Industrie 4.0, Machine Learning und KI: Wie profitiert der Mittelstand?

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Alle Welt schreibt und spricht über KI: Künstliche IntelligenzMachine Learning, intelligente Roboter und Industrie 4.0 sollen das Sozialprodukt bis 2030 um vier Prozent steigern. So jedenfalls prognostizieren es die Unternehmensberater von McKinsey. Bisherige Praxisbeispiele aus Forschung und Industrie sind vielversprechend; in der Regel sind es aber Konzerne wie DAX-30-Konzerne oder die Big Five aus dem Silicon Valley, die heute schon konkreten Nutzen aus KI-Projekten ziehen. Was bedeuten die neuen Technologien für den Mittelstand? Wie könnte auch er von den aktuellen Trends profitieren?

KI analysiert Big Data und übernimmt Routineaufgaben

KI-Systeme analysieren große Datenbestände und generieren je nach Aufgabe ähnlich wie die menschliche Intelligenz Erkenntnisse und Handlungsoptionen. Einer breiteren Öffentlichkeit wurde Künstliche Intelligenz durch den IBM-Schachcomputer Deep Blue bekannt, der 1997 den Schachweltmeister Garri Kasparow besiegte. Sein Nachfolger Watson arbeitet heute bereits als Chatbot bei Versicherungen in der Kundenberatung und übernimmt Routinegespräche. Watson wertet in der Krebsmedizin große Bibliotheken mit Röntgenaufnahmen aus und unterstützt bei der Diagnostik. KI-Systeme arbeiten in der Qualitätssicherung von Industriekonzernen, indem sie Musterabweichungen in der Produktion erkennen und melden. KI steuern die Zusammenarbeit von Menschen und sogenannten Cobots, die flexibel ihren Kollegen assistieren. Neben der Analyse großer Datenbestände sind KI-Systeme heute in der Lage, aus ihrer eigenen Arbeit und durch Feedback menschlicher Intelligenz selbständig zu lernen. Dieser Machine Learning genannte Vorgang basiert auf neuronalen Netzen. Wie im menschlichen Gehirn lernen KI-Systeme selbständig aus Fehlern oder Erfahrungen und bilden neue Verknüpfungen. Die Anwendungsgebiete für den Mittelstand sind vielfältig, wie nachfolgende Beispiele zeigen.

KI beschleunigt Recruiting-Prozesse

Den richtigen Mitarbeiter für eine Vakanz zu finden, bindet in der Personalabteilung viel Zeit und Ressourcen. In Zukunft assistieren KI-Systeme dabei. HR-Manager geben lediglich das Stellen- und Anforderungsprofil ein. Künstliche Intelligenz durchforstet dann Social Media, interne und externe Bewerberdatenbanken und gibt geeignete Kandidaten aus. Ein solcher Recruiting-Assistent kann auch selbständig Erstgespräche mit Bewerbern führen und dabei auch gleich Persönlichkeitsprofile erstellen. Am Ende muss die Personalabteilung lediglich die drei Bewerber zum Gespräch einladen, die das Anforderungsprofil am besten erfüllen. Möglich machen diese Funktionen Algorithmen, die auf der Basis von Millionen Datensätzen angelernt werden, um ab einem gewissen Punkt mit dem Gelernten selbständig zu agieren. Mit der Fähigkeit, „Sprache in Text“ zu verwandeln, kann Künstliche Intelligenz Antworten auswerten. Umgekehrt kann sie mittels „Text zu Sprache“ eine Konversation mit Menschen in natürlicher Sprache führen. Aufgrund zahlreicher Parameter kann sie Daten aus verteilten Systemen zusammenführen und Prognosen über Bewerber erstellen. So können schon heute einige Systeme die Wechselbereitschaft von internen Mitarbeitern ermitteln. Dadurch können HR-Manager frühzeitig Anreize geben, dass umkämpfte Fach- und Führungskräfte von einer möglichen Kündigung Abstand nehmen.

Building a competitive, ethical AI economy

Künstliche Intelligenz braucht ethische Prinzipien. Sage Positionspapier. (englische Version)

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KI erkennt Muster in Buchhaltung und Controlling

Analyse von großen Datenbeständen und die selbständige Identifizierung von Handlungsoptionen werden auch die Buchhaltung der Zukunft prägen. Die Kontierung beispielsweise von tausenden Lastschriften und Zahlungseingängen beschäftigt heute ganze Heerscharen an Mitarbeitern. Da ohnehin alle Prozesse bereits digitalisiert organisiert sind, können KI-Systeme solche regelbasierten Routineaufgaben künftig automatisiert erledigen. Das funktioniert auch für Prozesse der Lohnbuchhaltung, Reisekostenabrechnung, dem Fuhrparkmanagement oder bei Controlling-Funktionen. So können Algorithmen Standardprozesse auswerten und Abweichungen melden. Gab es früher in Niederlassungen Probleme beispielsweise mit dem Umsatz oder den Deckungsbeiträgen, rückten die Controller aus, um vor Ort zu analysieren, woran es haperte. Aus dieser Holschuld nach Informationen werden künftig Bringschulden der Unternehmenssoftware. Auch das Management erhält mit KI-basierten Predictive Analysis, also vorausschauenden Analysen, ein neues Instrument, das ihre Geschäftsprozesse absichert. Hierbei werten Systeme künstlicher Intelligenz alle internen und externen Einflussfaktoren aus, um beispielsweise die Produktionsplanung oder Expansionspläne mit fundierten Prognosen abzusichern.

KI steigert die Produktivität

Mittlerweile gibt es fast keinen Bereich in Produktion, Verwaltung, Management und Vertrieb, die nicht durch KI-Systeme verstärkt werden können. Überall, wo große Datenmengen zusammenkommen, hilft Künstliche Intelligenz bei Analyse und Mustererkennung. Damit können sie das Personal bei zeitintensiven Routineaufgaben entlasten. Dieses kann sich dann wiederum Aufgaben zuwenden, die einen höheren Wertschöpfungsbeitrag leisten. Es ist daher nur eine Frage der Zeit, bis sich KI-Systeme auch im Mittelstand etablieren. Heute arbeiten schließlich hunderte Start-ups und etablierte Unternehmen wie Sage an neuen Lösungen, die die Produktivität mit Künstlicher Intelligenz steigern. Hier kann und wird der Mittelstand nicht zurückstehen.

Mit den neuen Möglichkeiten der Anwendung von KI, braucht es aber auch Transparenz, Aufklärung sowie Regeln für den Einsatz. Unternehmen sollten sich daher einen Ethikrahmen für ihre KI-Anwendungen schaffen. Was dies bedeutet, haben wir in einem weiteren Blogbeitrag zusammengefasst.

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