Thought Leadership
Wir stehen vor einem Umbruch, der vergleichbar mit der industriellen Revolution ist. In immer mehr Prozesse hält maschinelles Lernen Einzug. Mittelständler sollten die Chance erkennen und KI einsetzen, um ihre Abläufe zu automatisieren – und nicht endgültig den Anschluss zu verlieren.
Im Februar befragte die „ZEIT für Unternehmer“ ihre LeserInnen, was sie über Künstliche Intelligenz denken und ob sie KI schon einsetzen. Das Ergebnis: Jeder zweite Mittelständler kommt mit der Technologie im Job oder privat in Berührung, insgesamt glaubt die Mehrheit aber, dass kleine und mittlere Unternehmen sie bisher eher verschlafen. Die Bedeutung von KI für den deutschen Mittelstand wird zu 50 Prozent eher unterschätzt, entsprechend setzen nur 45 Prozent der Befragten die Technologie bereits im Unternehmen ein. Die Mittel der Wahl sind dann Chatbots in der Kundenbetreuung, Robotertechnik, um einfache Aufgaben zu übernehmen und wichtige Daten zu liefern, automatisierte Fahrzeuge, intelligente Maschinen mit Predictive Maintenance sowie Technologien, um Texte zu bearbeiten und Konzepte zu erstellen. Das ist ein Anfang, aber nicht das Level, das vom „Motor der deutschen Wirtschaft“ zu erwarten ist, will er bei dem Thema mit der ausländischen Konkurrenz mithalten. Was ist zu tun, um die breite Masse zu überzeugen?
Mehr Mut zum Risiko
Künstliche Intelligenz kann vieles genauso gut und manchmal gar besser als der Mensch. Sie ist die Fähigkeit von Maschinen, dank intelligenter Algorithmen zu lernen und entwickelt sich in rasantem Tempo. Sprache oder Bilder erkennen, Sätze formulieren – das sind längst keine Herausforderungen mehr für sie. Das hat ChatGPT gerade erst wieder bewiesen. Der neueste „Streich“ aus dem Silicon Valley hat bereits erfolgreich Schulaufsätze, Uniprüfungen, Softwarecode und Bewerbungsanschreiben erstellt. Und das auf intellektuellem Niveau und in Sekundenschnelle. Mit der Version ChatGPT-4 wurden die Fähigkeiten und Einsatzmöglichkeiten noch einmal massiv erweitert. „Unternehmen sollten nicht mehr länger zögern, sondern anfangen in die Umsetzung zu kommen“, sagt Peter Ahnert, AI & Data Science Practice Lead Europe beim IT-Dienstleister Nagarro.
Leichter gesagt als getan: Die technischen, organisatorischen und finanziellen Herausforderungen zu Beginn solcher Projekte können erheblich sein, häufig sind sie einfach nur intransparent. Oft stellt die IT fest, dass nicht genug (qualitative und sichere) Daten im Unternehmen vorliegen. Oder es gibt zu viele Daten- und Organisationssilos – Daten sind also nicht durchgängig zugänglich. Außerdem fehlen in den eigenen Reihen häufig das erforderliche Wissen und die nötige Erfahrung, auch in der Anwendung agiler Projektmanagementmethoden, die sich bei der Entwicklung von KI-Lösungen bewährt haben. Spezialisten wie Data Scientists, Data Architects oder Maschine Learning Engineers sind zudem am Markt schwer zu finden und wenn, dann sind sie sehr teuer. Hinzu kommt, dass trotz versprochener Effizienzgewinne und Wettbewerbsvorteile nicht immer vorweg abschließend einzuschätzen ist, ob sich Datenmodelle im betrieblichen Einsatz später wirklich rentieren. Häufig bleiben erste Ansätze aus verschiedensten Gründen in der Phase des Experimentierens stecken. „Das frustriert viele Unternehmen“, weiß Peter Ahnert. „Aber Scheitern und Wiederaufstehen gehört bei diesem Thema absolut dazu. Daher empfiehlt es sich, mit überschaubaren Anwendungsfällen zu starten, die vor allem dem Nachweis der Machbarkeit im Unternehmen dienen und nicht nach maximalem RoI ausgesucht werden.“
Daten nutzbar machen
IT-Dienstleister wie Nagarro unterstützen Unternehmen beim Wiederaufstehen. Im ersten Schritt geht es darum, den Reifegrad des Kunden zu bestimmen, Prozesse zu verstehen, den Nutzen des jeweiligen Use Cases zu bewerten und Prioritäten für die Umsetzung zu setzen. Es wird evaluiert, welche Technologie genau benötigt wird, wie diese in die IT-Architektur des Unternehmens passt und inwieweit standardisierte Datenplattformen und Akzeleratoren diese bereits zur Verfügung stellen. Lücken können mit passenden Partneranwendungen geschlossen werden. Voraussetzung ist in jedem Fall: eine große Menge relevanter Daten in hoher Qualität.
Ein klassischer Anwendungsfall von KI ist, Mitarbeitende so von Routineaufgaben zu entlasten, dass sie sich auf die komplexen Fälle und Aufgaben konzentrieren können, wo direkte, zwischenmenschliche Interaktion gefordert ist. Ob Recruiting, Vertrieb, Marketing, Kundenservice oder Buchhaltung: Überall dort sind Menschen mit immer mehr Informationen aus einer wachsenden Zahl von Quellen konfrontiert, die sie schnell verarbeiten müssen. KI ist die Lösung, um bei dieser Informationsflut den Überblick zu behalten und vor allem die richtigen und relevanten Informationen innerhalb kürzester Zeit herauszufiltern. Dazu werden die Informationen extrahiert, klassifiziert und strukturiert aufbereitet – über alle Unternehmensbereiche hinweg. Der Sales-Mitarbeiter kann dann zügiger auf Ausschreibungen reagieren, die HR-Expertin leichter Lebensläufe durchforsten und der Marketing-Profi besser Kundenfeedback auf diversen Kanälen analysieren.
Zukunftsfähig aufstellen
Wenn später auch komplexe Geschäftsprozesse automatisiert, Vorhersagen zukünftiger Entwicklungen von der KI getroffen und Entscheidungen dem Bauchgefühl abgenommen werden – wird der Mensch dann ganz überflüssig? „Das ist die Angst, die dabei immer mitschwingt, aber nein, das wird so schnell nicht passieren“, meint Peter Ahnert. Trotzdem werden sich neue Rollen und Aufgaben entwickeln, zum Beispiel der Prompt Designer. Dafür müssen Mitarbeitende ihre Fähigkeiten erweitern. „Wir müssen lernen, mit KI umzugehen, die richtigen Fragen zu stellen und den Output zu interpretieren und kontrollieren“, so Ahnert weiter.
Im Blick zu behalten, gilt es beispielsweise die rechtlichen und gesellschaftlichen Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI. Auch wenn der neue EU AI Act sicherstellen soll, dass der Mensch der Maschine vertrauen kann, sind noch nicht alle Punkte geklärt. Nagarro zeigt Kunden daher auf, an welchen Vorschriften und Standards sie sich orientieren können und wo sie die KI selbst hinterfragen müssen. Wichtig hierbei ist, agil zu bleiben – denn die Technologie und ihre Einsatzmöglichkeiten entwickeln sich weitaus schneller weiter als die Handlungsempfehlungen. Gemeinsam mit dem Kunden baut Nagarro ein solides Grundwissen über die Kerntechnologie im Unternehmen auf und fördert das richtige Mindset für den Umgang mit der neuen Technologie und den Veränderungen in Prozessen und Organisation, die deren Einsatz mit sich bringt. Mit dem Ziel, dass Unternehmen möglichst unabhängig bleiben und mit ihrem Dienstleister (und ihren Kunden) auf Augenhöhe kommunizieren können.
Das Gute ist: Einstieg und Aufwand für die Nutzung von KI sinken kontinuierlich. Immer mehr Modelle sind vortrainiert aus der Cloud erhältlich, per Low-Code- oder No-Code-Applikationen konfigurierbar und lassen sich vergleichsweise schnell und einfach auf den spezifischen Anwendungsfall trainieren.
Mehr Informationen zum Potenzial von KI für Ihr Unternehmen finden Sie hier: https://www.nagarro.com/en/services/data-analytics-intelligence
