Künstliche Intelligenz (KI) hält in immer mehr Unternehmensbereichen Einzug. Mehr als 30% der Unternehmen einer Befragung des Branchenverbandes Bitkom geben an, dass sie aktuell KI einsetzen, planen einzusetzen oder dies zumindest in Erwägung ziehen. Für knapp zwei Drittel der Unternehmen ist die Anwendung von KI aber nach wie vor noch nicht auf der Agenda. So vielfältig wie die Aufgaben und Tätigkeitsfelder des Mittelstands sind, so vielfältig sind auch die Anforderungen und Einsatzgebiete von verschiedenen KI-Anwendungen für Unternehmen. Gänzlich neuartige Geschäftsmodelle und disruptive Innovationen wie das autonome Fahren stellen dabei in der Praxis nur die Spitze des weiten KI-Spektrums dar.
Das Ziel dieser Studie ist es theoretische Grundlagen und praktische Handlungsoptionen herauszuarbeiten, um KMU bei der Implementierung und Nutzung von KI, insbesondere in Hinblick auf die notwendigen Daten, zu fördern. Es zeigt sich aber auch, dass das Themenfeld der Datenverfügbarkeit nicht isoliert betrachtet werden kann und eine Verankerung und Sensibilisierung für dieses Thema in sämtlichen Unternehmensbereichen erforderlich ist. Tatsächlich sind Daten meist vorhanden, wenn auch nur in unstrukturierter und verteilter Form, oder können mit wenig Aufwand erhoben werden. Hier liegt die konkrete Hürde häufig darin, vorhandene Daten aufzubereiten und Datensilos aufzubrechen, um die Daten für die weitergehende Verwertungen im Kontext von KI-Anwendungen nutzbar zu machen. Nicht zuletzt in diesem Schritt scheitern Unternehmen dann aber häufig an einem nicht ausreichenden digitalen Reife- und Verständnisgrad.
Grundlage der Studie sind neben der Literaturrecherche eine explorative Online-Befragung von KMU und IHK-Beratern mit einem Schwerpunkt auf der Datenverfügbarkeit im Rahmen von KI-Anwendungen und eine Fallstudienanalyse. Darüber hinaus erfolgte eine Validierung der Ergebnisse in Interviews mit KI-Experten aus dem Mittelstand-Digital-Netzwerk.
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Implementierung von KI im Mittelstand – Die Verfügbarkeit von Trainingsdaten und Förderung offener Datenstrukturen
Die Studie fokussiert auf die Implementierung von Künstlicher Intelligenz in KMUs. Neben qualitativ hochwertigen Daten ist dazu eine stringente Verankerung in sämtlichen Unternehmensbereichen erforderlich.