Erfahren Sie, wie der Weg zum datengetriebenen Unternehmen aussieht und wie schnell Veränderungen umsetzbar sind.

Fachartikel: Künstliche Intelligenz (KI) im Mittelstand

Während große Konzerne bereits seit Jahren die Möglichkeiten von KI erforschen und nutzen, steht der Mittelstand oftmals noch am Anfang dieser Transformationsreise. Doch die Relevanz und das Potenzial von KI für mittelständische Unternehmen sind unübersehbar.

Die Zeit ist reif!

Sie bietet nicht nur die Möglichkeit zur Optimierung bestehender Prozesse, sondern auch zur Schaffung innovativer Produkte und Dienstleistungen. Die effektive Nutzung von KI kann den Mittelstand stärken, seine Wettbewerbsfähigkeit verbessern und letztendlich zu nachhaltigem Wachstum führen.

Dieser Artikel beleuchtet, wie mittelständische Unternehmen den Einstieg in die Welt der KI meistern können, welche Grundvoraussetzungen geschaffen werden müssen und wie der Spagat zwischen Investitionen und erzielbarem Mehrwert gelingen kann.

Was sind die Versprechungen?

Für mittelständische Unternehmen eröffnet KI neue Wege zur Steigerung der Effizienz, zur Kostensenkung und zur Entwicklung neuer, innovativer Geschäftsmodelle und -ideen.

Der Schlüssel zum Erfolg liegt nicht darin, mit den technologischen Riesen in den Wettlauf um die fortschrittlichste KI-Innovation einzutreten, sondern vielmehr darin, bestehende Algorithmen und Technologien intelligent und zielgerichtet einzusetzen.

Durch die Anwendung von KI können Mittelständler ihre Produktivität steigern, indem sie Routineaufgaben automatisieren und Entscheidungsprozesse durch datengetriebene Einsichten verbessern. Dies fördert nicht nur eine effizientere Ressourcennutzung, sondern ermöglicht es den Unternehmen auch, schneller und flexibler auf Marktveränderungen zu reagieren.

Welches Wissen verringert die Absprunghöhe?

Der erfolgreiche Einsatz von KI setzt bestimmte Kenntnisse voraus. Zunächst müssen die Mitarbeiter im Ansatz verstehen, wie Algorithmen funktionieren und wie sie Daten für maschinelles Lernen aufbereiten müssen.

Eine solide Grundlage in Datenanalyse und ein Verständnis für die Mechanismen des maschinellen Lernens sind essenziell, um die Möglichkeiten und Grenzen der KI realistisch einschätzen zu können.

Darüber hinaus ist es wichtig, dass Mitarbeiter lernen, die Ergebnisse und Empfehlungen von KI-Systemen kritisch zu hinterfragen. Nur so kann sichergestellt werden, dass die Technologie sinnvoll genutzt wird und nicht zu Fehlentscheidungen führt.

Das tiefgreifende Verständnis interner Unternehmensprozesse ist grundlegend für die Identifizierung von Einsatzmöglichkeiten für KI. Ein klares Bild der eigenen Abläufe ermöglicht es, ineffiziente Prozesse zu erkennen und zielgerichtet zu verbessern. Die Analyse und Optimierung dieser Prozesse bilden die Grundlage, um spezifische KI-Lösungen zu entwickeln, die echte Mehrwerte bieten und die operativen Abläufe signifikant verbessern.

Wann sind Daten Gold wert?

Die Qualität und Verfügbarkeit von Daten sind entscheidende Faktoren für den Erfolg von KI-Projekten. Viele mittelständische Unternehmen verfügen zwar über große Mengen an Daten, diese sind jedoch häufig unstrukturiert, unvollständig oder fehlerhaft.

Die Aufbereitung und Bereinigung dieser Datenbestände ist eine grundlegende Voraussetzung für die effektive Nutzung von KI. Dabei geht es nicht nur darum, historische Daten zu sammeln und zu organisieren, sondern auch darum, ein Verständnis für die Bedeutung dieser Daten zu entwickeln. Nur so können Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme auf einer soliden und aussagekräftigen Datengrundlage aufbauen.

Ein zentraler Aspekt beim effektiven Einsatz von Daten für die KI-Entwicklung ist die Übersetzung von umfangreichem Domänenwissen und Expertise in maschinenverständliche Parameter.

Die Herausforderung besteht darin, jahrelange Erfahrungen und spezifisches Marktwissen so aufzubereiten, dass es von KI-Systemen verarbeitet und genutzt werden kann. Diese Transformation erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen Fachexperten und Datenexperten (z.B. dem Data Scientist), um relevante Datenpunkte zu identifizieren, die das tiefe Verständnis des eigenen Geschäftsfeldes widerspiegeln.

Ein Beispiel hierfür ist die Integration von Wetterdaten in die Prognosealgorithmen eines Lieferdienstes, um die Auswirkungen von Wetterbedingungen auf die Bestellmengen vorherzusagen. Dieser Schritt erfordert nicht nur technisches Know-how, sondern auch eine tiefgreifende Auseinandersetzung mit dem eigenen Geschäftsfeld.

Wann rechtfertigt der Mehrwert den Aufwand?

Die Entscheidung für den Einsatz von KI-Technologien erfordert eine sorgfältige Abwägung von Kosten und Nutzen. Während die Anfangsinvestitionen in Hardware, Software und Fachpersonal beträchtlich sein können, müssen diese Aufwendungen gegen den potenziellen Mehrwert abgewogen werden.

Erfolgreiche KI-Projekte können zu erheblichen Effizienzsteigerungen führen, die Kosten senken, die Kundenzufriedenheit erhöhen und neue Einnahmequellen erschließen. Mittelständische Unternehmen sollten daher eine klare Strategie (Priorisierung) für die Integration von KI entwickeln, die sowohl die kurzfristigen Ziele als auch die langfristige Vision des Unternehmens berücksichtigt.

Mut zum ersten Schritt

Mittelständische Unternehmen stehen vor der Herausforderung, KI-Technologien nicht nur als Werkzeug zur Prozessoptimierung zu betrachten, sondern sie als integralen Bestandteil ihrer Digitalisierungsstrategie zu begreifen. Die Kombination aus fundierten Kenntnissen, einer soliden Datengrundlage, der effektiven Transformation von Expertenwissen und einem tiefen Verständnis der eigenen Geschäftsprozesse ermöglicht es dem Mittelstand, das volle Potenzial der KI auszuschöpfen. Durch die bewusste Auseinandersetzung mit diesen Aspekten können mittelständische Unternehmen nicht nur bestehende Herausforderungen meistern, sondern auch neue Wachstumspotenziale erschließen und ihre Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig stärken.

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Marius Neufert

Marius Neufert

Key Account Manager Data Intelligence

Gemeinsam mit unserem Data-Intelligence-Team unterstützt Marius Neufert Sie bei Ihren Data-Analytics-Projekten. Zu unserem Kundenkreis gehören insbesondere mittelständische Unternehmen aus dem Frucht-, Groß- und Versandhandel sowie der Fertigungsindustrie.