08.08.2018 | Autor: Peter Renner | Lesedauer: 3 Minuten

Künstliche Intelligenz (KI) im Mittelstand

„Quick Wins“ zum Einstieg in die KI

08.08.2018 | Autor: Peter Renner
Lesedauer: 3 Minuten

Gerade in Deutschland ist Künstliche Intelligenz in weiten Teilen der Wirtschaft nicht mehr als ein theoretisches „Buzzword“. Wer dieses große „Buzzword“ allerdings systematisch herunterbricht, wird merken, dass die Technologie und ihr Einsatz weniger komplex sind als oft angenommen. Es eröffnen sich ungeahnte Möglichkeiten entlang der gesamten Wertschöpfungskette – insbesondere in Bezug auf Qualität und Effizienz.

Autor Peter Renner Berater

KI – ein theoretisches „Buzzword“?

„Wir wissen, dass innovative Technologien immer dann Fahrt aufnehmen, wenn Eintrittsbarrieren für Marktteilnehmer sinken.“ – Werner Vogels, CTO bei Amazon.com

Mit dieser Aussage bezieht sich Werner Vogels in einem Artikel der Wirtschaftswoche auf die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI). KI ist unzweifelhaft eine der bedeutendsten Technologien der Gegenwart. Nicht zuletzt die hohe Aufmerksamkeit in Medien und Politik lässt auf die Dringlichkeit dieses Themas schließen. Die deutsche Bundesregierung legte erst vor kurzem einen „Masterplan für KI“ vor. Dennoch stellt KI für viele Unternehmen nicht mehr als ein großes, theoretisches „Buzzword“ dar. Was KI genau ist oder wie man sie im eigenen Unternehmen einsetzen kann, bleibt oft unklar. Gerade in Deutschland scheint es, als wären die Eintrittsbarrieren zur Nutzung dieser Technologie kaum zu überschreiten – und das obwohl KI derzeit ordentlich an Fahrt aufnimmt!

Das „Buzzword“ KI einfach erklärt

Im Grunde ist KI ein Algorithmus, also ein Computercode, der sich durch Lernschleifen weiter-entwickelt. Während in herkömmlichen Computercodes lediglich begrenztes Wissen verankert werden kann, werden in einem intelligenten Code zusätzlich Lern- und Trainingsmethoden implementiert. Füttert man diese Methoden folglich mit Daten, kann sich die KI weiterentwickeln. KI kann somit in allen Bereichen eines Unternehmens eingesetzt werden, in denen Daten anfallen. Dies können Bilder, Texte, Kennzahlen, Auswertungen und viele mehr sein. Man könnte einer KI-Software beispielsweise die Aufgabe geben, Kundenanfragen automatisch zu klassifizieren und diese – je nach Klassifizierung – auch autonom zu beantworten, gleich ob die Anfrage per Brief, Email oder Chat gestellt wird. Daten aus vergangenen Kundenkommunikationen dienen in diesem Beispiel als Lernmenge, anhand der die KI „lernen“ kann, wie sie auf gewisse Anfragen in Zukunft reagieren soll. In diesem Fall bietet KI die Möglichkeit, den manuellen Anteil an der Verarbeitung von Kundenanfragen auf ein Minimum zu reduzieren. Fachkräfte beispielsweise können die gewonnene Zeit für weitaus strategischere Aufgaben nutzen. Auch in anderen Bereichen können so enorme Qualitäts- und Effizienzpotentiale gehoben werden.

Typische Eintrittsbarrieren in die Nutzung der Technologie

Laut einer Studie des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) wird KI – trotz des immensen Potentials – lediglich in 15% aller (produzierenden) kleinen und mittelständi-schen Unternehmen (KMUs) eingesetzt. Insbesondere der Mangel an KI-Fachkräften sowie ein zu zögerlicher Transfer von Forschungsergebnissen in die Wirtschaft werden als Begründung genannt. Es scheint also, als wären das fehlende Wissen und die geringe Aufklärung über KI die größten Eintrittsbarrieren in die Technologie. Dabei ist KI weitaus weniger kompliziert und kann wesentlich einfacher – auch ohne viel Vorwissen – im Unternehmen implementiert werden als oft angenommen. Mit der Nutzung von KI ist nicht gleich die Disruption eines gesamten Geschäftsmodells gemeint. In den meisten Fällen wird sie als Unterstützer in einzelnen Bereichen – wie z.B. der Kundenkommunikation – eingesetzt, um Qualitäts- und Effizienzpotentiale zu heben.

Der pragmatische Einstieg in die KI

Für den Einstieg in die KI gibt es eine Reihe von Anwendungen, die sich mit relativ einfachen Tools realisieren lassen, ohne hierfür besondere Kompetenzen aufbauen oder gar organisatorische Veränderungen vornehmen zu müssen. Es wird empfohlen, vorerst mit einigen „Quick Wins“ zu experimentieren, bevor die große KI-Initiative angestoßen wird. Für solche „Quick Wins“ eignen sich insbesondere Prozesse, die heute einen hohen manuellen Aufwand und einen geringen Grad an Automation aufweisen. Zum einen werden Mitarbeiter (insb. Fachkräfte) so von lästigen, zeitintensiven Aufgaben befreit und zum anderen werden konkrete, messbare Ergebnisse sehr schnell sichtbar.

Beispielsweise nutzte die Consors Bank nach der Übernahme der DAB Bank eine auf KI basierende Software, um die Verdreifachung der Email-Flut nach der Integration der DAB Bank in den Griff zu bekommen. Die KI konnte verschiedene Anfragen thematisch kategorisieren und automatisch beantworten und „lernte“ mit jedem neuen Anwendungsfall dazu, wodurch sie eine extrem hohe Präzision in der Themenerkennung erreichte. Implementiert wurde sie ganz einfach mit einem externen Software-Anbieter, der sich auf Response-Management-Lösungen auf Basis von KI spezialisiert hat.

Seien es Chat-Bots für den Kundenservice, Marketing-Automation und -Analytics, Betrugserkennung, Bestandsplanung in der Supply Chain oder Routenplanung in der Logistik, mittlerweile gibt es für nahezu alle Anwendungen von KI eingängige Software-Lösungen und Partner. Eine kurze Internetrecherche nach Anbietern und der Vergleich von Angeboten reichen also bereits aus, um mit KI zu beginnen.

Neue Technologie schrittweise integrieren

Natürlich ist die Implementierung einiger kleiner KI-Systeme mithilfe externer Partner noch nicht der große Wurf. Allerdings kann durch „Quick Wins“ schrittweise die Berührungsangst mit dem Thema KI abgebaut werden. Führungskräfte und Mitarbeiter erkennen die Vorteile und das Potential der Technologie und öffnen sich für weitere Experimente im Bereich der Digitalisierung. Außerdem wird durch die Zusammenarbeit mit externen Spezialisten eine Wissensgrundlage aufgebaut, auf Basis derer weitere KI-Projekte angestoßen und allmählich auch interne KI-Kompetenzen entwickelt werden können. Die Technologie wird somit nicht nur eingeführt, sondern integriert. Das heißt, dass KI nicht nur implementiert, sondern auch von jeder Führungskraft und jedem Mitarbeiter akzeptiert wird. Mit dieser Grundlage können die Herausforderungen speziell in der Einführung von KI, aber auch bezüglich weiterer Aufgaben der Digitalisierung erfolgreich in Angriff genommen werden.

Das große, theoretische „Buzzword“ KI wird somit ein ganzes Stück pragmatischer. Was hält Sie also noch davon ab, KI im eigenen Unternehmen einzusetzen?

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