Das sind die Herausforderungen bei der Einführung von KI im Mittelstand

Der Mittelstand ist das wirtschaftliche Rückgrat Deutschlands. Umso wichtiger ist es, dass sich mittelständische Unternehmen auch weiterhin innovativ und anpassungsfähig zeigen. Dies wird in den nächsten Jahren besonders im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) bedeutend. Denn die Potenziale von KI sind enorm. Die Unternehmensberatung McKinsey geht sogar davon aus, dass KI dem deutschen Bruttoinlandsprodukt zu einem Wachstumsschub von 1,3 Prozent bis 2030 verhelfen kann. In KI steckt somit deutlich mehr Potenzial als einst in der Dampfmaschine – von der einst ein Wachstumseffekt von 0,3 Prozent des BIP ausging.

KI im Mittelstand: Wo liegen die Hindernisse?

Doch es scheint, als fiele es einem großen Teil des Mittelstands nach wie vor schwer, sich an die stetig fortentwickelnden Bedingungen der Digitalisierung anzupassen und von ihr zu profitieren. Eine Befragung der Begleitforschung Mittelstand-Digital unter Experten aus der Forschung und Verbänden ist alarmierend: Ganze 70 Prozent befürchten, dass der deutsche Mittelstand im Zuge der internationalen KI-Entwicklung abgehängt werden könnte. Die Antworten der Experten geben auch Aufschluss über die größten Baustellen, denen Mittelständler begegnen müssen.

KI im Mittelstand: Hindernisse

Die Hindernisse bei der Einführung von KI in mittelständischen Unternehmen. Quelle: Mittelstand-digital

#1 Fehlende Expertise

Der Mangel an Fachkräften ist in der deutschen Wirtschaft ein bekanntes Problem. Experten aus der Forschung und Verbänden spiegeln dies wider: Sie stimmen allesamt darin überein, dass fehlendes Know-how bzw. fehlende Fachkräfte ein starkes (36%) oder sehr starkes (64%) Hemmnis für die Implementierung von KI-Lösungen im Mittelstand sind. Insbesondere IT-Fachpersonal ist rar auf dem Arbeitsmarkt. Mittelständische Unternehmen können bei diesem Kampf um Personal oft kaum mit den hohen Gehältern konkurrieren, die von Großunternehmen gezahlt werden.

#2 Mangelnde Datenbasis

Eine mangelnde Datenbasis ist insbesondere bei kleinen mittelständischen Unternehmen relevant. Denn aufgrund der kleineren Unternehmensgröße ist bei KMU das interne Datenpotenzial geringer als bei Großunternehmen. Es werden schlichtweg insgesamt nicht genug Daten gesammelt. Künstliche Intelligenz benötigt hingegen große Datenmengen, um damit zu trainieren und valide Aussagen treffen zu können.

#3 Unzureichende digitale Infrastruktur

Die Bereitstellung von digitaler Infrastruktur ist meist mit großem finanziellem Aufwand verbunden. Zudem entwickeln sich die Technologien so schnell weiter, dass permanente Investitionen in kurzen Zeitabständen nötig werden. Kein Wunder, dass viele Unternehmen davor zurückschrecken. Hinzu kommt das bereits erwähnte Problem der fehlenden Expertise innerhalb des Unternehmens.

Als geringstes Hindernis sehen die Experten die begrenzten finanziellen Ressourcen. Dies zeigt, dass Investitionen in KI vor allem an der Umsetzung scheitern, nicht jedoch an den finanziellen Rahmenbedingungen.

Lösungsansätze für KI im Mittelstand: Integration vs. KI-as-a-Service

Wie kann diese Umsetzung gelingen und welche Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz bieten sich mittelständischen Unternehmen? Generell gibt es zwei Optionen der Implementierung von KI in einem Unternehmen. Einerseits ist es möglich, intelligente Systeme in die eigenen Prozesse, Produkte und Services zu integrieren (aktive KI-Nutzung). Andererseits besteht die Möglichkeit, Dienste von Drittanbietern, sogenannte KI-as-a-Service-Produkte, zu nutzen (passive KI-Nutzung).

 

KI im Mittelstand: Aktiv vs. passiv

Besonders die passive Nutzung von KI wird zukünftig bedeutend. Quelle: Mittelstand-digital

Das Ergebnis der Expertenumfrage der Mittelstand-Digital zeigt, dass sowohl die aktive als auch die passive KI-Nutzung im Mittelstand relevant wird, die passive jedoch einen bedeutenderen Part einnimmt. Der Grund dafür liegt darin, dass die Kooperation mit spezialisierten KI-as-a-Service-Dienstleistern oftmals bedarfsgerechter ist. Mittelständische Unternehmen sparen durch die Kooperationen mit externen Dienstleistern kostenintensive Investitionen in Fachpersonal und Infrastruktur.

KI-Anwendungen im E-Commerce: Die Chance zur Differenzierung

Mittelständische Anbieter im E-Commerce haben mit anderen Herausforderungen zu kämpfen, als der Mittelstand in anderen Bereichen. Denn anders als die deutsche Wirtschaft im Allgemeinen ist der E-Commerce fest in den Händen weniger großer Player. Angesichts dieser Plattform-Ökonomie ist es für Mittelständler empfehlenswert, eine Positionierung im Markt zu wählen, die sie von Wettbewerbern abhebt. Eines der erfolgversprechendsten Mittel, um dies zu erreichen, ist die Einführung von Künstlicher Intelligenz. Einer Studie des CMS-Herstellers Sitecore zufolge fließen bereits jetzt die größten Investitionen im mittelständischen E-Commerce in KI-Anwendungen, insbesondere betrifft dies die Einführung von Chatbots und virtuellen Personal Shoppern. Diese Anwendungen haben zum Ziel, einen der größten Nachteile des E-Commerce gegenüber dem stationären Handel auszugleichen: Wie schafft man im digitalen Raum ein möglichst individuelles Einkaufserlebnis mit guter Beratung? Chatbots und Personal Shopper helfen Webshops dabei, jederzeit die passenden Produkte anzubieten oder für Fragen und Hinweise schnell zur Verfügung zu stehen.

KI im Mittelstand: Investitionen

Im Jahr 2019 investierten mittelständische E-Commerce-Anbieter am stärksten in KI-Anwendungen. Quelle: Sitecore

Weitere KI-Anwendungen bieten praktische Lösungen für spezifische Probleme des E-Commerce an. Für Kunden sind online alle Angebote eines Produktes nur wenige Klicks entfernt. Wie schaffen Sie es angesichts dieser hohen Preistransparenz, weiterhin Ihre Marktposition zu halten und zu verbessern? Am besten erreichen Sie dies durch eine strategische Preissetzung, die auf aktuellen Marktdaten basiert. Diesen erhalten Sie angesichts der immensen Menge an Anbietern und Produkten nur durch die Hilfe von KI-Anwendungen wie blackbee Insights, die speziell für diese Aufgabe konzipiert sind.

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