Künstliche Intelligenz (KI) hat sich als eine der transformativen Technologien unserer Zeit erwiesen. Für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) in Deutschland, die das Rückgrat der Wirtschaft bilden, bietet KI sowohl Herausforderungen als auch enorme Chancen. Dennoch liegt die Adoptionsrate von KMU deutlich unter dem Durchschnitt in Deutschland. Wie sich das erklären lässt und wie Sie das konkret in Ihrem Unternehmen zukünftig ändern können, erfahren Sie in diesem Artikel.

Der aktuelle Stand der KI in deutschen KMU

In den letzten Jahren haben viele deutsche KMU begonnen, sich KI-Technologien anzunehmen, und sie integriert. Die Ziele sind dabei eine Produktivitätssteigerung und höhere Wettbewerbsfähigkeit. Besonders in den Bereichen Fertigung, Logistik, Marketing und Kundenservice findet KI heute schon viele Anwendungsfälle. Laut einer ifo-Umfrage nutzen 27% der befragten Unternehmen in diesem Jahr bereits KI in ihren Arbeitsabläufen und Unternehmensprozessen.1 Aus einer Statistik des IfM geht hervor, dass die Nutzung bei KMU in Deutschland bei lediglich 11% liegt.2 Damit bleibt die Adoptionsrate im Vergleich zu Großunternehmen niedriger, was auf begrenzte Ressourcen und Schlüsselkompetenzen zurückzuführen ist.

Aktuelle Entwicklungen und Trends

Die KI-Technologie entwickelt sich rasant weiter. Zu den jüngsten Fortschritten gehört die Generative Künstliche Intelligenz (GenAI), welche Maschinen befähigt, originelle und kreative Inhalte zu generieren. Durch die Modernisierung der Datenplattformen und operativen Daten wird zukünftig der Zugang zu Insights organisationsübergreifend demokratisiert und somit schnellere und klügere Entscheidungen getroffen werden können. In dem Rahmen steht auch die Data Governance als ein Kerntreiber im Raum. Dabei wird sich dieses Jahr vor allem auf Datengenauigkeit, Datenqualität und Datenvertrauen konzentriert. Ein weiterer Trend ist die zunehmende Verfügbarkeit von KI-Tools, die speziell auf die Bedürfnisse von KMU zugeschnitten sind und auch von nicht-technischem Personal erstellt und genutzt werden können. Dabei muss die KI nicht mehr selbst entwickelt, sondern nur angewendet werden. Dadurch sinken die Kosten und Einstiegshürden werden verringert.3 Eine Übersicht der in Deutschland entwickelten KI-Anwendungen finden Sie zum Beispiel in der KI-Landkarte der Plattform Künstliche Intelligenz.

Herausforderungen und Chancen

Auf der einen Seite bietet KI enorme Chancen entlang der gesamten Wertschöpfungskette, wie z.B. die Automatisierung von Routineaufgaben, die Personalisierung von Kundenangeboten und die Optimierung von Lieferketten. Dadurch ergeben sich Effizienzgewinne (Produktion/Ressourcen), Wettbewerbsvorteile (z.B. neue Geschäftsmodelle), Risikominimierung sowie und Gewinn- und Ertragssteigerung durch Produktportfolio-Erweiterung (z.B. KI-Services). Die Grundlage dafür ist die Datenbasis bzw. die Dateninfrastruktur.4 Insbesondere die operativen Daten bergen ein großes Potenzial für Enterprise-Apps.5

Trotz der Vorteile stehen KMU vor erheblichen Herausforderungen bei der Implementierung von KI. Dazu gehören große Unklarheit über mögliche Anwendungen, langfristige Investments, unzureichende Datenbasis, -infrastruktur und -schutz, fehlende Fachkräfte mit Schlüsselkompetenzen sowie Vertrauen in Technologie.3

Fallstudien

Einige deutsche KMU haben bereits erfolgreich KI integriert. Im Folgenden werden zwei Praxisbeispiele vorgestellt, um Möglichkeiten aufzuzeigen, wie mittelständische Unternehmer mit KI Produkte und Prozesse optimieren und neue Geschäftsmodelle entwickeln können. Dadurch können Sie sich direkt inspirieren lassen, sollten Sie KI noch nicht selbst in Ihrem Unternehmen nutzen oder erst am Anfang der KI-Reise stehen.

Ein Beispiel ist der Einsatz von KI-gestützter Qualitätskontrolle durch Bilderkennung bei Fertigungsunternehmen. Dadurch können zum einen Produktionsfehler reduziert werden und zum anderen Mitarbeitende Zeit gewinnen, um Spezialfälle zu beurteilen und Fehlerursachen zu verstehen.6 Ein weiteres Beispiel ist der Einsatz von KI-basierten Chatbots auf Websites im Rahmen des Kundenservices von E-Commerce-Unternehmen. Durch die Automatisierung können Kundenanfragen effizient und schnell beantwortet werden. 80% der Kundenanfragen konnten somit eigenständig vom Chatbot beantwortet werden, ohne dass menschliche Mitarbeitende eingreifen mussten. Zudem hat sich die Antwortzeit reduziert, die Kundenzufriedenheit erhöht, und Mitarbeitende konnten ihre verfügbare Zeit auf komplexere Anfragen fokussieren.7

Solche Erfolgsgeschichten zeigen, dass mit der richtigen Strategie und geringen Investition erhebliche Vorteile erzielt werden können. Zudem bieten sich auch Projekte mit Universitäten zu Anwendungsfällen an (wie zum Beispiel mit der Universität Bamberg) und das Überprüfen von staatlichen Fördermöglichkeiten.

Zukunftsausblick

Experten sind sich einig, dass KI eine entscheidende Rolle in der digitalen Zukunft von KMU spielen wird. Es wird erwartet, dass KI die Geschäftsmodelle grundlegend verändern und neue Märkte erschließen wird. KMU sollten daher strategisch in KI investieren und Partnerschaften mit Technologieanbietern eingehen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Praxisempfehlungen für mittelständische Unternehmer:

1. KI-Strategie und Praxis-Check: Konzeption einer KI-Strategie passend zur KI-Einsatzbereitschaft und Wertschöpfungsarchitektur, dazu dienen KI-Roadmaps als praktische Umsetzungspläne, wie zum Beispiel von der Plattform für Lernende Systems zur Verfügung gestellt. Diese zeigen verschiedene Ansätze für die Einführung KI-basierter Anwendungen. Die praktischen Umsetzungspläne mit konkreten Meilensteinen geben Orientierung dazu. Die Meilensteine für die KI-Einführung sind dabei (1) Analyse des Status quo, (2) Bewertung des KI-Nutzens, (3) Entwurf einer KI-Strategie, (4) Praxis-Check der Strategie, (5) Einführung der KI.4

2. Mitarbeitende in Veränderungsprozesse einbinden. Sollten Schlüsselpositionen und -kompetenzen nicht bereits im Unternehmen vorhanden sein, dann lohnt sich der Blick auf ausländische Fachkräfte, wie zum Beispiel angeboten durch relokatehr. Auch Weiterbildung der Mitarbeitenden ist eine Möglichkeit, welche auch teils über das Qualifizierungschancengesetz staatlich gefördert wird.8

3. Vertrauen von Kunden/Verbrauchern in Produkte und Dienstleistungen schaffen (Datenschutz, -sicherheit, -hoheit).4

Fazit

Künstliche Intelligenz bietet deutschen KMU eine Vielzahl von Möglichkeiten, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und neue Wachstumschancen zu erschließen. Trotz der Herausforderungen ist es entscheidend, dass KMU die Potenziale von KI erkennen und nutzen, um in der digitalen Zukunft erfolgreich zu sein. Dabei empfiehlt sich ein praxisorientiertes Vorgehen durch bestehende KI-Tools statt eigener Entwicklung, um hohe Investitionen zu sparen.

1 www.ifo.de/publikationen/2024/aufsatz-zeitschrift/ki-in-der-deutschen-wirtschaft

2 www.ifm-bonn.org/meta/news/meldung/kmu-in-deutschland-sind-im-eu-vergleich-groesser-und-nutzen-haeufiger-kuenstliche-intelligenz

3 https://data-ai-trends.withgoogle.com/

4 www.plattform-lernende-systeme.de/files/Downloads/Publikationen/PLS_Booklet_KMU.pdf

5 https://data-ai-trends.withgoogle.com/operational

6 www.codecentric.de/wissens-hub/blog/ki-fuer-kmu-teil-automatisierung-der-qualitaetskontrolle-von-bauteilen

7 https://m-itsysteme.de/it-beratung/3-praxisbeispiele-fuer-den-einsatz-von-kuenstlicher-intelligenz-ki-in-kleinen-und-mittelstaendischen-unternehmen

8 https://persoqua.de/