11. August 2022
Künstliche Intelligenz im Dreiklang von Herausforderungen, Vorteilen und Kompetenzen
Einsatzmöglichkeiten und Vorteile Künstlicher Intelligenz (KI) sind längst aus einer rein theoretischen Betrachtung im Alltag angekommen. Methoden der KI finden bereits heute praktische Anwendung. Sie optimieren betriebliche Prozesse, steuern Maschinen und Anlagen, machen neue Geschäftsmodelle möglich oder kommen bei der medizinischen Versorgung zum Einsatz. Lernende Systeme verarbeiten in Echtzeit große Daten zu relevanten Informationen, die beispielsweise Prognosen ermöglichen, wann welche Wartung notwendig wird – weit bevor es zu einem Maschinenausfall kommt.
Branchenübergreifend stehen deshalb zahlreiche Unternehmen und Organisationen vor der Herausforderung, die Vorteile von KI für sich nutzbar zu machen und entsprechende Kompetenzen aufzubauen. Nur so werden sich Marktposition und Zukunftsfähigkeit sichern lassen.
Künstliche Intelligenz (KI) setzt menschliche Fähigkeiten wie Lernen, Planen oder Problemlösen in Computersystemen um und kann so abstrakte Aufgaben und Probleme eigenständig bearbeiten. Die Verknüpfung von großen komplexen Datenmengen ermöglicht es KI-Systemen, neue Erkenntnisse zu generieren, mit denen sich vorhandene Prozesse verbessern oder neue datengetriebene Geschäftsmodelle erarbeiten lassen.
Die Nutzung der Methoden der Künstlichen Intelligenz, wie Machine Learning, ist von der Seite ihrer Einsatzmöglichkeiten her betrachtet inzwischen in nahezu allen Branchen von Bedeutung und nimmt eine wichtige Position in den Wertschöpfungsketten ein. Das Optimieren der Geschäftsprozesse, das Erhöhen der Effizienz und des Produktnutzens für Kunden bis hin zum Erschließen neuer datengetriebener Geschäftsfelder und -modelle sind nur einige Schlaglichter in diesem Zusammenhang. 2021 nutzten nach Angaben des Statistischen Bundesamtes 11% der Unternehmen in Deutschland KI-Verfahren. Im Jahr 2019 lag der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Deutschen Wirtschaft noch bei lediglich 5,8 % der Unternehmen. Damit ist nahezu eine Verdopplung der Nutzungsrate zu verzeichnen. Trotzdem befindet sich die Verbreitung von KI noch auf einem niedrigen Niveau. Teilweise liegt dies sicherlich in der Art und Weise jeder einzelnen speziellen Geschäftstätigkeit begründet. Nichtsdestotrotz ist die Zahl der Unternehmen und Organisationen, die mit KI-Methoden ihre Geschäftsmodelle und -prozesse neu aufstellen oder optimieren könnten, sehr viel höher. Die Gründe für die Nichtnutzung sind aus Anwendersicht vielfältig – jedoch nicht unüberwindbar.
Die Studie „Herausforderungen beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz - Ergebnisse einer Befragung von jungen und mittelständischen Unternehmen in Deutschland“ im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz arbeitete mit Stand April 2021 Faktoren heraus, denen sich Unternehmen in Deutschland bei der Anwendung von KI gegenüber sehen.
Fünf Themenfelder sind aus Unternehmenssicht relevant für den Einstieg bzw. Ausbau der Nutzung von KI-Methoden:
Branchenübergreifend stehen deshalb zahlreiche Unternehmen und Organisationen vor der Herausforderung, die Vorteile von KI für sich nutzbar zu machen und entsprechende Kompetenzen aufzubauen. Nur so werden sich Marktposition und Zukunftsfähigkeit sichern lassen.
Aktuelle Herausforderungen beim Einsatz von KI
Künstliche Intelligenz (KI) setzt menschliche Fähigkeiten wie Lernen, Planen oder Problemlösen in Computersystemen um und kann so abstrakte Aufgaben und Probleme eigenständig bearbeiten. Die Verknüpfung von großen komplexen Datenmengen ermöglicht es KI-Systemen, neue Erkenntnisse zu generieren, mit denen sich vorhandene Prozesse verbessern oder neue datengetriebene Geschäftsmodelle erarbeiten lassen. Die Nutzung der Methoden der Künstlichen Intelligenz, wie Machine Learning, ist von der Seite ihrer Einsatzmöglichkeiten her betrachtet inzwischen in nahezu allen Branchen von Bedeutung und nimmt eine wichtige Position in den Wertschöpfungsketten ein. Das Optimieren der Geschäftsprozesse, das Erhöhen der Effizienz und des Produktnutzens für Kunden bis hin zum Erschließen neuer datengetriebener Geschäftsfelder und -modelle sind nur einige Schlaglichter in diesem Zusammenhang. 2021 nutzten nach Angaben des Statistischen Bundesamtes 11% der Unternehmen in Deutschland KI-Verfahren. Im Jahr 2019 lag der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Deutschen Wirtschaft noch bei lediglich 5,8 % der Unternehmen. Damit ist nahezu eine Verdopplung der Nutzungsrate zu verzeichnen. Trotzdem befindet sich die Verbreitung von KI noch auf einem niedrigen Niveau. Teilweise liegt dies sicherlich in der Art und Weise jeder einzelnen speziellen Geschäftstätigkeit begründet. Nichtsdestotrotz ist die Zahl der Unternehmen und Organisationen, die mit KI-Methoden ihre Geschäftsmodelle und -prozesse neu aufstellen oder optimieren könnten, sehr viel höher. Die Gründe für die Nichtnutzung sind aus Anwendersicht vielfältig – jedoch nicht unüberwindbar.
Die Studie „Herausforderungen beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz - Ergebnisse einer Befragung von jungen und mittelständischen Unternehmen in Deutschland“ im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz arbeitete mit Stand April 2021 Faktoren heraus, denen sich Unternehmen in Deutschland bei der Anwendung von KI gegenüber sehen.
Fünf Themenfelder sind aus Unternehmenssicht relevant für den Einstieg bzw. Ausbau der Nutzung von KI-Methoden:
- Kosten für Entwicklung und Implementierung von KI-Anwendungen
- Qualität der IT-Infrastruktur
- KI-Fachkräfte und Weiterbildungsangebote zur (Weiter-)Entwicklung der Mitarbeiter-Kompetenzen zu KI-Methoden
- Offenheit von Nutzern und Gesellschaft gegenüber KI-Lösungen und Vertrauen in den Nutzen
- Datenzugang bzw. -verfügbarkeit und datenschutzkonforme Cloud-Angebote mit höchsten Sicherheitsstandards
Vorteile und Einsatzgebiete der Künstlichen Intelligenz
Bereits heute belegen zahlreiche Anwendungsbeispiele, dass KI einen echten Mehrwert für Organisationen und Unternehmen bringt.
Kundengewinnung und Kundenbindung
KI-Methoden machen es möglich, die sog. Customer Journey - also den Weg, den ein potenzieller Kunde durchläuft, bevor er die Kaufentscheidung trifft - umfassend zu betrachten. Der Kunde kann so mithilfe virtueller Assistenten und KI-unterstützter Kundenbedarfsanalysen klassifiziert und sein zukünftiges Kaufverhalten prognostiziert werden. Ihm werden im Laufe seiner Customer Journey relevante Entscheidungshilfen zur Verfügung gestellt. Beispielsweise unterbreiten selbstlernende Algorithmen dem Kunden konkrete personalisierte Angebote mit optimierten Preisen, was die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs steigert.
Es zeigt sich, dass die finanziellen Vorteile, die der Einsatz von KI bringt, notwendige Investitionen in Entwicklung und Infrastruktur in einem überschaubaren Zeitraum aufwiegen können. KI-Verfahren eröffnen Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung von Prozessen, zur Ressourcenschonung oder -umnutzung und zum Aufbau von neuen datenbasierten Geschäftsmodellen. Eine Marktführerschaft oder herausragende Marktposition lässt sich künftig nur halten, wenn rechtzeitig reagiert wird und nötige Transformationsschritte absolviert werden. Der Anpassungsdruck durch innovative Wettbewerber, die bereits erfolgreich KI-Technologien einsetzen, wird ohne Zweifel steigen.
Als große Klammer über alle beispielhaft genannten Einsatzmöglichkeiten von KI-Lösungen schwebt die Tatsache, dass die Schlüsseltechnologie KI ihre Vorteile nur voll entfalten kann, wenn sie auf entsprechendes Verständnis trifft. Das heißt im Umkehrschluss, KI-Verfahren lassen sich nur umsetzen und mit Leben erfüllen, wenn die entsprechenden fachlichen Mitarbeiterkompetenzen beispielsweise zur Datenerhebung, Dateninterpretation und Ableitung von Optimierungsmaßnahmen im Unternehmen vorhanden sind. Denn: Jede KI kann nur so schlau sein, wie die Daten, mit denen sie gespeist wird. Weiterbildungen und Informationsmaßnahmen werden hier für den Aufbau von Wissen und im gleichen Maße für den Abbau von Vorbehalten sorgen müssen.
Bleiben Sie wissbegierig!
P.S.: Ganz konkrete Fallbeispiele zur KI im Einsatz über verschiedenste Branchen hinweg finden Sie bei Lernende Systeme – Die Plattform für Künstliche Intelligenz – ein Angebot der acatech (Deutsche Akademie der Technikwissenschaften e.V.) gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF).
Prozessoptimierung und -automatisierung
Die augenscheinlich größten Vorteile von KI-Nutzung liegen im operativen Bereich: Durch Prozessoptimierung dank KI-Methoden können Ressourcen (Material, Personal, Zeit) effizient und nachhaltig zum Einsatz kommen. Die Verschwendung wird minimiert. Sich wiederholende Prozesse und Aufgaben, die in vielen Bereichen von Unternehmen und Organisationen anfallen, werden dank KI automatisiert und beschleunigt, was zu Zeitersparnis bzw. zu sinnvoller Zeitumnutzung führt.
Die augenscheinlich größten Vorteile von KI-Nutzung liegen im operativen Bereich: Durch Prozessoptimierung dank KI-Methoden können Ressourcen (Material, Personal, Zeit) effizient und nachhaltig zum Einsatz kommen. Die Verschwendung wird minimiert. Sich wiederholende Prozesse und Aufgaben, die in vielen Bereichen von Unternehmen und Organisationen anfallen, werden dank KI automatisiert und beschleunigt, was zu Zeitersparnis bzw. zu sinnvoller Zeitumnutzung führt.
Lieferketten- und Logistikoptimierung
Die Sicherstellung der Lieferketten birgt große Herausforderungen für viele Unternehmen. Lieferungen müssen passgenau an Ort und Stelle verfügbar sein. Unmengen an Lager-, Lieferanten-, Produktions- und Produktdaten müssen mit den entsprechenden Kundentransaktionen verknüpft werden. Hier lässt die intelligente Auswertung verschiedenster Datenquellen bis hin zum Auslesen von Fracht- sowie Lieferdokumenten und deren automatische Einspeisung in bestehende Systeme eine Prognose von Warenverfügbarkeiten, Lieferzeiten sowie Transportaufkommen zu. Die Routenplanung kann dank dieser Daten ebenso optimiert werden wie die Planung notwendiger Lagerkapazitäten.
Die Sicherstellung der Lieferketten birgt große Herausforderungen für viele Unternehmen. Lieferungen müssen passgenau an Ort und Stelle verfügbar sein. Unmengen an Lager-, Lieferanten-, Produktions- und Produktdaten müssen mit den entsprechenden Kundentransaktionen verknüpft werden. Hier lässt die intelligente Auswertung verschiedenster Datenquellen bis hin zum Auslesen von Fracht- sowie Lieferdokumenten und deren automatische Einspeisung in bestehende Systeme eine Prognose von Warenverfügbarkeiten, Lieferzeiten sowie Transportaufkommen zu. Die Routenplanung kann dank dieser Daten ebenso optimiert werden wie die Planung notwendiger Lagerkapazitäten.
Kundengewinnung und Kundenbindung
KI-Methoden machen es möglich, die sog. Customer Journey - also den Weg, den ein potenzieller Kunde durchläuft, bevor er die Kaufentscheidung trifft - umfassend zu betrachten. Der Kunde kann so mithilfe virtueller Assistenten und KI-unterstützter Kundenbedarfsanalysen klassifiziert und sein zukünftiges Kaufverhalten prognostiziert werden. Ihm werden im Laufe seiner Customer Journey relevante Entscheidungshilfen zur Verfügung gestellt. Beispielsweise unterbreiten selbstlernende Algorithmen dem Kunden konkrete personalisierte Angebote mit optimierten Preisen, was die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs steigert.
Es zeigt sich, dass die finanziellen Vorteile, die der Einsatz von KI bringt, notwendige Investitionen in Entwicklung und Infrastruktur in einem überschaubaren Zeitraum aufwiegen können. KI-Verfahren eröffnen Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung von Prozessen, zur Ressourcenschonung oder -umnutzung und zum Aufbau von neuen datenbasierten Geschäftsmodellen. Eine Marktführerschaft oder herausragende Marktposition lässt sich künftig nur halten, wenn rechtzeitig reagiert wird und nötige Transformationsschritte absolviert werden. Der Anpassungsdruck durch innovative Wettbewerber, die bereits erfolgreich KI-Technologien einsetzen, wird ohne Zweifel steigen.
Als große Klammer über alle beispielhaft genannten Einsatzmöglichkeiten von KI-Lösungen schwebt die Tatsache, dass die Schlüsseltechnologie KI ihre Vorteile nur voll entfalten kann, wenn sie auf entsprechendes Verständnis trifft. Das heißt im Umkehrschluss, KI-Verfahren lassen sich nur umsetzen und mit Leben erfüllen, wenn die entsprechenden fachlichen Mitarbeiterkompetenzen beispielsweise zur Datenerhebung, Dateninterpretation und Ableitung von Optimierungsmaßnahmen im Unternehmen vorhanden sind. Denn: Jede KI kann nur so schlau sein, wie die Daten, mit denen sie gespeist wird. Weiterbildungen und Informationsmaßnahmen werden hier für den Aufbau von Wissen und im gleichen Maße für den Abbau von Vorbehalten sorgen müssen.
Bleiben Sie wissbegierig!
P.S.: Ganz konkrete Fallbeispiele zur KI im Einsatz über verschiedenste Branchen hinweg finden Sie bei Lernende Systeme – Die Plattform für Künstliche Intelligenz – ein Angebot der acatech (Deutsche Akademie der Technikwissenschaften e.V.) gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF).
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