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20.05.2021 | Künstliche Intelligenz | Im Fokus | Onlineartikel

So ermitteln Unternehmen KI-Anwendungsfälle

Autor:
Andrea Amerland
3 Min. Lesedauer

Das Thema Künstliche Intelligenz ist oft mit Ängsten und Vorurteilen behaftet. Während Beschäftigte Jobverlust fürchten, mangelt es Führungskräften an Vorstellungskraft, welche Potenziale Artificial Intelligence bietet. Es fehlt an Methodik, um KI-Anwendungsfälle zu identifizieren.  

Drei Viertel der Beschäftigten in deutschen Unternehmen haben keine Angst, dass Künstliche Intelligenz (KI) ihnen den Arbeitsplatz kostet. Zu diesem Ergebnis kommt die Artificial Intelligence (AI) Trendstudie 2021 der IUBH, für die mehr als 500 Mitarbeiter und Führungskräfte befragt wurden. Eigentlich müsste hier das Wörtchen "mehr" ergänzt werden. Denn in den Jahren zuvor zeichneten andere Studien noch ein düsteres Bild mit viel Skepsis gegenüber KI und großer Angst vor dem Verlust des eigenen Arbeitsplatzes durch den Einsatz der Technologien in Unternehmen. 

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KI-Angst überschätzt, KI-Potenzial unterschätzt

"Die Angst vor AI wird in Deutschland gefährlich überschätzt", kommentiert Ulrich Kerzel, Mitautor der Studie, die aktuellen Umfrageergebnisse. Mitarbeiter erwarten von Künstlicher Intelligenz im Betrieb in erster Linie mehr Effizienz, Entlastung und schnelleres Arbeiten. Gleichzeitig glauben allerdings nur 17,9 Prozent der Befragten, dass ihr Arbeitgeber dafür die nötigen Kompetenzen hat. 

Erschwerend kommt hinzu, dass nur etwa die Hälfte der Führungskräfte bereit ist, die Belegschaft auf diesem Gebiet weiterzubilden. "Wenn die Führungskräfte annehmen, dass die Mitarbeitenden AI skeptisch gegenüberstehen, erschwert das die Entscheidung für Künstliche Intelligenz. So wird die Angst vor der Angst zum Bremsklotz – und führt dazu, dass Unternehmen das enorme Potenzial von AI nicht nutzen", so Kerzel weiter.

Zwar geben immerhin 56 Prozent der Befragten an, dass der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen Prozesse bereits vereinfacht, allerdings sehen aber auch 42 Prozent keinerlei KI-Bedarf für ihre Branche. Das gelte insbesondere für kleinere Unternehmen. 

Ohne Big Data kein KI-Potenzial

Damit die Suche nach den KI-Potenzialen im eigenen Unternehmen nicht zur Suche nach der Nadel im Heuhaufen wird, so Springer-Autor Thomas Pagel, zeigt er "Wege zur Künstlichen Intelligenz im IT betrieblichen Alltag" auf. 

"Für die Anwendung von KI benötigt man Tausende oder Millionen an Daten und Datensätzen, mit denen ein Algorithmus gefüttert wird und vielleicht damit lernt, bestimmte Dinge zu lernen", erklärt der IT-Experte einen der ersten Schritte für die Potenzialanalyse (Seite 254). Erst, wenn diese Big-Data-Grundlage gegeben ist, könne ein Unternehmen mit potenziellen Anwendungsfällen, sogenannten "Use cases", in der mittleren Zukunft einen Innovations- und Wettbewerbsvorteil in der jeweiligen Branche erlangen. Daher warnt Pagel dringend, das Zukunftspotenzial von KI zu unterschätzen. 

KI-Einsatzmöglichkeiten in Unternehmen

Laut Springer-Autor Michael Schaffner gibt es folgende exemplarische KI-Anwendungsfälle, die er im Buchkapitel "KI-Widerstände auf der Mitarbeiterebene in produktive Dynamik überführen" vorstellt (Seite 201):

  • Automatisierungstechnik, 
  • digitale Assistenzsysteme, 
  • Logistik, 
  • Produkt- und Prozessentwicklung, 
  • Prozessoptimierung und -steuerung, 
  • Qualitätsmanagement und -kontrolle, 
  • Ressourcenplanung sowie 
  • Instandhaltung.

Daneben bieten sich auch Anknüpfungspunkte bei Personal-, Controlling- oder Dokumentenmanagementsprozessen, aber auch für Vertrieb oder das Lieferantenmanagement. 

KI-Anwendungsfälle identifizieren

Um die möglichen KI-Anwendungsfälle für die eigene Branche und das eigene Unternehmen zu identifizieren, empfiehlt ein Autorenteam in der Zeitschrift "Wirtschaftsinformatik & Management", Ausgabe 3/2020 ein iteratives Vorgehen (siehe Abbildung). Zu den wesentlichen sechs Schritten gehören Eingrenzen, Vorbereiten, Entdecken, Verstehen, Entwerfen und Einführen. Erst nach dem Eingrenzen und Vorbereiten, können sich Unternehmen den konkreten Use Cases annähern. Dazu gehöre es auch, bestimmte Bereiche oder Technologien zu priorisieren oder auszuschließen. So können nach Einschätzung der Autoren KI-Anwendungsfälle strukturiert identifiziert und in den Unternehmenskontext gesetzt werden. Zudem wird es möglich, "über den Tellerrand des eigenen Projektteams und der aktuellen KI-Kenntnisse" zu schauen.

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Die Hintergründe zu diesem Inhalt

2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

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Wie die Akzeptanz von Veränderungsprozessen auf der Mitarbeiterebene systematisch erarbeitet werden kann
Quelle:
Künstliche Intelligenz in Wirtschaft & Gesellschaft

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