KI nimmt Fahrt auf
Kaum etwas bewegt Unternehmen in Deutschland so wie künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und das Internet of Things (IoT). Diese Technologien haben das Potenzial, neue Geschäftsmodelle zu ermöglichen, Prozesse zu optimieren und zu automatisieren, vorausschauende Wartung zu betreiben und auf Sicht Kosten zu sparen.
So ermöglicht IoT heute mittels Sensorik und Konnektivität eine nahezu Echtzeit-Verfügbarkeit von Informationen und dadurch die Digitalisierung vieler Prozesse. Aktuell lässt sich beobachten, dass IoT und KI sowie dessen Teilgebiet ML immer weiter zusammenwachsen.
KI ist oft ein Beschleuniger. Bislang wurden meist nur die Schäden angezeigt, die zum Stillstand einer Maschine führten und somit Verzögerungen oder Produktionsausfälle verursachten.
Moderne Sensortechnik, intelligente Datenanalyse und digitale Vernetzung ermöglichen jedoch, Störungen und ungeplante Ausfälle von Maschinen zu verringern.
IoT-Sensorik liefert Signale, mit denen eine KI Störungen und ungeplante Ausfälle vorhersagen kann, bevor diese eintreten. Somit kann die KI dann auch die Wartungsintervalle optimieren und Verbesserungspotenziale in der Logistik und Produktion aufzeigen.
KI und ML bieten sich besonders für die Analyse großer Datenmengen an. Anhand von historischen Betriebsdaten können IT-Systeme eigenständig wiederkehrende Muster erkennen.
Blickt man auf den aktuellen Stand von KI und ML bei Unternehmen in Deutschland, zeigt sich ein differenziertes Bild. So nutzt laut der Studie „Machine Learning/Deep Learning 2019“ des Marktforschungsunternehmens IDG die Hälfte der Unternehmen mindestens eine ML-Applikation (57 Prozent).
Insbesondere kleinere Unternehmen mit weniger als 1000 Beschäftigten tun sich aktuell noch schwer mit der Wahl des passenden ML-Modells, Algorithmen und Services. Rund 40 Prozent der Befragten gaben an, hierbei Unterstützung zu benötigen, etwa von IT-Beratungen, unter anderem weil es ihnen an Know-how und internen Kapazitäten mangelt.
Zusätzlich wächst die Komplexität der gesamten IT-Landschaft. Doch welche Programme und Systeme arbeiten gut und welche schlecht miteinander? Unternehmen benötigen für solche Entscheidungen professionelle Hilfe. Denn ein Einzelner kann die heutige Bandbreite gar nicht mehr abdecken.
Gebraucht wird also immer ein Team von Experten, das sich kleinere und mittelständische Betriebe oft nicht leisten können. Stattdessen laufen sie Gefahr, sich in dieser schnelllebigen Zeit an bestimmte Produkte langfristig zu binden und deshalb bald unter Umständen vom rasanten Fortschritt abgeschnitten zu sein.
Externe KI/ML-Spezialisten sorgen für die korrekte An- und Einbindung von KI-Systemen in bestehende Prozesse und IT-Strukturen. Manche sind auf Spezialanwendungen angewiesen oder benötigen bestimmte Daten, die kein anderer sehen soll, ausgelagert in einer separaten Cloud.
Und auch beim Thema Datenschutz bieten die IT-Berater umfassende Unterstützung. Denn die Qualität von KI steht und fällt mit der Qualität der Daten. Von daher ist die Frage der Datensicherheit existenziell.
All die Investitionen und Mühen lohnen sich auf lange Sicht. Einer Sache sollten sich Unternehmen aber bewusst sein, denn hier sind die Erwartungen oftmals falsch:
Die Implementierung von KI kostet aufgrund des hohen technischen Aufwands Zeit und Geld. Der Kulturwandel und das Change-Management sind hier noch gar nicht berücksichtigt.
Einige Einsparungen lassen sich gewiss sehr schnell realisieren. Es zeigt sich jedoch, dass viele positive Effekte oft erst über längere Zeiträume hinweg erzielt werden. Je eher sie damit beginnen, diese in ihre Prozesse und Abläufe zu integrieren, desto besser.
Denn eins ist sicher: KI wird in Zukunft aus dem Alltag der meisten Unternehmen nicht mehr wegzudenken sein. Wer Produkte und Arbeit mit KI neu denkt, wird zu den Gewinnern gehören. Wer dies versäumt, wird unter Umständen bald irrelevant sein.
