Wie KI dem Mittelstand beim Aufräumen hilft Der unsichtbare Heinzelmann

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Eine Studie des Leibniz-Zentrums für Wirtschaftsforschung zeigt, dass nur rund 30 Prozent aller Unternehmen mit über 250 Mitarbeitern künstliche Intelligenz aktiv nutzen – bei kleineren Unternehmen nur etwas mehr als ein Zehntel. In den USA und China hingegen ist die Zusammenarbeit von Mensch und Algorithmus bereits alltäglich geworden.

Bis 2025 wird sich Prognosen zufolge das weltweite Datenvolumen im Vergleich zu 2018 verfünffacht haben. Über 175 Zettabyte – ein Zettabyte sind eine Milliarde Terabyte – werden bis dahin angefallen sein. Der Großteil davon sind Informationen, die Unternehmen erzeugen und verarbeiten. Diese Mengen von Hand auszuwerten, wird fast unmöglich werden und ist es zum Teil auch heute schon. Unternehmen, die ihr Datenpotenzial ausschöpfen, haben bereits einen Vorsprung, den Wettbewerber nur schwer aufholen können. Die Nachteile eines langfristigen Verzichts überwiegen die zahlreichen Vorteile einer Zusammenarbeit mit künstlicher Intelligenz. Als Motor der deutschen Wirtschaft ist es gerade für mittelständische Unternehmen wichtig, in Sachen KI und Datenanalyse auf dem neuesten Stand zu bleiben.

Entlastung der Belasteten

Die stetig wachsende Menge an Daten und fortschreitende Digitalisierung setzen der Anwendung von künstlicher Intelligenz keine Schranken. Ein positiver Einfluss auf die Work-Life-Balance, bessere mentale Gesundheit und die Entlastung von IT-Teams – das sind die größten und wichtigsten Anwendungspotentiale der KI. Denn werden die internen Systeme rund um die Uhr und automatisiert überwacht, Daten in Echtzeit analysiert sowie Fehler, ihre Quellen und mögliche Lösungen benutzerfreundlich angezeigt, entlastet dies enorm.

Beispielsweise können Versicherungsberater schneller und entspannter arbeiten, wenn eine KI im Hintergrund Kunden- und Produktprofile aufeinander abstimmt. KIs übernehmen langwierige oder ermüdende Aufgaben, ohne dabei an Konzentration zu verlieren. Die menschlichen Mitarbeiter können sich dann intensiver mit anspruchsvolleren Aufgaben befassen, für die menschliches Qualitätsdenken, Empathie oder ethisches Urteilsvermögen benötigt werden und die Mitarbeiter im besten Fall persönlich und fachlich weiterbilden. So steigt der qualitative Output des Unternehmens und ganz nebenbei das Wohlbefinden der Belegschaft.

IT-Feng Shui: Die richtige Einrichtung

Will ein Unternehmen eine KI in seinen Workflow integrieren, muss es zwei grundlegende Fragen beantworten: Erstens, in welchem Bereich und zweitens, für welche Aufgaben die KI eingesetzt werden soll. Denn zunächst muss der Algorithmus mit Daten gefüttert werden und die KI ihre Aufgabe lernen. Hier gilt: Je konkreter die Anwendung, desto einfacher die Umsetzung. Das Ende-zu-Ende-Monitoring von Software, Observability genannt, ist ein Anwendungsbereich, der sich für Unternehmen jeder Größe und wirtschaftlichen Ausrichtung eignet. Dabei sammelt und analysiert die künstliche Intelligenz Daten jeder digitalen Anwendung, die ein Mitarbeiter vielleicht nicht einmal sehen kann.

Außerdem übernimmt sie die Auswertung, fasst alles auf einem einzigen Dashboard zusammen, Fehler werden erkannt und mögliche Lösungen vorgeschlagen. Im besten Fall wird der Fehler sogar gleich automatisch behoben, ist das nicht möglich, wird das IT-Team umgehend informiert und ein konkreter Handlungsvorschlag gleich mitgeliefert. Die IT-Infrastruktur wird permanent überwacht und Reaktionszeiten maximiert, Systemausfälle und Datenverluste minimiert. Durch die Auswertung aller Unternehmensdaten in einem Programm ergibt sich außerdem eine Grundlage für Innovation und Weiterentwicklung der gesamten Firma.

Alle Daten sollten dabei möglichst ganzheitlich und zentral erfasst werden, beispielsweise über eine Cloud als Data Lake, auf die die Observability-Anwendung dann zugreift. So wird verhindert, dass direkt zu Beginn schon Datensilos entstehen.

Mach’s doch nicht selbst!

Unternehmen müssen aber nicht direkt Spezialisten einstellen, um den Einstieg in KI-unterstütztes Arbeiten zu schaffen. Immer mehr Firmen bieten ihre Software „as-a-Service“ (SaaS) an. Das ist mehr als bloß eine Software, die zum Download zur Verfügung steht. Oft lassen sich ganze Plattformen auf die Bedürfnisse einzelner Unternehmen zuschneiden – mit variabel buchbaren Funktionen und Add-Ons, um die Software so individuell wie möglich zu gestalten. Das ist besonders für den Mittelstand interessant, denn gerade hier gibt es oft keine allgemeine Lösung, die für jeden einzelnen passt.

SaaS-Provider übernehmen dabei sowohl Implementierung, Roll-Out und Support. Eigene IT-Spezialisten sind dadurch nicht mehr nötig. Außerdem behält der Provider aktuelle Gesetze und Datenschutzrichtlinien im Blick – so z.B. die DSGVO oder den kommenden AI Act. Auch technische Ressourcen, die dem Unternehmen selbst nicht zur Verfügung stehen, lassen sich outsourcen. Bei Public-Cloud-Anbietern lassen sich beispielsweise die nötigen Speicherkapazitäten und Rechenleistungen mieten. Im Laufe der Implementierung können sie dann verringert und bei Bedarf ganz gekündigt werden, sobald eigene Rechenzentren mit ausreichender Kapazität zur Verfügung stehen oder die Leistung einfach nicht mehr benötigt wird.

Das richtige Training

Damit die KI später eigenständig arbeiten kann, ist die Trainingsphase essenziell. Als Lernstoff erhält der Algorithmus während des Roll-Outs Trainingsdaten aus dem jeweiligen Wirtschaftsbereich. So weiß die KI später, zu welchem Fehler welche Lösung gehört. Aber noch mehr: Auf Basis der Trainingsdaten entwickelt sich die KI eigenständig weiter. Gute Trainingsdaten sind also enorm wichtig, allerdings kann hinterher auch noch nachgebessert werden, sollte die Qualität des Datenpools nicht ausreichen.

Je diverser die Trainingsdaten sind, desto besser kann die KI unabhängig und vorurteilsfrei arbeiten. Bei schlechter Datengrundlage verstärkt sie ihre erlernten Vorurteile. Beim Thema Diversity und Gleichberechtigung kann diese Eigenschaft auch helfen: Denn mit der richtigen Datenlage arbeitet die KI unvoreingenommen gegenüber Geschlechtern, Gruppen oder Ethnien und sorgt so für mehr Gleichbehandlung – im Unternehmen selbst und auf Seite der Kunden.

Durch KI-Lösungen können kleine und mittelständische Unternehmen also mit wenig Aufwand, von dem sich sogar ein großer Teil auf den SaaS-Provider oder Cloud-Services abwälzen lässt, ihre Prozesse optimieren. Deutschlands Attraktivität als Wirtschaftsstandort bleibt damit auch in Zukunft gesichert und schafft die Grundlage für einen erfolgreichen Wettbewerb mit digitalen Pionieren wie China und den USA.

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