Produktivitätswunder für KMU Effizientes Software- und Systems-Engineering mit KI

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Angesichts der aktuellen Krisen haben gerade kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) in puncto Innovationskraft einen großen Nachholbedarf. Bieten KI-Technologien im Software- und Systems-Engineering eine wirksame Stellschraube für Innovationen und die Steigerung der Produktivität?

Eine aktuelle Studie des Instituts der deutschen Wirtschaft Köln kommt zu dem Schluss, dass Künstliche Intelligenz (KI) in Deutschland vorerst kein Produktivitätswunder auslösen wird. Das liegt jedoch nicht am Potenzial der Technologie selbst, sondern daran, dass sie von Unternehmen hierzulande noch nicht in dem Maße eingesetzt wird, wie es möglich wäre. Insbesondere Software-Systeme lassen sich mithilfe von KI deutlich effizienter gestalten.

Effizienz bedeutet im Software- und Systems-Engineering vor allem, dass der Arbeitsaufwand in der bislang stark menschenzentrierten Entwicklung verringert wird. Ersetzen KI-Technologien manuelle Tätigkeiten, entlastet das Fachkräfte, verkürzt Entwicklungszeiten und senkt damit letztlich die Kosten. Eine Produktivitätssteigerung von bis zu 20 Prozent erscheint hier durchaus realistisch.

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Nicht nur die Technologiebranche kann von diesem Potenzial profitieren. Auch forschungsnahe Bereiche wie die Medizin oder datenzentrierte Tätigkeiten in den Finanz- und E-Commerce-Branchen profitieren von den Effizienzgewinnen, die durch KI ermöglicht werden. In der Industrie sind es insbesondere die für Deutschland bedeutenden Automobil-Zulieferer und -Hersteller, die KI als Chance begreifen sollten. Denn inzwischen sind viele Branchen stark von Software geprägt. Gefragt sind daher technische Lösungen, die es Betrieben erlauben, sowohl ihr bestehendes Geschäft gezielt zu optimieren als auch grundlegende Innovationen hervorzubringen.

Effizienz durch automatisierte Datenverarbeitung, Code-Generierung und Sicherheitsanalysen

Speziell Large Language Models (LLMs) können zur Effizienzsteigerung beitragen. Voraussetzung dafür ist eine gezielte Integration solcher Modelle in die unternehmenseigenen Software-Systeme. Dann eröffnet der Einsatz von Sprachmodellen vielfältige Anwendungsmöglichkeiten. So lassen sich etwa Dokumente deutlich schneller erschließen und auswerten, strukturierte Daten extrahieren und Prozesse beschleunigen – bei gleichzeitig verringerter Fehleranfälligkeit. Beispiele sind die Analyse von Ausschreibungstexten oder Lastenheften sowie die Unterstützung bei der Angebotsabgabe. Auch das Generieren oder Bereinigen von Code kann mithilfe von Sprachmodellen sehr zeitsparend erfolgen und verändert das Software- und Systems-Engineering grundlegend.

Darüber hinaus bietet der Einsatz von KI große Vorteile für Sicherheitsanalysen. In den Bereichen Safety und Cybersecurity können KI-Technologien dabei helfen, Simulationen zu entwickeln, Tests gezielt durchzuführen oder Schwachstellen zu identifizieren. Da große Datenmengen schnell und strukturiert verarbeitet werden können, steigt die Effizienz erheblich. Gerade in diesem Bereich ist es jedoch unerlässlich, dass Menschen die Ergebnisse der KI nachvollziehen und überprüfen können. Die Arbeit der Fachkräfte wird also nicht ersetzt, sondern gezielt ergänzt – ein entscheidender Aspekt angesichts des anhaltenden Fachkräftemangels.

KI als langfristige Investition in die Wettbewerbsfähigkeit

Angesichts der aktuell angespannten Marktlage fällt es Unternehmen in Deutschland schwer, in Innovationen zu investieren. Sie sind bereits durch hohe Kosten, den Mangel an Fachkräften, bürokratische Hürden und politische Unsicherheiten stark belastet. Der Rückstand gegenüber internationalen Wettbewerbern nimmt jedoch insbesondere im Bereich der Digitalisierung weiter zu. Unternehmen, die jetzt nicht handeln, riskieren, ihre Wettbewerbsfähigkeit dauerhaft zu verlieren.

Entscheidend ist, die Zeitachse im Blick zu behalten, die erforderlich ist, um das Potenzial von KI auszuschöpfen. Der sinnvolle Einsatz einer KI-Technologie in Software-Systemen ist nicht vergleichbar mit dem Kauf eines Werkzeugs im Baumarkt. Zwischen Anschaffung und produktivem Einsatz stehen mehrere Zwischenschritte: Betriebe müssen geeignete Prozesse etablieren, gegebenenfalls eigene Produkte anpassen und ihr Personal qualifizieren. Dies geschieht nicht über Nacht. Vielmehr sollten Unternehmen mit einem Vorlauf von ein bis zwei Jahren rechnen, bis eine KI-Technologie im Regelbetrieb effizient genutzt werden kann.

Wer jetzt die Weichen für den Einsatz von KI stellt, kann langfristig davon profitieren. Das setzt allerdings voraus, dass sich Führungskräfte strategisch neu ausrichten. Fehlt die notwendige Expertise im eigenen Haus, sollte externe Unterstützung hinzugezogen werden. Gerade für KMU bietet dieser Ansatz den Vorteil, unmittelbar mit der Umsetzung beginnen zu können. Gemeinsam lässt sich festlegen, wo und wie KI-Technologien im Betrieb sinnvoll eingesetzt werden – und das erhoffte Produktivitätswunder könnte doch noch Realität werden.

Dieser Artikel stammt von unserem Partnerportal ELEKTRONIKPRAXIS.

* Ralf Kalmar ist Head of Business Development am Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering IESE in Kaiserslautern.

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