Künstliche Intelligenz für Schweizer KMU

Künstliche Intelligenz in kleinen und mittelständischen Unternehmen der Schweiz: Enormes Potenzial bisher wenig genutzt

Viele kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) in der Schweiz sind hoch innovativ und Marktführer in ihren Branchen. Die Voraussetzungen für diesen Erfolg sind nicht nur ausgezeichnete Produkte und Dienstleistungen. Sie beschäftigen gut ausgebildete Fachkräfte, die wesentlich zu ihrem Erfolg beitragen. Sie setzen auf Mitarbeiter mit besonderer sozialer Intelligenz in Stellen mit viel Kundenkontakt oder auf Mitarbeiterinnen mit herausragender kognitiver Intelligenz, wenn komplexe Abläufe optimiert werden müssen. Künstliche Intelligenz (KI) dagegen ist in vielen Unternehmen noch nicht angekommen.
Laut einer Umfrage der Hochschule für Wirtschaft Zürich seien 87 Prozent der befragten Firmen «digitale Dinosaurier», trotzdem begreifen die meisten Unternehmen die Digitalisierung als Chance. Die Integration moderner IT ist heute unabdingbar, um Geschäftsprozesse aller Art zu meistern. Neben hervorragenden Produkten, innovativen Dienstleistungen und qualifizierten Fachkräften wird sie in naher Zukunft die Voraussetzung für Wettbewerbsfähigkeit und unternehmerischen Erfolg sein. Doch was ist künstliche Intelligenz und wofür können KMU sie heute und zukünftig nutzen?

Was ist künstliche Intelligenz?

Der Begriff «Künstliche Intelligenz» (im Englischen «Artificial Intelligence», AI) wurde erstmals 1956 von John McCarthy verwendet, der eine mehrwöchige Konferenz zum Thema am Dartmouth College organisierte. McCarthy setzte sich das optimistische und unerreichte Ziel mit seinen Kollegen innerhalb weniger Wochen Maschinen zu konstruieren, die lernen und Probleme lösen können. Die Dartmouth Conference gilt fortan als Geburtsstunde künstlicher Intelligenz.

Raymond Kurzweil (Leiter der technischen Entwicklung bei Google) definiert KI, ein Teilgebiet der Informatik, das viele verschiedene Technologien umfasst, als:

«Die Kunst, Maschinen zu schaffen, die Funktionen erfüllen, die, werden sie von Menschen ausgeführt, der Intelligenz bedürfen.»(Kurzweil 1990)

Der Mensch wird als Massstab herangezogen. Was macht menschliche Intelligenz aus? Es gibt keine allgemein akzeptierte Definition und kein allgemein akzeptiertes Verfahren zur Messung menschlicher Intelligenz. Intelligenz ist nicht gleichzusetzen mit Bildung im Sinne von Wissen oder kulturellen Fähigkeiten. Sie ist die Fähigkeit, kognitive Aufgaben und Probleme besonders geschickt zu lösen, Handlungen zu planen und flexibel auf Veränderungen reagieren zu können. Der Schweizer Entwicklungspsychologe Jean Piaget brachte es wie folgt auf den Punkt:

«Intelligenz ist das, was wir benutzen, wenn wir nicht wissen, was wir tun sollen.» (Piaget 1996)

Um intelligent zu sein, müssen Computer also mehr können als das, was der Mensch bzw. der Programmierer ihnen sagt. Heute und in Zukunft besitzen Maschinen zunehmend eigene kognitive Fähigkeiten. Lang war es ruhig um die KI-Forschung. Intensive Arbeit auf diesem Gebiet brachte zahlreiche theoretische Fortschritte, denen kaum praktische folgten. Erst die Verfügbarkeit grosser Datenmengen, clevere Algorithmen und enorme Rechenleistungszuwächse machten KI in den letzten 20 Jahren zu einem neuen Forschungsschwerpunkt und brachten enorme praktische Fortschritte mit sich. KI-Systeme sind heute in der Lage, menschliche Problemlösungsstrategien zu simulieren und effizientere Lösungswege zu finden, indem sie grosse Datenmengen auswerten, daraus lernen und Entscheidungen treffen. Sie sind bereits ein fester Bestandteil unseres Alltags geworden, etwa wenn wir einen Flug online buchen, mit Siri oder Alexa sprechen oder unseren Staubsaugroboter unseren Boden säubern lassen, während wir nicht da sind.

Der Mensch wird als Massstab herangezogen. Was macht menschliche Intelligenz aus? Es gibt keine allgemein akzeptierte Definition und kein allgemein akzeptiertes Verfahren zur Messung menschlicher Intelligenz. Intelligenz ist nicht gleichzusetzen mit Bildung im Sinne von Wissen oder kulturellen Fähigkeiten. Sie ist die Fähigkeit, kognitive Aufgaben und Probleme besonders geschickt zu lösen, Handlungen zu planen und flexibel auf Veränderungen reagieren zu können. Der Schweizer Entwicklungspsychologe Jean Piaget brachte es wie folgt auf den Punkt:

Welche Vorteile bietet künstliche Intelligenz kleinen und mittelständischen Unternehmen?

Laut einer Analyse von Accenture Research wird KI in den 12 untersuchten Ländern (Schweiz nicht dabei) bis zum Jahr 2035 zu einem enormen Wirtschaftswachstum führen. Die Produktivität soll mit ihrer Hilfe um 38 Prozent steigen. Der Einsatz von KI verspricht also einen wesentlichen Mehrwert.

Arbeitszeitersparnis

Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter können von meist eintönigen und zeitaufwendigen Routineaufgaben entlastet werden und sich anspruchsvollen Aufgaben widmen. Besonders in Zeiten des Fachkräftemangels ist dies von grosser Bedeutung. So können zum Beispiel die Bearbeitung häufig wiederkehrender Kundenanfragen oder elektronische Rechnungserstellung und Aktenführung dank KI effizient gestaltet und Kosten reduziert werden.

Transparenz von Unternehmensprozessen

KI-Systeme ermöglichen es, Projektstände, Kennzahlen und Vorgaben auszuwerten und übersichtlich aufzubereiten. Die Abläufe sind so immer und für jeden transparent und können kontinuierlich optimiert werden. Produktnachfrage und -bestellungen, ob im produzierenden Gewerbe oder im Einzelhandel, können genau geplant werden, so dass sie immer rechtzeitig und ausreichend zur Verfügung stehen.

Aussenwahrnehmnung als innovatives Unternehmen

Kommunizieren Unternehmen ihre Integration von KI nach Aussen, kann dies das Unternehmensimage positiv beeinflussen. Sie werden von Kundinnen und Kunden sowie potenziellen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern als innovativ und leistungsfähig wahrgenommen.

Wettbewerbsvorteile

Entlastete Mitarbeitende verfügen über mehr Zeit für eine individuelle Betreuung und schnelle Bearbeitung von Kundenanfragen, so dass die Kundenbindung steigt. Die erhöhte Transparenz und die Anwendung moderner Methoden werden auch von Kunden geschätzt. Projekte sind detaillierter planbar und Abläufe gut strukturiert, so dass Termine besser eingehalten werden.

Welche Anwendungsgebiete künstlicher Intelligenz eignen sich für kleine und mittelständische Unternehmen?

KI wird häufig mit Robotern und selbstfahrenden Autos assoziiert. Doch für KMU sind Tools zur Datenanalyse besonders interessant. Es existieren riesige Datenmengen, die ausgewertet werden können. Viele Daten in Firmen waren bisher nicht für die Computerauswertung zugänglich, weil sie in Chats, E-Mails, Bildern oder Textdokumenten vorliegen. KI macht die Analyse unstrukturierter Sammlungen von Daten und Informationen möglich.

Deep Learning

Deep Learning ist ein Verfahren, mit dem sich Objekte und Muster aller Art erkennen und klassifizieren lassen. Es ist eine Weiterentwicklung der Neuronalen Netze, die sich an der Funktionsweise der Nervenzellen im Gehirn orientieren. Unternehmen profitieren davon, indem sie weniger Daten eingeben und mehr Zeit haben, um wertvolle Einblicke zu erhalten, die helfen, wichtige Entscheidung zu treffen.
Die tägliche Arbeit von Juristen, die mühselige Recherche, die intensive Beschäftigung mit Präzedenzfällen und das Erarbeiten von Argumenten, kann in immer grösserem Umfang von intelligenter Software erledigt werden. Der Algorithmus wird mit einer Vielzahl von bestehenden Dokumenten, Fallbeispielen und juristischen Anträgen trainiert und kann automatisch Dokumente kennzeichnen, die ein Jurist für einen bestimmten Fall braucht. Immer deutlich schneller und häufig besser als ein Mensch. Auch Steuerberater und Ärztinnen nutzen KI, um in Sekunden relevante Informationen aus riesigen Datenbanken zu filtern.

Bilderkennung

Die Bilderkennung ist eine der grössten Herausforderungen in der KI-Entwicklung. Durch die Nutzung des Deep-Learning-Verfahrens hat sie in den letzten Jahren einen grossen Sprung nach vorn gemacht. KI-Systeme werden mit riesigen Mengen von Bildern trainiert und können Bildinhalte, auch wenn die Bilder von schlechter Qualität sind, verstehen. Sie bietet eine Vielzahl nützlicher Anwendungsgebiete, etwa die Klassifikation von Bildern und automatisierte Aufbereitung von Archiven oder die schnelle Erfassung und Extraktion von Daten aus Bildmaterial wie Spesenquittungen und Rechnungen. Zudem können Schäden oder Fehler an Autos oder Werkstücken selbstständig erkannt und lokalisiert werden. Diese Möglichkeiten lassen sich zur Optimierung von Produktions- und Reklamationsprozessen nutzen.

Wartungsvorhersagen (auch Predictive Maintenance)

Mithilfe von Sensor- und Maschinendaten sowie Erfahrungswerten sind KI-Systeme in der Lage, zu prognostizieren, welche Maschinen, egal ob Windräder, Flugzeuge oder Medizingeräte, demnächst Fehler oder Störungen aufweisen. Beispielsweise können Geräusche, Drehzahl oder Temperaturen von Motoren analysiert und Unwuchten oder ungewöhnliche Vibrationen schnell erkannt werden. So können Anlagen vor dem Ausfall gewartet werden und kostspielige Ausfallzeiten werden minimiert. Predictive Maintenance wird in der Wirtschaft bereits vielseitig eingesetzt.

Kundenmanagement

Digitale Assistenten (auch Bots oder textbasierte Dialogsysteme) für die Automatisierung von Callcenter-Abläufen oder Kundenkommunikation in Echtzeit gewinnen immer mehr an Bedeutung. Swisscom beispielsweise verwendet ein KI-gesteuertes Programm, um Kunden besser zu betreuen. Das Programm findet für den Kunden eine schnelle und effektive Lösung und erhöht so die Kundenzufriedenheit.
Mit einer Churn-Analyse ist es möglich, das Abwanderungsverhalten von Kunden zu verstehen und vorherzusagen. «Churn» steht für den Wechsel eines Kunden zur Konkurrenz. Mit internen Daten lassen sich Kündigungswahrscheinlichkeiten berechnen und Faktoren aufdecken, die zu einer Kündigung führen. Mit diesem Wissen kann ein Warnsystem entwickelt werden, das rechtzeitig informiert und Unternehmen die Möglichkeit gibt, Massnahmen zur Bindung und Rückgewinnung des Kunden einzuleiten.

Dies ist nur eine kleine Auswahl möglicher Einsatzgebiete künstlicher Intelligenz. Wichtig dabei ist, dass die eingesetzten Technologien ans Unternehmen angepasst werden, denn KI ist kein Allroundtalent. Meist handelt es ich um eine spezialisierte Einzellösung. Das Potenzial ist riesig. Besonders lohnenswerte Bereiche sind derzeit etwa Vertrieb, Marketing, Finanzen und Kundenservice.

Fazit

KI ist längst keine Domäne globaler Unternehmen aus dem Silicon Valley mehr. Auch kleine und mittelständische Unternehmen in Europa können von dieser Entwicklung profitieren. KI verfügt über das Potenzial, Unternehmen jeder Grösse zu helfen, intelligenter und effizienter zu arbeiten. KMU sollten die Digitalisierung ernst nehmen, denn sie stecken bereits mittendrin. Es ist nicht notwendig, sofort alle Unternehmensprozesse zu digitalisieren. Unternehmen sollten überlegt und systematisch vorgehen, um den Spagat zwischen Aufwand und Nutzen zu meistern. Geplante Massnahmen sollten gut vorbereitet und eng an den Zielen und Bedürfnissen des Unternehmens ausgerichtet sein.

Quellen

  • Calvin, William H. (1998): Wie das Gehirn denkt. Die Evolution der Intelligenz. Spektrum Verlag.
  • Kurzweil, Raymond (1990): The Age of Intelligent Machines. MIT Press.
  • Umfrage der Hochschule für Wirtschaft Zürich: https://fh-hwz.ch/news/digital-switzerland-2017/
  • Analyse von Accenture Research:
    https://www.accenture.com/us-en/insight-ai-industry-growth

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