Nur wenige Unternehmen erzielen bislang mit Künstlicher Intelligenz messbare Erfolge. Schuld daran ist nicht die Technologie. Vielerorts fehlen belastbare Daten oder der fachliche Input aus den Fachabteilungen. Das bringt Projekte ins Stocken.
Künstliche Intelligenz im Mittelstand: Die Erwartungen an Künstliche Intelligenz waren groß, die Realität ist jedoch ernüchternd. Eine aktuelle PwC-Studie unter mehr als 4.400 CEOs aus 95 Ländern zeigt: Die Mehrheit der Unternehmen sieht bislang keine messbaren Geschäftserfolge durch Künstliche Intelligenz. In Deutschland haben gerade einmal elf Prozent der befragten Unternehmen dadurch höhere Umsätze erzielt. Lediglich zwei Prozent konnten sowohl Umsatz steigern als auch Kosten senken, während zwei Drittel der deutschen CEOs bislang keinen positiven Effekt ihrer bisherigen Investitionen sehen. Der Grund für die fehlenden Erfolge liegt nicht in der Technologie selbst, sondern in der Art und Weise, wie Unternehmen sie einführen.
Ohne gut gepflegte Daten bleibt die Wirkung aus
Laut der Studie fehlt es vielen Unternehmen an einer verlässlichen Datenbasis und einem skalierbaren Fundament. Ohne diese Voraussetzungen bleiben alle IT-Initiativen oberflächlich und wirkungslos. Einzelne isolierte Use Cases schaffen keinen nachhaltigen Nutzen. Wer die Transformation ernst meint, der muss zuerst seine Hausaufgaben machen, sonst wird KI zum Verstärker bestehender Probleme statt zum strategischen Hebel.
Das Problem beginnt oft schon bei der Auswahl der passenden Lösung. Viele Unternehmen setzen auf generische Tools großer Anbieter und unterschätzen den Aufwand, diese an die eigenen Prozesse anzupassen. Hinzu kommen versteckte Kosten für Integration, Schulung und Change Management, die den erhofften ROI schnell aufzehren. Die Folge: Unternehmen verharren in einer „Ich-probier‘s-mal-aus“-Phase, ohne langfristige Vision oder greifbaren Erfolg.
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Die Fachbereiche sind der größte Erfolgshebel
Die Diskussion über das „Ob“ ist vorbei – jetzt geht es um das „Wie“. Und das bedeutet, weg von isolierten IT-Projekten, hin zur Integration in die operativen Kernprozesse. Dort liegt der größte Hebel, um Künstliche Intelligenz von einem Experiment zu einem echten Business Enabler zu machen. Schließlich kennt niemand die Abläufe eines Unternehmens besser als die Fachabteilungen selbst. Sie haben die Datenhoheit und wissen genau, wo welche Anwendungen konkreten Nutzen stiften und welche Stellschrauben für echte Effizienzgewinne zu drehen sind.
Insgesamt hängt der erfolgreiche Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Mittelstand maßgeblich von der systematischen Nutzung von Daten und ihrer Relation zueinander ab. Die dafür notwendigen Informationen sind oft nicht in großen Datenbanken zu finden, sondern in den täglichen Arbeitsabläufen der Fachbereiche. Das Wissen der Mitarbeiter über Produktion, Kundenanforderungen und Qualitätsmerkmale bildet dabei die Grundlage für den erfolgreichen Einsatz Künstlicher Intelligenz. Nur durch die gezielte Sammlung, intelligente Verknüpfung und Auswertung dieser Daten können Unternehmen den vollen Nutzen aus intelligenten IT-Systemen ziehen – sei es zur Optimierung von Lagerbeständen, zum Verbessern von Durchlaufzeiten oder zum Steigern der Liefertreue.
„Der deutsche Mittelstand braucht keine intelligenten Anwendungen von der Stange, die erst mühsam auf die eigenen Prozesse angepasst werden müssen“, erklärt Michael Wintergerst, Chief AI Officer beim Standardsoftwerker Proalpha. „Was Fertigungsunternehmen viel mehr nutzt, sind vorkonfigurierte Lösungen, die auf die jeweiligen Abläufe in Produktion, Einkauf und Logistik abgestimmt sind.“ Genau dieses Ziel hat sich Proalpha mit den Ready-to-use AI Apps auf die Fahnen geschrieben: branchenspezifische Anwendungen, die direkt in bestehende Geschäftsprozesse integriert sind und vom ersten Tag an Ergebnisse liefern. Kein monatelanges Anpassen, kein Experimentieren – sondern pragmatische Lösungen, die sofort Nutzen stiften. Jürgen Frisch
