Sie bietet Unternehmen zahlreiche Einsatzmöglichkeiten und hält ein hohes Potenzial bereit: Künstliche Intelligenz (KI). Einige Unternehmen nutzen KI bereits in Teilbereichen. Doch um die Effizienz (langfristig) zu steigern, ist eine ganzheitliche Strategie empfohlen. Klaus Schlichtherle, CEO der Infinigate Group erläutert dies im folgenden Beitrag.
Der deutsche Mittelstand hinkt bei der Implementierung von KI-Technologien im Vergleich zu Großunternehmen deutlich hinterher, wie aktuelle Zahlen des Statistischen Bundesamtes belegen. Ein zentrales Problem ist der digitale Rückstand vieler KMU. Der KI-Index zeigt darüber hinaus, dass 43 Prozent noch keine konkreten Pläne für den Einsatz Künstlicher Intelligenz haben; eine vollständige Implementierung von KI-Lösungen kann nur jeder zehnte Mittelständler vorweisen. Als komplexes Spannungsfeld erweist sich außerdem der Datenschutz: Sollen DSGVO und KI-Verordnung zwar für Vertrauen und Rechtssicherheit sorgen, verlangen sie gleichzeitig die Umsetzung umfassender Maßnahmen, die gerade kleinere Unternehmen in Anbetracht knapper personeller und finanzieller Ressourcen überfordern. Hinzu kommt, dass viele Betriebe nicht das notwendige Expertenwissen vorhalten können, um KI-Systeme effektiv zu implementieren und zu nutzen. Diese Herausforderungen erschweren die Integration fortschrittlicher KI erheblich.
Um das Potenzial der Künstlichen Intelligenz voll auszuschöpfen und die Komplexität der Implementierung zu reduzieren, sollte der Mittelstand KI nicht nur in Einzelprojekten heranziehen, sondern strategisch in die Unternehmensstruktur integrieren.
Der Übergang von isolierten KI-Projekten zu einer ganzheitlichen Strategie ist entscheidend
- Klare Zieldefinition und Identifikation von Use Cases
Der erste Schritt auf dem Weg zu einer erfolgreichen KI-Transformation ist eine klare Definition der Unternehmensziele und die Identifikation geeigneter Anwendungsfälle. Dies beginnt mit einer umfassenden Analyse des Unternehmens, um Bereiche zu identifizieren, in denen KI den größten Einfluss haben könnte. Besonders vielversprechend sind Anwendungen in den Bereichen Logistik, Vertrieb, Produktion, Einkauf und Kundenmanagement. Konkrete Beispiele umfassen KI-gestützte Marktanalysen zur frühzeitigen Erkennung von Trends, personalisiertes Marketing durch Machine Learning zur Steigerung der Conversion-Rate, automatisierte Finanzanalysen zur Risikobewertung oder Chatbots im Kundenservice. Weniger datenschutzsensible Bereiche wie Produktionsplanung oder Einkauf eignen sich besonders gut als Einstieg für KI-Lösungen im Mittelstand. Bei der Auswahl sollte der Fokus auf Anwendungsfällen liegen, die einen messbaren Geschäftswert liefern und zu den strategischen Zielen des Unternehmens passen. - Analyse der vorhandenen Dateninfrastruktur und -qualität
Für erfolgreiche KI-Implementierungen ist eine solide Datenbasis bzw. Dateninfrastruktur grundlegend. Mit Datenqualität ist die Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität von Daten gemeint. Unternehmen sollten ihre bestehenden Datenprozesse analysieren und KI-gestützte Workflows zur Automatisierung von Datenerfassungs- und Validierungsprozessen implementieren. - Entwicklung einer Roadmap zur schrittweisen KI-Integration
Ein effektiver Fahrplan zur schrittweisen Integration von KI in bestehende Geschäftsprozesse umfasst die Bestimmung der erforderlichen Technologien, die Abschätzung der Kosten und die Planung der Implementierungsphasen. Zunächst ist eine klare Strategie erforderlich, in der die Geschäftsziele, die relevanten Anwendungsfälle und die benötigten Ressourcen definiert werden. Anschließend empfiehlt sich eine Pilotphase, um die Machbarkeit und den potenziellen Nutzen zu testen. Auf Basis der Ergebnisse kann die KI-Lösung dann schrittweise ausgebaut und in den Regelbetrieb überführt werden. - Aufbau von internen Kompetenzen zur nachhaltigen Integration von KI
Mittelständische Unternehmen sollten in die Stärkung der Fähigkeiten ihrer Mitarbeiter im Umgang mit KI-Technologien investieren – etwa durch praxisorientierte Projektarbeit, die speziell auf die Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten ist. Für Führungskräfte empfiehlt es sich, Coaching- und Mentoring-Trainings zu absolvieren, um ihre Teams effektiv zu führen und eine Lernkultur im Unternehmen zu fördern. Ein Schlüsselaspekt ist die Einbeziehung aller Stakeholder, um Akzeptanz und Unterstützung für KI-Projekte zu gewährleisten. - Fokus auf gezielte KI-Projekte statt Overall-Transformation
Anstatt zu versuchen, alle Bereiche gleichzeitig zu transformieren, sollten mittelständische Unternehmen sich auf ausgewählte KI-Initiativen konzentrieren, die konkrete Geschäftsprobleme lösen. Diese Strategie optimiert den Ressourceneinsatz und beschleunigt erste Erfolge.
Fazit
KI hat Potenzial – sowohl zur Prozessoptimierung als auch zur Entwicklung innovativer, datenbasierter Geschäftsmodelle. Erfolgreiche Beispiele finden sich bereits in Form intelligenter Sensorik und Assistenzsysteme in verschiedenen Branchen. Zu den praktischen Anwendungen zählen KI-gestützte Logistikplanung, vorausschauende Wartung in der Produktion, Lieferkettenoptimierung und präzise Absatzprognosen. Mit diesem fokussierten Ansatz sind Mittelständler in der Lage, KI-Technologien effektiv zu nutzen, um ihre Marktposition zu stärken und neue Wachstumschancen zu identifizieren.
Quelle: Photo by Remy Steiner