Künstliche Intelligenz: Checkliste für KMU

Über das Potenzial von künstlicher Intelligenz im Unternehmen wird derzeit – auch dank ChatGPT – viel diskutiert. Wie lässt sich künstliche Intelligenz im Geschäftsalltag einfach integrieren? Worauf Unternehmen bei der Implementierung einer KI grundsätzlich achten sollten.

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren immer mehr Aufmerksamkeit erhalten. Sie malt Bilder, schreibt Blogbeiträge, hilft mit in der Medizin, erkennt Problemstellen in der Infrastruktur, kann helfen, Prozesse zu optimieren und Kosten zu senken. Die Anwendungsmöglichkeiten von KI in Unternehmen sind vielfältig. Doch trotz der zahlreichen Vorteile haben viele Firmen weiterhin Berührungsängste, wenn es um die Implementierung von künstlicher Intelligenz geht: zu kompliziert, zu teuer, zu umfassenden, weil alle Prozesse auf den Kopf gestellt werden müssen. Laut einer Erhebung der Statistik Austria aus dem Jahr 2021 verwenden lediglich 9 Prozent der heimischen Unternehmen KI-Technologie.

Die Nutzung hängt dabei stark von der Größe des Unternehmens ab. Bei Großunternehmen nutzt nahezu jedes Dritte (32 Prozent) künstliche Intelligenz, bei Kleinunternehmen sind es sieben Prozent. KI kann eine entscheidende Rolle spielen, wenn sich KMU zukunftssicher positionieren wollen. Aber KI im Unternehmen einführen – wie geht das? Hier eine kurze Checkliste, die helfen kann, eine erste Einschätzung zum Thema künstliche Intelligenz vorzunehmen.

Chancen von künstlicher Intelligenz

KI kann auch bei KMU sinnvoll eingesetzt werden (siehe: Erfolgreiche Unternehmen nutzen KI. Nehmen wir als Beispiel einen Bäcker, der mehrere Filialen hat. Die zentrale Frage lautet: Wie viel Brot und Gebäck muss ich morgen an meine Filialen bzw. Kunden liefern? Laut einer Erhebung in Deutschland landen bis zu 17 Prozent des hergestellten Brots und Gebäcks nicht beim Kunden, sondern im Müll. Vor allem, weil zu viel produziert wird. Selbst Bäcker mit Erfahrung tun sich schwer abzuschätzen, wie viel Ware für den nächsten Tag benötigt wird. Eine auf KI basierende Bestelloptimierungs- und Prognose-Software kann eine darauf entsprechende betriebswirtschaftlich optimale Antwort liefern, um die Ressourcenverschwendung und den Planungsaufwand zu minimieren.

Bei der Berechnung werden nicht nur historische Daten, sondern auch externe Informationsquellen (z.B. Wetterdaten, Ferienzeiten etc.) mit einbezogen (weitere KI-Praxisbeispiele). Die Investition in KI-Anwendungen ist eine Investition in die Zukunft – heißt es immer wieder. Das klingt am Papier recht gut, aber wie sieht es bei der realen Umsetzung aus? Die Anwendungsfälle von KI variieren von Firma zu Firma. Künstliche Intelligenz ist auch keine Plug&Play-Lösung, meist sind einige Anpassungen der Software erforderlich. Hier ein paar Tipps für die Einführung von KI im Unternehmen.

Den Nutzen von KI identifizieren. Welche Abläufe hat das Unternehmen? Wo fehlt die Effizienz? Diese Analyse der Wertschöpfungskette zeigt Handlungsfelder auf, in denen KI unterstützend eingesetzt werden und einen Mehrwert erzeugen kann. KI soll ja nicht zum Selbstzweck verkommen. Die Vernetzung mit regionalen Partnern weitet den Blick für gelungene Praxisbeispiele oder die Entwicklung gemeinsamer KI-Projekte.
Welche IT-Bedingungen und Daten sind erforderlich? Um fundiertes IT-Wissen und Expertise werden Unternehmen nicht herum kommen, nur in den wenigsten KMU ist dieses auch intern vorhanden. Deshalb ist es umso relevanter, einen Anbieter auszuwählen (siehe KI-Marktplatz des austria Wirtschaftsservice), der einen durch den Prozess begleitet und bereits bei der Datenbeschaffung im existierenden Warenwirtschaftssystem aktiv unterstützt. AI-as-A-Service (AIaaS), also KI-Lösungen als Serviceleistung, kann ein Weg sein, um KI mit geringem Aufwand ins Unternehmen zu holen.
Daten rechtzeitig sammeln. Es hat sich wohl weitgehend herumgesprochen: Künstliche Intelligenz braucht Daten für ein effektives Ergebnis. Es zahlt sich aus, sehr früh Daten für zukünftige KI-Anwendungen zu sammeln, denn ein längerer Aufzeichnungshorizont ist von Vorteil.
Auf das Dateiformat achten. Wie gut eine KI arbeitet, hängt stark von der Qualität der Ursprungsdaten ab. Manche Dateiformat sind in der Verarbeitung einfacher als klassische Excel-Tabellen. Unternehmen sollten daher auf die Dokumentation der Daten im Hintergrund der Warenwirtschaftssysteme achten.
Offener Zugriff auf die Daten. Die Implementierung von KI erfolgt deutlich einfacher, wenn die Daten über offene Programmierschnittstellen aus dem Warenwirtschaftssystem exportiert werden können. Sonst müssen gegebenenfalls spezifische Schnittstellen programmiert werden oder die Daten zum Teil gar manuell abgegriffen werden.
Die Datenhoheit behalten. Bei manchen KI-Lösungen besteht die Gefahr, dass sich Unternehmen in deren Abhängigkeit begeben, weil sie von den eigenen Unternehmensdaten regelrecht abgeschnitten werden. Die Datenhoheit sollte jedoch ausschließlich beim Unternehmen selbst bleiben. Man sollte sich daher die Frage stellen, ob man auch bei einem kurzfristigen Wechsel auf eine andere KI-Lösung über alle bisherigen Daten verfügt.
Den Faktor Zeit richtig einschätzen. Die Implementierung von künstlicher Intelligenz passiert nicht von heute auf morgen, sondern braucht eine gewisse Zeitspanne. Daher gilt auch hier wie bei jedem Change-Prozess: Die Unternehmensführung muss selbst involviert sein, um den Prozess voranzutreiben. Auch die Belegschaft sollte miteingebunden sein. Dafür sollte entsprechend Zeit im sonst mitunter recht intensiven Arbeitsalltag eingeplant werden.
Eine realistische Erwartungshaltung. Ja, der Hype rund um KI ist in letzter Zeit sehr groß. Bei all der allgemeinen Euphorie sollte man jedoch stets im Fokus haben: auch künstliche Intelligenz kann keine Wunderdinge leisten. Bleiben Sie bei der wirtschaftlichen Erwartung realistisch, der Umsatz oder die Produktivität werden nicht gleich große Sprünge machen.

Quellen:

Checkliste: KI im Unternehmen implementieren

Chancen von künstlicher Intelligenz

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