KI im Mittelstand – Anwendungen und Potenziale

KI nach dem Hype

Wenn von der Digitalisierung der Wirtschaft gesprochen wird, dann ist zumeist Künstliche Intelligenz (KI) gemeint. Die Implementierung dieser Technologieklasse stellt die Unternehmen zwar vor viele neue Herausforderungen, bietet ihnen aber noch mehr Chancen. Seit November 2022 stehen nämlich mit der Einführung von ChatGPT Methoden der KI auch der breiten Öffentlichkeit und damit auch kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) zur Verfügung. Klar ist einerseits, dass in der gegenwärtigen Diskussion um KI viel Hype und Marketing im Spiel ist. Andererseits werden auch die neuesten KI-Methoden inzwischen in rasanter Geschwindigkeit von den Nutzern in den Unternehmen adaptiert und eingesetzt. KI ist damit Realität in den deutschen Unternehmen. Wir wollen im Folgenden die Potenziale und Herausforderungen von KI-Methoden für den Mittelstand herausarbeiten.

Anwendungsfälle Zunächst einmal etwas Grundsätzliches: Bei dem Hype um ChatGPT wird oft vergessen, dass es nicht „die“ KI gibt. Vielmehr muss man sich KI wie ein Periodensystem der Chemie mit zahlreichen kombinierbaren Elementen vorstellen. Welches dieser Elemente eingesetzt wird, hängt vom Anwendungsbereich in den Unternehmen ab. Leicht geht bei all dem Hype um ChatGPT auch unter, dass für die Unternehmen des verarbeitenden Gewerbes noch (!) nicht unbedingt die Anwendungen generativer KI (GenKI) wie ChatGPT den größten Mehrwert bieten. Vielmehr stiftet „traditionellere“ KI im Sinne des maschinellen Lernens bislang den meisten Nutzen, auch wenn GenKI perspektivisch gerade bei der Aufarbeitung unstrukturierter Daten helfen kann. Maschinelles Lernen als wichtigste Spielart von KI hilft, Muster in Datenbergen zu erkennen, die der Mensch alleine nicht sieht: Sie findet eine bestimmte Nadel im Nadelhaufen in der Fabrikhalle. Dagegen ist GenKI, mit der digitale Inhalte – Text, Bild, Video – kreiert werden, eher wie ein Werkzeug, bei dem es sehr viele Demos im FuE-Stadium gibt, aber noch wenig präzise und konsistente Anwendungsfälle. Dies wird sich aber bald ändern – so rasant ist die Entwicklung. Es würde den Platz sprengen, alle möglichen KI-Anwendungsfälle aufzuzählen. Das Nutzenpotenzial für KI in der Industrie ist jedenfalls hoch. Das gilt insbesondere für größere Betriebe mit komplexer Fertigungsinfrastruktur im Umfeld von Industrie 4.0. KI steigert die Produktivität einerseits durch niedrigere Kosten und andererseits durch zusätzliches Umsatzpotenzial. Die Stärke von KI in der Fertigung liegt in der Verarbeitung der Datenflut, die auch im Rahmen der Industrie 4.0-Zustandserfassung von Produkt- und Produktionssystemen anfällt: Mittels teils kontaktlos messenden Sensoren kann der Zustand einer modernen Produktionsanlage im historischen Vergleich beispiellos genau abgebildet werden. Die Abstimmung von Produkt-, Produktions- und Prozessparametern, aber auch von Kundenanforderungen wird einfacher und zugleich engmaschiger.