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Wann rechnet sich KI für Unternehmen? 

Wann rechnet sich KI für Unternehmen? 

3 Tipps für die KI-Strategie

Künstliche Intelligenz kann Unternehmen und ihre Teams von lästigen Routineaufgaben befreien und dabei helfen, große Datenmengen auszuwerten. Das verschafft Zeit für strategische Aufgaben – so zumindest die Hoffnung. Doch viele Unternehmen stehen beim Einsatz von KI und Automatisierung noch am Anfang. Welche Startschwierigkeiten es gibt und wie sie überwunden werden können, lesen Sie hier:

  • Lieber klein anfangen, als gar nicht anfangen: Wer zu lange zögert, riskiert seine Wettbewerbsfähigkeit.
  • Mittelfristig muss eine KI-Strategie her: Wo die Technologie eingesetzt ist, verändert sie Unternehmenskultur und Arbeitsweisen.
  • Akzeptanz schaffen: Die beste Technologie hilft nicht weiter, wenn sie von Kolleg:innen nicht akzeptiert wird.

ChatGPT war der Eisbrecher – und ist auch zwei Jahre nachdem es veröffentlicht wurde, noch immer eins der ersten Tools, die genannt werden, wenn es um den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen geht. Auch an vielen weiteren Optionen mangelt es inzwischen nicht mehr. Und in wissenschaftliche Untersuchungen und den Prognosen von Unternehmens- und Technologieberatungen scheint die Sache ohnehin glasklar: Künstliche Intelligenz kann Wissensarbeitern viele Aufgaben abnehmen. McKinsey etwa hat in einer Studie 850 Berufe und 2.100 konkrete Tätigkeiten innerhalb dieser Berufe analysiert, um das Automatisierungspotenzial von Künstlicher Intelligenz zu bewerten. Das Ergebnis: 60 bis 70 Prozent der heutigen Tätigkeiten von Angestellten ließen sich automatisieren.

In den Unternehmen selbst, in den Teams und Abteilungen, fällt die Bewertung allerdings noch verhaltener aus. Es scheint zwar klar, dass digitale Helfer eine willkommene Entlastung sind, wenn sie bspw. Audioaufzeichnungen transkribieren, Fremdsprachen übersetzen, Dokumente zusammenfassen, E-Mails schreiben oder Präsentationen erstellen. Doch wie groß der Effekt auf die Produktivität wirklich ist, bleibt unklar. Die meisten Unternehmen sind noch nicht über den Status des Experimentierens mit ChatGPT und anderen Tools hinausgekommen. Von einem flächendeckenden und strategisch verankerten Einsatz von KI ist die deutsche Wirtschaft noch weit entfernt.

Das Statistische Bundesamt hat Zahlen veröffentlicht, nach denen bisher erst jedes achte Unternehmen in Deutschland systematisch Künstliche Intelligenz nutzt. Bei Großunternehmen sind es immerhin 35 Prozent, bei Unternehme mit 50 bis 249 Beschäftigten 16 Prozent und bei Kleinunternehmen mit 10 bis 49 Mitarbeiter:innen nur 10 Prozent.

Die Ergebnisse einer Umfrage des Branchenverbands Bitkom sind noch ernüchternder. Demnach nutzen im Mittelstand erst drei Prozent flächendeckend generative KI. Weitere sechs Prozent haben den Einsatz für das laufende Jahr geplant. 58 Prozent nennen den Datenschutz als wichtigstes Hemmnis. Um die Dienste von ChatGPT zu nutzen, müssen zum Beispiel Daten an das Rechenzentrum des US-amerikanischen Entwicklers OpenAI übermittelt werden – was in vielen Fällen nicht nur betriebsinternen Vorgaben, sondern auch dem europäischen Datenschutz widerspricht.
 

Christian Opitz, Trend- und Innovationsmanager bei der Deutschen Leasing

„Abwarten, ist keine Option. KI wird ein Topthema bleiben und wer nicht jetzt damit anfängt, eine Strategie zu entwickeln, wie Künstliche Intelligenz im Unternehmen genutzt werden soll, der kann über kurz oder lang seine Wettbewerbsposition schwächen.“

Christian Opitz, Trend- und Innovationsmanager bei der Deutschen Leasing

Christian Opitz, Trend- und Innovationsmanager bei der Deutschen Leasing, beobachtet die Entwicklung sehr genau. „Die Technologie macht gefühlt jede Woche einen Sprung, da ist immer noch sehr viel Bewegung drin. Das ist auch ein Grund dafür, dass sich Unternehmen damit schwertun, die Chancen und Risiken von KI zu bewerten.“ Die Datenschutzbedenken bezüglich ChatGPT teilt er, doch auch dafür gebe es Lösungen. Denn Opitz sagt auch: „Abwarten, ist keine Option. KI wird ein Topthema bleiben und wer nicht jetzt damit anfängt, eine Strategie zu entwickeln, wie Künstliche Intelligenz im Unternehmen genutzt werden soll, der kann über kurz oder lang seine Wettbewerbsposition schwächen.“ 

Bei der Deutschen Leasing ist Opitz innerhalb einer eigens eingerichteten Arbeitsgruppe mit für das Thema KI verantwortlich. Er beobachtet schon länger die Entwicklung der Technologie und ihrer Möglichkeiten. „Wir haben Use Cases identifiziert, wo wir KI schnell nutzen können und dadurch einen Mehrwert haben“, sagt er. Etwa im Marketing bei der KI-gestützten Inhalts- und Ideengenerierung, bei der Beschleunigung von unterschiedlichen Prozessen, im Softwareengineering oder im Knowledge Management. „Da liegen große Potenziale“. Darüber hinaus analysiert die Arbeitsgruppe unterschiedliche Use-Cases, wo und wie Künstliche Intelligenz noch helfen könnte, vom digitalen Assistenten im Kundenservice bis hin zur Auswertung großer Datenmengen zur Vorbereitung von Entscheidungen. Dieses Vorgehen empfiehlt Opitz auch anderen Unternehmen.

Tipp 1: Klein anfangen

Die Hürden für den Einstieg in die Anwendung von KI in alltäglichen Unternehmensprozessen war noch nie so niedrig wie heute. So können Unternehmen in unkritischen Bereichen mithilfe von GPT und Co. sehr schnell Prozesse automatisieren und erste Erfolge feiern. Haben sich dabei erste Erfahrungen sowie talentierte Mitarbeiter:innen herauskristallisiert, können Unternehmen im nächsten Schritt für größere Projekte auch auf externe Hilfe zurückgreifen. Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz geförderte Mittelstand-Digital Zentrum WertNetzWerke etwa, bietet speziell für mittelständische Unternehmen kostenlose Beratung an sowie ein großes Netzwerk aus Forschung und Wirtschaft. Das Ziel ist es „bei der Implementierung von KI-Systemen zu unterstützen, die etablierte Standards nutzen, ethischen Grundsätzen entsprechen und eine nachhaltige Unternehmensstruktur ermöglichen“, heißt es auf der Website des Zentrums.

Tipp 2: KI-Strategie entwickeln

Je mehr Wissen und Erfahrungen Unternehmen in ersten KI-Projekten sammeln, desto einfacher wird es ihnen fallen, eine umfassende KI-Strategie zu entwickeln. Um die Vorteile der Technologie voll auszuschöpfen, sollten sie ihre Unternehmensziele und -Prozesse analysieren und dazu passende KI-Anwendungsfälle definieren. „Und sich zeitgleich damit auseinandersetzen, was mit der Unternehmenskultur passiert, wenn Künstliche Intelligenz hinzukommt“, sagt Opitz. „Das wird die Organisation und die Arbeitsweise in vielen Bereichen verändern.“

Am Ende gehört zu dieser Betrachtung auch der Blick auf die Kosten. Microsoft etwa wirbt derzeit stark damit, den neuen KI-Service Copilot einzusetzen. Eine Lizenz für einen Nutzer kostet rund 30 Euro im Monat. Spart ein Mitarbeiter dank Copilot auch nur eine Stunde Arbeit im Monat, lohne sich die Investition, argumentiert Microsoft. Auf ein ganzes Unternehmen gerechnet, ist die Investition indes nicht ohne. Würde eine Firma mit 500 Mitarbeitern alle mit Copilot ausstatten, müsste sie allein dafür 180.000 Euro Lizenzkosten pro Jahr aufbringen – zuzüglich zur ohnehin fälligen Lizenz für alle anderen Microsoft-Office-Programme. Wenn also ein Produktivitätsgewinn der Mitarbeiter eines der Ziele ist, die Unternehmen mit Künstlicher Intelligenz erreichen wollen, sollten sie in ihrer Strategie auch festhalten, wie dieser gemessen wird.

Tipp 3: Akzeptanz schaffen

In der Umfrage von Bitkom sagten 64 Prozent der Unternehmen, ihre Belegschaft stünde einem KI-Einsatz skeptisch gegenüber. Diese Sorgen müssen Sie ernst nehmen. Denn ohne Akzeptanz bei potenziellen Anwendern ist jede KI-Anwendung wirkungslos – so gut sie technisch auch funktionieren mag. Deshalb müssen Mitarbeiter:innen in die KI-Welt mitgenommen werden, sowohl durch Weiterbildungen zum Umgang mit KI, als auch zur Vertiefung ihres jeweiligen Fachwissens. Diese Kombination wird immer wichtiger werden, glaubt Christian Opitz. Denn er sieht Künstliche Intelligenz künftig eher als Co-Pilot denn als Autopilot. „Letzten Endes wird wichtig bleiben, dass Mitarbeiter:innen Expertenwissen haben“, sagt er. „Denn die Ergebnisse einer generativen KI sollten aktuell immer noch einmal geprüft und hinterfragt werden.“

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