Künstliche Intelligenz (KI) ist nach wie vor ein Interessenschwerpunkt der Medien. So ist es nicht verwunderlich, dass sich mittlerweile auch KMU für das Thema interessieren. Es gibt bereits ein beachtliches Volumen an KI-Software auf dem Markt – nicht alle sind aber sinnvoll. Dennoch gibt es potenzielle Anwendungsfälle von KI, die auch für KMU einen deutlichen Mehrwert zum Status quo bieten. Einige sinnvolle Anwendungsfälle möchten wir nachfolgend vorstellen.
Zunächst gilt es zu klären, was im Unternehmensumfeld unter KI verstanden wird. Als KI werden Computer-Algorithmen bezeichnet, die auf Basis verfügbarer Daten lernen, Entscheidungen zu treffen, zu klassifizieren oder Labels zuzuweisen. Eine KI ist dabei meist auf ein Anwendungsgebiet spezialisiert.
Die Einsatzmöglichkeiten für KMU sind vielfältig und in vielen Branchen von Vorteil: KI kann für die Erreichung unterschiedlicher Ziele eingesetzt werden. Im Sales-Bereich beispielsweise kann eine KI aufgrund von historischen Daten und Regeln eine erste Angebotskalkulation vornehmen – dies schafft eine Prozessautomatisierung und entlastet somit Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. Sie könnte auch dazu genutzt werden, die Anzahl der Kundenkontakte zu steigern. Diese Aufgabe kann ein Chatbot übernehmen, indem er Kundinnen und Kunden 24/7 zur Verfügung steht. Chatbots sind darüber hinaus bereits als Software auf dem Markt erhältlich.
Ein weiteres Anwendungsfeld ist das Controlling, das sich mit den Themen Data Analytics oder Business Intelligence auseinandersetzt. KI kann in diesem Zusammenhang verwendet werden, um unbekannte Muster oder Regeln in vorhandenen Daten zu entdecken. Das Verstehen der eigenen Daten ermöglicht dann wiederum das Entwickeln neuer Geschäftsmodelle.
Auch im Fertigungsbereich gibt es sinnvolle Anwendungsgebiete für KI. Der Anwendungsfall von Predictive Analytics im Zuge der Maschinenwartung ist ein weit verbreiteter Ansatz. KI birgt generell großes Potenzial in allen Bereichen, die normalerweise von monotoner Arbeit geprägt sind. So könnte KI beispielsweise mittels Bilderkennung und dahinterliegendem Algorithmus potenziell fehlerhafte Teile im Fertigungsprozess erkennen und Mitarbeitende der Qualitätssicherung entlasten: Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter müssten nur noch Grenzfallentscheidungen kontrollieren.
In der Logistik finden sich ebenfalls Anwendungsgebiete für KI, z.B. in der Lagerverwaltung oder auch Routenplanung. KI kann dabei die Planungsgenauigkeit erhöhen und somit das dispositive Risiko verringern. Auch Unterstützung im Finanzbereich z.B. in der Belegverarbeitung ist mittels OCR (Optical Character Recognition) möglich. KI empfiehlt sich also überall dort, wo Automatisierungspotenzial besteht und auch die Möglichkeit einer Skalierung geschaffen werden kann.
Das Potenzial von KI ist deutlich sichtbar, auch hat die Akzeptanz weiter zugenommen – warum also nicht gleich loslegen mit dem Einsatz von KI? Unserer Erfahrung nach müssen dafür zunächst einige Voraussetzungen erfüllt werden. In erster Linie muss die Geschäftsführung geschlossen hinter dem Vorhaben stehen – nur dann besteht eine Chance auf Erfolg. Weiter müssen auf Basis des Status quo und den Zielen Anwendungsgebiete für KI identifiziert werden. Wie auch schon in unserem Beitrag zur Datenstrategie erläutert, empfiehlt sich eine Kombination aus Quick-Wins und längerfristigen Themen. Quick-Wins können vor allem dafür verwendet werden, anfängliche Skepsis gegenüber KI zu überwinden. Um dies zu erreichen, bedarf es allerdings einer eingehenden Analyse des Unternehmens und vor allem der vorhandenen Unternehmensdaten.
Ist ein vielversprechender Anwendungsfall gefunden, sollte über den Einsatz von KI nachgedacht werden. KI nur zu nutzen, weil es im Trend liegt, kann nicht im Sinne des Unternehmens sein. Anschließend gilt es aus unserer Sicht zu evaluieren, ob es für den identifizierten Anwendungsfall bereits eine Standard-Software auf dem Markt gibt. So können die Kosten für die Nutzung und vor allem der Entwicklung von KI im Rahmen gehalten werden.
Ein selbstverständlich klingender, aber oft vernachlässigter Erfolgsfaktor ist die Strukturierung & Kommunikation des Projekts. So sollten alle beteiligten Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter von Anfang an in das Projekt integriert werden, um dessen Akzeptanz zu steigern. Als weiteres Best Practice hat sich erwiesen, das KI-Projekt als Piloten, d.h. mit eingeschränktem Umfang aufzusetzen. In diesem Pilotprojekt gewonnene Erfahrungen können bei der Skalierung auf weitere Bereiche einen großen Mehrwert bringen. In der Realisierungsphase hat sich zudem eine agile Vorgehensweise bewährt.
Ein Hype ist der Einsatz von KI aus unserer Sicht nicht – allerdings muss ihr Einsatz wohl durchdacht und im Idealfall eine passende Softwarelösung bereits auf dem Markt erhältlich sein.
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