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3D-Rendering einer Glühbirne auf einer Platine symbolisiert Künstliche Intelligenz

© Olemedia/Gettyimages

Die Welt wird immer digitaler, das Büro auch. Zunehmend setzen kleinere und mittelgroße Firmen Künstliche Intelligenz ein, die händische Arbeiten erleichtert oder überflüssig macht. Doch es könnten noch viel mehr sein, sagen Experten. Was sind die Gründe für die Zurückhaltung? Und was braucht es, damit KI in der Breite ankommt?

 

Bei Antalis in Frechen westlich von Köln hat die Zukunft schon begonnen. Tag für Tag gehen bei dem Großhändler für Papier und Verpackungen mehr als 1.000 Bestellungen ein. Empfangen werden sie von einer „Mitarbeiterin“, die durch besondere Intelligenz glänzt: Künstliche Intelligenz (KI). Es ist die Software Xpact des KI-Spezialisten Evy Solutions.

Sie analysiert jede Bestellung innerhalb von Sekunden vollautomatisch, prüft sie auf Richtigkeit und speichert sie direkt im SAP-System. Xpact ist schnell und lernt permanent dazu – und die Antalis-Mitarbeiter haben mehr Zeit für den Vertrieb.

KI verändert die Arbeitswelt. Unternehmen können mithilfe von Artificial Intelligence, wie die Querschnittstechnologie im englischsprachigen Raum heißt, ihre Effizienz steigern, Kosten senken, bessere und neue Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle entwickeln. Mit KI lassen sich Prozesse optimieren, Fehler schneller erkennen oder neue Nutzen für die Kunden schaffen.

 

KI: 50.000 neue Stellen im Mittelstand

Die größten Auswirkungen werden für die Branchen Handel und Konsum sowie Energie, Chemie und Umwelt erwartet, gefolgt von Telekommunikation, IT und Medien.

Fachleute des Bundeswirtschaftsministeriums gehen davon aus, dass der bevorstehende Siegeszug des Teilgebiets der Informatik, das sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens und mit maschinellem Lernen befasst, rund 50.000 neue Stellen in Deutschland schaffen wird, der Großteil davon in kleinen und mittleren Betrieben.

Auch die Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft PricewaterhouseCoopers (PwC) sagt einen wirtschaftlichen Wachstumsschub durch lernende Systeme voraus: Bis 2030 werde das deutsche Bruttoinlandsprodukt durch KI-basierte Lösungen um mehr als elf Prozent steigen, so PwC. Das entspricht rund 430 Milliarden Euro.

 

Mittelstand zögert vor dem ersten Schritt

Optimismus bei den Prognosen, Vorbehalte bei den Machern: Laut einer Deloitte-Studie glauben zwar 59 Prozent der deutschen Mittelständler, dass KI sehr stark an Bedeutung gewinnen wird, fürs eigene Haus aber bescheinigt ihr jeder dritte Firmenchef eine nur niedrige oder sehr niedrige Relevanz.

Selbstkritisch geben die Befragten zu, dass vor allem der erste Schritt aufs neue Terrain schwerfalle. Das weiß auch Achim Berg, Präsident des Branchenverbands Bitkom.

Es gebe hierzulande bei der KI „kein Erkenntnis-, sondern ein massives Umsetzungsproblem“. Der Konsens über die herausragende Bedeutung der Technologie für die Zukunftsfähigkeit der Wirtschaft sei breit, „aber die Mehrheit tut sich schwer damit, dieses Wissen für das eigene Geschäft zu nutzen“.

Ähnlich ist das Ergebnis einer Untersuchung des Analytics-Softwareunternehmens SAS: Angst vor KI gibt es im Mittelstand nicht, bedingungslose Begeisterung allerdings auch nicht.

 

Große Zurückhaltung beim Einsatz von KI im Büro

Besonders groß ist die Zurückhaltung beim Einsatz von KI im Büro – noch. Nur langsam steigt auch die Zahl selbstlernender Systeme in administrativen Betriebsbereichen. Da ist zum Beispiel die Backstube Webers in Friedrichshafen, die ihre Warenplanung mit einem KI-System durchführt, um jeden Tag die richtige Menge an Brötchen und Hörnchen in ihre rund 30 Filialen zu liefern.

Gefüttert wird der Bäckerei-Computer mit vielerlei Informationen: Wie viel wurde letzte Woche verkauft? Sind Produkte in der Werbung? Stehen Feiertage an? Wie ist das Wetter? Die KI erkennt in den großen Datenmengen Muster – und gibt Mengenvorschläge.

 

Appell an den Mittelstand

Optische Datenquellen nutzt die KI, die Mindpeak (25 Mitarbeiter) für Kliniken, Pathologen und Labore entwickelt hat. Anhand hochauflösender Bilder von Gewebeproben können innerhalb von Zehntelsekunden Krebserkrankungen erkannt und klassifiziert werden.

„Wir füttern den Algorithmus des Systems mit Daten, die das Programm immer intelligenter machen und ihm ermöglichen, Muster zu erkennen, die es vorher noch nicht gesehen hat“, erläutert Mindpeak-Gründer und -CEO Felix Faber. „Der große Vorteil unserer Lösung ist, dass sie in nahezu jedem Labor sofort einsetzbar ist.“

„KI ist ein Gamechanger für mittelständische Betriebe. Nicht nur in der Produktion.“

Mark Miller, Carlsquare

Finanziell beraten wird Mindpeak von Mark Miller, Managing Partner bei der Investmentbank Carlsquare, die als M&A-Consultant Firmen und ihre Gesellschafter bei strategischen Kapitalmaßnahmen betreut. Miller sieht die KI als Gamechanger insbesondere für mittelständische Betriebe, „nicht nur in der Produktion, sondern in fast allen Unternehmensbereichen von der IT über Logistik und Service bis zur HR“.

Die Finanzbranche achte sehr darauf, welche Unternehmen wie weit mit der Nutzung der zukunftsträchtigen Technologie sind. Miller empfiehlt auch kleineren und mittleren Betrieben, sich gezielt mit KI zu beschäftigen, „um schnellstens von bereits vorhandenen Lösungen zu profitieren“.

 

Mega-Trend KI

Auch Xpact von Evy ist ein gutes Beispiel. Mit der Lösung der Kölner wurden in den vergangenen drei Jahren bereits über eine Million Dokumente analysiert und verarbeitet. „Das Geschäft beginnt aber jetzt erst richtig“, sagt Evy-Mitgründer Michael Vogel. Das glaubt auch Matthias Szymansky, Direktor IT-Consulting bei Infodas.

„KI in der Backoffice-Verwaltung ist in mittelständischen Unternehmen ein Mega-Trend.“ Das auf Cybersicherheit und Digitalisierung spezialisierte Unternehmen (200 Mitarbeiter) bekommt immer mehr Anfragen von KMU. „Software zur reinen Texterkennung wird zunehmend abgelöst durch Programme, die Zusammenhänge im Inhalt erkennen“, erläutert Szymansky. Sogar Ironie.

Schreibt ein Kunde „Ihr ‚tolles‘ System ist zum 30. Mal abgestürzt“, ordnet die KI-Software diese Mail als Beschwerde ein. Machine Learning und Neuronale Netze machen es möglich. „Ein guter Ansatz ist, mit einem KI-Potential-Workshop zu starten“, sagt Szymansky. Infodas, Technologiespezialist für kritische Infrastrukturen in Unternehmen, Behörden und im Militär, hat im eigenen Haus das Modul SDoT AI entwickelt.

Das Tool überprüft selbstständig anhand der Inhalte eines Dokuments die von einem Mitarbeiter gewählte Geheimhaltungsstufe. So wird ungewollter Datenabfluss verhindert. Die Kosten betragen, so Szymansky, „etwa zehn Cent pro Seite“. Neben dem Schutz von Firmengeheimnissen helfen solche KI-Lösungen, der EU-Datenschutzrichtlinie nachzukommen.

Szymansky lobt Entscheider im Mittelstand für ihr Bemühen, „mit einem beschränkten Budget einer unüberschaubaren Anzahl ständig veränderter Bedrohungen gegenüberzustehen“.

 

Geduld bei der Einführung von KI-Anwendungen

Berater empfehlen für die Einführung von selbstlernenden Systemen eine Roadmap. Zu den wichtigsten Punkten gehören eine strukturierte Einarbeitung in das Thema und eine systematische Vorbereitung für den eigenen Anwendungsfall als entscheidende Grundlage.

Ein weiterer Schritt ist die Integration, zu der unbedingt die Kommunikation mit und die Qualifikation von Mitarbeitern gehört. Und Geduld wird benötigt.

Dass sich die Einführung einer KI-Anwendung hinziehen kann, zeigt das Beispiel von Christ Wash Systems. Vor zwei Jahren begann der Memminger Autowaschanlagen-Hersteller (1.500 Mitarbeiter) mit der Entwicklung einer Lösung, die durch die Auswertung von Kameraaufnahmen in Echtzeit eine automatische Überwachung der Anlagen ermöglicht. Steigt der Fahrer aus oder springt ein Kind neben das Auto, stoppt das System sofort die Maschinen der Waschanlage.

„Kaum ein Mittelständler hat eigene KI-Spezialisten. Die holt man sich am
besten von außen.“



Georg Barnickel, Christ Wash Systems

„Wir haben das System mit mehreren 10.000 Bildern gefüttert, damit es lernt, solche Aktionen selbstständig zu erkennen“, erklärt Julia König, Geschäftsführerin der Firma Ehrenmüller, die dem Mittelständler als Dienstleister bei KI-Projekten hilft. „Daten sind für lernende Systeme das A und O. Man muss sie trainieren, trainieren, trainieren.“

Georg Barnickel, Leiter elektrische Entwicklung bei Christ Wash Systems sagt: „Kaum ein Mittelständler hat eigene KI-Spezialisten. Die holt man sich am besten von außen.“ Und Geduld braucht man: Erst 2023 wird die intelligente Überwachungslösung für Waschanlagen wohl einsatzfähig sein.

 

KI warnt vor Liquiditätsengpass

Ein KI-System benötigt Zeit, um zu lernen. Ähnlich ist es mit den Anwendern. Deshalb automatisiert Evy-Chef Vogel häufig zunächst nur einen Standort oder Key Account. „In der ersten Phase kann sich der Kunde von den Vorteilen der KI überzeugen“, begründet er das Vorgehen.

„Denn so wichtige Arbeitsschritte wie Bestellungen, Lieferscheine oder Rechnungen aus der Hand zu geben, fällt vielen Firmenchefs nicht leicht.“ Auch das Antalis-Management wurde so überzeugt.

Stefan Kempf, Vorstand des Dresdner Fintechs Aifinyo sagt: „Für Maschine und Mensch gilt: Je mehr Erfahrung gesammelt wird, umso leistungsfähiger wird man.“ Eine schrittweise Einführung von KI helfe zudem, vorhandene Ressentiments auszuräumen: „Jüngere Firmenchefs stehen der Neuerung viel offener gegenüber, weil sie mit Technologie aufgewachsen sind.“

Aifinyo bietet Mittelständlern ein KI-basiertes Liquiditätsmanagement-System. Gefüttert wird es mit den tagesaktuellen Ein- und Auszahlungen des Kontos. Die automatisierte Zuordnung der Zahlungen reduziert den administrativen Aufwand, bietet eine aktuelle Übersicht und gibt konkrete Handlungsempfehlungen.

So wird beispielsweise vor einem drohenden Liquiditätsengpass gewarnt und es werden Finanzierungsoptionen aufgezeigt. Kempf: „Damit können sich junge und kleinere Unternehmer auf das Wesentliche konzentrieren – nämlich darauf, ihr Geschäft nach vorne zu bringen.“