KI professionell Einführen – Aber wie fängt man an?

Künstlicher Intelligenz (KI) bietet vielfältige Möglichkeiten, von Kostensenkung bis hin zur Qualitätssteigerung, die direkt die Wettbewerbsposition eines Unternehmens stärken. KI in Unternehmen ist vergleichbar mit der Einführung von EDV-Systemen in den 90ern – kein „nice-to-have“ sondern wettbewerbsentscheidend. Doch wie fängt man an? Dieser Artikel bietet einen praxisnahen Leitfaden, um den mittelständischen Unternehmen den Einstieg in die KI zu erleichtern und gleichzeitig ihre Wettbewerbsfähigkeit signifikant zu verbessern.

KI hat eine strategische Komponente und keinen Selbstzweck

Am Anfang steht das große „Warum“. Warum möchte ich in meinem Unternehmen einführen, was erhoffe ich mir davon? Darauf folgt ebenfalls die klare Vorstellung wie das eigene Unternehmen dann mit KI im Jahr 2030 aussehen könnte.

Diese Fragestellungen in einem Unternehmen sind essenziell, um die Führungskräfte und Mitarbeitenden des Unternehmens auf dem Weg mitzunehmen und ein einheitliches Verständnis zu schaffen.

Integration von KI im Unternehmen: Generative KI vs. Klassische KI

Bei der Einführung von KI im Unternehmen sollte man zwischen zwei Haupttypen von KI-Technologien zu unterscheiden: Generative KI und die klassische KI. Beide Ansätze haben einzigartige Anforderungen und Potenziale, die bei der Implementierung berücksichtigt werden müssen.

1. Generative KI: Diese Form der KI, bekannt durch Anwendungen wie ChatGPT oder Content-Erstellungstools, generiert neue Inhalte basierend auf trainierten Daten. Der Schlüssel zum erfolgreichen Einsatz generativer KI liegt in der Schulung der Mitarbeitenden, um das volle Potenzial dieser Technologie zu erschließen. Unternehmen müssen sich klar darüber werden, welche Aufgaben und Prozesse durch generative KI vereinfacht oder automatisiert werden können. Dies erfordert eine sorgfältige Planung und ein Verständnis dafür, wie generative KI zur Lösung spezifischer Geschäftsprobleme eingesetzt werden kann. Modelle wie ChatGPT können für Unternehmen zugeschnitten und sicher betrieben werden – dies ist aktuell der erste Schritt in Richtung KI, den viele Unternehmen verfolgen.

2. Klassische KI: Im Gegensatz dazu konzentriert sich die klassische KI auf die Analyse bestehender Daten und Mustererkennung, um Entscheidungsfindung und Prozessoptimierung zu unterstützen. Bevor klassische KI-Anwendungen implementiert werden können, ist eine gründliche Analyse der bestehenden Geschäftsprozesse unerlässlich. Ziel ist es, konkrete Anwendungsfälle zu identifizieren, bei denen KI einen signifikanten Unterschied machen kann, wie z. B. bei der Kundensegmentierung oder der Qualitätsanalyse in der Fertigung. Dieser Ansatz erfordert ein systematisches Vorgehen, um die Bereiche mit dem größten Optimierungspotenzial zu ermitteln und KI-Lösungen gezielt einzusetzen, um Effizienz und Leistungsfähigkeit zu steigern.

Häufige Anwendungsfälle zur Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit

1. Kostensenkung durch Automatisierung:

Ein zentraler Aspekt, in dem KI zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit beiträgt, ist die Kostensenkung durch Automatisierung von Geschäftsprozessen. Viele Routineaufgaben, die bisher manuell erledigt wurden, können durch KI schneller, effizienter und fehlerfreier ausgeführt werden. Dies senkt nicht nur die operativen Kosten, sondern ermöglicht es auch den Mitarbeitenden, sich auf höherwertige Aufgaben zu konzentrieren. Im globalen Wettbewerb kann diese Kosteneffizienz entscheidend sein, da sie Unternehmen ermöglicht, ihre Preise wettbewerbsfähig zu gestalten, ohne dabei ihre Margen zu schmälern. „Intelligent Automation“ ist für viele Unternehmen der Schlüssel zu schnellem und umfassenden Umsatzwachstum, ohne durch menschliche Entscheider limitiert zu werden.

2. Kundenzufriedenheit und Lifetime Value steigern:

Durch die Analyse von Kundenverhalten mit KI können Unternehmen tiefe Einblicke in die Bedürfnisse und Präferenzen ihrer Kunden gewinnen. Kundenclustering und personalisierte Marketingstrategien ermöglichen gezielte Upselling- und Cross-Selling-Ansätze, die den Umsatz steigern. Zudem kann durch die frühzeitige Erkennung von Abwanderungstendenzen die Kundenbindung verstärkt und der Customer Lifetime Value erhöht werden. Diese personalisierte Kundenansprache stärkt nicht nur die Kundenbeziehung, sondern positioniert das Unternehmen als aufmerksamen und wertorientierten Anbieter am Markt.

3. Qualitätssicherung durch Datenanalyse:

In der Fertigung kann die Nutzung von KI zur Analyse von Produktionsdaten erheblich zur Qualitätssicherung beitragen. Durch die frühzeitige Erkennung von Mustern, die auf potenzielle Fehlerquellen hinweisen, können Ausschussraten gesenkt und die Effizienz gesteigert werden. Dies führt nicht nur zu einer Kostensenkung, sondern verbessert auch die Produktqualität, was wiederum die Kundenzufriedenheit und Markenreputation stärkt.

4. Transformation der Wertschöpfungskette:

KI verändert nicht nur, was wir anbieten, sondern auch, wie wir es anbieten. Die Integration von KI in die Wertschöpfungskette ermöglicht neue Geschäftsmodelle und Ertragsquellen. Durch die Verbindung von Large Language Models (LLMs) mit Expertenwissen können Unternehmen ihr Know-how auf innovative Weise vermitteln und so zusätzlichen Wert für ihre Kunden schaffen. Dies eröffnet neue Märkte und Kundenkreise und stärkt die Wettbewerbsposition.

Fazit

Die professionelle Einführung von KI ist für mittelständische Unternehmen ein entscheidender Schritt, um ihre Wettbewerbsfähigkeit in einer sich schnell wandelnden Geschäftswelt zu sichern. Durch Kostensenkung, Erhöhung des Customer Lifetime Values, Qualitätssicherung, Produktinnovation und die Transformation der Wertschöpfungskette bietet KI vielfältige Ansatzpunkte, um die Marktposition zu stärken und zukunftsfähig zu bleiben. Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, klein anzufangen, schnell zu lernen und KI strategisch im Einklang mit den Unternehmenszielen einzusetzen.

Dieser Beitrag ist Teil von Mittelstand WISSEN zum Thema "Wie wettbewerbsfähig ist der Mittelstand?".