Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) sind echte Multitalente: KI-Anwendungen können riesige Datenmengen analysieren sowie komplexe Fertigungsprozesse optimieren – und bieten daher gerade in der Produktion enorme Wertschöpfungspotenziale. Im Bereich Predictive Maintenance können KI-basierte Systeme etwa durch analysierte Sensordaten eine proaktive Wartung ermöglichen und so Ausfallzeiten minimieren.
Spezifische Hemmnisse für KI im Mittelstand
Allerdings: Zwar ist eine Mehrheit der Unternehmen in Deutschland (57 Prozent) gegenüber dem Einsatz von KI aufgeschlosen, aber nur 13 Prozent der Firmen setzen KI-Systeme bereits in der Praxis ein. Das zeigt eine im Januar 2021 erschienenen Studie von Bitkom Research und dem IT-Beratungsunternehmen Tata Consultancy Services.
Gerade im Mittelstand gibt es oft Hürden, die den KI-Einsatz in der Praxis ausbremsen. Die Studie „Künstliche Intelligenz im Mittelstand“ des BMWi-Förderschwerpunkts „Mittelstand-Digital“ hat daher die wichtigsten Herausforderungen für kleine und mittlere Betriebe bei der Einführung von KI in ihren Unternehmen erhoben.
Hürde 1: Fachkräftemangel
An erster Stelle steht dabei der Fachkräftemangel. Die große Vielfalt von Verfahren und Algorithmen erfordern sowohl spezifische Fachkenntnisse als auch ein gutes Verständnis der Anwendungsdomäne. Fachkräfte, die beides mitbringen sind jedoch rar gesät und hart umkämpft, wobei größere Unternehmen oft im Vorteil sind: Während sie sich nicht selten auf eigene Entwicklungsabteilungen stützen können, stoßen Mittelständler hier schnell an finanzielle und personelle Grenzen.
Hürde 2: Die Datenbasis
Eine weitere Herausforderung ist die Datenbasis. In den allermeisten Bereichen setzen KI-Anwendungen den Zugriff auf große, hinreichend gut strukturierte, Datenmengen voraus. Um beispielsweise in der Qualitätskontrolle eines Werkstücks automatisch Fehler entdecken zu können, lernen KI-Algorithmen anhand einer großen Zahl von Mustern, in welchem Bereich Abweichungen noch tolerierbar und in welchen Fällen sie als Fehler einzustufen sind. Die für das Training der KI-Systeme notwendigen Daten müssen sorgfältig aufbereitet werden, damit die KI-Algorithmen zuverlässige Aussagen treffen können. Kleine und mittlere Unternehmen verfügen zwar über Daten, diese sind aber oft unstrukturiert und für den Einsatz von KI ungeeignet.
Wege zur KI-Nutzung
Das BMWi fördert mit dem „Innovationswettbewerb Künstliche Intelligenz“ Projekte, die auch dem Mittelstand den Einsatz von KI-Anwendungen erleichtern sollen. So entstehen in den Projekten verschiedene KI-Dienste, die Anwender aus dem Mittelstand als vorentwickelte Lösung beziehen und einfach auf ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen können.
- Das Projekt Service-Meister schafft beispielsweise eine Plattform, über die Anwender KI-Dienste für den technischen Service von industriellen Anlagen beziehen können.
- Die Lösungen des Projekts KI-Marktplatz wiederum erleichtern Unternehmen den Einstieg in die KI-Praxis über eine Art „digitale Partnervermittlung“: Dafür geben Unternehmen ihre spezifische Aufgabenstellung an, die mit Hilfe von KI-Anwendungen bearbeitet werden soll und bekommen über die Plattform passende Lösungsangebote von KI-Dienstleistern zur Produktentwicklung.
- Auch das Projekt IIP Ecosphere arbeitet an einer Plattform, über die verschiedene Akteure (KI Anbieter und KI Anwender) miteinander vernetzt werden, jedoch liegt hier das Augenmerk mehr auf KI in der Fertigung und auf dem Übertragen von Lösungen von einem Anwendungsfall zum anderen. Das Teilen und Nutzen von Daten unterliegt dabei klaren Rahmenbedingungen hinsichtlich Rechts- und Datenschutzfragen, Abrechnungsmodellen und Sicherheitsthemen.
Darüber hinaus wird im KI-Wettbewerb gemeinsam daran gearbeitet, Antworten auf übergreifende Fragen zu finden, die für den Einsatz von KI-Diensten relevant sind. Das betrifft etwa die Themen Datenschutz, Sicherung von Datensouveränität, der Aufbau von vertrauenswürdigen Infrastrukturen für den Datenaustausch über Unternehmensgrenzen hinweg sowie den Aspekt der Erklärbarkeit von KI-Entscheidungen. So wird der Einsatz von KI-Anwendungen in Unternehmen aller Größen vorangetrieben.
