Herr Märkel, wie groß ist das Interesse der Mittelständler, sich mit Künstlicher Intelligenz zu befassen oder sogar KI-Lösungen zu implementieren?
Man merkt, dass das Interesse stark zunimmt. Ich nenne das den Chart-GPT-Effekt: Als wir mit dem KI-Trainer-Programm vor etwa fünf Jahren begonnen haben, steckte das Thema noch eher in den Kinderschuhen. Es gab viele Vorbehalte gegen den Einsatz von KI. Mittelständler fanden zwar das Thema interessant, viele sagten aber zugleich, das sei noch nichts für sie. Man hat einfach noch nicht die Notwendigkeit gesehen, sich damit zu beschäftigen. Dadurch, dass generative KI, in der Regel durch ChatGPT, stark in den Medien präsent war, hat sich das geändert. Inzwischen haben wir auch die ursprünglich geplante Zahl an KI-Trainern um ein Vielfaches aufgestockt haben, um die Nachfrage zu befriedigen. Wir haben auch ein KI-Train-the-Trainer-Programm bei Mittelstand-Digital eingeführt. Es richtet sich an Multiplikatoren, zum Beispiel an Vertreter und Verbände, um ihnen ein grundsätzliches Wissen über KI zu vermitteln, mit dem sie Potenziale bei Unternehmen ermitteln können. Hier wurden uns im diesjährigen Durchgang des Programms buchstäblich die Türen eingerannt. All das zeigt: Das Thema KI ist im Mittelstand angekommen.
Viele experimentieren mit ChatGPT. Aber so ein System im Unternehmen zu implementieren, ist dann doch etwas anderes. Die Bereitschaft ist da sicherlich von Branche zu Branche recht verschieden?
Ich würde bei KI von einer Querschnittstechnologie sprechen, weil es wirklich in allen Bereichen und allen Branchen Einsatzpotenziale gibt. Aber Sie haben recht: Es ist auf jeden Fall ein Riesenunterschied, ob ich privat einen Chatbot nutze oder KI-Systeme ins Unternehmen einführe. Und natürlich ist es im produzierenden Gewerbe auch etwas anderes als etwa in einem IT- oder Medienunternehmen. Es geht im Wesentlichen darum Effizienzen zu heben, indem repetitive Aufgaben von der KI übernommen werden. Das fängt da an, wo man die KI-Meetings mitschneiden, transkribieren, übersetzen lassen kann. In der Verwaltung können Schreibhilfen eingesetzt werden bei Mails, Anschreiben oder auch im Office-Management. Durch KI können viele Routineaufgaben automatisiert erledigt werden, so dass mehr Freiraum für strategische oder kreative Aufgaben bleibt. In vielen Fällen kann KI Entwürfe liefern, die man als Grundlage nimmt und wo man dann als Mensch den Feinschliff macht. Wenn KI in der Lage ist den ersten Entwurf zu schaffen, ist das viel effizienter, weil es viel Zeit einspart. Der Mitarbeiter kann sich dann auf die Optimierung des Entwurfs fokussieren.
Welche Einsatzbeispiele gibt es etwa im produzierenden Gewerbe?
Viele. Etwa einen Fensterhersteller, der von einem Mittelstand-Digital Zentrum unterstützt wurde. Er hat KI-gestützte Bilderkennung bei der Qualitätskontrolle eingesetzt. Die Fenster werden gescannt und auf Sprünge und Fehler untersucht. Das funktioniert deutlich effizienter, als das ein Mensch je könnte. Zudem werden die Fehlerdaten ins System zurückgespielt und zur Optimierung der Produktion eingesetzt. Ein weiteres Beispiel ist ein mittelständischer Automobilzulieferer im Rheinland, der durch ein Mittelstand-Digital Zentrum dabei unterstützt wurde, mittels KI die Planungsgenauigkeit in der Produktion zu erhöhen. Das Unternehmen hat viele verschiedene Produktionsaufträge. Dementsprechend ist die Prognose der Durchlaufzeiten der einzelnen Aufträge sehr wichtig, um Leerlauf- und Wartezeiten in der Produktion zu reduzieren. Auf der Grundlage von mehr als 10.000 historischen Produktionsaufträgen wurde daraufhin ein KI-Modell trainiert, um so bei komplexen Aufträgen die Prognose der Durchlaufzeiten zu optimieren. Dank des KI-Einsatzes konnten die Prognosen um etwa 15 Prozent verbessert werden. Und mit jedem weiteren abgeschlossen Produktionsauftrag lernt das KI-Modell dazu und wird genauer.
In der Fertigung wird häufig mit ERP gearbeitet, also Enterprise Resource Planning. Das ist ja schon häufig automatisiert. Zum Verständnis: Ist das noch Industrie 4.0 oder schon Künstliche Intelligenz?
KI ist ein dynamischer Begriff, der sich wandelt. Nun wurde im AI-Act der EU, also der europäischen Verordnung über Künstliche Intelligenz, erstmals der Begriff KI in einem Gesetz definiert. Diese Definition dürfte damit unser Verständnis des Begriffs KI zumindest auf absehbare Zeit prägen. Der selbstlernende Effekt ist darin der entscheidende Unterschied, also der Faktor, dass KI-Systeme selbstoptimierend sind und tendenziell immer besser werden. Klassische automatisierte Systeme optimieren sich nicht selbst. Am Beispiel der eben erwähnten automatischen Bilderkennung zur Qualitätskontrolle beim Fensterhersteller erklärt: Während die Fehlerquote der herkömmlichen, nicht KI-basierten Automatisierungssystemen gleich bleibt, sinkt die Fehlerquote gut aufgesetzter KI-Systeme sukzessive, da sich diese auf Basis des zunehmenden Dateninputs selbst optimieren und somit Fehler immer treffsicherer erkannt werden.
Könne Unternehmen durch KI auch ihre Energieeffizienz verbessern?
Natürlich kann durch KI-Einsatz auch die Energieeffizienz optimiert werden. An dieser Stelle sollte aber nicht unerwähnt bleiben, dass KI-Systeme selbst auch durchaus energieintensiv sein können. Dies kann unter Umständen zu einem Auseinanderfallen von betriebswirtschaftlichen und volkswirtschaftlichen Effekten führen.
»Gerade im Mittelstand ist es wichtig, KI als ein Baukasten-System zu verstehen.«
Wie sieht es im Bereich Recruiting aus? Da wird KI-Anwendungen ein enormes Potenzial zugeschrieben.
Im Recruiting kommt man recht schnell mit ethischen Fragestellungen in Konflikt. KI-Lösungen basieren ja auf Daten aus der Vergangenheit. Dadurch kann es passieren, dass durch den KI-Einsatz im Recruiting zum Beispiel männliche Bewerber bevorzugt werden. Man sollte also im Recruiting besonders wachsam für einen möglichen Bias der Systeme sein. Aber in der Theorie ist es natürlich möglich, durch KI im Recruiting den Bewerberpool einzugrenzen. Wenn man zum Beispiel 200 Bewerbungen bekommt, dann könnte die KI eine erste Auswahl treffen und dann, sagen wir, fünf Kandidaten aussuchen, die wahrscheinlich am besten passen. Die tatsächliche Auswahl kann dann wieder der Mensch treffen. Dann hätte man aber schon mal einen großen Berg an Arbeit eingespart.
Es wird recht klar, dass an KI interessierte Unternehmer auf externe Partner angewiesen sind. Wie sollte man bei der Implementierung von KI im Unternehmen vorgehen?
Ganz wichtig ist es, kleinschrittig vorzugehen! KI wird häufig als ein Komplex gesehen. Das ist aber in der Realität eher etwas, das Schritt für Schritt eingeführt werden sollte. Gerade im Mittelstand ist wichtig, KI eher als ein „Baukasten-System“ zu verstehen: Man kann an ganz vielen Stellen je nach Bedarf KI-Elemente einsetzen. Wenn man die komplette Produktion in einem Rutsch auf KI-Optimierung umstellt, ist die Gefahr groß, dass Projekte scheitern, weil sie zu komplex werden. Vorbereitend auf die Implementierung von KI-Elementen sollte zudem geprüft werden, ob die KI-Readiness in den entsprechenden Bereichen gegeben ist. Das ist in vielen kleinen und mittleren Unternehmen noch nicht der Fall.
Was darf man unter KI-Readiness verstehen?
KI-Readiness bedeutet, dass die Voraussetzungen im Unternehmen gegeben sind, um KI einzusetzen. Das fängt bei der Datengewinnung an und geht weiter bei der Datenaufbereitung. Nur wenn ich eine Datenbasis in entsprechender Qualität habe, kann ich auch Mehrwerte aus den Daten mittels KI generieren. Häufig ist es in der Arbeit unserer KI-Trainer so, dass ein mittelständisches Unternehmen KI-Elemente einführen möchte aber dann in den Betrieben zunächst eine Reihe an vorbereitenden Schritten unternommen werden müssen, um den entsprechenden Reifegrad für eine KI-Lösung zu erreichen – bspw. die Implementierung von entsprechenden Sensoren im Produktionsprozess um Daten zu erfassen und die Anlagen zu monitoren.
Fungieren Sie auch dann als Ansprechpartner, wenn noch keine KI-Readiness gegeben ist?
Absolut! Das Herstellen der KI-Readiness in den mittelständischen Betrieben ist einer der Schwerpunkte unserer Arbeit. Jedes KMU ist eingeladen, auf die Mittelstand-Digital Zentren zuzugehen und einen KI-Readiness-Check für das eigene Unternehmen durchführen zu lassen. Anschließend können dann nächste Schritte mit einem unserer KI-Trainer besprochen werden. Die Unterstützung erfolgt dabei kostenfrei und anbieterneutral. Deutschlandweit gibt es mehr als 25 Mittelstand-Digital Zentren, die bewusst in der Fläche verteilt sind, so dass möglichst das gesamte Bundesgebiet abgedeckt ist. Am besten wendet man sich einfach an das Zentrum in seiner Nähe.
Als Unternehmer stellt man dann die Frage nach dem Personal. Auch die Mitarbeitenden müssen KI-ready sein. Worauf muss man da achten?
Der Fachkräftemangel gilt als Haupthindernis der digitalen Transformation und damit auch der KI-Implementierung im Mittelstand. Da sich der Fachkräftemangel als strukturelles Problem nicht kurzfristig lösen lässt, gewinnen der Wissenstransfer sowie die Schulung und Qualifizierung der Bestandsmitarbeiter zum Thema Digitalisierung und KI umso mehr an Bedeutung. Auch hier setzen wir mit unseren Informations- und Qualifizierungsmaßnahmen bei Mittelstand-Digital an. Man wird dadurch zwar noch nicht zum KI-Experten, aber in die Lage versetzt, mögliche Einsatzbereiche und Potenziale der KI im eigenen Unternehmen zu erkennen. Gleichzeitig werden durch Wissenstransfer Vorbehalte und Ängste gegenüber der KI abgebaut. Unternehmen sind dann viel eher bereit, sich konkret mit der Implementierung von KI im eigenen Unternehmen zu beschäftigen und in die Umsetzung zu gehen.
