25.09.2017 Praktische Tipps

Einsatzbereiche für Künstliche Intelligenz im Mittelstand

Von: Gesa Müller

Auch kleinere und mittlere Unternehmen können von KI profitieren. In welchen Bereichen es möglich und sinnvoll ist >>>

Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning, intelligente Assistenten oder Roboter – derzeit wird viel über die neue Trendtechnologie KI gesprochen, diskutiert und geschrieben. Eine aktuelle Studie von Crisp Research zeigt, dass sich bereits die Mehrheit der Unternehmen mit dem Thema auseinandersetzt. Vier Prozent der deutschsprachigen Unternehmen setzen KI bereits in weiten Teilen ein, 17 Prozent in ausgewählten Einsatzbereichen und 25 Prozent sammeln erste Erfahrungen mit der Trendtechnologie.

Auch kleinere und mittlere Unternehmen können von Künstlicher Intelligenz profitieren. In welchen Bereichen das möglich und sinnvoll ist, wird im Folgenden erläutert.

Welche Arten von KI gibt es?

Voraussetzung, um über den Einsatz von KI im Unternehmen nachzudenken, ist die Kenntnis der unterschiedlichen Ausprägungen und Teilbereiche von KI. Grundsätzlich unterscheidet man vier Bereiche, die jeweils auch für Mittelständler Potenziale bieten:

  1. Wissensbasierte bzw. Expertensysteme
  2. Mustererkennung
  3. Mustervorhersage
  4. Robotik

1. Wissensbasierte Systeme

Wissensbasierte Systeme sind in der Lage aus formalisiertem Fachwissen logische Schlussfolgerungen zu ziehen und finden auf diese Weise Antworten auf Fragen des Anwenders. Anwendungsbeispiele für die Praxis sind die Suche nach Fehlerursachen bei technischen Anlagen oder beispielsweise Anlageberatung im Finanzsektor.

Eines der populärsten Expertensysteme ist Watson von IBM, das flexibel in unterschiedlichen Branchen eingesetzt werden kann. Profitieren können von so einem System alle Unternehmen, die viel Rechercheaufwand haben. Beispielsweise Anwaltskanzleien oder Unternehmensberatungen. Watson hilft den Rechercheaufwand zu reduzieren, indem das System eine Vielzahl von Texten durchsucht und die dort enthaltenen Informationen analysiert. Auf diese Weise liefert wissensbasierte KI innerhalb kürzester Zeit Antworten auf komplizierte Fragen.

Wissensbasierte Systeme können aber auch allgemein in der Bürokommunikation und -Organisation eingesetzt werden, um komplexe Arbeitsabläufe zu unterstützen. Das macht sie für fast alle Unternehmen interessant. Beispielsweise indem diese Systeme in der Lage sind, komplexe Angebote und Verträge automatisiert zu erstellen. Entlastung bringen können sie auch im alltäglichen E-Mail-Verkehr bringen, durch intelligente Verwaltung des Postfachs. Anstatt dass Mitarbeiter nach Informationen langwierig in E-Mails suchen, finden diese Systeme relevante Inhalte automatisch sortieren E-Mails nach deren Wichtigkeit für den jeweiligen Mitarbeiter. Dabei erfolgt die Priorisierung nicht statisch, sondern selbstlernend und autonom auf Basis der individuellen Entscheidungen des Anwenders. Die intelligenten E-Mail-Assistenten passen sich also den jeweiligen Bedürfnissen an. Beispiele sind Airmail 3.0 oder die Clutter-Funktion von Outlook. Sie können u.a. intelligente Ordner zur einfacheren Archivierung erstellen, stellen die E-Mails von wichtigen Absendern in den Vordergrund oder sortieren unwichtiges automatisch aus. Die Anwendung solcher E-Mail-Assistenten hilft Mitarbeitern die heutige E-Mail-Flut effizienter zu bewältigen.

Solche für den Büroalltag praktischen Anwendungen können sich auch Mittelständler leisten und auf KI basierenden Bürolösungen leisten weit mehr als herkömmliche Bürosoftware.

Wissensbasierte Systeme finden auch auf der Managementebene in Unternehmen Anwendung; etwa bei der Qualitätssicherung oder im Controlling. Ein interessanter Bereich ist hier die Buchhaltung. Da Belege strukturiert aufgebaut sind, Datenquellen wie Rechnungen oder Bankkonten gut zugänglich sind und auch Mittelständlern eine hinreichende Menge an Daten und Informationen zur Verfügung stehen, bietet sich die Buchhaltung als Einsatzgebiet besonders gut an. Insbesondere müssen Unternehmen in diesem Bereich kaum Vorarbeit leisten, beispielsweise für die Datenformalisierung. Auf KI basierende Buchhaltungssysteme können Belege automatisch auslesen, sie autonom kontieren und Konten fehlerfrei abgleichen. Das Wissen, das sie dabei sammeln bleibt den Unternehmen für alle Zeiten erhalten.

Ein interessantes Einsatzgebiet für wissensbasierte Systeme ist das Knowledge Management. Da insbesondere kleinere Unternehmen den Wegfall von Wissensträgern (Mitarbeitern) nicht immer schnell kompensieren können, können sie an dieser Stelle besonders profitieren.

2. Musteranalyse und -erkennung

Diese Form der KI findet Anwendung bei Handschrifterkennung oder der Identifikation von Personen auf Bildern. Unternehmen können diese Technologie insbesondere für die Qualitätskontrolle in der Fertigung einsetzen.

Ein Beispiel ist Microsoft Adam. Das Programm greift auf Millionen von Bildern im Web zurück, die mit sog. Tags (beschreibenden Schlagworten) versehen sind. Nach einer initialen Trainingsphase ist der Algorithmus selbstständig in der Lage, Objekte auf Bildern eindeutig zu identifizieren. Im Unternehmen sind solche intelligenten visuellen Programme nicht nur für die Qualitätskontrolle nutzbar, um Produktfehler ausfindig zu machen, sondern auch als Basis für Produktempfehlungen im Handel. In beiden möglichen Einsatzgebieten verfügen auch Mittelständler zumeist über die notwendige Informationsgrundlage, um diese Systeme effektiv verwenden zu können.

Neben der visuellen KI, gibt es auch zahlreiche Innovationen auf dem Gebiet der sprachlichen Intelligenz. Diese kann geschriebene Texte in Sprache umwandeln oder diktierte Texte verschriftlichen. Einsatzfähig sind diese Programme auch in Form von digitalen Sprachassistenten, die Mitarbeitern bei der Erledigung der Arbeit helfen.  Prominente Beispiele sind Siri oder Alexa. Auch zur Kundenbindung oder im Customer Support können Spracherkennungsprogramme eingesetzt werden.

Besonders hilfreich ist die intelligente Mustererkennung im Bereich der Datenanalyse. Denn während statische Analysemethoden nur nach Mustern oder Zusammenhängen suchen, die vorher genau definiert wurden, können intelligente Systeme auch bisher unbekannte Muster entdecken.

„Durch Digitalisierung, Onlinemarketing oder Social Media stehen Unternehmen heute eine Vielzahl an Daten zur Verfügung, die wertvolle Informationen enthalten. Traditionelle Analysetools arbeiten oft nach genau definierten Regeln. Im Ergebnis können sie daher sog. versteckte Zusammenhänge nicht entdecken. Diese können für Unternehmen aber sehr wichtig sein“, sagt Jakob Rehermann, Geschäftsführer des Berliner Softwareentwicklers Datapine.

Wie ein Detektiv könne intelligente Analysesoftware in den Datenmengen versteckte Zusammenhänge und ungewöhnliche Entwicklungen (Anomalien) aufspüren. Beispielsweise Veränderungen in der Kundenstruktur, welche sich langfristig negativ auf die Umsatzentwicklung auswirken könne. Ohne das Wissen um diese versteckten Zusammenhänge wären Unternehmen nicht in der Lage, rechtzeitig solchen Fehlentwicklungen entgegenzuwirken. Dabei müssen Unternehmen heute nicht mehr tief in die Tasche greifen, um solche Systeme anzuwenden meint der Experte. Auch abseits der großen IT-Konzerne und -Lösungen gäbe es sehr gute Analysesoftware zu vernünftigen Preisen für Mittelständler.

3. Mustervorhersage

Die auf KI basierende Mustervorhersage ist eine Erweiterung der Mustererkennung. Sie wird vor allem genutzt, um wirtschaftliche Geschäftsentwicklungen vorherzusehen. In der Datenanalyse (Business Intelligence) nennt man diesen Bereich Predictive Analytics. Bisher wurden Entwicklungen aus der Vergangenheit einfach für die Zukunft fortgeschrieben. Das machte die Vorhersagen ungenau, weil unvorhergesehene Ereignisse nicht berücksichtigt werden konnten. Unvorhergesehene Ereignisse können z.B. Ausfälle von Produktionsanlagen oder Preisschwankungen bei Produktionsmitteln sein. Herkömmliche Analysemethoden sind nicht in der Lage, ihre Performance eigenständig und kreativ zu verbessern. Intelligente Systeme können aber aus Fehlern lernen und Schlussfolgerungen ziehen. So werden Vorhersagen auf Dauer exakter und bisher unkalkulierbare Parameter können in die Vorhersage einbezogen werden.

Vor allem aber kann der produzierende Mittelstand intelligente Mustervorhersagen bei der Analyse von Produktionsmitteln nutzen. Gerade bei mittelständischen Unternehmen wirken sich Produktionsausfälle oft gravierend aus, denn sie verfügen nicht über die gleichen Ressourcen und Ausweichmöglichkeiten wie Konzerne. Wie lange eine Maschine fehlerfrei funktioniert, hängt nicht nur von allgemeinen Erfahrungswerten ab. Je nach Einsatzort und -art, können Produktivität oder Lebensdauer erheblich divergieren. Intelligente Systeme erkennen dies und können Probleme mit Anlagen und Maschinen somit exakter berechnen und vorhersehen.

Interessant kann intelligente Mustervorhersage auch für Vertrieb und Marketing sein. Mit Hilfe historischer Daten, die in fast allen Vertriebs- und Marketingabteilungen vorhanden sind, kann beispielsweise das Kaufverhalten des Kunden oder die Umsatzerlöse einzelner Vertriebsabteilungen relativ exakt vorhergesagt werden“, erläutert Rehermann.

4. Robotik

Der Grundgedanke von Robotik ist, Maschinen zu erschaffen, die wie Menschen agieren und reagieren können. Roboter werden tendenziell in gesundheitsgefährdenden Bereichen eingesetzt. Das kann beispielsweise in der Produktion beim Umgang mit gefährlichen Substanzen sein. Eingesetzt werden intelligente Roboter auch dort, wo eine hohe Präzision erforderlich ist. Beispielsweise beim Lackieren oder Schweißen.

Der Unterschied zur herkömmlichen Automatisierung ist, dass intelligente Roboter Fehler erkennen und entsprechend reagieren. Dies konnten bisher nur Menschen leisten. Bei der Montage erkennen intelligenter Roboter beispielsweise wenn ein Teil verrutscht ist.

Auch im Bereich der Logistik werden intelligente Roboter weitreichende Veränderungen bewirken. Produkte aus Lagern holen und dort einsortieren - autonome Transportmittel können dies flexibel und ohne vordefinierte Strecken oder Bewegungsschienen erledigen. Einfach indem sie Hindernisse erkennen und ausweichen können.

Aktuell wird an intelligenten Robotern gearbeitet, die im Bereich Gastronomie beispielsweise Tabletts abräumen können. Die intelligenten Roboter sind in der Lage zu erkennen, ob es sich um eine Tasse oder einen Teller handelt.

Anhand der vielen unterschiedlichen Einsatzbereiche von KI, bietet diese neue Technologie für fast jede Branche und Unternehmensgröße interessante Einsatzbereiche, weshalb es sich auch für den Mittelstand lohnt, sich mit dieser Trendtechnologie etwas genauer auseinanderzusetzen.

Bildquelle: Thinkstock / iStock

 

 

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