TXS wird Teil der FINNOFLEET – Ein bedeutender Schritt für unsere Gruppe
FINNOFLEET – NAVIGATING FINANCIAL HORIZONS
Unsere FinTech-Gruppe wächst weiter: Wir bekommen ein sechstes starkes Mitglied
5 starke Unternehmen – eine starke Gruppe mit einer gemeinsamen Vision
Weil wir leben, wovon andere noch träumen.
Künstliche Intelligenz und deutscher Mittelstand
Im Hinblick auf die Digitalisierung wird der deutschen Wirtschaft einiger Nachholbedarf attestiert. Insbesondere von smarten Technologien auf Grundlage von Künstlicher Intelligenz erhofft man sich einen existentiellen Beitrag, um auch zukünftig die Wettbewerbsfähigkeit deutscher Unternehmen aufrecht zu erhalten. Die aktuelle Erhebung der Mittelstand-Digital Begleitforschung, vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie gefördert ist dem nachgegangen . Die Studie wurde vom Wissenschaftlichen Institut für Infrastruktur und Kommunikationsdienste (WIK) durchgeführt. Dabei wurden Vertreter vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), vom Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen (PTW) der TU Darmstadt, vom Werkzeugmaschinenlabor (WZL) der RWTH Aachen, vom Institut für Neuro- und Bioinformatik (INB) der Universität Lübeck sowie Vertreter mehrerer Fraunhofer-Institute (IGP, IPA, IGCV) um ihre Expertenmeinung gebeten.
Anwendungsfelder von KI
Die befragten Experten sehen insbesondere in den Kategorien „Automatisierung“, „Sensorik“ und „Assistenzsysteme“ KI durchweg als richtungsweisend für den Mittelstand an. KI ist die logische Weiterentwicklung der digitalen Transformation, bei der diese drei Anwendungsfelder bereits früher im Fokus standen. Diese Beobachtung deckt sich mit den genuinen Betätigungsräumen smarter Technologien in der Finanzbranche, für die insbesondere „Automatisierung“ und „Assistenz“ – etwa durch technologische Mitarbeiterunterstützung oder im Kundenkontakt – eine wichtige Rolle spielen.
Mit Blick auf den gesamten Mittelstand erachten die Experten den unternehmensinternen Einsatz von KI insbesondere in den Bereichen „Logistik“, „Produktion“ und „Einkauf“ als wichtig, Anwendungsfelder, die für Finanzdienstleister keine oder nur eine untergeordnete Rolle spielen. Dort ist besonders der Bereich „Kundendienst“ bedeutsamer, in dem durch userfreundliche und innovative Anwendungen Alleinstellungsmerkmale geschaffen werden können.
Herausforderungen beim Einsatz von KI-Anwendungen
Allerdings hemmen fehlendes Know-How im IT-Bereich und nicht ausreichend vorhandene spezialisierte Fachkräfte den Fortschritt. Gehälter der KMU Unternehmen müssen mit denen von Großkonzernen konkurrieren. Dadurch laufe der Strom von qualifizierten Arbeitskräften an mittelständischen Unternehmen vorbei.
Das zweite Hindernis stelle die Menge der erhobenen Daten dar, die produktiv weiter genutzt werden könnte. Nicht jedes mittelständische Unternehmen verfügt per se über umfangreiche Datenmengen für KI-Anwendungen und der Versorgung für den Selbstlernprozess
Um dies zu kompensieren, seien für den Mittelstand auf Cloudtechnologie basierende KI-as-a-Service-Angebote relevant sein, die ein geringeres IT-Know-how erfordern.
Zudem sei KI keineswegs flächendeckend entmystifiziert worden. Fehlendes Verständnis für die Funktionsweise von KI-Anwendungen führe immer noch dazu, dass mittelständische Unternehmen der Technologie mit großen Bedenken begegnen – das Vertrauen fehlt. Tatsächlich spielen finanzielle Erwägungen nur eine untergeordnete Rolle.
Begleitforschung Mittelstand-Digital WIK GmbH (Hrsg.), Künstliche Intelligenz im Mittelstand, Relevanz, Anwendungen, Transfer, 2019 https://www.mittelstand-digital.de/MD/Redaktion/DE/Publikationen/kuenstliche-intelligenz-im-mittelstand.pdf?__blob=publicationFile&v=6 (Stand: 01.07.2019)
Bildnachweis: Getty Images / lamyai
