Immer mehr Unternehmen, die ihre betriebliche Effizienz steigern wollen, setzen mittlerweile auf KI-Lösungen. Den Anfang in Sachen künstlicher Intelligenz machten große Konzerne, aber kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) ziehen rasch nach.
Laut einer 2023 durchgeführten Umfrage nutzen drei Viertel aller KMU bereits KI-Lösungen. Darüber hinaus waren sich mehr als 90 Prozent der Befragten einig, dass KI-Tools Kosten und Zeit sparen und die Rentabilität maximieren würden.
Abgesehen von der Automatisierung von Routineaufgaben können KI-Systeme kleinen und mittelständischen Unternehmen helfen, das Kundenerlebnis und ihre Entscheidungsfindungsprozesse zu verbessern. Sie ermöglichen es ihnen zudem, Prognosen rund um Cashflow, Absatz und Nachfrage zu erstellen, und sind sogar in der Lage, betrügerische Transaktionen, menschliche Fehler und ungewöhnliche Aktivitäten zu identifizieren. Unternehmen, die KI-Tools einführen, profitieren außerdem von bedeutenden Kosteneinsparungen.
Und das belegen die Zahlen: Wie eine Studie zeigte, stieg die Wahrscheinlichkeit eines Gewinnwachstums unter Unternehmen, die KI-Lösungen nutzten, um 12 Prozentpunkte im Vergleich zu denen, die sie nicht nutzten.
Trotzdem gaben 90 Prozent der Verantwortlichen in KMU an, bei der Einführung von KI in ihre Geschäftsabläufe mit Hindernissen konfrontiert zu sein. Dabei geht es nämlich um viel mehr, als einfach nur mit ChatGPT und Midjourney auf Knopfdruck eine Marketingmail zu erstellen.
In diesem Artikel befassen wir uns mit den größten Herausforderungen, die KMU bei der Einführung von KI gegenüberstehen, und einigen effektiven Methoden, um sie zu überwinden.
Einführung von KI-Technologien: Herausforderungen für KMU
Von der Buchhaltung und dem Bestandsmanagement über das Marketing bis hin zum Kundensupport: Durch maschinelles Lernen trainierte KI-Tools können positive Auswirkungen auf die verschiedensten Geschäftsbereiche haben. Aber obwohl sich viele kleine und mittelständische Unternehmen der Vorteile von KI bewusst sind, fehlen ihnen häufig die nötigen Ressourcen und das technische Know-how, um KI-Projekte erfolgreich umzusetzen. Sie verfügen nicht über das erforderliche Budget zur Entwicklung eigener KI-Systeme oder zur Einstellung von KI-Fachleuten, die die Einführung und Nutzung von KI-Tools managen.
So etwa hält die Tatsache, nicht zu wissen, wie sie KI-Tools einsetzen können, 47 Prozent der Verantwortlichen in KMU von diesem Schritt ab. Als weitere Herausforderungen wurden die Inkompatibilität mit bestehenden Systemen (31 Prozent) sowie Sicherheits- und Datenschutzbedenken (26 Prozent) genannt.
Dazu kommen Probleme mit ungenauen oder verzerrten Ergebnissen, wobei Letzteres auch als KI-Bias bezeichnet wird. KI-Algorithmen sind durch die Datensätze beschränkt, die zum Trainieren der KI-Modelle verwendet werden. Sogenannte KI-Halluzinationen können falsche oder irreführende Informationen generieren.
Und welches Unternehmen wünscht sich schon, dass ein KI-gestützter Chatbot auf seiner Website falsche Produktinformationen ausspuckt? Oder noch schlimmer: Der Chatbot könnte abwertende Bemerkungen machen und so Kundschaft vergraulen.
KI-Systeme könnten außerdem in den Trainingsdaten vorhandene Bias- und Diskriminierungsmuster weiter verstärken. Zum Beispiel entwickelte Amazon 2018 ein experimentelles KI-Rekrutierungstool, das anhand von in den letzten zehn Jahren erhaltenen Lebensläufen trainiert wurde. Die Software war eindeutig gegenüber Frauen voreingenommen und empfahl sogar Bewerber, die nicht die erforderlichen Qualifikationen aufwiesen.
Darüber hinaus sollte erwähnt werden, dass viele KMU nicht über die nötige Infrastruktur und die Prozesse verfügen, um Daten für KI-Initiativen zu erfassen und zu verwalten. Die Folgen können duplizierte oder widersprüchliche Daten sowie andere Qualitätsprobleme sein. Dies wiederum kann KMU davon abhalten, das volle Potenzial und alle Vorteile von KI-Lösungen auszuschöpfen.
Kleinere Unternehmen betreiben häufig auch keine internen Fortbildungsprogramme, über die sich die Beschäftigten neue Kompetenzen aneignen können. Das führt dazu, dass KMU im Vergleich zu größeren Konzernen oft weniger wettbewerbsfähig sind.
Best Practices für die Einführung von KI in KMU
Bei der Einführung von KI geht es für kleine und mittelständische Unternehmen nicht nur darum, einfach ein paar KI-gestützte Tools zu verwenden. Sie müssen vielmehr strategisch vorgehen, um einen reibungslosen Umstieg auf diese Systeme zu gewährleisten.
Wenn Sie sich mit der Implementierung von KI-Lösungen in Ihrem KMU befassen, sollten Sie folgende Best-Practice-Maßnahmen ausführen:
1. Bestehende Prozesse prüfen
Die Einführung von KI-Anwendungen in Ihrem kleinen oder mittelständischen Unternehmen bedeutet nicht, dass Sie jeden Aspekt Ihrer Geschäftstätigkeit automatisieren müssen. Vielmehr besteht der Schlüssel zu einer erfolgreichen KI-Implementierung in KMU darin, zu verstehen, für welche Prozesse die KI von Vorteil sein kann.
Analysieren Sie Ihre vorhandenen Systeme und Prozesse, um zu bestimmen, ob sie sich mit einer KI-Technologie effizienter gestalten lassen könnten.
Achten Sie dabei besonders auf jene Geschäftsfunktionen und Prozesse, bei denen Ihre Angestellten die meiste Zeit mit Routineaufgaben verbringen, und identifizieren Sie Bereiche, die von der KI-gestützten Analyse und Entscheidungsfindung profitieren könnten. Und zu guter Letzt sollten Sie die Effizienzsteigerungen den mit der Einführung neuer KI-Systeme verbundenen Kosten, dem Aufwand und der Zeit gegenüberstellen.
2. Die richtigen Tools identifizieren
Die meisten KMU verfügen nicht über die nötigen Geldmittel und Ressourcen, um eigene KI-Lösungen zu entwickeln. Die gute Nachricht ist, dass es auf dem Markt bereits eine Vielzahl einsatzfertiger KI-Tools für alle erdenklichen Zwecke gibt. Egal, ob Sie Ihren Kundensupport verbessern oder Fälle missbräuchlicher Kontonutzung verringern wollen, Sie haben die Wahl unter zahlreichen Anbietern cloudbasierter KI-Lösungen. Und wenn Sie selbst eine Lösung entwickeln möchten, können Sie auch eine Partnerschaft mit anderen Unternehmen eingehen.
Hier einige KI-Tools, die für kleine und mittelständische Unternehmen von Nutzen sein können:
- Trello für das Projektmanagement
- ai für die Buchhaltung
- ChatGPT und Jasper für die Contenterstellung
- Manatal für die Personalbeschaffung
- Power BI für die Datenanalyse
Für welche KI-Tools Sie sich letztendlich entscheiden, hängt davon ab, welche Prozesse Sie optimieren wollen. Lesen Sie die Richtlinien der Hersteller bezüglich der Vertraulichkeit von Kundendaten und des Datenschutzes genau, um zu ermitteln, ob Sie diesen Tools sensible Geschäftsinformationen anvertrauen können. Gehen Sie außerdem sicher, dass sie sich in Ihre vorhandenen Technologielösungen integrieren lassen.
3. Datenmanagementverfahren einführen
Verwenden Sie zur Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen einen sicheren, zentralen Speicherort wie ein Data Warehouse. Diese Datenbank wird Ihnen als Ihre einzige Datenquelle – Single Source of Truth – dienen und dafür sorgen, dass Ihre Daten stets auf dem aktuellen Stand sind. Definieren Sie die Prozesse für die Datenformatierung genau, um neue Daten problemlos hinzuzufügen. Darüber hinaus empfiehlt es sich, Daten-Governance-Richtlinien zur Gewährleistung einer hohen Datenqualität einzuführen.
Überprüfen Sie, ob die Plattform Ihrer Wahl mit Ihren vorhandenen Technologielösungen und den KI-Tools, die Sie einführen wollen, kompatibel ist. Daten sollten nahtlos zwischen den einzelnen Systemen synchronisiert werden, sodass Sie aussagekräftige Einblicke gewinnen.
4. Arbeitskräfte schulen
Selbst die besten KI-Technologien werden Ihre betriebliche Effizienz nicht steigern können, wenn Ihre Angestellten nicht wissen, wie sie sie verwenden sollen. Schulen Sie Ihre Teams zu allen neu eingeführten KI-Tools. Dazu sollten Sie ein offizielles Schulungsprogramm entwickeln, das sie mit den Funktionen der Plattform vertraut macht und ihnen erklärt, wie sie ihre Arbeit erleichtern werden. Klären Sie Ihre Teammitglieder über die Nutzung von KI, Datenmanagement-Frameworks, die datengestützte Entscheidungsfindung und mehr auf.
5. Nicht auf den menschlichen Faktor vergessen
Bedenken Sie, dass KI-Systeme menschliches Wissen nicht ersetzen. Sie können Ihnen zwar helfen, Ihre Betriebskosten zu senken und Ihre Prozesse zu beschleunigen, aber der Output muss trotzdem von einem Menschen aus Fleisch und Blut kontrolliert werden.
Vielleicht überprüfen Sie schlicht und einfach die Fakten in einem KI-generierten Blogartikel, bevor Sie ihn auf Ihrer Firmenwebsite veröffentlichen. Oder Sie kontrollieren den Output Ihres KI-Analysetools auf seine Korrektheit.
Um Probleme mit KI-Bias und KI-Halluzinationen zu minimieren, muss das menschliche Gehirn unbedingt Teil des Prozesses bleiben. Außerdem trägt der Faktor Mensch wesentlich dazu bei, eine hohe Kundenzufriedenheit aufrechtzuerhalten.
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Die Einführung von KI-Lösungen ist eine ausgezeichnete Methode, um Geschäftsvorgänge zu optimieren und effizienter zu gestalten. Sie verschaffen sich einen Wettbewerbsvorteil und können Ihre Kundschaft mit einem naht- und reibungslosen Kundenerlebnis begeistern.
Der Schlüssel zur erfolgreichen Implementierung von KI-Tools in einem KMU besteht in der Wahl der richtigen Tools, die sich nahtlos in vorhandene Systeme integrieren lassen. Genauso wichtig ist es, Daten-Governance- und Datenmanagement-Richtlinien einzuführen.
Und zu guter Letzt müssen Sie Ihre Teammitglieder schulen, damit sie wissen, wie sie KI-Tools unterstützend einsetzen können, anstatt sich darauf zu verlassen, dass diese die Arbeit für sie verrichten.
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