Mittelstand trifft Künstliche Intelligenz – Grundlagen für Unternehmer

Donnerstag, 11. April 2019

Ein Gastbeitrag von Peter Renner
 

Intelligente Algorithmen revolutionieren unseren Alltag – persönlich wie beruflich. Sie lernen mithilfe von Daten und können durch ihre Struktur komplexe Sachverhalte in kurzer Zeit wesentlich besser abbilden als der Mensch. Unternehmen, die sich frühzeitig mit dieser Technologie auseinandersetzen, werden gegenüber der Konkurrenz fundamentale Wettbewerbsvorteile erlangen.

Algorithmen und Künstliche Intelligenz (KI)


Ein Algorithmus ist eine Art „Schritt-für-Schritt“-Anleitung, mit der man ein bestimmtes Problem lösen oder eine bestimmte Aufgabe bewältigen kann. Algorithmen sind meistens von Hand geschrieben und folgen starren Regeln, wodurch sie sich nur bedingt an neue Begebenheiten anpassen können. Ändern sich die Anforderungen, müssen die Regeln neu verfasst werden.

In einer komplexen und dynamischen Umgebung ist es allerdings unmöglich, alle Regeln vollumfänglich abzubilden. An diesem Punkt werden intelligente Algorithmen entwickelt, die selbst lernen und in kurzer Zeit viel komplexere Sachverhalte verarbeiten können als der Mensch es in einzelnen Regeln je abbilden könnte. Wenn wir von Künstlicher Intelligenz sprechen, meinen wir also Algorithmen, die keinen starren Strukturen und Regeln folgen, sondern diese selbst erlernen.

Künstliche neuronale Netzwerke


Künstliche neuronale NetzwerkeDas menschliche Gehirn besteht aus unzähligen Neuronen, die Informationen aus der Umwelt aufnehmen und in sogenannten neuronalen Netzwerken verarbeiten. Als Antwort auf die Information senden sie zum Beispiel Befehle an unsere Muskeln. Ein Mensch lernt, indem er diese Vorgänge wiederholt. Je öfter beispielsweise ein Golfer seinen Schwung ausführt, desto intuitiver trifft er den Ball. Das neuronale Netzwerk wird entsprechend für einen Golfschwung trainiert.

Eine KI ist im Grunde genommen ein Algorithmus, der versucht das menschliche Gehirn mithilfe künstlicher neuronaler Netzwerke zu imitieren. Der Algorithmus wird trainiert, indem man ihm Informationen in Form von Daten zur Verfügung stellt, anhand derer er Ableitungen treffen kann. Diesen Trainingsprozess nennt man Machine Learning. Je mehr Daten dem Algorithmus in diesem Trainingsprozess zur Verfügung gestellt werden, desto zuverlässiger wird er grundsätzlich funktionieren. Ist der Trainingsprozess abgeschlossen, spricht man von einer KI.

Machine Learning


Eine KI startet ihre Entwicklung als untrainiertes Modell, also einem untrainierten Algorithmus. Dieses Modell wird anfangs mit Trainingsdatensätzen gefüttert. Mithilfe von Feedbackschleifen überprüft der selbstlernende Algorithmus während des Trainings seine Ergebnisse und passt sich daraufhin an. Das trainierte Modell kommt schließlich als KI zum Einsatz. Mit jedem weiteren Daten-Input kann die KI ihre Ergebnisse verbessern. Der Algorithmus dahinter ändert sich dann allerdings nicht mehr.

Eine KI entwickelt dabei aber keinerlei eigene Kreativität oder Bewusstsein, sondern kommt ausschließlich auf Basis des ihr bereitgestellten Daten-Inputs zu Lösungen. Man spricht deshalb von einer schwachen KI. Diese ist auf ein Gebiet spezialisiert und dient somit ausschließlich dem Anwendungszweck, für den sie programmiert wurde. Wir finden sie bereits überall in unserem Alltag, zum Beispiel bei Chatbots, Sprachassistenten, Navigationssystemen und vielen weiteren Anwendungen.

KI in der Praxis


KI in der PraxisKI kann somit überall eingesetzt werden, wo es Daten gibt, von denen sie lernen kann. Sie erhält daher nicht nur Einzug in unseren persönlichen, sondern auch in unseren beruflichen Alltag. Sie steigert die Effizienz in Unternehmensprozessen, unterstützt und optimiert die Marktbearbeitung, schafft gänzlich neue Geschäftsmodelle und vieles mehr.

Insbesondere in den Bereichen Marketing, Vertrieb und Kundenbetreuung können KI-Lösungen schnellen und spürbaren Nutzen bieten. Der Energiekonzern RWE nutzt KI beispielsweise in der Erfassung und Verarbeitung seiner Kundenkorrespondenz. Die KI erkennt Muster in Texten (z. B. Briefe oder E-Mails) und kann so das Anliegen des Kunden zielgenau analysieren und die Weiterverarbeitung steuern. 80 Prozent der eingehenden Service-Anfragen werden auf diese Weise durch die KI automatisch in die Bestandssysteme übertragen1.

Doch auch in vielen weiteren Bereichen wird der Einsatz von KI-Lösungen in Zukunft unab-dingbar sein. In Handel und Logistik beispielsweise optimiert KI heute schon die Preisfindung, Einkaufsplanung, Warenversendung, Logistik, Vertriebsvorhersagen, Supply-Chain und viele weitere. In der Fertigung kann KI unter anderem zur Vorhersage von Ausfallwahrscheinlichkeiten eingesetzt werden oder Maschinenauslastungen optimieren. Im Einkauf können weitgehend standardisierte Prozesse effizienter umgesetzt werden. Lösungsangebote sehen beispielsweise die Integration von Sprachsteuerung und digitalen Assistenten vor.

Auch in Management und Verwaltung wird KI unterstützend tätig. Durch umfangreiche Analysen digitalisierter Meta- und Unternehmensdaten kann KI beispielsweise eine faktenbasierte Entscheidungsunterstützung für das Management darstellen. Ähnlich wie bei der Diagnostik in der Medizin kann KI z. B. Handlungsempfehlungen für Investitionen ableiten. Gerade in der Verwaltung folgen Aufgaben oft festen Regeln und können von KI einfach übernommen werden – z. B. durch automatisches Erfassen und Verarbeiten von Belegen und Rechnungsinformationen oder durch den Abgleich von Kontobewegungen mit Ein- und Ausgangsrechnungen.

Einführung von KI-Lösungen


Allerdings schrecken viele Unternehmen vor KI-Lösungen erst einmal zurück, da sie diese nicht verstehen und erst recht nicht wissen, wie man sie einführt. Es wird daher empfohlen einen möglichst pragmatischen Einstieg in die KI zu wählen. Starten Sie mit kleinen Projekten und fokussieren Sie sich vorerst auf einen spezifischen Anwendungsfall. Es ist nahezu unmöglich ein Unternehmen von heute auf morgen vollumfänglich mit KI-Lösungen auszustatten. Fragen Sie sich bei der Auswahl des ersten Anwendungsfalls immer, welchen konkreten Mehrwert die KI bringen soll, wo der Nutzen am sichtbarsten ist und wo sie am einfachsten eingeführt werden kann.

Mittlerweile gibt es für nahezu alle Anwendungen von KI eingängige Software-Lösungen und -Partner. Nutzen Sie diese, um erste Erfahrungen mit KI-Anwendungen zu sammeln und das Verständnis für KI und dessen Potenziale aufzubauen. Anschließend können KI-Kompetenzen schrittweise auch intern aufgebaut werden.

Insbesondere bei KMUs steht die Arbeit mit KI-Lösungen noch am Anfang. Gerade deshalb werden Kunden und Mitarbeiter kleinere Missgeschicke bei der Einführung heute wohl noch verzeihen. Mittel- und langfristig können Sie sich gegenüber der Konkurrenz fundamentale Wettbewerbsvorteile sichern. Das Credo lautet daher: einfach anfangen!

Quellenangabe


1Bitkom: Künstliche Intelligenz Gipfelpapier (2017)

Bildnachweis (von oben):

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© istock.com | ktsimage
© istock.com | Pinkypills
© WeissmanGruppe



Über den Autor

Peter RennerPeter Renner ist Berater der Weissman & Cie. GmbH & Co. KG, einer auf Familienunternehmen spezialisierten Unternehmensberatung. Seine Tätigkeitsschwerpunkte sind neben Strategieentwicklung und -umsetzung insbesondere Digitalisierung und Innovation im Mittelstand.

Weitere Informationen finden Sie unter www.weissman.de.