Künstliche Intelligenz Roadmap für die Einführung von KI im Mittelstand

Anbieter zum Thema

Fujitsu Technology Solutions GmbH

Disy Informationssysteme GmbH

Sinequa

Lernende Systeme – Die Plattform für Künstliche Intelligenz Geschäftsstelle | c/o acatech

Für den Einsatz von KI im Mittelstand fehlt in Deutschland häufig das Know-how. In einer aktuellen Publikation zeigt die Plattform Lernende Systeme die Potenziale von KI und gibt Unternehmen konkrete Umsetzungspläne für deren Einführung.

Künstliche Intelligenz (KI) wird immer mehr zu einer Schlüsseltechnologie für die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit. Im deutschen Mittelstand wird sie allerdings kaum genutzt. Die Plattform Lerndende Systeme setzt hier an: In einer aktuellen Publikation wird anhand erfolgreicher Praxisbeispiele aufgezeigt, welche Potenziale KI bietet und wie diese mithilfe von konkreten Umsetzungspläne implementiert werden kann.

Laut aktuellen Studien setzen lediglich sechs Prozent aller kleinen und mittleren Unternehmen (KMUs) KI-Technologien konsequent ein. Die Mehrheit der Unternehmen (40 Prozent) plant zudem aktuell keine Nutzung von KI-Systemen. Dabei besitzen gerade mittelständische Betriebe mit ihren kurzen Entscheidungswegen und überschaubaren Größen gute Voraussetzungen, um schnell technische Innovationen wie Künstliche Intelligenz einzuführen.

Die Herausforderungen von KI

Mittelständler stehen bei der Einführung von KI-Systemen vor vielen Herausforderungen – gerade, wenn die Digitalisierung in ihrem Betrieb noch am Anfang steht. Ihnen fehlt häufig das Know-how, sie verfügen nicht über ausreichend gute Daten und scheuen hohe Investitionen. Technische Kompetenzen, vorhandene Infrastruktur und strategische Ausrichtung des Unternehmens bestimmen, wie gut ein Betrieb auf den Einsatz der Technologie vorbereitet ist.

Gemeinsam mit kleinen und mittleren Unternehmen wurden nun in der Publikation der Plattform Lernende Systeme verschiedene Umsetzungsstrategien bewertet. Das Papier skizziert vier idealtypische KI-Roadmaps zur schrittweisen Einführung von KI, die den unterschiedlichen Voraussetzungen in den Unternehmen Rechnung tragen.

Wo sich der Einsatz von KI lohnt

Laut Ralf Klinkenberg, Mitglied im Lenkungskreis der Plattform Lernende Systeme, kann nicht jedes Problem mit KI-Methoden gelöst werden. Unternehmen sollten deswegen zu Beginn ihres ersten KI-Projektes klar herausarbeiten, was sie erreichen wollen und in welchen Bereichen sich der Einsatz von intelligenten Systemen lohnt.

In der Publikation wird diesbezüglich empfohlen, für den Anfang auf Geschäftsbereiche wie den Einkauf oder die Produktion zu setzen, in denen keine personenbezogenen Daten verarbeitet werden. Denn eigene KI-Produkte oder -Services für Kunden erfordern ein hohes Maß an Datenschutz und -sicherheit und können KI-Einsteiger überfordern. Als vielversprechendste KI-Anwendungen für erste Projekte nennen die Autoren intelligente Sensorik sowie KI-basierte Assistenzsysteme.

Wie KMUs gefördert werden können

Eine große Hürde stellt häufig die erforderliche KI-Expertise dar. Unternehmen müssen das notwendige Know-how nicht selbst aufbauen, sondern können erforderliches Wissen von außen einholen. Neben externer Beratung sind auch Kooperationen mit Forschungseinrichtungen oder Hochschulen möglich. Das Papier stellt dazu verschiedene Förderprogramme und Anlaufstellen für mittelständische Unternehmen vor.

Fehlt die notwendige technische Infrastruktur wie Rechnerkapazitäten oder Investitionsspielraum für die Entwicklung eigener KI-Systeme, können passgenaue Lösungen als sogenannte KI-as-a-Service-Angebote zugekauft werden. Im produzierenden Gewerbe können Unternehmen etwa auf die KI-Services von Maschinenherstellern zurückgreifen, zum Beispiel bei der intelligenten Wartung von Anlagen. Zu beachten ist hierbei allerdings, dass nur eigene Lösungen langfristig einen Wettbewerbsvorteil bringen.

Oftmals betreffen die Herausforderungen mehrere Akteure der Branche. Die Autoren raten deshalb dazu, mit Mitbewerbern oder Zulieferern in KI-Ökosystemen zusammenzuarbeiten. Auf diese Weise können Daten, Know-how und Infrastruktur gemeinsam genutzt und Risiken geteilt werden.

Dieser Artikel stammt von unserem Partnerportal elektrotechnik.

(ID:47554128)