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18 Februar 2020| doi: 10.5281/zenodo.3752983

Demystifying AI: Learnings für den Mittelstand

Welche Lösungen bietet in Deutschland entwickelte KI-Technologie? Welche Rolle spielen Start-ups als Treiber innovativer Ideen und Geschäftsmodelle? Diesen Fragen gehen Jessica Schmeiss und Nicolas Friederici im White Paper “Demystifying AI: Was steckt hinter KI-Unternehmen in Deutschland?” nach. Wir wollen einige Key-Learnings der Studie nutzen, um das Thema KI im Mittelstand näher zu beleuchten.


Die in den letzten drei Jahren um 80% gestiegene Zahl an Neugründungen weist auf eine sich schnell entwickelnde KI-Startup-Landschaft in Deutschland hin: Schmeiss und Friederici betrachten die Branche, öffnen die “Black Box” KI und analysieren hierfür unterschiedliche Quellen, um genauere Aussagen über die Unternehmen treffen zu können. In diesem Beitrag wollen wir die im Paper vorgenommene Unterteilung in die beiden vorherrschenden Geschäftsmodelle AI as a Service und AI as a Solution nutzen, um über die Anforderungen und Hemmnisse kleiner und mittelständischer Unternehmen im Bereich KI nachzudenken.

KI-Anwendungen als Dienstleistung

So lassen sich unter der Kategorie AI as a Solution spezialisierte Anwendungen zusammenfassen, die als eigenständige Produkte auf bestimmte Kundenbedürfnisse abzielen und in Gestalt konkreter Branchenlösungen – bisher vornehmlich in den Bereichen Mobilität und Gesundheit – angeboten werden. Der größte Anteil (71%) der KI-Startups liegt jedoch im Bereich AI as a Service, deren Angebote sich primär auf “Lösungen innerhalb bestehender Wertschöpfungsstrukturen” konzentrieren (Schmeiss, Friederici 2019). Sie bieten oftmals branchenübergreifende Anwendungen an, die leicht in die Betriebsabläufe integriert werden können und den Arbeitsalltag unterstützen sollen.

Anforderungen kleiner und mittelständischer Unternehmen

Doch was bedeutet das für den Mittelstand? Die Expertenstudie “Künstliche Intelligenz im Mittelstand” kommt zu dem Ergebnis, dass der passiven KI-Nutzung in KMUs eine bedeutendere Rolle zugesprochen werden kann als einer aktiven Nutzung (d.h. einer internen, proprietären Entwicklung KI-basierter Systeme). Nun fallen sowohl AI as a Solution als auch AI as a Service unter eine passive Nutzung, wobei angemerkt werden muss, dass letztere im Umfeld von KMU über Vorteile verfügt, die nicht von der Hand zu weisen sind: So werden viele AI as a Service Angebote – neben dem Verkauf von Lizenzen – über das sogenannte “Pay-per-Use”-Prinzip vertrieben und bieten KMUs u.a. die Möglichkeit, die KI-Anwendung zunächst zu testen. Ebenfalls kann durch die Nutzung externer Dienstleistungen der in der WIK-Studie von allen ExpertInnen als größtes Hemmnis identifizierte Fachkräftemangel ausgeglichen werden, da weniger Know-how im Unternehmen von Nöten ist.

Fehlende Fachkenntnis ist zwar das stärkste, aber nicht das einzige Hemmnis für eine erfolgreiche KI-Implementierung in KMUs: Eine mangelnde Datenbasis (über 60% der ExpertInnen geben eine starke oder sehr starke Hemmnis an), unzureichende digitale Infrastrukturen (über 60%) und (Daten-)Sicherheitsbedenken (ca. 70%) erschweren den KI-Einzug,  jedoch lassen sich diese Parameter durchaus lösen. So stellt eine kleine Datenbasis kein Hindernis für KI-Systeme dar, die bereits vortrainiert wurden und mit unternehmenseigenen Daten lediglich spezialisiert werden. Unzureichende digitale Infrastrukturen lassen sich durch Cloud-Lösungen ergänzen und werden bereits von vielen AI as a Service-Entwicklern angeboten. (Daten-)Sicherheitsbedenken sind laut Experten der WIK-Studie auf mangelnde IT- bzw. KI-Kenntnisse zurückzuführen, denen man durch eine Einbindung aller am Prozess Beteiligten und der damit verbundenen Vermittlung wichtiger Kenntnisse begegnen kann.

Potenziale einer Zusammenarbeit von KMUs und Startups

Die Hindernisse wurden von der KI-Startup-Landschaft durchaus erkannt und gelöst, was den Weg für KMUs ebnet, die Nutzung von KI im eigenen Unternehmen voranzutreiben. Große oder sehr große Chancen (jeweils um die 80% Zustimmung) sehen die ExpertInnen vor allem in den Bereichen Supply-Chain-Optimierung, verbesserte Prozesseffizienz, Marketing und Kundenservice. Wie im White Paper herausgearbeitet wurde sind einige deutsche KI-Startups in diesen Bereichen tätig – für kleine und mittelständische Unternehmen eine gute Gelegenheit, sich mit der Landschaft zu beschäftigen. Denn: “Künstliche Intelligenz ist nicht mehr und nicht weniger als die logische Fortführung der digitalen Transformation der Wirtschaft und Gesellschaft.

Es ist an der Zeit, KI zu entmystifizieren” (WIK 2019, S.14). Das Paper von Friederici und Schmeiss soll hierzu beitragen. Ebenfalls werden verschiedene Handlungsfelder aufgezeigt, die sich aus den Erkenntnissen der Analyse ergeben: So biete es sich an, eine Zusammenarbeit zwischen KI-Startups und KMUs anzustoßen oder weiter auszubauen, um gemeinsam lösungsorientierte, innovative Anwendungen entwickeln und vom jeweiligen Know-how des anderen profitieren zu können. Unterstützt durch gezielte Förderprogramme ließen sich so langfristige und transformative Geschäftsmodellinnovationen fördern.

Unser Angebot für Unternehmen: Werden Sie aktiv!

Sie kommen aus dem Mittelstand und haben einen Wissensbedarf bezüglich des Angebots von KI-Anwendungen? Der Artikel hat weitere Fragen zum Thema “Künstliche Intelligenz im Unternehmen” aufgeworfen, die Sie geklärt wissen wollen? Unsere KI-TrainerInnen von _Gemeinsam digital unterstützen kleine und mittelständische Unternehmen mit individuellen Sprechstunden, Workshops, KI-Erlebnistouren und weiteren Angeboten bei der Frage, wie sie KI-Anwendungen praktisch in den Arbeitsalltag integrieren können. Weitere Informationen zum Angebot finden Sie unter: gemeinsam-digital.de.

Dieser Beitrag spiegelt die Meinung der Autorinnen und Autoren und weder notwendigerweise noch ausschließlich die Meinung des Institutes wider. Für mehr Informationen zu den Inhalten dieser Beiträge und den assoziierten Forschungsprojekten kontaktieren Sie bitte info@hiig.de

Miriam Wolf, Dr.

Ehem. Projektleiterin: Innovation, Entrepreneurship & Gesellschaft

Nastasja Krohe

Ehem. Studentische Mitarbeiterin: Daten, Akteure, Infrastrukturen

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