KI kann auch kleine und mittlere Unternehmen voranbringen. (Foto: Shutterstock / Jinning Li)
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in kleinen und mittleren Unternehmen ist in Deutschland noch eine absolute Ausnahme. Nur vier Prozent der KMU nutzten das Wachstumspotenzial der Technologie in den vergangenen Jahren. Das gaben die Befragten des KfW-Mittelstandspanels 2019 an. Zum Vergleich: Schätzungsweise ein Drittel der Großunternehmen nutzen bereits KI.
Mittelständler, die KI nutzen, gaben in der KfW-Studie an, sich intensiv mit der Digitalisierung zu befassen, eine Strategie dazu formuliert zu haben oder viel in eigene Forschung und Entwicklung zu investieren. Den meisten deutschen Mittelständlern fehlt allerdings das Know-how, um KI einzusetzen, so die Studienautoren.
Anwendungen ohne Vorkenntnisse
Dabei ist Expertise der Mitarbeiter keine Voraussetzung, um von künstlicher Intelligenz zu profitieren. Viele Produktionsabläufe lassen sich mithilfe von Datenanalysen optimieren. Ob bei Tabellen, Texten, Bildern oder Zeitreihendaten: Viele Mittelständler wissen nicht, wie sie die gesammelten Daten analysieren und nutzen können. Cloud-Anbieter lösen dieses Problem und helfen dabei, die großen Datenmengen mit digitalen Werkzeugen und KI-Lösungen nutzbar zu machen. „Machine-Learning-as-a-Service“-Plattformen großer Anbieter machen die Technologie für KMU greifbar.
Das Stuttgarter Fraunhofer-Institut hat Ansätze großer Anbieter verglichen und vier mögliche Anwendungsfälle aufgestellt:
Fall 1: Kundenabwanderung
Welche Gäste neigen dazu, ihre Zimmerbuchung zu stornieren? Aus den Buchungsdaten eines Hotels lässt sich berechnen, wie wahrscheinlich eine Stornierung ist. Eine KI kann die tabellarischen Buchungsdaten untersuchen und einen entsprechenden Algorithmus entwickeln.
Fall 2: Textkategorisierung
Worum geht es in diesem Text? Eine KI kann Texte verschiedenen Sparten wie Kultur, Sport und Wirtschaft zuordnen und sie so beispielsweise für eine Presseagentur in einem Archiv ablegen.
Fall 3: Bilderkennung
Welches Produkt ist fehlerhaft? In der Produktion kommen oft Kamerasysteme zum Einsatz, um per Bildanalyse defekte Stücke aufzuspüren. Der prüfende Blick einer künstlichen Intelligenz kann dies automatisieren: Anhand vieler Metadaten annotierter Bilder lernt die KI, Defekte zu erkennen.
Fall 4: Werkzeugabnutzung
Wann ist der richtige Zeitpunkt, Werkzeug auszutauschen? Fräsköpfe oder andere Materialien in der Produktion nutzen sich ab. Um keinen Stillstand zu riskieren, aber Material auch nicht unnötig oft auszutauschen, kann eine KI Zeitreihendaten von Vibrationen und Stromverbrauch verarbeiten, um den Zustand des Fräskopfes abzuschätzen.
Wie zuverlässig die Vorhersage einer KI-Lösung eintrifft, hängt dabei immer von den Daten ab: je mehr und qualitativ hochwertiger, desto besser.
Cloud-Anwendung für Mittelständler
Auch abseits von künstlicher Intelligenz können sich KMU Vorteile verschaffen, indem sie auf moderne Cloud-Tools setzen. Anbieter wie Intercom, Zendesk Chat oder Front App ermöglichen Mittelständlern effizienter mit Kunden zu kommunizieren. Gerade im Marketing, Vertrieb oder Support können Cloud-Anwendung die Arbeit erleichtern.
Dabei sind einige Cloud-Anwendungen „Made in Germany“: zum Beispiel die international bekannte, Cloud-basierte Anwendung Weclapp. Sie ist ein Customer-Relationship-Management-Tool und dient gleichzeitig als ERP-System zur Planung von Geschäftsressourcen. Um besser im Team zusammenzuarbeiten, eignet sich Meistertask. Das Projektmanagement-Tool aus Deutschland nutzt ebenfalls die Cloud.
Das ist schon eine sehr schwache Definition von KI. Es wäre doch ehrlicher von komplexen Programmen zu sprechen. Eventuell würde es auch verdeutlichen, dass eine echte KI, die dem Menschen gleich lernen, Schlüsse ziehen und auch Kreativität entfalten kann, noch in wwweeeeeiiiiitttterrrrr Ferne liegt. Es ist noch lange nicht an der Zeit sich auf die Schulter zu klopfen.