KI im Mittelstand: Das sind die 5 gr��ten Herausforderungen

Bild: geralt/Pixabay

13.08.2020 - Vor allem kleine und mittelst�ndische Unternehmen haben einige H�rden zu �berwinden, wenn sie K�nstliche Intelligenz in ihren Unternehmen einsetzen wollen.

von Christina Rose

K�nstliche Intelligenz (KI) wird in technologienahen Umgebungen wie der IT oder der industriellen Fertigung bereits seit geraumer Zeit vielf�ltig eingesetzt. Doch durch die enorme Leistungsf�higkeit heutiger KI-L�sungen erschlie�en sich zunehmend auch in anderen Wirtschaftsbereichen weitere Anwendungsm�glichkeiten. Gerade in den vergangenen Monaten stellten viele Unternehmen fest: KI und Automatisierung k�nnen auch in Krisenzeiten dazu beitragen, die Produktivit�t und Gesch�ftskontinuit�t zu sichern.

Zwar nutzte bereits zuvor etwa jedes zehnte Unternehmen in Deutschland KI, so eine repr�sentative Studie des IT-Beratungshauses Tata Consultancy Services und Bitkom Research . Doch dabei galt: Je gr��er das Unternehmen, desto h�ufiger setzte es schon auf die Technologie. Denn gerade kleine und mittelst�ndische Unternehmen (KMU) stehen hierbei oftmals vor entscheidenden Herausforderungen:

1. Fehlende KI-Strategie als Einstiegsh�rde
Insbesondere KMU z�gern h�ufig, die Technologie im eigenen Unternehmen zu implementieren, weil ihnen eine klare KI-Strategie fehlt. Doch dabei ist eine umfassend ausgearbeitete Strategie im ersten Schritt noch gar nicht zwingend notwendig. Vielmehr gehe es f�r Unternehmen zun�chst darum, die Technologie zu verstehen und zu erkennen, welche M�glichkeiten sie bietet: welche Anwendungsm�glichkeiten auf Produkt- oder Prozessseite vorhanden sind und welche Daten sie gezielt daf�r nutzen k�nnen.

2. Hohe KostenHohe Kosten und mangelnde Ressourcen sind in vielen F�llen ein entscheidender Hinderungsgrund. Doch nicht jedes Unternehmen, das �ber den Einsatz von KI-L�sungen nachdenkt, ben�tigt eigene Rechenressourcen oder teure, selbst entwickelte Plattformen. In vielen F�llen lohnt es sich, einen Blick auf KI-Plattformen zu werfen, wie die von Public-Cloud-Anbietern. Sie erm�glichen die Nutzung leistungsf�higer und skalierbarer KI-L�sungen, ohne dass ein Unternehmen im gro�en Umfang eigene Investitionen t�tigen muss. Auch die Erfahrungen der gro�en Plattformanbieter helfen, Projekte m�glichst schnell umzusetzen.

3. Mangelndes Know-How und fehlendes PersonalFehlendes Know-How der Mitarbeiter ist ein weiterer entscheidender Faktor: KMU k�nnen die Implementierung neuer Technologien h�ufig nicht eigenst�ndig vorantreiben, da entsprechende Experten im Unternehmen fehlen. W�hrend Gro�unternehmen h�ufig ganze Abteilungen haben, die sich mit der Digitalisierung besch�ftigen, m�ssen sich in KMU meist einige wenige Mitarbeiter um das Thema Digitalisierung als Ganzes k�mmern - und KI ist nur ein Teil davon. Zwar betrifft der Fachkr�ftemangel auch Gro�unternehmen, doch diese sind aufgrund der Reputation oder des gr��eren Themenspektrums meist attraktivere Arbeitgeber. Je kleiner das Unternehmen, desto schwieriger ist es, Mitarbeiter mit den ben�tigten F�higkeiten f�r die Datenanalyse und Digitalisierungsl�sungen zu finden.

4. Angst vor Ver�nderung
KI ver�ndert die Anforderungen an die T�tigkeiten der Mitarbeiter - was f�r viele mit der Angst vor Ver�nderungen oder Arbeitsplatzverlust einhergeht. Hier gilt es, �ngste abzubauen, aufzukl�ren und die eigenen Mitarbeiter mit dem Wandel nicht allein zu lassen. Zudem steigt die Bedeutung von stetigen Weiterbildungen.

5. Nutzen der Daten erkennen
Eine wesentliche Voraussetzung f�r KI-basierte L�sungen ist die Datenqualit�t beziehungsweise die Verf�gbarkeit einer soliden Informationsbasis mit f�r den Anwendungsbereich relevanten Daten. Dabei besteht die Herausforderung oftmals nicht darin, dass es an notwendigen Daten mangelt. Vielmehr m�ssen Unternehmen einen Weg finden, die vorhandenen Daten effektiv zu nutzen und auszuwerten. Bei neuen Technologien ist es nicht ungew�hnlich, dass viele Firmen sie erst einf�hren, wenn der Wettbewerb damit bereits erfolgreich am Markt ist und sich Best Practices erkennen lassen. Aber diese Strategie ist bei K�nstlicher Intelligenz riskant.

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