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KI USE-CASES AUS SACHSEN-ANHALT
Einführung und Umsetzung von KÜNSTLICHER INTELLIGENZ IN UNTERNEHMEN
Künstliche Intelligenz (KI) kann Unternehmen zahlreiche Vorteile bringen. Dazu zählen Kostensenkungen, Effizienzsteigerungen, Qualitätsverbesserungen, neue Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle. Mit KI können Unternehmen ihre Prozesse optimieren und ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken [1]. Damit Deutschland im Bereich KI weiter an Fahrt gewinnt, müssen die Unternehmen ihre Anstrengungen und Investitionen steigern, meint Bitkom-Präsident Ralf Wintergerst [2]. Um herauszufinden, ob und inwieweit ein KMU von KI-Anwendungen profitieren und seine KI-basierten Fortschritte verfolgen kann, stehen viele Fragebögen zur Selbsteinschätzung der „KI-Readiness“ zur Verfügung.
5 Phasen für “KI-Readiness”
Der Einsatz von KI ist laut der Einschätzung einiger KI-TrainerInnen wegen verschiedener Gegebenheiten eingeschränkt: Fehlende Fachkräfte, eine mangelnde digitale Reife, fehlende Datenbestände, eine unzureichende digitale Infrastruktur, begrenzte finanzielle Ressourcen, fehlende KooperationspartnerInnen für die Umsetzung, eine fehlende Marktreife von KI-Lösungen sowie ein mangelndes Vertrauen in KI-unterstützte Entscheidungsfindung betrachten sie als große Hürden, die KMU überwinden müssen, um ihre „Readiness“ zu erhöhen. Darüber hinaus spielen aus ihrer Sicht Datensicherheitsbedenken und eine mangelnde Akzeptanz von KI eine Rolle.
Den Widrigkeiten bei der Einführung von KI im Unternehmen zum Trotz möchten wir kleine und mittlere Unternehmen dazu ermutigen, ihre „KI-Readiness“ im Hinblick auf die Einführung einsatzbereiter KI und eigenständiger Umsetzung von KI zu erhöhen. Wir haben fünf Phasen erkannt, die ausgewählte KMU zum Teil durchlaufen haben, um ihre „KI-Readiness“ schrittweise zu steigern. Die Phasen adressieren das Verständnis betriebswirtschaftlicher Problemstellungen, den Aufbau eines Datenökosystems, die Erweiterung von Daten- und KI-Kompetenzen, das Veränderungsmanagement, und die Entscheidungsfindung von EntscheidungsträgerInnen im Unternehmen.
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INFOBOX
Für den Begriff „KI-Readiness“ gibt es bisher keine einheitliche Definition.
Wir verstehen unter „KI-Readiness“ „die Kompetenz von Unternehmen, KI-Anwendungen
einzuführen. Die Einführung basiert auf technischen Kompetenzen und Infrastrukturen,
der strategischen Ausrichtung des Unternehmens und der Bereitschaft der MitarbeiterInnen,
Veränderungen voranzutreiben.“
Sarah Rübel, „KI-Readiness-Check”, Mittelstand-Digital Zentrum Kaiserslautern,
https://digitalzentrum-kaiserslautern.de/unser-angebot/self-service/ki-readiness-check
(Letzter Aufruf: 03.04.2024)
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Ein Blick auf KMU
In der ersten Phase zur Erhöhung der „KI-Readiness“ können einige Fragen gestellt werden, um (1) die strategische Vision für die Einführung und Umsetzung von KI zu formulieren: Was ist das Geschäftsproblem, das ggf. mithilfe von KI gelöst werden kann? In welche Teilprobleme lässt es sich zerlegen? Auf welche Probleme des maschinellen Lernens lassen sich diese ggf. abbilden? Wie trägt das Wissen, das mithilfe von KI gewonnen werden kann, zur Wertschöpfung bei? Wie kann der erhoffte Mehrwert gemessen werden? Das Magdeburger IT-Unternehmen Polarith GmbH verfolgt beispielsweise die Vision, einen Beitrag zum unfallfreien Arbeiten an Brückenkranen zu leisten. Die Idee ist, mögliche Kollisionen zwischen Menschen und einem Kran vorherzusagen. Ein Teilproblem war, Personen in der Nähe eines Brückenkrans automatisch zu erkennen. Dies kann mithilfe eines kamerabasierten und vortrainierten Faltungsnetzwerks gelöst werden. Die Nahverkehrsservice Sachsen-Anhalt GmbH koordiniert datenbasierte Dienste für Auskunftsportale des Nahverkehrs. Ihre Vision ist es, das Bedürfnis der Fahrgäste nach zuverlässigen Informationen zu erfüllen. Dazu sollen kritische Anomalien in den Daten eines Betriebleitsystems automatisch erkannt und Fahrgastinformationen korrigiert werden. Zur Lösung des Problems der Anomaliedetektion wurden in Kooperation mit dem Mittelstand-Digital Zentrum Magdeburg verschiedene überwachte und unüberwachte Computeralgorithmen des maschinellen Lernens [3] untersucht.
Einführung von KI
Die zweite Phase kann (2) den Aufbau eines Datenökosystems sowie der fachlichen und methodischen Kompetenzen zur Datenerhebung bzw. -generierung umfassen. Etablierte Unternehmen, wie z.B. die Nahverkehrsservice (NASA) GmbH in Sachsen-Anhalt, stehen häufig vor der Herausforderung, ihre bestehenden Datenökosysteme auf eine passende Architektur zur Speicherung, Verarbeitung und Analyse von „Big Data“ umzustellen. Der dritte Schritt ist die Auslagerung oder der Erwerb (3) von Kompetenzen, die für eine erfolgreiche Einführung oder Umsetzung von KI erforderlich sind. So haben sich die Polarith GmbH und die NASA GmbH für den Aufbau grundlegender Daten- und KI-Kompetenzen im Rahmen eines kleinen KI-Umsetzungsprojekts entschieden. Die Mitarbeiter der FoP Consult GmbH möchten ihre Anwendungskompetenzen im Bereich der „Retrieval-Augmented Generation“ erweitern, um Ausgaben eines großen Sprachmodells mit einer externen KMU-spezifischen Wissensbasis anzureichern. Die vierte Phase (4) kann die Veränderung von Geschäftsprozessen umfassen, um KI in den Arbeitsablauf erfolgreich zu integrieren. Als Vorbereitung darauf haben der Geschäftsführer Sven Schulze und die MitarbeiterInnen der Kinder- und Jugendhilfe Zentrum Groß Börnicke GmbH (KJHZ) an einem Akzeptanz-Workshop des Zentrums teilgenommen. Nicht zuletzt sollten (5) EntscheidungsträgerInnen befähigt werden zu erkennen, inwieweit sie KI-gestützte Ergebnisse bei ihrer Entscheidungsfindung berücksichtigen können.
