Künstliche Intelligenz im Mittelstand

• 40 KI-Experten haben an der Umfrage der Begleitforschung Mittelstand-Digital teilgenommen, darunter u.a. Vertreter vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), vom Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen (PTW) der TU Darmstadt, vom Werkzeugmaschinenlabor (WZL) der RWTH Aachen, vom Institut für Neuro- und Bioinformatik (INB) der Universität Lübeck sowie Vertreter mehrerer Fraunhofer-Institute (IGP, IPA, IGCV)
• 77% der befragten Experten halten Künstliche Intelligenz nicht nur für einen Hype sondern bedeutend für die Zukunft des deutschen Mittelstands; 70% der Experten sagen sogar, dass KI entscheidend für die internationale Wettbewerbsfähigkeit des deutschen Mittelstands ist
• Sowohl die aktive, als auch die passive KI-Nutzung sind für den Mittelstand relevant, wobei die passive KI-Nutzung den bedeutsameren Part einnimmt
• Distribution und Logistik, der Bereich Kundenservice sowie der Einsatz von KI in Produktinnovationen sind die wichtigsten Anwendungsfelder in Mittelständischen Unternehmen
• Fachkräftemangel und geringe Datenmengen sind die größten Herausforderungen für einen erfolgreichen Einsatz von KI in Mittelständischen Unternehmen
• KMU sollen Förderprogramme der Initiative Mittelstand-Digital für den Ausbau unternehmerischer KI nutzen

In der Studie „NOTES FROM THE FRONTIER: MODELING THE IMPACT OF AI ON THE WORLD ECONOMY“ kommt das McKinsey Global Institute zu dem Ergebnis, dass bis zum Jahr 2030 ein weltweiter jährlicher Wachstumsschub für das Bruttoinlandsprodukt in Höhe von durchschnittlich 1,2 Prozentpunkten von den Entwicklungen auf dem Gebiet der KI ausgehen werden.

Für Deutschland wird sogar ein leicht überdurchschnittliches KI-induziertes Wachstum in Höhe von 1,3 Prozentpunkten prognostiziert. Damit liegt Deutschland gleichauf mit China, allerdings hinter den USA (1,5 Prozentpunkte) und Schweden (1,7 Prozentpunkte). Die prognostizierten durchschnittlichen KI-induzierten Wachstumseffekte für Deutschland bewegen sich in der Größenordnung von ca. 50 Mrd. EUR jährlich.

Einst läutete die Dampfmaschine das Industriezeitalter ein und ebnete im ausgehenden 19. Jahrhundert den Weg für die Serien- und Massenproduktion, für den Großbetrieb und die Fabrik. Die durch den Einsatz der Dampfmaschine erzeugten Wachstumsschübe (+ 0,3 Prozentpunkte) sind trotz ihrer herausragenden historischen Bedeutung weit hinter den für KI prognostizierten Wachstumswert (+1,3 Prozentpunkte).

Auch in der jüngeren Vergangenheit erreichen die Wachstumseffekte von z.B. Industrierobotern (+ 0,4 Prozentpunkte) oder der Verbreitung von Informations- und Kommunikationstechnologien (+ 0.6 Prozentpunkte) den KI-Wert nicht annähernd.

Befragt nach den relevantesten Anwendungsgebieten von KI in Mittelständischen Unternehmen bezeichneten die befragten Experten Intelligente Automatisierung, intelligente Sensorik sowie intelligente Assistenzsysteme als mehrheitlich „sehr relevant“. An dieser Stelle betonen die Autoren, dass KI eben keine „Revolution“ darstelle, sondern eine konsequente Weiterentwicklung bestehender Systeme und Prozesse. Automatisierung, Sensorik und Assistenzsysteme als Kernfelder der Digitalisierung werden nurmehr ergänzt um eine intelligente Komponente.

Als die in Summe relevantesten Anwendungen von KI in Mittelständischen Unternehmen zählen die Experten (*in absteigender Signifikanz):

• Intelligente Automatisierung
• Intelligente Sensorik
• Intelligente Assistenzsysteme
• Vorausschauende Wartung
• Optimiertes Ressourcenmanagement
• Wissensmanagement
• Qualitätskontrolle
• Robotik
• Sprachassistenten / Chatbots
• Autonomes Fahren und Fliegen

Bemerkenswert ist den Autoren in diesem Zusammenhang, dass das Wissensmanagement noch vor der Qualitätskontrolle und der Robotik angesiedelt wird. Ebenfalls auffällig ist den Autoren der hohe Anteil an „sehr relevant“-Antworten für das Wissensmanagement (45%). Damit werden an ein KI-optimiertes Wissensmanagement im Mittelstand deutlich höhere Erwartungen geknüpft als in Großunternehmen.

Die größten Chancen durch KI im Mittelstand liegen

• in der Optimierung der Supply Chain sowie
• in einer gesteigerten Prozesseffizienz.

Auf den Plätzen drei und vier positionieren sich

• eine zielgenauere Werbung und
• ein verbesserter Kundenservice.

Der Einsatz von KI führt nach Meinung der Experten zu einer branchenübergreifenden Effizienzsteigerung, sowohl in der Produktion von Gütern als auch im Vertrieb und in der Logistik. KI in Mittelständischen Unternehmen verspricht dadurch hohe Potenziale über die gesamte Wertschöpfungskette.

Die komplette Verteilung der wichtigsten Einsatzfelder von KI:

• Logistik (97%*)
• Produktion (88%)
• Einkauf und Beschaffung (81%)
• Service und Kundendienst (78%)
• IT (74%)
• Marketing und Vertrieb (72%)
• Forschung und Entwicklung (67%))
• Unternehmensplanung (55%)
• Rechnungswesen (55%)
• Personalwirtschaft (43%)

(* %-Anteil der Experten, die den Einsatz von KI im bezeichneten Unternehmensbereich für geeignet oder sehr geeignet halten)

Die Verbreitung von KI-Lösungen im Mittelstand kann grundsätzlich auf zwei verschiedenen Wegen geschehen:

• Proprietäre Implementierung von KI in die eigenen Prozesse, Produkte oder Services (aktive KI-Nutzung)
• Nutzung von KI-Diensten externer Anbieter (passive KI-Nutzung) bezeichnet. Hierunter fallen z.B. die „KI-as-a-Service“-Angebote.

„KI im Mittelstand" kommt zu dem Ergebnis, dass perspektivisch sowohl die aktive als auch die passive KI-Nutzung für den Mittelstand relevant ist, wobei die passive Form der KI-Nutzung den bedeutsameren Part einnehmen wird.

KI Services in der Cloud können für mittelständische Unternehmen das erste Stück von der KI-Wachstumstorte sein. Dabei können sich Unternehmer die von einem Cloudanbieter zur Verfügung gestellten KI-basierten Services wie ein Baukastensystem passend zusammenstellen. Bezahlt wird immer nur so viel, wie du tatsächlich nutzt.

Dieses Pay-per-Use-Prinzip bietet Unternehmern zahlreiche Vorteile:

• Deutlich reduziertes Investitionsrisiko für KMUs
• Personelle Entlastung, da weniger explizites IT-Know-how benötigt, was die Unternehmen weiter entlastet
• Schnellerer Einsatz von KI-as-a-Service im Vergleich zu einer zunächst betriebsspezifischen Entwicklung 
• IT-Infrastruktur von Cloudanbietern ist im Durchschnitt sicherer als jene im eigenen Betrieb; bei sorgfältiger Auswahl des Anbieters ist eine hohe Datensicherheit gewährleistet

Besonders letzter Punkt hat aktuell noch ein Vertrauensproblem. Obgleich Lösungen seriöser Cloud-Anbieter in der Regel eine bessere IT-Sicherheit gewährleisten als die eigenen IT-Systeme im mittelständischen Unternehmen, haben KMU häufig Sicherheitsbedenken und nutzen diese Möglichkeit nicht. Hier gilt es weiter Vertrauen in die Cloud-Architekturen zu schaffen.

Trotz der genannten Vorteile gilt es zu bedenken, dass die bequeme Nutzung externer KI auch Nachteile bergen kann. Besonders im Hinblick auf die bereits bezeichneten Wachstumsptenziale kann die unternehmerische Wertschöpfung, welche KMU durch die KI-Optimierung erzielen, vom Cloud-Anbieter durch eine entsprechende Bepreisung seiner KI-Services abgeschöpft werden. Ein Finanzierungsplan hilft, die Investitionskosten und erwarteten Umsätze sowohl für die aktive, als auch passive Nutzung von KI im Vorfeld abzuwägen.

Als größte Hürde für den KI-Einsatz benannten die Befragten fehlendes IT-Know-how bzw. fehlende Fachkräfte, dicht gefolgt von einer häufig zu kleinen Datenbasis mittelständischer Unternehmen, anhand derer KI trainiert werden könnte. Ebenfalls ausschlaggebend für ein zurückhaltendes Engagement in diesem Bereich sind Datensicherheitsbedenken.

Darüber hinaus gilt der Fachkräftemangel als ein starkes (36%) oder sehr starkes (64%) Hemmnis für die Implementierung von KI-Lösungen im Mittelstand.

Hinsichtlich der kleineren Datenmengen, über die KMU in der Regel gegenüber Großunternehmen verfügen, können einige Abstriche gemacht werden. Nicht für alle KI-Methoden ist ein Datentraining notwendig ist. Dies gilt z.B. für Expertensysteme. Der Faktor Qualität vor Quantität ist ebenfalls von Bedeutung. Wichtiger als viele Daten zu haben, ist es, die richtigen Daten zu haben.

Datensicherheitsbedenken als drittstärkstes Hemmnis sehen die Autoren als ein Indiz dafür, dass KI-Lösungen immer noch ein Vertrauensproblem im Mittelstand haben. Fehlendes Wissen über die Funktionsweise der KI-Systeme führe zu Unsicherheit und schließlich zu teils diffusen Bedenken, die Unternehmen letztlich davon abhielten, Investitionen in KI-Lösungen zu tätigen.

Als sinnvolle öffentliche Maßnahmen zur Förderung des Transfers von KI in den Mittelstand werden mit großer Mehrheit das Aufzeigen von Best Practices, der Einsatz von KI-Trainern sowie das Durchführen von Qualifizierungsmaßnahmen eingeschätzt.

Die Signifikanz der einzelnen Maßnahmen verteilt sich dabei wie folgt:

• Aufbereitung von Best Practices (94%)
• KI-Trainer (84%)
• Qualifizierungsmaßnahmen (84%)
• Info- und Sensibilisierungsmaßnahmen (77%)
• Mobile Demonstratoren / Demozentren (71%)
• Implementierung von KI-Testbeds (68%)
• Organisation von Netzwerkveranstaltungen (67%)
• Schaffung von Datenpools / Datenplattformen (61%)
• Beratungsgutscheine (57%)
• Einrichtung von KI-Clustern (52%)
• Ermöglichung des internationalen Austauschs (43%)
• Direkte Investitionszuschüsse (40%)
• Steuererleichterungen (37%)
• Social Media Kampagnen (32%)
• Kreditgarantien / Bürgschaften (23%)
• Werbekampagnen (23%)

Schaut man auf die bestehende Infrastruktur und die Kompetenzen und Angebote der bundesweit verteilten Mittelstand 4.0-Kompetenzzentren des Förderschwerpunkts Mittelstand-Digital, dann erscheinen sie als geeignete Ankerpunkte für den Transfer von KI in den Mittelstand. Best Practices sowie Sensibilisierungs- und Qualifizierungsmaßnahmen sind bereits heute Kernkompetenzen der Kompetenzzentren. Die nationale KI-Strategie der Bundesregierung sieht zudem vor, dass in Kürze KI-Trainer in den Kompetenzzentren angesiedelt werden. Hierdurch wird die KI-Kompetenz in den Zentren nochmals nachhaltig gestärkt.

- KI im MIttelstand

Wichtigste Empfehlung der Autoren von „KI im Mittelstand – Relevanz, Anwendungen, Transfer“ ist eine deutliche Beschleunigung der Implementierung von KI in kleinen und mittelstädnischen Unternehmen.

Auch wenn heute in den meisten mittelständischen Unternehmensprozessen noch keine KI steckt, nimmt ihre Bedeutung bei Kunden, Zulieferern und nationalen bzw. internationalen Wettbewerbern rasant zu. Fast jedes Unternehmen wird sich – unabhängig von seiner Größe – künftig mit KI-Anwendungsszenarien beschäftigen. Möchte Deutschland seine zahlreichen mittelständischen Weltmarktführer behalten, dann ist es jetzt Zeit die Weichen zu stellen.

- KI im MIttelstand