Proalpha: KI im Mittelstand Bei KI-Integration von Bewährtem profitieren

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Beim Installieren und Nutzen Künstlicher Intelligenz (KI) funktionieren vorgefertigte Systeme und Apps von Softwarespezialisten deutlich besser als individuell programmierte Konzepte.

Laut einer aktuellen Studie des Massachusetts Institute of Technologier (MIT) laufen 95 Prozent aller generativen KI-Pilotprojekte in Unternehmen zur Steigerung des Umsatzwachstums ins Leere. Die Kernursache liegt in einem fundamentalen «Learning Gap». Generische KI-Tools sind für spezifische Unternehmensworkflows meist ungeeignet. Sie eignen sich aufgrund ihrer Flexibilität hervorragend für Einzelpersonen, scheitern jedoch im Unternehmensbereich, da sie nicht aus Arbeitsabläufen lernen oder sich an diese anpassen.

KI als Falle?

Im industriellen Umfeld verschärft sich das Problem, denn hier treffen moderne KI-Anforderungen auf jahrzehntealte Infrastrukturen. ERP-Systeme, MES-Plattformen und Produktionsanlagen verfügen oft nicht über die APIs und Datenstrukturen, die für eine nahtlose KI-Integration notwendig wären. Diese technische Altlast führt zu spürbaren Konsequenzen. Laut einer Studie des Kompetenzzentrums «WIRKsam» scheitert fast jedes zweite KI-Projekt in Unternehmen – und das meist nicht an der Technologie selbst, sondern an mangelnder Datenqualität, fehlenden technischen Voraussetzungen und organisatorischen Faktoren.

Das eigentliche Dilemma offenbart jedoch eine aktuelle Studie von Stifterverband und McKinsey. Während IT-Abteilungen weiter an aufwendigen Custom-KI-Systemen arbeiten, leiden 79 Prozent der deutschen Unternehmen unter eklatanten KI-Kompetenzdefiziten. Paradoxerweise erkennen 86 Prozent der Führungskräfte zwar ungenutztes KI-Potenzial in ihren Unternehmen, aber ihnen fehlen genau die Kompetenzen, die für eine erfolgreiche Umsetzung erforderlich wären.

Industrial KI App

Die Lösung liegt in «ready-to-use» KI-Konzepten für spezifische Industrieanwendungen, die bereits auf Fertigungsunternehmen zugeschnitten sind. Diese verstehen Produktionsprozesse und Compliance-Anforderungen von Grund auf – und funktionieren vom ersten Tag an. Unter anderem stellt die Proalpha GmbH entsprechende Software und KI-Konzepte in Verbindung mit ERP-Systemen bereit. Das erübrigt, KI-Software aufwendig individuell zu entwickeln und zu implementieren.

Einige Beispiele aus Unternehmen zeigen die Vorteile. So nutzt der Roboterhersteller Kuka eine KI-basierte Wissenssuche für 1,4 Millionen technische Dokumente und 71 000 Nutzer weltweit. Ein weiteres mittelständisches Unternehmen verbesserte seine termingerechte Lieferfähigkeit von 86 auf über 96 Prozent durch eine auf Ki gründende Produktionsplanung. Die emz Hanauer GmbH & Co. KG in Nabburg, Hersteller von Komponenten und Geräten für Haus- und Umwelttechnik optimierte über 1000 Werkstücke durch eine mit KI geführte Bestandsplanung.

Systematisch Integrieren

Damit KI im Mittelstand endlich vom Kostentreiber zum Wertschöpfer wird, müssen vier kritische Faktoren beachtet werden.

Die operative Führung in Unternehmen muss KI-Projekte initiieren und vorantreiben. Fachabteilungen, nicht IT-Teams, müssen KI-Projekte leiten. Sie kennen die echten Schmerzpunkte und können greifbaren Nutzen identifizieren. Während IT-Abteilungen oft technologiegetrieben denken, verstehen Einkauf, Produktion und Vertrieb die konkreten Herausforderungen des Tagesgeschäfts. Ein Produktionsleiter beispielsweise kennt Engpässe und entscheidende Kennzahlen. Diese fachliche Expertise ist entscheidend, um KI-Konzepte und Software zu entwickeln, die tatsächlich Probleme lösen, statt nur technisch State of the Art zu sein.

Um rasch von KI zu profitieren, eignen sich vorbereitete, universelle Apps besser als individuell programmierte Softwarebausteine. Industrial KI Apps für Bestandsoptimierung, Produktionsplanung oder Wartungsprognosen liefern sofortigen Nutzen ohne jahrelange Entwicklungszyklen. Diese Apps basieren auf bewährten Algorithmen und wurden bereits in ähnlichen Umgebungen getestet. Statt Monate oder Jahre in die Entwicklung einer individuellen Software zu investieren können Unternehmen auf erprobte Standardlösungen setzen, die sich schnell an spezifische Forderungen anpassen lassen. Das reduziert nicht nur Kosten und Risiken, sondern ermöglicht auch eine deutlich schnellere Wertschöpfung.

Eine hohe Datenqualität ist fundamental wichtig, um mit KI arbeiten zu können. Hochwertige, strukturierte Daten sind essenziell, um KI-Halluzinationen mit fatalen Folgen zu verhindern. Ohne saubere Stammdaten und klare Governance-Strukturen sind selbst die besten KI Apps wertlos. Unvollständige Kundendaten, inkonsistente Artikelnummern oder fehlerhafte Bestandsinformationen führen zu Entscheidungen, die mehr Schaden als Nutzen anrichten. Eine letztlich erfolgreiche Integration einer KI erfordert daher zunächst eine gründliche Datenbereinigung und die Etablierung klarer Prozesse zur Datenerfassung und -pflege. Nur wenn die Datengrundlage stimmt, können KI-Systeme zuverlässige Prognosen und Empfehlungen liefern.

Langfristig erfolgreich erweist sich KI nur bei einer evolutionären Integration. Statt einer disruptiven ERP-Revolution braucht es vielmehr eine sukzessive Erweiterung bestehender Systeme. Middleware und APIs verbinden KI-Fähigkeiten inkrementell, ohne operative Störungen zu verursachen. Komplette Systemwechsel sind für mittelständische Unternehmen oft zu riskant und ressourcenintensiv. Intelligenter ist es, KI-Funktionen schrittweise in die bestehende IT-Landschaft zu integrieren. So können Unternehmen ihre bewährten Prozesse beibehalten und gleichzeitig von KI-gestützten Optimierungen profitieren. Diese schrittweise Herangehensweise ermöglicht es auch, Erfahrungen zu sammeln und mit Change Management behutsam zu begleiten.

Von Erfahrung profitieren

Als geeignetes Konzept und messbar erfolgreiches System steht beispielsweise die Plattform Proalpha Industrial AI von Proalpha zur Verfügung. Sie enthält bereits mehr als 30 «ready-to-use» AI Business Apps. Sie fügt sich nahtlos in bestehende Geschäftsprozesse ein und kann sofort messbaren Nutzen schaffen. Wer künftig als mittelständisches Unternehmen erfolgreich agieren will, ist jetzt gefordert, die Vorteile von KI zu erschliessen und zu nutzen. Langwierige Experimentierphasen können nur schaden. Die Transformation muss konsequent voran-getrieben werden.

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