routineaktivitäten, die Vorhersage von Anlagenausfällen und die Optimierung von Prozessen. Besonders in mittelgroßen Fertigungsunternehmen wird KI bereits heute genutzt, um Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Allerdings besteht das Risiko, dass einige Unternehmen die Entwicklungen und das Potenzial von KI verpassen, insbesondere aufgrund fehlender Expertise und Erfahrung​​.

Nutzung von Daten für Intelligente Produktion

Ein Ansatz, um KMUs den Einstieg in KI zu erleichtern, ist der Einsatz frei zugänglicher Datensätze. Diese können genutzt werden, um erste Erfahrungen im Umgang mit maschinellem Lernen zu sammeln, insbesondere wenn interne Unternehmensdaten unstrukturiert sind oder nicht in ausreichender Menge vorliegen. Das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT hat beispielsweise öffentlich verfügbare Datensätze für Unternehmen mit Fokus auf Produktion zusammengestellt, die den Einstieg in KI-Projekte erleichtern​​.

Dienstleistungen zur Implementierung von KI

Zur Unterstützung von KMUs bei der Implementierung von KI bietet das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT in Zusammenarbeit mit der Fraunhofer-Allianz Big Data AI spezielle Dienstleistungen an. Dazu gehören die Identifizierung und Priorisierung strategischer Ziele von KI-Aktivitäten, die Entwicklung neuer KI-Anwendungsfälle und die Bewertung der technischen und wirtschaftlichen Machbarkeit einzelner KI-Anwendungsfälle​​.

Rolle von Beratungsunternehmen wie Ventr Solutions GmbH

Neben dem Fraunhofer-Institut IPT, das KMUs bei der Einführung von KI unterstützt, leistet auch Ventr Solutions GmbH einen wesentlichen Beitrag zur Förderung der KI-Nutzung in KMUs. Ventr Solutions verbindet Gründerexpertise mit Konzernerfahrung und setzt ihr Technologie-Know-how zur Unterstützung von KMUs bei Schlüsselthemen wie Umstrukturierung, Konsolidierung und Digitalisierungstransformation ein​​. Das Unternehmen fokussiert darauf, das Kerngeschäft von KMUs zu entwickeln und durch gezielte Diversifikation zum Erfolg zu führen, und bietet Hilfe bei der Abwehr von Disruptionen durch innovative Technologien wie Machine Learning, IoT, Cloud-ERP, Blockchain, eCommerce, EdTech und Robotik​​.

Analyse des Kerngeschäfts für erfolgreiche Automatisierung

Ventr Solutions betont die Bedeutung einer gründlichen Analyse des Kerngeschäfts als Ausgangspunkt für eine erfolgreiche Automatisierung und die Implementierung von KI. Durch ein tiefgreifendes Verständnis der aktuellen Betätigungsfelder von KMUs können wichtige Ansatzpunkte für Prozessoptimierungen, Automatisierung wichtiger Workflows und Impulse für potenzielle Ausgründungen identifiziert werden​​.

Unterstützung bei der digitalen Transformation

In der aktuellen Phase der digitalen Transformation unterstützt Ventr Solutions KMUs bei der Konsolidierung ihres Kerngeschäfts und der Transformation in digitale Produktwelten. Das Unternehmen hilft dabei, die Herausforderungen und Chancen der nächsten Welle der Digitalisierung, einschließlich Machine Learning, Robotik, IoT, Blockchain und Quantencomputing, in den Kontext bestehender Prozesse einzubetten und für das eigene Kerngeschäft nutzbar zu machen​​.

Es zeigt sich, dass neben Forschungseinrichtungen wie dem Fraunhofer-Institut auch private Beratungsunternehmen wie Ventr Solutions GmbH eine wichtige Rolle bei der Unterstützung von KMUs in der Einführung und Nutzung von KI spielen. Sie bieten maßgeschneiderte Dienstleistungen an, um die spezifischen Herausforderungen und Bedürfnisse von KMUs in der digitalen Landschaft zu adressieren.

Technologie und Tools für den direkten Einsatz im Unternehmen

KI-gestützte Innovation für effiziente Arbeitsabläufe

Ventr bietet mit dem Creative Assistant eine innovative Lösung, die auf GPT-4 von OpenAI und weiteren KI-Technologien basiert. Dieser intelligente Assistent unterstützt Mitarbeiter dabei, ihre täglichen Aufgaben effizienter und genauer zu erledigen, indem menschliche Fehler reduziert werden​​.

Unterstützung statt Ersatz menschlicher Arbeit

Der Creative Assistant dient dabei als Ergänzung und Unterstützung, nicht als Ersatz menschlicher Arbeitskraft. Er kombiniert die Erfahrung und Kreativität von Menschen mit der Leistungsfähigkeit moderner KI-Systeme, was zu einer Steigerung der Produktivität führt. Die Vision des Creative Assistants ist es, Menschen dabei zu unterstützen, ihr volles Potenzial durch KI-gestützte Kreativität auszuschöpfen​​.

Vorteile für B2B-Kunden

Für B2B-Kunden bietet der Creative Assistant zahlreiche Vorteile, darunter Kosteneffizienz, Produktivitätssteigerung, Fehlerreduktion und Anpassungsfähigkeit an verschiedene Berufe und Branchen. Das System ist leicht erweiterbar und kann in bestehende Softwarelandschaften integriert werden. Es fördert zudem die Zusammenarbeit zwischen Teammitgliedern und verbessert die Datenanalyse und Geschäftsprozesse​​.

Breites Anwendungsspektrum

Der Creative Assistant findet Anwendung in zahlreichen Branchen und Bereichen, wie Produktion, Marketing, Sales, Medizin, Personalwesen, E-Commerce, Logistik, Bildung, Ingenieurwesen, Finanzen und Management. Er hilft bei der Automatisierung von Routineaufgaben und der Optimierung von Arbeitsprozessen, was die Prozess- und Produktdatenqualität verbessert​​.

Maßgeschneiderte Lösungen und Implementierung

Ventr Solutions entwickelt maßgeschneiderte Lösungen, die individuelle Anforderungen von B2B-Kunden berücksichtigen. Die Implementierung des Creative Assistants erfolgt in mehreren Schritten, einschließlich Prozessdefinition, Identifikation von KI-Use-Cases, Entwicklung optimierter Prompts und (Re-)Engineering-Maßnahmen zur Unterstützung des Veränderungsprozesses im Unternehmen​​.

Fallstudien und statistische Daten: Analyse von KI-Anwendungen in KMUs

Überblick und aktuelle Nutzung

Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend als Schlüsseltechnologie für die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen aller Größen angesehen. Trotz dieses Potenzials haben deutsche KMUs bisher nur begrenzt von den Möglichkeiten der KI Gebrauch gemacht​​. Warum?

Potenziale und Herausforderungen

Effizienzgewinne, Vorteile gegenüber Wettbewerbern und Gewinnsteigerungen sind signifikante Chancen, die KI für KMUs bietet. Jedoch nutzen derzeit nur etwa sechs Prozent aller KMUs konsequent KI-Technologien. Viele KMUs stehen vor Herausforderungen wie fehlendem Know-how, unzureichenden Daten und der Zurückhaltung bei hohen Investitionen. Der Mangel an technischen Kompetenzen, bestehender Infrastruktur und einer strategischen Ausrichtung bestimmt, wie gut ein Unternehmen für den Einsatz von KI-Technologie vorbereitet ist​​.

Herausforderungen beim Einsatz von KI in KMUs

1. Daten- und KI-Kulturdefizit: KMUs stehen vor mehreren Herausforderungen bei der Einführung von KI-Lösungen. Dazu gehören ein Mangel an Datenkultur, ein geringes Bewusstsein für die Vorteile von KI, der Bedarf an Umschulung von Managern und Arbeitnehmern, hohe Anfangskosten für die Integration von KI sowie das Fehlen sichtbarer Investitionsrenditen und rechtlicher sowie reputativer Risiken​​.
2. Technische Infrastruktur und Know-how: Ein weiteres Hindernis ist der Mangel an technischer Infrastruktur und Know-how. Viele KMUs verfügen nicht über die notwendige Expertise und müssen diese von externen Quellen beziehen. Lösungen wie Software as a Service (SaaS) und Machine Learning as a Service (MLaaS) bieten zwar Skalierbarkeit und Kostenersparnisse, stellen aber auch Herausforderungen in Bezug auf Datenbesitz, Portabilität und Abhängigkeit dar. Zudem benötigen sie eine hochwertige Internetverbindung, die bei kleineren Firmen oft fehlt​​.

Lösungen: KI-Einsatz in KMUs

Empfehlungen für den Einstieg in KI-Projekte

Experten empfehlen, sich zunächst auf Geschäftsbereiche wie Einkauf oder Produktion zu konzentrieren, die keine Verarbeitung personenbezogener Daten erfordern. Eigene KI-Produkte oder Dienstleistungen für Kunden, die ein hohes Maß an Datenschutz und Sicherheit erfordern, können für KI-Anfänger eine Überforderung darstellen. Intelligente Sensortechnologie und KI-basierte Assistenzsysteme gelten als die vielversprechendsten Anwendungen für erste Projekte​​.

Zusammenarbeit in KI-Ökosystemen

Es wird vorgeschlagen, dass Unternehmen mit Wettbewerbern oder Lieferanten in KI-Ökosystemen zusammenarbeiten, um Daten, Know-how und Infrastruktur zu teilen und Risiken gemeinsam zu tragen. Diese Vorgehensweise kann insbesondere für KMUs vorteilhaft sein, da sie oft nicht über die notwendigen Daten für innovative KI-Anwendungen oder Geschäftsmodelle verfügen​​.

Lösungsansätze und Unterstützungsmaßnahmen

1. Menschlicher Faktor und Bewusstseinsbildung: Eine entscheidende Rolle spielt der menschliche Faktor. Das Bewusstsein unter KMU-Managern und Arbeitnehmern über die Vorteile von KI muss geschärft werden. Regierungen sollten Maßnahmen zur Umschulung und zum partizipativen Einbezug in die Neugestaltung von Arbeitsprozessen und KI-Trainings koordinieren​​.
2. Finanzierung und Investitionsrendite: Die Finanzierungsfrage ist zentral. Es sollte mehr Evidenz für die Rentabilität von KI-Geschäftsanwendungen geschaffen werden, um nicht nur KMU-Manager und Geschäftsinhaber, sondern auch Investoren und Finanzinstitutionen zu informieren. Mechanismen zur Überbrückung der Finanzierungslücke bis zur vollen Entfaltung des Potenzials von KI sollten identifiziert werden​​.
3. Regulatorische und politische Maßnahmen: Regulierungsbehörden und politische Entscheidungsträger sollten die Funktionsfähigkeit von Wissensmärkten gewährleisten, die Cloud-Lösungen mit eingebetteten KI-Technologien anbieten. Zudem sollten sie den Wissenstransfer fördern, der KMUs ermöglicht, ihre Kapazitäten zu erweitern, bevor sie eigene KI-Lösungen entwickeln können. Ein differenzierter industrieller Ansatz für den KI-Übergang durch sektorale Studien und Geschäftsanwendungsfälle könnte relevante Stakeholder informieren und die geringe Übertragbarkeit von KI-Wissen über verschiedene Umgebungen hinweg berücksichtigen​​.

Zukunftsperspektiven: KI-Einsatz in KMUs

Wachsende Bedeutung von KI

Die Büchse der Pandora wurde vor ziemlich genau einem Jahr geöffnet. Nun entbrennt ein Windhundrennen um das Heben der KI-Potenziale in der jeweiligen Branche, denn die Bedeutung von Künstlicher Intelligenz (KI) in KMUs wird in Zukunft weiter zunehmen. Durch die fortschreitende Digitalisierung und den damit einhergehenden schnell steigenden Wettbewerbsdruck wird es immer wichtiger, dass Unternehmen sich auf innovative und effiziente Technologien verlassen, um wettbewerbsfähig zu bleiben​​.

Vorteile und Anwendungsmöglichkeiten

Fassen wir noch einmal die Vorteile von KI zusammen:

• Effizienzsteigerung und Kostenreduktion: Durch die Automatisierung von Prozessen können Unternehmen ihre Effizienz steigern und Kosten reduzieren​​.
• Verbesserte Entscheidungsfindung: KI kann Unternehmen helfen, fundierte Entscheidungen auf Basis von Datenanalysen zu treffen​​.
• Personalisierung und Kundenanalyse: KI ermöglicht personalisierte Angebote und verbessertes Verständnis der Kundenbedürfnisse durch Datenanalyse​​.
• Qualitätskontrolle und Wartung: In der Produktion kann KI zur Verbesserung der Produktqualität und Optimierung der Wartungsarbeiten eingesetzt werden​​.

Zukünftige Entwicklung

• Steigende Nutzung: Experten prognostizieren, dass die Nutzung von KI in mittelständischen Unternehmen in den nächsten Jahren stark ansteigen wird. Fast ein Fünftel der deutschen Unternehmen nutzt bereits KI, und bis 2025 könnte dieser Anteil über 40 Prozent liegen​​.
• Diversität der Anwendungen: Die möglichen Anwendungen von KI in KMUs sind sehr vielfältig und können je nach Branche und Unternehmensgröße variieren​​.

Weiterführende Gedanken

• Komplexe Technologie und Fachkräftemangel: Unternehmen sollten sich gründlich mit der Technologie auseinandersetzen, schon aufgrund möglicher Lösungswege im Fachkräftemangel und können Partnerschaften mit Anbietern eingehen, um Expertise und Ressourcen zu gewinnen​​.
• Daten- und Systemsicherheit: Wichtig ist die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und die Sicherung der Systeme gegen Cyberangriffe und Datenlecks​​.

Schlussfolgerung

Die Zukunft für KI im Mittelstand ist vielversprechend. Es ist zu erwarten, dass die möglichen Anwendungen in den kommenden Jahren geschärft werden und das Potenzial von KI in KMUs sich entsprechend steigert. Unternehmen, die KI rechtzeitig in ihre Geschäftsprozesse integrieren, können sich deutliche Wettbewerbsvorteile sichern. Allerdings ist es wichtig, dass der Mensch die Kontrolle über die KI behält und diese unterstützend eingesetzt wird​​.

Fazit: KI in KMUs

Die vielen Vorteile der Nutzung von KI im Mittelstand rechtfertigen es, sich den Herausforderungen zu stellen. Es ist wichtig, eine geeignete Strategie für die Einführung von KI im Unternehmen zu entwickeln. Dabei sollten Unternehmen auf die Erfahrungen und bewährten Praktiken anderer Unternehmen zurückgreifen und kompetente Beratung suchen.

Letztlich ist es wichtig zu betonen, dass der Mensch die Kontrolle über KI behalten muss. KI sollte und kann den Menschen in ihrer Arbeit unterstützen, aber (noch) nicht ersetzen. Nur so kann die Digitalisierung in KMUs erfolgreich und nachhaltig umgesetzt werde.

Quellen:
https://www.oecd-ilibrary.org/sites/01a4ae9d-en/index.html?itemId=/content/component/01a4ae9d-en
https://www.ipt.fraunhofer.de/en/offer/digitization/ai/selection-of-ai-use-cases.html#:~:text=,AI%20use%20cases%20and%20roadmapping
https://gruppe.ventr.de/2023/creative-assistant-2/
https://www.plattform-lernende-systeme.de/aktuelles-newsreader-24/ai-in-smes-roadmaps-and-practical-examples-for-getting-started.html
https://roover.eu/en/ai-in-the-midmarket/