Von Start-up bis Großkonzern, von Konsumgütern über Services bis hin zu industrieller Fertigung – es gibt keine Organisation oder Branche, die in letzter Zeit nicht mit dem Thema Künstliche Intelligenz in Berührung gekommen ist. Nach dem ersten großen Hype und der darauffolgenden Ernüchterung befinden wir uns aktuell in der dritten Phase: einer realistischen Bewertung der Technologie und ihrer Einsatzmöglichkeiten.
Gerade im produzierenden Mittelstand wird KI für die Zukunftsfähigkeit von Unternehmen ausschlaggebend sein, deswegen ist es an den Verantwortlichen zu entscheiden, wo sie Künstliche Intelligenz effektiv einsetzen können.
Diesen Herausforderungen sollten Unternehmen mit KI begegnen
KI ist für mittelständische Industrieunternehmen kein Neuland. Viele Projekte befinden sich zwar noch in der „Experimentierphase“, doch die Technologie wird vielerorts auch schon produktiv eingesetzt. Dabei sind es vor allem vier Bereiche, in denen Künstliche Intelligenz klare Vorteile bringt.
Herausforderung 1: Fachkräftemangel
Vom IT-Experten bis zur Industriemechatronikerin – dem Mittelstand fehlen qualifizierte Fachkräfte in allen Unternehmensbereichen. KI wird (und sollte) die menschliche Komponente zwar nicht komplett ersetzen, kann die Effizienz bestehender Abläufe jedoch erheblich steigern. Dann werden redundante und zeitraubende Aufgaben wie die manuelle Eingabe von Daten durch eine KI-gesteuerte Prozessautomatisierung künftig obsolet. Oder Lösungen in Form digitaler Anleitungen sorgen dafür, dass jeder Werker im Shopfloor alle Maschinen über digitale Endgeräte überwachen und steuern kann – auch ohne vorherige Spezialausbildung.
Herausforderung 2: Schnellere Softwareentwicklung
Die Digitalisierung hat Kundenerwartungen verändert – auch im industriellen Mittelstand. Neben den physischen Erzeugnissen spielt begleitende Software, etwa zur Steuerung oder Überwachung von Produkten, eine immer wichtigere Rolle. Produzierende Unternehmen müssen also auch Software programmieren können. KI hilft beim Entwickeln, indem sie mit dem umfangreichen Coden die „Fleißarbeit“ übernimmt. Dann können auch Experten ohne Informatikkenntnisse ihr Fachwissen direkt in digitale Lösungen einfließen lassen. Und Künstliche Intelligenz unterstützt bei einem weiteren großen „Zeitfresser“: dem Testen der Software.
Herausforderung 3: Qualitätssicherung
Qualität ist, wenn der Kunde zurückkommt – und nicht das Produkt. Gerade in der diskreten Fertigung ist die Qualitätssicherung so wichtig wie aufwendig: täglich tausende Produkte per Sichtkontrolle zu überprüfen, kostet viel Zeit und Personal. KI bringt hier gleich zwei Vorteile: Erstens benötigen Systeme für digitale Bildverarbeitung nur Sekundenbruchteile, um Mängel zu erkennen. Und zweitens können Kameras entlang der Produktionslinien bereits in allen vorgelagerten Fertigungsschritten überprüfen, ob qualitätsmindernde Faktoren vorliegen, um Ausschuss in Form fehlerhafter oder beschädigter Erzeugnisse zu minimieren.
Herausforderung 4: Effizientere Verwaltungsprozesse
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz ist für mittelständische Unternehmen auch eine Chance, alte, ineffiziente Prozesse entlang der gesamten Wertschöpfungskette abzulösen. Eine über Jahre gewachsene „Bürokratielandschaft“ hemmt in vielen Fällen eine dynamische Anpassung und Weiterentwicklung von Abläufen. Dabei ist wichtig zu betonen: Nicht alle Verwaltungsprozesse sind per se sinnlose Zeitfresser, gerade im Kontext von Gleichbehandlung, Transparenz oder Sicherheit. Es geht auch nicht darum, diese Prozesse abzuschaffen, sondern sie zu beschleunigen, um international wettbewerbsfähig zu bleiben. Wer Dokumente automatisiert von KI erfassen und bearbeiten oder interne Anfragen über einen Chatbot beantworten lässt, verschafft seiner Belegschaft Freiraum für wertschöpfende Aufgaben.
So klappt die erfolgreiche Einführung von KI
„Weniger zögern – mehr machen“ lautet die Devise, wenn es darum geht, KI-Projekte umzusetzen. Denn um herauszufinden, wie groß die vermeintlichen Hürden für die Einführung von Künstlicher Intelligenz wirklich sind, hilft es, einfach mal etwas auszuprobieren. Dann zeigt sich schnell, wie unkompliziert sich erste Pilotprojekte gestalten, und wie rasch sich gleichzeitig die Vorteile der Technologie bemerkbar machen.
Wichtig in diesem Zusammenhang: Ausprobieren heißt nicht planlos voranpreschen! Damit die kreative Freiheit für das Entwickeln von Lösungen nicht zu chaotischem Wildwuchs führt, sind Unternehmen gut beraten, KI-Teams zusammenzustellen. Diese Teams sollten möglichst heterogen besetzt sein mit Kolleginnen und Kollegen jeden Alters aus verschiedenen Abteilungen mit unterschiedlichen fachlichen Hintergründen und Zuständigkeiten. Das fördert die Akzeptanz der Technologie im gesamten Unternehmen und ist Voraussetzung dafür, dass von Anfang an möglichst viele verschiedene Perspektiven und Ideen eingebracht werden.
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