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Zurückhaltung von KMUs bei der Anwendung von KI


Eine Roboterhand und eine menschliche Hand, die sich aufeinander zubewegen
Cash Macanaya @Unsplash

Laut einer Bitkom-Studie haben bereits im Jahr 2021 8% der befragten Unternehmen Anwendungen genutzt, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basieren. Etwa 69% betrachten diese Technologie als bedeutsam für die Zukunft. Trotz dieser positiven Resonanz zeigen die Ergebnisse der Studie jedoch auch, dass nur etwa 30% der Befragten Pläne haben, in Zukunft KI-Technologien zu implementieren. Diese Diskrepanz verdeutlicht die aktuelle Herausforderung, die Chancen der KI tatsächlich zu nutzen.


Warum herrscht so große Zurückhaltung von KMUs bei der Anwendung von KI?


Grund #1 Fehlendes Know-How


Insbesondere mittelständische Unternehmen wissen häufig nicht genau, wo und wie sie KI bereits in ihren Geschäftsabläufen nutzen. Zum Beispiel kann die Nutzung von Software wie Microsoft 365 bereits KI-Komponenten enthalten. Auch Bildverarbeitungssoftware kann KI nutzen, ohne dass es den Unternehmen bewusst ist. Zum Teil weil die Fachkräfte fehlen, die den Stand genau bewerten können. Perspektivisch können die Kosten einer entsprechenden Implementierung schwer eingeschätzt werden.

Auch die Anwendungsfälle zur Orientierung für KMUs sind schwer zu identifizieren. Gründe sind neben dem fehlenden Know-How in der Belegschaft auch die fehlende Übersicht am Markt.


Grund #2 Integration von KI in eigene Datensätze extrem aufwändig


Die Integration von KI in den Unternehmenskontext erfordert solide Grundlagen. Dies umfasst den Aufbau eigener Datenbanken und digitaler Datenflüsse. Gerade kleine und mittelständische Unternehmen verfügen oft nicht über solche Datensätze oder benötigen individuelle Anpassungen. Nur mit einer ausreichend hohen Menge an Daten gleichartiger Dokumente und Texte lernt die KI wiederkehrende Strukturen und dadurch, Zusammenhänge zu erkennen.



Sehr viele schwarze Zahlen auf weißem Untergrund
Um Daten nutzen zu können, müssen sie erstmal vorhanden sein. Foto: Mika Baumeister @Unsplash

Grund #3 Rechtliche und ethische Regularien


Die Debatte um KI zieht auch rechtliche und ethische Fragen nach sich. Die Gesetzgebung holt gemächlich auf und Fragen bezüglich Rechten zu geistigem Eigentum und ethischen Themen wie Biases sind allerdings (noch) nicht abschließend geklärt. Insbesondere bei generativen KI-Modellen wie Mid-Journey und ChatGPT kommen diese Fragestellungen insbesondere häufig auf, auch weil der Datenursprung nicht eindeutig zugewiesen ist.


Grund #4 Datenschutz und Datensicherheit


Wie bereits erwähnt ist der Datenursprung schwer zu identifizieren, da die KI aus einer Sammlung von Daten lernt und ihre Ergebnisse generiert. Das hat auch Auswirkungen auf den Datenschutz und die Sicherheit der verwendeten Daten.

Sind die Informationen über Chat GPT aktuell und valide? Kann ich die Validität prüfen? Bei naturwissenschaftlichen Informationen können Daten ggf. noch bewertet werden - anders sieht es aus bei Informationsbeschaffungen über Informationen ohne eine abgleichbare Referenz aus.

Open AI beschreibt in seiner Nutzungsvereinbarung, dass sie es sich vorbehalten, eingegebene Daten zu Forschungszwecken zu verwenden. So wurde eine Option geschaffen, an kostenlose Forschungsdaten zu gelangen. Das Risiko der unkontrollierten Datenweitergabe bleibt also weiterhin recht hoch.



Ein Handy mit mit einem weißen Schloss auf dem Display auf lila Untergrund. Das Handy liegt auf gelbem Hintergrund
Datensicherheit? @Franck via Unsplash

Umgang und Nutzen mit AI


Individuelle Bedarfe erörtern


Die Frage, was KI für die Wertschöpfung tun kann, sollte im Vornherein bewusst gemacht werden. Hier gilt es langsam zu starten und messbare Teilziele zu setzen. Bestenfalls fängt man mit einem kleinen Kompetenzteam an und weitet die Aufgabenbereiche sukzessiv aus. Mit einem Proof of Concept (Machbarkeitsstudie) kann hier eruiert werden, wo und wie KI-Anwendungen am besten im Unternehmen eingesetzt werden können.


Den Gefahren und Risiken bewusst sein


Künstliche Intelligenz bietet eine breite Palette von Anwendungsmöglichkeiten, jedoch gehen mit dieser Vielseitigkeit auch verschiedene Risiken einher. Insbesondere im Bereich von Inhalten und Produktentwicklung besteht die Gefahr, dass die Einzigartigkeit verloren geht. Daher ist es enorm wichtig, den charakteristischen Unternehmensstil zu bewahren.

Es gilt, sorgfältig abzuwägen, welche Daten an KI-Anwendungen weitergegeben werden und welche Rechte mit welchem Risiko verbunden sind. Dies erfordert eine umfassende strategische Planung und einen klaren Fokus auf den Schutz von geistigem Eigentum und der Unternehmensidentität.


KMU forcieren Effektivitätssteigerungen durch KI


Aus einer Umfrage des Humboldt Institut für Internet und Gesellschaft (HIIG) im Rahmen des Projektes _Gemeinsam digital geht hervor, dass KMUs unter anderem die Automatisierung von Prozessen forcieren. Ebenso versprechen sich einige Unternehmen mehr über die Wünsche und Bedürfnisse ihrer Kunden über alle Branchen hinweg zu erfahren. Bei Industriebetrieben ist die vorausschauende Wartung interessant, für Handelsunternehmen ist eine Absatzprognose relevant.


Fazit: Bedarf und Risiken kennen


KI kann und wird kontinuierlich bestimmte Geschäftsprozesse erheblich vereinfachen, sofern die Grundvoraussetzungen wie Datenmenge und Infrastruktur im Unternehmen gegeben sind. Das ist vor allem kurz- bis mittelfristig der Fall, wenn repetitive Aufgaben in der Wertschöpfungskette durch maschinelle Bearbeitung ersetzt bzw. erweitert werden können.

Zudem befinden sich viele KI Anwendungen in ihren Anfängen, was mit erheblichen unternehmerischen Risiken bei ihrer Anwendung verbunden ist. In diesem Zusammenhang ist das Fachwissen und die Expertise von qualifizierten Mitarbeitern von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass KI effektiv und zielorientiert eingesetzt werden kann.

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