Gefragt wie nie: 
KI für den Mittelstand

Seit über 15 Jahren arbeite ich daran, die Digitalisierung und Automatisierung der Wirtschaft voranzutreiben. Unternehmen fast aller Branchen stehen vor erheblichen Herausforderungen. Der Wettbewerb zwingt zu immer komplexeren Leistungsangeboten. Gleichzeitig stehen immer weniger Ressourcen zur Verfügung. Weniger Personal, weniger Rohstoffe, weniger Kapital. Vor allem der demografische Wandel erhöht den Druck auf Unternehmens-Strukturen in nahezu allen Abteilungen. Von den Produktionsabläufen über Verwaltungsaufgaben bis zum Recruiting. Die Folgen:

Boomer gehen in Rente. Ihr Fachwissen auch.

Viele Unternehmen beschäftigen in administrativen Abteilungen Mitarbeitende der Boomer-Generation, die in absehbarer Zeit den Ruhestand antreten. Mit ihnen verlieren Firmen nicht nur erhebliche Man- bzw. Womanpower, sondern auch über Jahrzehnte aufgebautes Fachwissen. Wissen, das sowohl für die täglichen Qualitätsstandards als auch für die Einarbeitung neuer Mitarbeitenden unverzichtbar ist. Tätigkeiten wie Datenpflege, Übertragung von Bestellungen ins ERP-System oder einfach Kundenmanagement dauern folglich länger und führen zu einem verlangsamten Workflow im Customer Service, schließlich zu Unzufriedenheit oder gar Kundenverlust.

Nachwuchs fehlt

Was tun? Die Suche nach qualifiziertem Nachwuchs im In- und Ausland gestaltet sich zunehmend schwierig. Sei es, weil der Unternehmensstandort für junge Talente schlicht nicht attraktiv genug ist, das Kerngeschäft aber keine flexiblen Arbeitszeiten oder Home Office zulässt (zwei Faktoren, die bei der Gen Z hoch im Kurs stehen); sei es, weil heutige Schul- und Studienabgänger:innen sich (zu recht) nicht in der Bearbeitung repetitiver Aufgaben verwirklicht sehen.

Workload steigt

Hinzu kommt: Noch immer sind viele wiederkehrende Prozesse in Unternehmen oft nicht hinreichend standardisiert, geschweige denn digitalisiert. Spätestens bei Sonderfällen (Anfragen, Reklamierungen, Anfertigungen etc.), die durch nicht ausreichende Standardisierung entstehen, muss manuell ausgeholfen werden. Was den Druck aufs Personal erhöht und erhebliche Tempo- und Effizienzeinbußen nach sich zieht. Ist das Fachwissen bestimmter Unternehmensbereiche dazu auf wenige Schlüsselpersonen verteilt, werden diese zum Nadelöhr. Die Folge: gesteigerter Druck, punktuell massive Arbeitsbelastungen und unnötige Abhängigkeiten. 
 

Konkret kann man das aktuell in den Personal- und Rechtsabteilungen beobachten. Unternehmen mit mehreren hundert oder tausend Beschäftigten müssen sich täglich mit neuen Tarifbestimmungen, Sozial- und Arbeitsrechtfragen auseinandersetzen. Die Bearbeitung erfordert, trotz weitgehender Standardisierung der Prozesse, stetig hochqualifiziertes Personal mit ständig aktualisiertem juristischem Fachwissen – für repetitive Aufgaben, die so zum Flaschenhals werden.

“Digitale Schulden” häufen sich

Selbst wenn Unternehmen endlich bereit sind, neue Technologien einzusetzen, stehen der schnellen Einführung oft veraltete Strukturen im Wege: mangelnde Daten, fehlende Schnittstellen, fragmentierte IT-Architekturen. Das Gefühl, erstmal Hausaufgaben nachholen zu müssen, lähmt die Aufbruchs-Euphorie. Aber je länger man wartet, desto größer wird der Vorsprung der Konkurrenz. Und der Berg an Hausaufgaben wächst mit. Ein bewährtes Geheimrezept gegen diese Schockstarre: einfach anfangen. Aber bitte nicht blind drauflos. KI als Buzzword nutzen reicht nicht aus. Ein durchdachter Plan für den Einsatz und eine ausbaufähige IT-Architektur sind die Grundlage. Denn je besser das Fundament auf die individuellen Unternehmensziele hin ausgerichtet ist, desto langfristiger, effizienter und skalierbarer lassen sich diese erreichen.

Fassen wir zusammen

Branchenunabhängig machen Unternehmen folgende Probleme zu schaffen:

• der Erhalt von und schneller Zugang zu firmeneigenem Wissen 
• der Mangel an Fachkräften    
• die Automatisierung repetitiver Aufgaben
• fragmentierte, verbaute oder veraltete IT-Strukturen

Die gute Nachricht: In all diesen Fällen kann KI grundsätzlich Abhilfe und erhebliche Arbeitserleichterung schaffen. Wie? Durch Wissensmanagement, Prozessautomatisierung und komplexe Datenverarbeitung. Genauer:

• KI hält wertvolles Wissen im Unternehmen und macht es für alle erforderlichen Zwecke verfügbar. Stellen Sie es sich so vor: Das Wissen wandert aus den Köpfen und vereinzelten, weit verstreuten Unterlagen in einen zentralisierten Wissensspeicher. Das Einlesen, Auswerten und Abrufen von Daten unterschiedlicher Quellen geschieht dann komplett automatisiert und in Millisekundenschnelle. Komplexe, zeitaufwendige Recherche- oder Prüfungsprozesse werden standardisiert und direkt in neue, ungemein effiziente Prozessabläufe eingebunden.
• KI führt einfache und komplexe wiederkehrende Tätigkeiten schneller und genauer durch als der Mensch. Das automatische Auslesen und Übertragen von Zahlen- und Textwerten aus Geschäftsdokumenten in ERP (o. Ä). zum Beispiel kann erst durch KI vollständig standardisiert werden.
• KI übernimmt repetitive, nicht wertschöpfende Tätigkeiten und befähigt damit weniger Beschäftigte zu mehr wertschöpfender Arbeit. Zum Beispiel durch Analyse, Auswertung und Auswahl von Textdokumenten oder in der Berechnung der optimalen Maschinenauslastung in der Produktion. Die Einsatzmöglichkeiten können auf den jeweiligen Unternehmensbedarf maßgeschneidert werden.

In einem Wort: KI steigert die Effizienz in nahezu allen für den Mittelstand relevanten Bereichen. Entscheidend ist aber, KI nicht als Selbstzweck, sondern in einem strategisch sinnvollen Anwendungsfall zu nutzen. Der Anwendungsfall muss dem firmeneigenen Bedarf und Datenbestand entsprechend gebaut werden. Ein einmaliger Aufwand, der sich lohnt. Die Einsparungen an manuellen Ressourcen, Zeit und Kosten sind enorm.

In meinen 15 Jahren Berufserfahrung habe ich die Wünsche und Bedarfe unterschiedlichster Unternehmen, Branchen und Märkte in diverse KI-Projekte und Anwendungsfälle übersetzt. Das Schöne daran, Projekte von Anfang bis Ende zu begleiten, ist, dass man lernt, wie Change Prozesse tatsächlich Früchte tragen und was nötig ist, damit KI-Einführungen tatsächlich die gewünschten Ergebnisse erzielen. 
 

Ganz unabhängig von technologischen Finessen oder spezifischen Märkten, haben sich über die Jahre ganz persönliche “Lieblinge” herauskristallisiert. Lieblinge deshalb, weil ich zum einen überzeugt bin, dass sie einen erheblichen Unterschied machen. Zum anderen, weil ich an ihnen ganz konkret erlebe, wie sie in unterschiedlichen Bereichen greifen und zu immer wieder neuen Lösungen und handfesten Zahlen führen.

1. Wissensmanagement

Für eigentlich jedes Unternehmen einer bestimmten Größe relevant und maximal effizient: KI-gestützte Wissensmanagement Tools. KI-Sprachmodelle ermöglichen automatisierte Analysen großer Textmengen. Durch das Einlesen, Verstehen und Verschlagworten historischer Unternehmensdaten legen Unternehmen immense Wissensdatenbanken an und machen sie durch Semantic Search für alle User zugänglich. Das gesamte Fachwissen einer Organisation wird so digitalisiert und je nach Bedarf für Kund:innen und/oder Mitarbeitende zugänglich. Besonders gefragt sind entsprechende Anwendungen im Kundenservice.

Beispiel Bauindustrie:

Bauvorhaben werden immer komplexer. Ob Neubau, Dämmung oder nachhaltige Modernisierung – spezielle DIN Normen und Vorgaben der Bauindustrie müssen je nach Bauvorhaben berücksichtigt werden. Das ist gerade bei individuellen Bauprojekten nicht mal eben gemacht. Baufirmen und Handwerksbetriebe nutzen Wissensdatenbanken, um auch bei der Planung von Individual-Projekten automatisch die richtigen Normen parat zu haben. Das spart viel Zeit, Kosten und liefert blitzschnell fehlerfreie, belastbare Ergebnisse. Ein Gewinn für Kund:innen, Mitarbeitende und die Unternehmensbilanz.

2. Preis-Vorhersage

Kostenvoranschläge, Wertberechnung, Preiskalkulation – wenn es um die Berechnung von Geldwerten geht, spielen viele Faktoren eine Rolle. Sie alle zu recherchieren, ins richtige Verhältnis zu setzen und korrekt zu berechnen, erfordert Zeit, Fachwissen und Personal. Was Menschen Tage kostet, macht KI schnell und zuverlässig per Knopfdruck.

Beispiel Versorgungstechnik:

Wie prognostiziert man Effizienz und Kosten einer Wärmepumpen-Installation? Regionale Wetterverhältnisse, geografische Gegebenheiten und nicht zuletzt Gebäude-Daten haben Einfluss auf die Wirtschaftlichkeit eines Umbaus. KI kann z.B. Wetterdaten, Satellitenbilder und technische Datenpunkte zur Gebäude-Isolation samt Materialpreisen zusammenführen und daraus konkrete Kosten-Nutzen-Bilanzen berechnen – schneller und präziser als Menschen es könnten.

3. Predictive Maintenance

Prozessoptimierung ist sozusagen die Kernkompetenz von KI. Und gerade in der verarbeitenden Industrie sehr gefragt. KI-Anwendungen nutzen Algorithmen, um Daten in verwertbare Erkenntnisse darüber umzuwandeln, wie Unternehmen eine Reihe von Funktionen und Geschäftsprozessen effizienter machen können. Daraus lassen sich vorausschauend Instandhaltungs-Abläufe optimieren. Nicht nur für Maschinen, auch für Dienstleistungen und Personalpläne.

Beispiel Flughafen:

Mit intelligent ausgewerteten Daten lassen sich Ressourcen so gut wie überall effizienter einsetzen. Nehmen wir den Einsatz von Reinigungspersonal und -equipment am Flughafen: Welche Flächen sollten wann am besten gereinigt werden? Anhand von Passagieraufkommen, Flugplänen und Flächenberechnung lassen sich maximal effiziente Dienstpläne erstellen. Nur ein Beispiel, wie KI für buchstäblich reibungslose Abläufe sorgen kann.

Vom Klimaschutz bis zur Schwerindustrie – in allen Branchen lässt sich beobachten, wie Aufgaben zur Einsparung von Ressourcen zunehmend von selbstlernenden digitalen Systemen unterstützt oder bereits übernommen werden. Wann, wie und wo welche KI-Anwendung sinnvoll zum Einsatz kommt, ist dabei von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich. Geschäftsmodell, Unternehmensstruktur, Personalverträge, Kapital, langfristige Strategie – all diese Faktoren spielen für eine profitablen KI-Anwendung eine Rolle.

Aber das ist ja das Spannende: KI kommt nicht von der Stange, sondern kann für die Bedürfnisse jedes Unternehmens maßgeschneidert werden. Ich bin überzeugt, jedes Unternehmen kann von der Effizienzsteigerung durch KI profitieren. Jedes. 

Entscheidend ist dabei, die technologischen Möglichkeiten von KI mit den spezifischen Unternehmensbedingungen, den strategischen Zielen und dem Branchenkontext in Einklang zu bringen. Was jedoch immer gilt: Wer gar nichts tut, wird im Wettbewerb mit KI-gestützter Konkurrenz nicht mithalten können. Umgekehrt ergibt sich ein erhöhtes Chancenpotential. Denn wer jetzt anfängt, startet mit gutem Vorsprung ins Rennen. Ein Rennen, das längst begonnen hat.