So kann dein Unternehmen künstliche Intelligenz nutzen

ChatGPT: Muss man noch erklären, was das ist? Obwohl der Chatbot von OpenAI erst seit einem guten halben Jahr auf dem Markt ist, kennt fast jeder zumindest seinen Namen. Bereits in der ersten Woche hatte ChatGPT eine Million Nutzer, 100 Millionen waren es nach zwei Monaten: Keine Software oder App ist jemals schneller gewachsen.

Welche Anwendungsbereiche hat künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz imitiert oder simuliert kognitive Fähigkeiten des Menschen. Im Gegensatz zur klassischen Datenverarbeitung, bei der Abläufe durch feste Algorithmen vorgegeben sind, ist KI lernfähig. Sie wird zunächst mit großen Datenmengen trainiert und erweitert diesen Datenraum im Verlauf ihrer Anwendung. Dahinter stecken hoch komplexe Technologien wie etwa neuronale Netze oder maschinelles Lernen. Die Einsatzgebiete sind vielfältig, lassen sich aber zu wichtigen Anwendungsfeldern zusammenfassen.

Bilderkennung und Bildverarbeitung: Die KI sieht mehr als der Mensch

Auch Bilder können mithilfe von künstlicher Intelligenz ausgewertet und verarbeitet werden („Machine Vision“). Die Gesichtserkennung beim Smartphone ist eine typische Nutzung. Komplexere Anwendungen finden sich in der Medizin, wo beispielsweise CT- oder Röntgenbilder KI-gestützt ausgewertet werden. Auch autonomes Fahren basiert auf maschinellem Sehen mit Echtzeit-Verarbeitung.

Datenanalyse und Prognosemodelle: Wird es heute regnen, wie umfahre ich den Stau?

Künstliche Intelligenz ist in der Lage, große Datenmengen („Big Data“) zu analysieren und darin Muster zu finden. Regelmäßigkeiten, Anomalien und Zusammenhänge können erkannt werden. Aus solchen Analysen kann ein KI-Algorithmus auch Prognosen errechnen.

Dieser als „Data Analytics“ bezeichnete Bereich wird häufig und vielseitig genutzt. Von der Wettervorhersage über Internet-Suchmaschinen bis hin zur Fahrempfehlung des Navigationssystems begegnen uns solche Analyse- und Prognosemodelle. Für den Einsatz in Unternehmen sind sie in diversen Funktionsbereichen besonders relevant zur Prozessoptimierung, etwa im Marketing, der Produktion oder im Einkauf.

Weitere generative KI: Bilder malen und Musik komponieren

Während KI-Formen wie Sprach- oder Bilderkennung vor allem analysieren und auswerten, erstellt generative KI Objekte. Sie vollbringt also kreative Leistungen. Dabei liegt der Fokus von ChatGPT im sprachlichen Bereich, aber künstliche Intelligenz kann ebenso visuelle oder akustische Objekte produzieren. Auch auf diesen Gebieten sind erhebliche Fortschritte zu verzeichnen, etwa in der Bildbearbeitung oder der Musikkomposition.

Die Einsatzmöglichkeiten von KI im Unternehmen – heute und morgen

Wie und in welchen Bereichen lassen sich diese umfangreichen Fähigkeiten künstlicher Intelligenz nun konkret in der Wirtschaft nutzen? Dazu hat im vergangenen Jahr der Digitalverband Bitkom über 600 deutsche Unternehmen aus allen Branchen befragt. Obwohl die Ergebnisse relativ aktuell sind, können sie die rasante jüngste Entwicklung der generativen KI noch nicht abbilden. Hierzu gibt aber eine vor wenigen Wochen erschienene Studie von McKinsey zusätzliche Ein- und Ausblicke.

Marketing und Kundenservice sind und bleiben ein klassisches Einsatzgebiet

Von den Unternehmen, die künstliche Intelligenz bereits in einem oder mehreren Funktionsbereichen verwenden, setzen sie über 80 % im Marketing ein. Dort wird sie beispielsweise für kundenspezifische Online-Werbung und Kaufempfehlungen im E-Commerce sowie für Marktanalysen und -prognosen genutzt. Ein klarer Schwerpunkt ist der Einsatz von Chatbots für die Bearbeitung von Kundenanfragen und als virtuelle Unterstützung, etwa im Bestellprozess.

Dieses Feld dürfte laut McKinsey zukünftig weiter an Bedeutung gewinnen. Während aktuell überwiegend Standardanfragen und einfache Themen durch Chatbots abgedeckt werden, könnten diese zunehmend komplexere Aufgaben übernehmen. Im Zusammenspiel mit Data Analytics sind dann auch anspruchsvolle Beratungen möglich, etwa im Bereich der Finanzdienstleistungen.

Produktion, Einkauf und Buchhaltung: typische Funktionen für Data Analytics

Diese drei Bereiche werden jeweils von etwa der Hälfte aller KI-nutzenden Unternehmen als Einsatzgebiet genannt. Ihnen gemeinsam ist, dass sie weniger vom Boom der generativen KI betroffen sind, sondern eher mit Analyse- und Prognoseverfahren arbeiten.

In der Produktion gibt es zahlreiche Anwendungen, von KI-gesteuerten Robotern und Werkzeugen bis zu Endkontrolle und Fehleranalyse. Auch die Wartung und Instandhaltung von Produktionsanlagen kann durch KI optimiert werden. Im Einkauf sind Lieferantenanalyse und -auswahl ein großes Thema, ebenso das Risikomanagement bezüglich Warengruppen und Lieferketten. Neben diesen strategischen Aspekten kann künstliche Intelligenz auf der anderen Seite im operativen Einkauf die Automatisierung vieler Aufgaben unterstützen (Bestellprozess, Datenabgleich, Stammdatenmanagement etc.).

Noch stärker als der operative Einkauf ist die Buchhaltung durch ein hohes Volumen an zeitintensiven Standardtätigkeiten gekennzeichnet. Hier kann KI im günstigsten Fall nahezu die gesamte Abwicklung übernehmen.

Forschung & Entwicklung sowie IT sind die größten Wachstumsfelder

In stärker kreativ geprägten Aufgabenfeldern wie Produkt- und Softwareentwicklung ist die KI-Nutzung bisher vergleichsweise niedrig. Die Bitkom-Umfrage weist lediglich Werte von 35 % für die IT-Abteilung und 15 % für Forschung & Entwicklung aus. Für die Zukunft aber sieht McKinsey in diesen beiden Bereichen das größte Wachstumspotenzial. So kann generative KI zum Beispiel heute schon Programmcode schreiben, testen und überarbeiten und somit Kernfunktionen der Softwareentwicklung abdecken.

Personal, Recht und Steuern sind bei der KI-Implementierung kaum präsent

Am niedrigsten ist aktuell der KI-Anteil im Personalwesen (23 %) sowie in der Rechts- und Steuerabteilung, wo die Bitkom-Erhebung tatsächlich 0 % ermittelt hat. Offenbar sehen die befragten Unternehmen bei diesen Funktionen keine Möglichkeit oder keinen ausreichenden Mehrwert für den Einsatz.

Zumindest für den Rechts- und Steuerbereich könnte sich das zukünftig ändern. Der Fortschritt der generativen KI lässt hier Ansatzpunkte erkennen, etwa in der Vertragsprüfung und -gestaltung oder bei juristischen Gutachten. Fraglich bleibt aber, ob sich gerade für kleinere und mittlere Unternehmen Investitionen in dieses Feld lohnen.

Unternehmen haben aktuell andere Prioritäten

Ein Erklärungsversuch von Bitkom-Präsident Berg: „Steigende Energiekosten und hohe Inflationsraten sowie unterbrochene Lieferketten als Folge von Corona-Pandemie und dem Krieg gegen die Ukraine setzen der Wirtschaft zu. Da bleibt wenig Raum, an neue Technologien und Geschäftsmodelle für die Zukunft zu denken.“

Das klingt plausibel und würde bedeuten, dass die Zurückhaltung nur temporär wäre. Es gibt aber zusätzliche Gründe, durch die Unternehmen von Investitionen abgehalten werden.

Es mangelt an Fachkräften und bei der Datenqualität

Diese beiden Punkte werden am häufigsten als Hinderungsgrund für die Einführung von künstlicher Intelligenz genannt. Dabei ist die Datenqualität ein unternehmensspezifischer Punkt, die Personalsituation ist hingegen eine globale Herausforderung. Laut einer aktuellen Studie des Weltwirtschaftsforums („Future of Jobs“) gehört künstliche Intelligenz zu den Haupttreibern eines strukturellen und tiefgreifenden Wandels am Arbeitsmarkt.

Vereinfacht ausgedrückt, führt KI zu einer Verschiebung von Arbeitskräften und Qualifikationen. Einerseits kommt es zu Jobverlusten, da Tätigkeiten vermehrt durch KI übernommen werden, andererseits zu Beschäftigungsaufbau im KI-Sektor selbst. Das ist in Ländern mit jüngerer und/oder wachsender Bevölkerung besser und schneller zu bewältigen als mit der demografischen Struktur in Deutschland.

Sind Unternehmen ohne künstliche Intelligenz zukünftig noch wettbewerbsfähig?

Da die angeführten Bedenken und Gegenargumente nicht schnell und einfach auszuräumen sind, stellt sich die Frage, welche Folgen eine dauerhafte Ablehnung von KI für ein Unternehmen hat.

Das lässt sich so allgemein nicht beantworten. Die Bedeutung von KI ist in jeder Branche unterschiedlich, und lokale Unternehmen sind anders zu beurteilen als solche, die global agieren. Letztere dürften mittel- bis langfristig auf jeden Fall Wettbewerbsnachteile haben, wenn sie sich zu spät oder gar nicht für den Einsatz von KI entscheiden. Denn international sagen laut Weltwirtschaftsforum 75 % aller Unternehmen, dass sie innerhalb der nächsten fünf Jahre KI-Anwendungen bei sich einführen wollen.

Die gute Nachricht: Noch hat jedes Unternehmen alle Möglichkeiten selbst in der Hand. Dazu erneut Achim Berg von Bitkom: „KI ist immer noch eine junge Technologie. Wer sich jetzt ernsthaft mit ihr beschäftigt, kann sich immer noch Wettbewerbsvorteile erarbeiten.“ Das wird durch eine Analyse von Accenture untermauert, laut der nur 12 % der Unternehmen KI bereits ziel- und strategiegerichtet nutzen, während 60 % die Technologie eher noch ausprobieren.

Fazit: Kein blinder Aktionismus, aber Wahrnehmung der Chancen

Künstliche Intelligenz ist ein weiterer Meilenstein im Rahmen der Digitalisierung. Sie eröffnet Unternehmen Möglichkeiten zu Effizienzsteigerungen, Prozessoptimierungen und Kostensenkungen – und somit letztlich zu einer besseren Wettbewerbsposition. Unternehmer und Manager sind deshalb gut beraten, sich eingehend mit den Chancen und Risiken von KI für ihr spezifisches Geschäftsmodell zu befassen. Dabei besteht keine Notwendigkeit, überstürzte Entscheidungen zu treffen. Auf die lange Bank sollte das Thema allerdings auch nicht geschoben werden, denn die Dynamik in diesem Bereich ist nicht zu unterschätzen.

KI wird zum Teil auch in bestehende Software-Anwendungen Einzug halten. Zu Beginn des Blogbeitrags sind wir auf den Bereich der Spracherkennung eingegangen. Ein Beispiel, wo diese bereits umgesetzt wurde, ist im Cloud-ERP Haufe X360. Mehr dazu liest du in dem Blogbeitrag Sprachsteuerung in Lager und Büro.

„Wir beraten dich gerne, wenn es um die Digitalisierung deiner Prozesse geht. Wähle dir einfach einen passenden Termin für ein Gespräch im Kalender aus.“