Fertigungsindustrie KI im Mittelstand: "Schnelligkeit ist der Schlüssel"

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Mangelndes Know-how, fehlende finanzielle Mittel und Zweifel an der Zuverlässigkeit lassen viele Unternehmen am Einsatz von KI im Mittelstand zögern. Dennoch sollten sie das Feld nicht allein den Großkonzernen überlassen, weiß Michael Wolf, Founder & Managing Partner bei Sweat & Glory Consulting.

Große Unternehmen preschen bei der Investition in KI voran. Kleine und mittlere Unternehmen zögern hingegen noch. Woran liegt das Ihrer Meinung nach?

Michael Wolf: Kleine und mittlere Unternehmen zögern bei KI-Investitionen aus mehreren Gründen. Erstens fehlt es oft an Fachkräften, die sich mit KI auskennen. Viele Firmen wissen einfach nicht, wie sie KI einsetzen können. Zweitens haben viele Unternehmen Angst vor den Kosten, obwohl diese heute nicht mehr mit früheren IT-Projekten vergleichbar sind. Gerade kleinere Firmen scheuen das Risiko. Drittens gibt es oft Bedenken bei den Mitarbeitern. Manche fürchten, dass KI ihre Jobs gefährden könnte.

Ein weiteres Problem ist, dass viele Unternehmen ihre Daten nicht richtig nutzen können. KI braucht gute Daten, um zu funktionieren. Aber viele Firmen wissen nicht, wie sie ihre Daten dafür aufbereiten sollen.

Um diese Probleme zu lösen, braucht es mehr Aufklärung und praktische Beispiele. Unternehmen müssen sehen, wie KI ihnen konkret helfen kann. Auch staatliche Förderprogramme können helfen, die finanziellen Hürden zu senken.

Vor diesen Herausforderungen stehen Unternehmen

Was sind aktuell die größten Herausforderungen beim Einsatz von KI im Mittelstand?

Die größten Herausforderungen beim KI-Einsatz in mittelständischen Unternehmen sind vielfältig. Wir haben mit vielen mittelständischen Unternehmen gesprochen. Dabei haben wir immer wiederkehrende Themenfelder festgestellt.

Das Potenzial wird oft erkannt, aber die Umsetzung fällt schwer. Unternehmer tun sich schwer, den abstrakten Begriff „KI“ in ihre operative Welt zu übertragen. Ein großes Problem ist der Fachkräftemangel im KI-Bereich. Viele Unternehmen wissen nicht, wie sie KI konkret einsetzen können.

Hinzu kommen „digitale Schulden“ aus Versäumnissen bei der Digitalisierung, besonders im Datenbereich. Ohne gute Datengrundlage ist KI-Einsatz kaum möglich. Auch organisatorische Aspekte spielen eine Rolle: Bestehende Strukturen können oft nicht mit der KI-Dynamik mithalten. Ein Umdenken in der Unternehmensorganisation ist nötig. Trotz hoher Potentiale scheuen viele Mittelständler das Risiko einer Fehlinvestition.

Wie können KMU vor diesem Hintergrund mit dem Einsatz von KI starten?

Für KMU ist ein schneller, strukturierter KI-Einsatz wichtig, ohne zu viel Management. Wir fördern „KI-Inseln“ - Mitarbeiter, die eigeninitiativ KI-Impulse setzen. Parallel sollte das Management eine KI-Strategie entwickeln und Fragen wie Marktrelevanz, Einsatzfelder und Risiken klären.

Der Start mit kleinen Pilotprojekten ermöglicht Erfahrungssammlung bei geringem Risiko. Beispiele sind KI-Wissensmanagement, KI-gestützte Qualitätskontrollen oder Vorhersagen für Maschinenwartungen. Wir empfehlen, mit einem MVP („Minimalprodukt“) zu beginnen und schrittweise zu erweitern. Jede Erweiterung sollte einen messbaren Mehrwert bringen.

Entscheidend sind Einbindung und Schulung der Mitarbeiter. Der Erfolg hängt von deren Akzeptanz und Verständnis ab. Offene Diskussionen zum Thema KI sind wichtig.

Es geht um schrittweises Vorgehen, Lernen aus Erfahrungen und frühzeitige Mitarbeitereinbindung.

KI im Mittelstand: Diese Vorteile bringt die Implementierung

In welchen Unternehmensbereichen lässt sich KI konkret einsetzen und welche Vorteile kann sie dort jeweils generieren?

KI lässt sich in fast allen Bereichen eines Fertigungsunternehmens einsetzen, ähnlich wie Computer oder Elektrizität. In der Produktion optimiert sie Prozesse und ermöglicht vorausschauende Wartung. Qualitätskontrollen werden verbessert und Ausschuss reduziert. In der Logistik optimiert KI Lieferketten und das Bestandsmanagement, was Kosten spart und die Produktivität steigert.

Im Kundenservice, Marketing und Vertrieb hilft KI, Kundenbedürfnisse besser zu verstehen und maßgeschneiderte Angebote zu erstellen. Im Personalwesen unterstützt sie bei der Bewerberauswahl und Mitarbeiterentwicklung. In Buchhaltung und Controlling analysiert KI Finanzdaten und erstellt Prognosen. In Forschung und Entwicklung beschleunigt sie Innovationsprozesse.

Besonders große Chancen sehen wir im Wissensmanagement. KI kann das Wissen erfahrener Mitarbeiter bewahren und zugänglich machen. Der Nutzen von KI zeigt sich in Effizienzsteigerungen, Kosteneinsparungen und besseren Entscheidungen. Wichtig ist, KI in bestehende Prozesse zu integrieren.

Haben Sie dazu ein konkretes Beispiel aus der Praxis?

Ja, ich habe ein interessantes Beispiel aus unserer Praxis, das sich gut auf die Fertigungsindustrie übertragen lässt. Wir haben mit einer Gemeindeverwaltung zusammengearbeitet, die das Wissen ihrer Experten besser nutzen wollte. Wir führten ein KI-System ein, das alle Daten verarbeiten und Zusammenhänge erkennen kann. Das System half, Informationen schneller zu finden und neue Erkenntnisse zu gewinnen.

Dieses Konzept lässt sich hervorragend auf die Fertigungsindustrie übertragen. Stellen Sie sich einen mittelständischen Zulieferer vor, der komplexe Bauteile herstellt. Hier könnte eine ähnliches KI-System technische Zeichnungen, Produktionsprotokolle und Qualitätsberichte analysieren. Wenn ein Ingenieur ein Problem hat, liefert das System relevante Dokumente, Hinweise auf ähnliche Fälle und Lösungsansätze. Es kann sogar Produktionsparameter für Qualitätsverbesserungen vorschlagen.

Beide Beispiele zeigen, wie KI-gestütztes Wissensmanagement Prozesse optimieren und die Effizienz steigern kann - sei es in der Verwaltung oder in der Fertigungsindustrie.

Unterstützung für den Einsatz von KI im Mittelstand

Wie unterstützen Sie KMU beim Thema KI konkret? Welche KI-Tools bieten Sie und was können die?

Wir unterstützen KMU beim Thema KI konkret mit unserem „AI Chancen-Scan“. In vier Schritten hilft er Unternehmen, KI-Potenziale zu erkennen und Berührungsängste abzubauen. Gemeinsam entwickeln wir Szenarien und erstellen schnell Prototypen, die von Testnutzern bewertet werden. So lässt sich der Mehrwert einer KI-Lösung früh überprüfen.

Wir bieten keine eigenen KI-Tools an, sondern helfen Unternehmen, die besten existierenden Lösungen zu finden und einzusetzen. Unser Ziel ist es, dass KMU KI schnell als wertvolles Werkzeug erkennen und nutzen, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken und neue Möglichkeiten zu eröffnen. Mit der Sweat & Glory AI Initiative 2024 wollen wir verhindern, dass nur Großunternehmen von KI profitieren. Schnelligkeit ist der Schlüssel, damit der Mittelstand den Anschluss nicht verpasst.

Eine letzte Frage noch: Welche Auswirkungen haben Ihrer Meinung nach neue Vorschriften wie der EU AI Act auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz in Industrieunternehmen?

Der EU AI Act wird den KI-Einsatz in der Industrie stark beeinflussen und bringt erhebliche Herausforderungen mit sich. Unternehmen müssen ihre KI-Strategien anpassen und sicherstellen, dass sie von Anfang an die Vorschriften einhalten. Die EU verfolgt hier gute Absichten, auch wenn es Bedenken gibt, dass der Act Innovationen verlangsamen könnte.

Für KMUs bedeutet die Umsetzung, sich mit wichtigen Themen wie Transparenz, Risikoklassifizierung und möglichen Einschränkungen auseinanderzusetzen. Das kann zu längeren Entwicklungszeiten und höheren Kosten führen, stellt aber ggf. auch eine Chance dar, sich stärker mit sicheren und verantwortungsvollen KI-Praktiken zu befassen.

Die bisherige Ausgestaltung des AI Acts hat auch laute Kritik hervorgerufen. Es bleibt abzuwarten, wie die Umsetzung in nationales Recht erfolgt und welche konkreten Auswirkungen das haben wird.

Herr Wolf, wir danken Ihnen für das Gespräch.