KI-Einsatzfelder im Mittelstand – so gelingt der Durchbruch mit Künstlicher Intelligenz

Start: End: So klingt Wirtschaft. Zukunftsthemen für Unternehmen. Jeden Mittwoch sprechen wir mit EntscheiderInnen über die Herausforderungen und Trends in ihrer Branche. Mit jeder Menge Insights und neuen Denkanstößen. Aus der Wirtschaft für die Wirtschaft. SPEAKER_03

Start: End: Künstliche Intelligenz kann Prozesse beschleunigen und die Performance von Unternehmen steigern. Super, wissen wir alle. Das Problem ist, sie bleiben gerade im Mittelstand, meistens in der Pilotphase stecken. Grund ein Drittel der Mitarbeitenden in mittelständischen Unternehmen sagen, uns fehlt das Wissen über KI -Einsatzfelder. Und genau das wollen wir heute ändern. Und jetzt wollen wir uns mal anschauen, wie sieht es denn in der Baubranche aus und vor allem, wo lässt sich noch Potenzial heben? Nachgehakt. Dazu lade ich meine Gäste auf die Bühne ein. Das ist zum einen Johannes Borgmann, Leiter der IT -Infrastruktur der VEKA Group. So, und Nummer zwei ist Hamidreza Hosseini. Er ist KI -Experte und CEO von Ecodynamics. Nehmt bitte Platz. Und alle Zuhörenden, die sich jetzt fragen, hey, wieso denn Bühne und was hört mich da so seltsam an? Wir sind heute live. Wir nehmen live auf, auf dem Partnerforum der VEKA Group. So, und dann wollen wir mal loslegen. Johannes, fangen wir mal mit dir an. Wie sind so deine Erfahrungen mit KI und wie ist VEKA das Thema angegangen? SPEAKER_01

Start: End: Wir haben im Jahr 2023, 2024 eine Initiative gestartet, die der Vorstand initiiert, wo es darum ging, mal zu ermitteln, wo kann uns denn KI helfen oder könnte uns KI helfen? Und diese Initiative hat sich gezielt gerichtet erstmal an die Mitarbeitenden. Wir waren als IT auch erstmal ein bisschen außen vor, weil es darum ging, erstmal abzufragen, wo seht ihr denn Potenziale? Und das Ergebnis war, auch in der Rückschau finde ich das total spannend und richtig, waren drei Handlungsfelder. Das eine war KI in der Administration und Verwaltung. Das andere war Mediencontent erstellen, also Marketing. Und das andere war Logistik. Und das sind jetzt die Handlungsfelder, auf die wir uns konzentrieren und wo wir gucken, wie können wir da KI -Lösungen rechtssicher dann auch implementieren und umsetzen. SPEAKER_03

Start: End: Hamid, wenn ich mir die Baubranche so vorstelle, dann komme ich... Dann komme ich darauf, okay, Marketing, das liegt nahe, das klappt irgendwie in allen Branchen. Was hast du noch für spannende Ideen jetzt gerade für die Baubranche? SPEAKER_02

Start: End: Wenn es um zum Beispiel Qualitätssicherung, Prozessentwicklung, Materialzusammensetzung, Ausschreibungsbearbeitung und so weiter geht. Also sehr, sehr viel im Bereich Forschung, administrative Tätigkeiten, MPR, aber auch in Konzeption, Prozessentwicklung, Prozessqualität bis hin zu so einem Sparring zu Geschäftsmodell und Portfolio, Dienstleistung, Rechnung. Also die Anhaltsgebiete sind manchfaltig, aber meistens sind es wahrscheinlich eher Kundenservice, Ausschreibung, Bearbeiten und so die Dinge, die im Moment sehr viel Zeit und Aufwand nehmen oder auch Projektmanagement. SPEAKER_03

Start: End: Ja, und können wir da die KI auch wirklich schon guten Gewissens loslaufen lassen? SPEAKER_02

Start: End: Nein, die Art von KI ist jetzt im Neuronetwork -Bereich, braucht auf jeden Fall sehr viele Vorgaben, Limitationen, Halluzinationschecks, Faktenchecks und so weiter. Also bei dem Neuartigen muss man schon natürlich erstmals viel testen, validieren und probieren. Prüfen und sich da auch mit auskennen. SPEAKER_03

Start: End: Johannes, wie geht dir sowas an? Also es kommt jetzt ein Mitarbeiter mit einer mega geilen Idee. Wie reagierst du? SPEAKER_01

Start: End: Also das ist tatsächlich die meistgestellte Frage, Johannes, ich habe hier eine KI -Lösung, kann ich die mal eben nutzen? Das ist tatsächlich schwierig, weil die Tatsache, dass es eine KI -Lösung ist, jetzt vorhandene Spielregeln und auch rechtliche Rahmenbedingungen ja nicht außer Kraft. Wir wollen natürlich die Daten schützen, wir wollen personenbezogene Daten schützen, wir wollen Unternehmensgeheimnisse im Hause halten und wollen nicht öffentliche Language, Learning Models damit anlernen. Und deswegen ist die tatsächliche Implementierung von KI -Lösungen, wenn man sie denn in einen Regelbetrieb überführen will, und das ist tatsächlich erstmal unsere Verantwortung als IT, beinharte IT -Arbeit. Und das wollen wir gewissenhaft und gut machen und da sind wir gerade bei, einschließlich der Schulung dann für die Mitarbeiter. SPEAKER_03

Start: End: Hamid, wo siehst du so die größten Herausforderungen? SPEAKER_02

Start: End: Also Herausforderungen sind natürlich zum einen die Erkenntnisse darüber, wie viel ist wirklich Wahrheit? Realität und Hype und Mythos dahinter. SPEAKER_03

Start: End: Gibt es so eine KI -Lüge, die dich fast schon ärgert, die immer wieder auftaucht? SPEAKER_02

Start: End: Ja gut, neben dieser statistischen Papagei, was ja Quatsch ist, über - und unterschätzen der KI. Also unterschätzen, was sie wirklich kann, dass die Modelle schon Homo Sapiens überholt haben in vielen Disziplinen, aber auch überschätzen, indem man das erstmal integrieren muss. Und dass das die Hölle ist erstmal, ja. Ja, teilweise wird auch jetzt, dass diese neuartigen Deep Learning oder neuronalen Netze werden jetzt als Allheilmittel eingesät. Also das ist etwas zum Beispiel, was ich denke, da muss man wirklich mal sehr selektiv das betrachten, dass jetzt alles lösen, alles. Also das wäre Quatsch. SPEAKER_03

Start: End: Lass uns nochmal auf die Baubranche gehen. Mal angenommen, es soll ein Fenster eingebaut werden. Wie wahrscheinlich ist es, dass das irgendwann ein Roboter übernimmt? SPEAKER_02

Start: End: Boah, also wahrscheinlich sehr hoch. Allerdings die Frage, wann? Es gibt schon so Autos. Es gibt schon so Automatisierungsroboter, die so fast komplette Häuser bauen. Allerdings sind ja die Fenster schon fertig. Also Fenster in einem Rahmen und so, das glaube ich schon, dass, ich wage das jetzt nicht zu beurteilen, weil seit in den letzten zwei Jahren auch die Robotik so einen Riesensprung gemacht hat. Sehr schwer zu sagen, aber ich vermute mal vielleicht fünf bis zehn Jahre. Vermutlich gibt es das sogar schon irgendwo in China. Also Zühlmaschine einräumen können sie schon? Genau. SPEAKER_03

Start: End: Das ist nur die Frage, wie viel schwerer ist es, ein Fenster einzubauen? SPEAKER_02

Start: End: Richtig. Das sind wahrscheinlich dann andere Arten von Industrieautos. Industriellen Robotern. SPEAKER_03

Start: End: Ja, aber grundsätzlich ist es so, in der Branche auch alles, was mit Wissens zu tun hat, lässt sich auslagern. SPEAKER_02

Start: End: Bis zum gewissen Ansatz, wenn die natürlich die Modelle dazu in der Lage sind, ja. Wo siehst du die Grenze? Grenzen sind natürlich die Daten, die halt da die Modelle nicht erhalten haben. Grenzen sind natürlich komplexe Zusammenhänge, wo die Modelle vielleicht zu sehr generalisieren und anfangen zu halluzinieren. Grenzen sind auch zum Beispiel Rechtsthemen, Normierungssachen. Also da gibt es schon viele. Ja, es gibt viele Disziplinen, wo einfach die Daten nicht verfügbar waren oder die Modelle einfach teilweise fehlinterpretieren. SPEAKER_03

Start: End: Johannes, inwieweit habt ihr schon Erfahrung damit? Großes Thema bei KI -Projekten ist ja immer, an die Daten zu kommen. Und zwar auch an Daten, mit denen man wirklich arbeiten kann. Was würdest du sagen, was ist so das Hauptproblem bei dem Bereich? SPEAKER_01

Start: End: Ich glaube eher umgekehrt wird ein Schuh draus. Wie konfiguriere ich die KI, dass sie wirklich mit deinen Daten, also mit unseren Daten auch wirklich arbeiten kann? Das ist ja ganz, ganz wichtig. Und ich glaube in dem Feld, da werden uns die Hersteller sehr viel Arbeit abnehmen. Mit Hersteller meine ich jetzt die Lieferanten der Softwarelösungen, die wir einsetzen. Die werden in ihre Werkzeuge, in ihre Softwarelösungen KI -Funktionen einbauen, damit sie eben mit unseren Daten, mit unseren Prozessen integriert arbeiten. Microsoft ist natürlich ein sehr, sehr einfaches Beispiel. Um jetzt mal zurückzublicken eben auf die genannten Initiativen, KI in der Verwaltung, wird das Microsoft in hohem Maße erledigen. Schauen wir auf das Thema Logistik. Ceylon ist Spezialist für Process Mining und sie werden ihr Produkt auch erweitern um KI -Funktionen. Und das sind tatsächlich auch die Spannenden, neben den generativen KI -Lösungen, wo neue Inhalte entstehen. Ich brauche ein neues Bild, ich brauche einen neuen Text, ich brauche einen neuen Vertrag. Das sind die generativen KIs. Und dann gibt es ja auch die prädikativen, also die, die eben hingehen und sagen, was mache ich mit den Daten, die ich habe, welche Vorhersagen treffe ich daraus. Aber da geht es ja um die unternehmensspezifischen Daten. Und da hängen wir an den Herstellern. Das ist, glaube ich, sehr, sehr stark. Und ich glaube, wir sind gut beraten, wenn wir uns darauf konzentrieren und uns angucken, was sie können. SPEAKER_03

Start: End: Also wir hatten jetzt gesagt, in der Baubranche kann man sich vorstellen, im Marketing, in der Produktentwicklung, in der Logistik. Mal angenommen, das entwickelt sich super und das machen künftig Agenten und dann passieren Fehler. Wer hat denn dann die Verantwortung? SPEAKER_01

Start: End: Ja, super, super wichtiger Punkt. Die KI selber übernimmt jedenfalls keine Verantwortung. Also gibt es am Ende zwei Möglichkeiten. Also entweder ist eine KI -Lösung interessant. Wenn ein Regelbetrieb überführt worden, dann ist die IT erstmal verantwortlich, das vernünftig zu machen und gibt dem Anwender der KI dann auch eine gewisse Sicherheit. Muss ihn aber dann auch schulen, verantwortungsvoll mit der KI umzugehen. Oder aber, und von diesen KI -Lösungen gibt es aktuell noch genug, die lassen sich nicht rechtssicher in einen Betrieb überführen. Da muss man schon genau hingucken und dann wissen, dass man sich in einer Art Laborsituation befindet. Kann man nicht personenbezogene Daten hochladen, Betriebsgeheimnisse hochladen. Da muss man schon ein bisschen aufpassen, was man da tut. SPEAKER_03

Start: End: Dann würde ich dich vielleicht fragen, und wie gehe ich jetzt damit um, wenn ich das aber nochmal hochladen möchte? SPEAKER_01

Start: End: Dann könntest du, das könntest du machen, dann müsstest du dir erstmal des Risikos bewusst sein. Das ist erstmal schon das Erste und verstehen, dass da ein Risiko ist und dann stehst du dir frei, die Dinge entsprechend zu anonymisieren oder zu abstrahieren. Dann kann man dieses Thema... SPEAKER_03

Start: End: Mal angenommen, wir haben jetzt ganz viele Zuhörende überzeugt und die wollen gleich morgen das Thema so richtig angehen. Was sind Fragen, die sie sich stellen können, damit sie vielleicht Fehler nicht machen, die andere schon gemacht haben und damit sie es eben auch schaffen, aus der Pilotphase heraus wirklich in den Alltag zu kommen? SPEAKER_01

Start: End: Vielleicht sich disziplinieren und so persönliche Begeisterung trennen von, wo hilft es mir, ich sage jetzt mal aus einer unternehmerischen Perspektive wirklich, dass ich da wirklich am Ende auch was überbleibe und ich einen Nutzen davon habe. SPEAKER_03

Start: End: Also im Prinzip, dass man vorher festlegt, wo möchte man wirtschaftlich eigentlich hin und dann baut man das System darum. SPEAKER_01

Start: End: Genau, wie kann mir das helfen? Wie kann ich meine Effizienz tatsächlich steigern? Welchen Gewinn habe ich tatsächlich, wenn ich da jetzt eine KI einsetze? Oder habe ich nur einen Beweis angetreten, dass eben eine KI ein tolles Produkt ist? Darum kann es ja nicht gehen. Genau, man muss sicherlich auch mal so eine Probebohrung mal machen und gucken, wie verhält sich das eine und andere. Eine KI -Tool, das finde ich auch wichtig. Ich finde es auch wichtig, dass man so Laborsituationen dann mal herstellen darf und Dinge ausprobieren darf. Das muss man dann nur sagen, dass es eine Laborsituation ist. SPEAKER_03

Start: End: Hamid, wie schafft man es denn insbesondere, aus der Laborsituation herauszutreten? SPEAKER_02

Start: End: Wenn das Ganze verankert ist in einem Zielbild oder Unternehmensarchitektur, dann ist ja auch diese Laborumgebung jetzt nicht nur eine reine Laborumgebung, sondern es ist eine ernsthafte Komponente. Aus unternehmerischen Erfolgs, die dann dazu beiträgt, Wachstum oder auch Effizienz zu schaffen. Das heißt also Wertbeitrag auf Strategie und KPIs, A und O und natürlich auch die Investitionen, dass sie auch nicht nur Effizienz oder auch Wachstum schaffen sollen. Dann stellt sich, glaube ich, kaum noch diese Frage, ob die aus dem Lab rauskommen. Wichtig ist halt, dass man solche Projekte wie eine Restrukturierung, Mergers and Acquisition, wie ein Strategieprojekt behandelt und nicht nur als, sagen wir mal, reine experimentelle Sachen, machen, weil es geht, wie gesagt, um die Wettbewerbsfähigkeit und Zukunft der Firmen lokal, global und regional. SPEAKER_03

Start: End: Okay, wunderbar. Wir kommen jetzt langsam zum Ende unseres Podcasts und wir geben immer gerne so noch eine wichtige Sache mit auf den Weg. Wenn ihr nur einen einzigen Tipp für die Zuhörerinnen hier und eben auch zu Hause an den Lautsprechern hättet, was wäre das? Und jetzt der Gedanke zum Mitnehmen. SPEAKER_01

Start: End: Hüte deine Daten, auch wenn du KI nutzt. SPEAKER_03

Start: End: Gut, das lassen wir jetzt. Jetzt mal so ganz tragend stehen. Hamid, vielleicht noch was Positives. SPEAKER_02

Start: End: Beschäftigt euch damit, weil es noch kuschelig ist in einigen Branchen. Nicht vielen Branchen wird es so krass betreffen, aber in einigen Branchen geht es rund in den kommenden drei bis fünf Jahren. Also es geht wirklich darum, das drittgrößte GDP -Land der Welt sollte dem Markt und Wettbewerbspositionen beibehalten. Deshalb beschäftigt euch bitte damit und macht einfach. SPEAKER_03

Start: End: Wunderbar, vielen Dank euch beiden. Das war das Gespräch. Und ihr, liebe Zuhörerinnen, wenn ihr noch Fragen habt, die, die heute bei uns sind, die können das gleich in der Pause tun. Und alle anderen gerne per Kommentar nachfragen, zum Beispiel bei LinkedIn oder auch bei Spotify oder Apple Podcasts. SPEAKER_00

Start: End: So klingt Wirtschaft. Haben Sie Fragen, Kritik oder Anmerkungen? Dann schreiben Sie uns gerne an podcast @ handelsblattgroup .com. Gefällt Ihnen, was Sie hören? Dann bewerten Sie uns gerne auf Spotify. Oder Apple Podcasts.