KI im Mittelstand: Die 5 größten Herausforderungen

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Illustration: Geralt Absmeier

Eine Technologie auf dem Vormarsch: Künstliche Intelligenz (KI) wird in technologienahen Umgebungen wie der IT oder der industriellen Fertigung bereits seit geraumer Zeit vielfältig eingesetzt. Doch durch die enorme Leistungsfähigkeit heutiger KI-Lösungen erschließen sich zunehmend auch in anderen Wirtschaftsbereichen weitere Anwendungsmöglichkeiten.

 

Gerade in den vergangenen Monaten stellten viele Unternehmen fest: KI und Automatisierung können auch in Krisenzeiten dazu beitragen, die Produktivität und Geschäftskontinuität zu sichern. Zwar nutzte bereits zuvor etwa jedes zehnte Unternehmen in Deutschland KI, so eine repräsentative Studie des IT-Beratungshauses Tata Consultancy Services und Bitkom Research. Doch dabei galt: Je größer das Unternehmen, desto häufiger setzte es schon auf die Technologie. Denn gerade kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) stehen hierbei oftmals vor entscheidenden Herausforderungen:

 

  1. Fehlende KI-Strategie als Einstiegshürde

Insbesondere KMU zögern häufig, die Technologie im eigenen Unternehmen zu implementieren, weil ihnen eine klare KI-Strategie fehlt. Doch dabei ist eine umfassend ausgearbeitete Strategie im ersten Schritt noch gar nicht zwingend notwendig. »Vielmehr geht es für Unternehmen zunächst darum, die Technologie zu verstehen und zu erkennen, welche Möglichkeiten sie bietet«, sagt Dr. Kay Müller-Jones, Leiter Consulting und Services Integration bei TCS. »Dabei geht es für Unternehmen zunächst um die Frage, welche Anwendungsmöglichkeiten auf Produkt- oder Prozessseite vorhanden sind und welche Daten sie gezielt dafür nutzen können.«

 

  1. Hohe Kosten

Hohe Kosten und mangelnde Ressourcen sind in vielen Fällen ein entscheidender Hinderungsgrund. Doch nicht jedes Unternehmen, das über den Einsatz von KI-Lösungen nachdenkt, benötigt eigene Rechenressourcen oder teure, selbst entwickelte Plattformen. In vielen Fällen lohnt es sich, einen Blick auf KI-Plattformen zu werfen, wie die von Public-Cloud-Anbietern. Sie ermöglichen die Nutzung leistungsfähiger und skalierbarer KI-Lösungen, ohne dass ein Unternehmen im großen Umfang eigene Investitionen tätigen muss. Auch die Erfahrungen der großen Plattformanbieter helfen, Projekte möglichst schnell umzusetzen.

 

  1. Mangelndes Know-how und fehlendes Personal

Fehlendes Know-how der Mitarbeiter ist ein weiterer entscheidender Faktor: KMU können die Implementierung neuer Technologien häufig nicht eigenständig vorantreiben, da entsprechende Experten im Unternehmen fehlen. Während Großunternehmen häufig ganze Abteilungen haben, die sich mit der Digitalisierung beschäftigen, müssen sich in KMU meist einige wenige Mitarbeiter um das Thema Digitalisierung als Ganzes kümmern – und KI ist nur ein Teil davon. Zwar betrifft der Fachkräftemangel auch Großunternehmen, doch diese sind aufgrund der Reputation oder des größeren Themenspektrums meist attraktivere Arbeitgeber. Je kleiner das Unternehmen, desto schwieriger ist es, Mitarbeiter mit den benötigten Fähigkeiten für die Datenanalyse und Digitalisierungslösungen zu finden.

Allerdings lassen sich auch innerhalb des eigenen Unternehmens Kompetenzen effektiv aufbauen. »Hierbei können etwa Weiterbildungen der Mitarbeiter oder Kooperationen mit Branchenverbänden wie dem Bitkom als Einstiegsszenarien helfen«, sagt Experte Müller-Jones. »Zudem können auch Partnerschaften mit Technologieunternehmen oder Universitäten wertvolle Dienste leisten.«

 

  1. Angst vor Veränderung

KI verändert die Anforderungen an die Tätigkeiten der Mitarbeiter – was für viele mit der Angst vor Veränderungen oder Arbeitsplatzverlust einhergeht. Hier gilt es, Ängste abzubauen, aufzuklären und die eigenen Mitarbeiter mit dem Wandel nicht allein zu lassen. Zudem steigt die Bedeutung von stetigen Weiterbildungen. »Dieser Wandel muss durch geeignete Change-Management-Maßnahmen aktiv begleitet werden«, sagt Kay Müller-Jones. »Wer KI rein nur als technologische Innovation versteht, wird scheitern.«

 

  1. Nutzen der Daten erkennen

Eine wesentliche Voraussetzung für KI-basierte Lösungen ist die Datenqualität beziehungsweise die Verfügbarkeit einer soliden Informationsbasis mit für den Anwendungsbereich relevanten Daten. Dabei besteht die Herausforderung oftmals nicht darin, dass es an notwendigen Daten mangelt. Vielmehr müssen Unternehmen einen Weg finden, die vorhandenen Daten effektiv zu nutzen und auszuwerten.

 

Bei neuen Technologien ist es nicht ungewöhnlich, dass viele Firmen sie erst einführen, wenn der Wettbewerb damit bereits erfolgreich am Markt ist und sich Best Practices erkennen lassen. Aber diese Strategie ist bei Künstlicher Intelligenz riskant. »KI ist kein bloßer Trend, sondern wird ein entscheidender Baustein für die Zukunftsfähigkeit von Unternehmen sein«, sagt Müller-Jones. »Um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben, dürfen Unternehmen sich nicht von Herausforderungen bei der Implementierung von KI abschrecken lassen. Denn mit den richtigen Maßnahmen ist diese auch in kleinen und mittelständischen Unternehmen nutzbar – die Firmen müssen den Einstieg wagen.«

 


 

KI-Strategie für Unternehmen: In acht Schritten zur digitalen Transformation

Illustration: Geralt Absmeier

  • Verband der Internetwirtschaft fordert frühzeitige Verteilung geplanter KI-Milliarden.
  • Nur ein Digitalministerium kann einer übergreifenden KI-Strategie gerecht werden.
  • KI-Studie beschreibt acht Dimensionen zum Digital Shift.

Künstliche Intelligenz ist für das künftige Wachstum der deutschen Wirtschaft ein wichtiger Faktor. Dies zeigt auch die gemeinsame Studie des Verbands der Internetwirtschaft und der Unternehmensberatung Arthur D. Little, unterstützt vom Vodafone Institut. Auch gibt die Studie Aufschluss darüber, wie Unternehmen ihr Geschäftsmodell mithilfe KI-basierter Technologien weiter digitalisieren können. Hierfür, so ist sich eco Vorstandsvorsitzender Oliver J. Süme sicher, müssten jedoch zunächst die richtigen wirtschaftspolitischen Weichen gestellt werden.

Jetzt KI-Milliarden verteilen: Digitalministerium könnte bürokratische Hürden überwinden

»Das von der Bundesregierung beschlossene Konjunkturpaket und die deutsche KI-Strategie waren wichtige politische Signale, um künstliche Intelligenz in Deutschland weiter voranzutreiben – aber es müssen jetzt auch Taten folgen«, sagt der eco Vorstandsvorsitzende Oliver J. Süme. So sei von den bereits seit 2018 geplanten drei Milliarden Euro der deutschen KI-Strategie bislang nur eine Milliarde in den Bundesministerien aufgeteilt worden. Die Abstimmung für die dritte Tranche steht nach wie vor aus.

Weiter hofft der eco Vorstandsvorsitzende, dass die Verteilung der geplanten KI-Milliarden einer übergreifenden Strategie gerecht wird. »Um die Wirtschaft nach dem ersten Corona-Schock wieder anzukurbeln, brauchen wir natürlich zunächst einmal kurzfristige Lösungen, aber wir dürfen auch nicht den Blick für visionäre technologische Entwicklungen verlieren«, so Süme weiter. Er drängt darum auf die Einrichtung eines Digitalministeriums, um nicht nur kurz-, sondern auch langfristig die politischen Weichen für eine digitale Transformation in Deutschland und Europa zu stellen.

Weiter appelliert Süme an die Unternehmen selbst, Mut für die digitale Transformation zu zeigen und nicht in den Vorkrisenzustand zurückzufallen: »Setzen Unternehmen jetzt nicht konsequent KI-basierte Technologien ein, droht ein erheblicher Nachteil gegenüber Wettbewerbern, die mithilfe von künstlicher Intelligenz einen Qualitäts- oder Kostenvorteil erzielen.«

 

Digital Shift: So etablieren Unternehmen künstliche Intelligenz in ihrem Geschäftsmodell

Die gemeinsame KI-Studie von eco und Arthur D. Little beschreibt vier verschiedene Strategien für die digitale Transformation von Unternehmen – abhängig vom aktuellen und angestrebten Digitalisierungsgrad von KI. Für einen Großteil der Unternehmen sei aktuell eine Strategie relevant, mit der die eigene Wertschöpfung nachhaltig gestärkt werde. Schwerpunkt bildet hier der Einsatz von KI-Anwendungen, um Kosteneinsparpotenziale zu realisieren.

  1. Unternehmensführung und Governance

Zunächst muss das Management KI-Kompetenzen etablieren und unterstützen. Abhängig von der Unternehmensstruktur kann dies zentral, als eigene Einheit oder durch den unternehmensweiten Aufbau von Verantwortlichkeiten geschehen. Sind die Verantwortlichkeiten etabliert, muss die bestehende Governance dahingehend angepasst werden, dass KI-Lösungen in Prozessen Entscheidungen unterstützen können.

  1. Mitarbeiter und Kultur

Um innerhalb des Unternehmens ein Bewusstsein und weitere Expertise für künstliche Intelligenz zu schaffen, ist der Aufbau eines eigenen KI-Teams sinnvoll, das gleichzeitig die Einführung KI-basierter Technologien unterstützt. Sinnvoll kann hier auch ein Mix aus einer unternehmensinternen Rekrutierung von Mitarbeitern und der Hinzuziehung externer Experten sein.

  1. Kommunikation und Wandel

Damit Mitarbeiter optimal durch KI unterstützt werden, ist eine umfangreiche Kommunikation notwendig. Hierzu sollte ein Changemanagement etabliert werden, das vorhandene Hürden abbaut und Mitarbeiter transparent über die Auswirkungen von KI informiert. Zusätzlich zur Kommunikation ist es notwendig, unternehmensweite Maßnahmen zum Aufbau von KI-Kompetenzen für Mitarbeiter zu schaffen.

  1. Ansatz und Roadmap

Für eine nachhaltige Einführung von KI in der eigenen Wertschöpfung ist es notwendig, strukturiert vorzugehen. Dabei ist es wichtig, von Beginn an ein Zielbild für das gesamte Unternehmen zu definieren. Auf dieser Basis wird anschließend die Roadmap für die Einführung festgelegt und umgesetzt. Das Zielbild ist dabei im Laufe der nächsten Jahre flexibel und muss insbesondere auf Basis der ersten Erfahrungen validiert werden. Ein agiles Vorgehen, in dem Sprints definiert werden und Iterationen die Einführung von KI für alle Prozesse begleiten, ist dabei empfehlenswert.

  1. Daten und Analytics

Wird KI in Prozessen angewendet, ist die Datenbasis essenziell. Dazu müssen Unternehmen eine Datenstrategie und Daten-Governance einführen, die ein effizientes Datenmanagement erlaubt.

  1. Technologien

Zusätzlich zum aktiven Verfolgen der Technologieentwicklungen innerhalb und außerhalb von KI ist es wichtig, dass Unternehmen einen entsprechenden Rahmen für die schnelle Einführung von KI-Technologien schaffen. Erst nachdem KI übergreifend im Unternehmen die Wertschöpfung unterstützt, sind eine Optimierung der Plattform und die Auswahl der richtigen strategischen Partner sinnvoll. Somit wird sichergestellt, dass in der Einführungsphase Technologieentscheidungen nicht den Nutzen oder die Realisierbarkeit einzelner Use Cases negativ beeinflussen.

  1. Prozesse und Ökosystem

Künstliche Intelligenz kann die eigene Wertschöpfung auf verschiedene Weise unterstützen. So kann KI vor allem durch ihre Stärke im Prognostizieren als Werkzeug verwendet werden, um durch bessere Informationen die Qualität von Prozessen zu erhöhen. Weiter kann KI einzelne Prozessschritte automatisiert durchführen sowie als Enabler für andere Prozessautomatisierungen wie zum Beispiel Robotic Process Automation (RPA) wirken.

  1. Kontrolle und Steuerung

Damit der angestrebte Mehrwert geschaffen wird, sollte von Anfang an die Einführung von KI-Anwendungen im Sinne des Mehrwert-Controllings geprüft und gesteuert werden. Für Prozesse müssen dabei relevante Leistungskennzahlen (KPI) definiert und Methoden zur Kontrolle etabliert werden. Eine transparente und zeitnahe Überwachung von Kosten und Nutzen der KI unterstützt dabei die Kommunikationsmaßnahmen und die fortlaufende Planung weiterer Einführungen.

 

 

eco Jubiläum: 25 Jahre Netz mit Verantwortung
eco – Verband der Internetwirtschaft e. V. feiert im Jahr 2020 25-jähriges Jubiläum: Der inzwischen größte Verband der Internetwirtschaft in Europa wurde 1995 von Visionären und digitalen Pionieren in Köln gegründet, mit dem Ziel die Digitalisierung in Deutschland voranzutreiben. Seit 25 Jahren setzt sich eco gemeinsam mit Partnern aus Wirtschaft, Politik und Zivilgesellschaft für einen verantwortungsvollen Umgang mit dem Internet und digitalen Technologien ein. Feiern Sie mit uns 25 Jahre Netz mit Verantwortung!

 


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