KI im Unternehmen: Einsatz, Potenzial & Herausforderungen

Allgemein betrachtet bezeichnet Künstliche Intelligenz die Fähigkeit von Maschinen, menschliche Intelligenz nachzuahmen. Die KI bildet unsere Verhaltensweisen nach, um auf eine Art menschlich bzw. menschenähnlich agieren zu können, ohne es zu sein.
Hierzu zählen Eigenschaften und Fähigkeiten wie:

• Finden von Problemlösungen
• Liefern von Erklärungen
• Erkennen von Mustern
• Lernen von (komplexen) Sachverhalten aus Daten
• Weiterentwicklung des Sprachverständnisses
• Nachbilden von menschlichen Reaktionen
• Hilfe bei der Entscheidungsfindung

An dieser Aufzählung lässt sich bereits erkennen, dass viele dieser Fähigkeiten auch im Kontext von Unternehmen sinnvoll sein können.

Schwache KI

Schwache KI-Systeme sind weitverbreitet. Sie werden durch Daten trainiert, um explizit definierte, einzelne Aufgaben zu erledigen. Schwache KI wird häufig auch als “enge KI” bezeichnet und besitzt keine Fähigkeit, selbstständig Schlussfolgerungen anzustellen oder abstrakt zu denken.

Beispiele hierfür sind digitale Sprachassistenten wie Siri oder Alexa, die natürliche Sprache verarbeiten, oder Empfehlungssysteme, die personalisierte Vorschläge machen. Auch ChatGPT ist eine schwache KI, die auf bestimmte Aufgaben hin trainiert wird.

Starke KI

Auch als “allgemeine KI” bezeichnet, soll starke KI menschenähnliche kognitive Fähigkeiten besitzen, die es ihr ermöglichen, Aufgaben in verschiedenen Bereichen zu erledigen und zu lernen.

Starke KI wäre in der Lage, selbstständig zu denken, komplexe Probleme zu lösen und sich an neue Situationen anzupassen. Diese Form der KI existiert bislang nicht.

Effizienzsteigerung

KI kann repetitive Aufgaben automatisieren und so Mitarbeiter entlasten, die sich im Gegenzug auf komplexere Tätigkeiten fokussieren können. Durch die Automatisierung von Routinen in unter anderem folgenden Bereichen können Unternehmen erheblich effizienter agieren:

• Datenverarbeitung,
• Kommunikation,
• Vertragsmanagement,
• Kundenservice,
• Buchhaltung,
• u. v. m.

KI-gestützte Systeme arbeiten rund um die Uhr und können große Datenmengen in kurzer Zeit analysieren, was die Produktivität erhöht und Fehler reduziert.

Entscheidungsfindung

KI-gestützte Analysen großer Datenmengen unterstützen Führungskräfte dabei, datenbasierte, strategische Entscheidungen zu treffen und ermöglichen zukunftsorientierte Prognosen. Durch maschinelles Lernen und Datenanalyse können Verantwortliche Muster und Trends in ihren Daten erkennen, die sonst möglicherweise übersehen würden und ihre Strategie dahingehend anpassen.

Wichtig ist, dass die KI eine kooperative, entlastende Rolle spielt und keine Entscheidungen selbst trifft. Nur der Mensch ist dazu in der Lage, wirklich vernetzt, kreativ, empathisch und interdisziplinär zu denken und zu entscheiden!

Kundenorientierung

Personalisierte Angebote und ein präzises Kundenverständnis stärken die Kundenbindung und erhöhen die Zufriedenheit. KI-Systeme können das Verhalten und die Vorlieben der Kunden analysieren und personalisierte Empfehlungen und Angebote erstellen.

Dies führt zu einer stärkeren Loyalität und höheren Zufriedenheit seitens der Kunden, da sie das Gefühl bekommen, dass ihre Bedürfnisse und Wünsche verstanden und berücksichtigt werden.

Qualitätssicherung

KI kann die Qualität von Produkten und Dienstleistungen durch kontinuierliche Überwachung und Analyse sicherstellen. In der Fertigung kann KI beispielsweise verwendet werden, um Produktionsprozesse zu überwachen und Qualitätsmängel frühzeitig zu erkennen.

Dies führt zu einer Reduzierung von Ausschuss und Nacharbeit und verbessert die Gesamtqualität der Produkte. Durch den zielgerichteten Einsatz von KI können auch die Kosten gesenkt werden.

Innovation

KI kann neue Produkte und Dienstleistungen entwickeln und so den unternehmerischen Erfolg sichern. Durch die Analyse von Marktdaten und Kundentrends ist es Unternehmen möglich, innovative Lösungen entwickeln, die den Bedürfnissen ihrer Kunden entsprechen.

Das heißt nicht, dass das vor dem Aufkommen von KI nicht möglich war, aber dank Künstlicher Intelligenz kann in viel kürzerer Zeit eine viel größere Menge an Daten verarbeitet werden. Etwaige (Konsum)Trends oder Marktlücken werden schneller erkannt.

KI kann auch dazu verwendet werden, bestehende Produkte zu verbessern und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln, die den Unternehmen helfen, sich von der Konkurrenz abzuheben.

Die Einsatzmöglichkeiten von KI sind vielfältig und reichen von der Produktionsoptimierung über die Automatisierung von Marketingkampagnen bis hin zur Entwicklung von intelligenten Assistenzsystemen.

Nicht jede Branche bzw. Abteilung wird KI-Systeme gleich umfangreich nutzen können – Unternehmen müssen ermitteln, welche die geeigneten Bereiche sind. Folgende Einsatzgebiete sind besonders vielversprechend:

Automatisierung von Prozessen

KI kann repetitive und zeitaufwendige Aufgaben automatisieren, wodurch Mitarbeiter entlastet und Ressourcen effizienter genutzt werden. Beispiele hierfür sind:

• die Automatisierung von Buchhaltungsprozessen,
• das Management von Lieferketten und
• die Bearbeitung von Kundenanfragen durch Chatbots.

Verbesserung der Kundeninteraktionen

Durch den Einsatz von KI können Unternehmen personalisierte Kundenerlebnisse schaffen. KI-gestützte Systeme analysieren das Verhalten und die Vorlieben von Kunden und liefern maßgeschneiderte Empfehlungen und Angebote. Dies erhöht ihre Zufriedenheit und stärkt die Bindung ans Unternehmen bzw. die Marke.

Predictive Maintenance

In der Industrie und Fertigung wird KI für die vorausschauende Wartung eingesetzt. Sensoren und KI-Algorithmen überwachen Maschinen und Anlagen, um mögliche Ausfälle frühzeitig zu erkennen und Wartungsarbeiten planbar zu machen. Dies reduziert ungeplante Stillstandszeiten und senkt die Wartungskosten.

Im Folgenden noch einige weitere Beispiele für den Nutzen Künstlicher Intelligenz in Unternehmen:

• Chatbots für die Leadgenerierung
• Betrugserkennung in Finanztransaktionen
• Personalisierte Produktempfehlungen im Online-Handel
• Optimierung von Lieferketten und Logistik

Halluzinationen und Kriecherei

KI-Systeme neigen dazu, Dinge zu “erfinden” oder ungenaue Informationen zu generieren, was als Halluzinationen bezeichnet wird. Dies kann zu falschen Schlussfolgerungen oder Empfehlungen führen, die für Unternehmen problematisch sein können.

Auch die „Kriecherei” ist eine Herausforderung: Das bedeutet, die KI stimmt den falschen Annahmen von Nutzern einfach zu.

Um diese Risiken zu minimieren, ist es einerseits wichtig, KI-Modelle mit qualitativ hochwertigen und relevanten Daten zu trainieren sowie kontinuierlich zu überwachen. Andererseits hebt dies die Wichtigkeit von menschlicher Intelligenz hervor. Wird im Unternehmen KI eingesetzt, so muss jeglicher KI-Output stets von Menschen hinterfragt werden.

Ethische Bedenken

Unternehmen müssen ethische Richtlinien entwickeln und sicherstellen, dass ihre KI-Anwendungen fair und verantwortungsvoll genutzt werden. Hilfreich ist dabei die Einrichtung von Ethikkomitees und die Einbindung externer Experten, um eine unabhängige Bewertung und Beratung zu gewährleisten.

Der Einsatz von KI muss mit ethischen Grundsätzen, gesellschaftlichen und unternehmensinternen Werten in Einklang gebracht werden. Dies umfasst unter anderem:

• die Vermeidung von Diskriminierung und Verzerrungen,
• den Schutz der Privatsphäre und
• die Transparenz der Entscheidungsprozesse von KI-Systemen.

Mitarbeiter müssen auf die Veränderungen durch KI vorbereitet und in die Einführung eingebunden werden. Es reicht nicht, ihnen Tools zu präsentieren und sie mit deren Nutzung alleinzulassen.

Der Aufbau von KI-Expertise im Unternehmen erfordert Investitionen in die Qualifizierung von Mitarbeitenden, sodass das Personal die neuen Technologien versteht und effektiv nutzen kann – Change Management spielt hier eine übergeordnete Rolle.

Effektives Change Management steigert die Akzeptanz von KI-Systemen bei Mitarbeitenden. Dadurch können die Potenziale der neuen Technologien gemeinsam genutzt, weitere Innovationen erleichtert und Beschäftigte aktiv in den technologischen Wandel eingebunden werden.
Die Arbeitsgruppe Arbeit/Qualifikation, Mensch-Maschine-Interaktion definiert in ihrem Whitepaper vier Phasen für gelungenes Change Management:

• Phase 1 – Zielsetzung und Folgenabschätzung: Ziele und Zweck der KI-Anwendungen sollten mit den Beschäftigten festgelegt und Informationen zur Funktionsweise bereitgestellt werden, um die Potenziale und möglichen Folgen abzuschätzen.
• Phase 2 – Planung und Gestaltung: Das Design der KI-Systeme bzw. der Schnittstellen zwischen Mensch und KI sollte menschengerecht und produktiv gestaltet werden, mit Fokus auf Transparenz, Erklärbarkeit, Datenverarbeitung und Beschäftigtenanalyse.
• Phase 3 – Vorbereitung und Implementierung: KI-Systeme sollten in Arbeitsprozesse integriert und Mitarbeiter auf neue Aufgaben vorbereitet werden, inklusive Qualifizierungsmaßnahmen und Pilotprojekte sowie Raum zum Experimentieren.
• Phase 4 – Evaluation und Anpassung: Kontinuierliche Überprüfung des KI-Einsatzes zur Anpassung von Aspekten wie der Anwendung, der Arbeitsorganisation und der Qualifizierung sowie Förderung von Innovation.