Warum benötigen wir moderne KI-Technologien, um den Wohlstand zu sichern?
Ich bin überzeugt, dass es unabdingbar ist, dass wir weiter moderne KI-Technologien entwickeln und immer mehr in operativen Geschäftsvorgängen einsetzen, um unseren Wohlstand in Deutschland zu sichern. Aktuell stehen wir vor drei zentralen Herausforderungen: Um unseren Wohlstand zu erhalten, muss unsere Wirtschaft wachsen - also die Umsätze und Gewinne der Unternehmen. Gleichzeitig werden allerdings aufgrund der immer älter werdenden Gesellschaft weniger Fachkräfte zur Verfügung stehen. Außerdem haben wir in den letzten Jahrzehnten gelernt, dass wir mit den weiteren Ressourcen, die wir für die Produktion brauchen, nicht mehr so umgehen können wie bislang. Weniger Arbeitskräfte müssen also mit weniger Ressourcenverbrauch und weniger CO2-Ausstoß mehr produzieren, damit die Wirtschaft weiterwächst und somit unser Wohlstand gesichert wird. Das kann nur gelingen, indem wir die Effizienz steigern. Zwar sind wir in Deutschland sehr gut darin, bestehende Technologien immer weiterzuentwickeln - also zum Beispiel immer bessere Verbrennungsmotoren, die immer weniger Ressourcen benötigen, um die gleiche Leistung zu erzeugen. Aber dabei werden die Entwicklungsschritte immer kleiner, also der Effizienzgewinn immer niedriger. Mit modernen KI-Methoden können wir dem entgegensteuern. Bis dato werden diese Technologien jedoch noch kaum dazu eingesetzt, die operativen Prozesse effizienter zu gestalten.
Welche Voraussetzungen sind nötig, um solche Technologien in den operativen Prozessen effektiv einzusetzen?
Bei den direkten operativen Geschäftsprozessen muss erstmal hardwareseitig alles gegeben sein, um die benötigten Informationen aufzunehmen, die für den Einsatz von KI nötig sind. Das bedeutet zum Beispiel, verschiedene Sensordaten in Echtzeit über IOT-Geräte abzugreifen. Ohne eine Datenaufnahme, die den Zustand einer Maschine möglichst umfassend aufnimmt, hilft mir der beste Algorithmus nicht. Darüber hinaus müssen die operativen Systeme - sei es MES, WMS oder ERP - dazu ausgelegt sein, dass ich diese Daten strukturieren, verarbeiten und in meinen Entscheidungsprozess einbeziehen kann. Und dann kann ich mit KI-Methoden darauf aufbauend Modelle entwickeln, mit denen ich die idealen Prozessparameter schaffen kann - und damit zum Beispiel niedrigere Ausfallraten, eine bessere Produktqualität oder einen geringeren Ressourcenbedarf erreichen kann. Denn mit den KI-Methoden kann ich prüfen, wie ich mit den Daten Mehrwerte generieren kann, indem ich Abhängigkeiten in den Daten finde, Vorhersagen entwickle und damit die Prozesse im jeweiligen System optimiere. Somit schaffe ich es, so effizient zu werden, dass ich trotz des Fachkräftemangels mehr Umsatz generieren kann. Beispielsweise kann ich in der Einkaufsabteilung mit derselben Anzahl an Disponenten dadurch 20 Prozent mehr Waren bestellen. Denn die Disponenten müssen sich kaum mehr um die Standardfälle kümmern, sondern nur noch um Ausreißer.
Wie muss ich meine Organisation und die Systeme dafür aufstellen?
In der Vergangenheit wurde oft befürchtet, dass KI-Technologien Arbeitnehmer ersetzen würden. Durch den enormen Fachkräftemangel haben wir aber nicht das Problem von einem Überangebot an Arbeitskräften. Das Problem ist eher, dass die Arbeitskräfte zu viele Tätigkeiten ausführen müssen, für die sie zu lange brauchen und somit Probleme haben, ihrer Verantwortung gerecht zu werden. Deswegen brauchen wir ein Umdenken: Die modernen KI-Technologien werden meine Arbeitsweise verändern und mir ermöglichen, mich auf die Dinge zu konzentrieren, die wichtig sind. Und dazu müssen die Systeme, mit denen ich arbeite, bereit dafür sein, dass ich mit ihnen Daten sammeln und diese mit gängiger Software verarbeiten kann. Diese Software sollte erstmal so gebaut sein, dass sie in erster Linie unterstützt. Bedeutet: Die KI macht Vorschläge, die durch Fachkräfte bestätigt werden, bevor man in einen kompletten Automatisierungsbetrieb geht.
Wie bekomme ich die nötige Kompetenz für den Einsatz der KI-Technologien?
Erstmal muss man sagen, dass KI-Fachkräfte rar sind und sich nicht jeder Mittelständler eine eigene KI-Abteilung leisten kann beziehungsweise muss. Ich glaube, dass der Weg immer mehr in Richtung „Analytics bzw. KI as a Service“ geht. Sprich: Dass Firmen sich darauf spezialisieren, für andere Firmen den ganzen Bereich des Einsatzes moderner KI-Methoden zu übernehmen. Das große Problem an In-House-Lösungen ist, dass man für ein erfolgreiches KI-Projekt ein heterogenes Team von KI-Fachkräften braucht. Für den Betrieb der Lösungen brauche ich allerdings nicht so viele Kräfte und auch welche mit anderen Fähigkeiten. Es wird bei kleineren Firmen aber nicht unendlich viele Ansatzsatzpunkte geben, bei denen KI einen großen Hebel hat. Daher glaube ich, dass es für kleine und mittlere Mittelständler mehr Sinn macht, sich diese Leistung einzukaufen, als selbst das Know-How aufzubauen.
