KI bringt dem Mittelstand mehr Effizienz und Qualität

kuenstliche Intelligenz
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Selbstlernende Roboter und clevere Computerprogramme können heute viele Aufgaben in mittelständischen Unternehmen übernehmen. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung hat deshalb das Wissenschaftsjahr der Künstlichen Intelligenz (KI) ausgerufen. Ein Thema, das auch und gerade den Mittelstand betrifft.

Auf KI basierende Chatroboter, die im Dialog kaum vom menschlichen Gesprächspartner zu unterscheiden sind, kennt Christian Wachter aus seinem Tätigkeitsfeld. Der Vorstand des Anbieters für digitales Lernen, IMC, beobachtet einen Trend zum „Conversational Learning“. Hier können Menschen einem Chatroboter Fragen stellen und erhalten Antworten sowie weiterführende Informationen zu einem Thema. Das Frage-Antwort-Spiel mit dem Automaten funktioniert bereits in der Kundenbetreuung zahlreicher Banken und Versicherungen sowie diverser Online-Einkaufsplattformen. Bei einigen Kunden hat IMC das Konversations-Lernen bereits ins Lernkonzept des Unternehmens einbinden können. „Bei der Weiterbildung genauso wie in der Kundenberatung nehmen Entwickler Rücksicht auf die Lebensgewohnheiten eines Menschen. Wer in der Freizeit schnell eine WhatsApp-Nachricht schickt, statt zu telefonieren, möchte das bei Geldgeschäften oder in der Weiterbildung ebenfalls tun“, erläutert Wachter. Deshalb bietet Wachter mit seinem Team im KI-Wissenschaftsjahr zahlreiche Aktionen und Inhalte, die auf das wichtige Thema aufmerksam machen. Die Technologie sei bereits weit entwickelt: In den meisten Fällen merken Nutzer den Unterschied zwischen einer künstlichen Intelligenz und einem menschlichen Berater nicht. Großer Vorteil für die Unternehmen, die Chatrobots einsetzen: Der Kundenservice funktioniert Tag und Nacht, sieben Tage die Woche. Nur bei besonders kniffligen Angelegenheiten oder Spezialfällen werden menschliche Mitarbeiter gefragt.

Wie in einem Kuhmagen geht es in Martin Schmidts Biogasanlagen zu. Der Technische Leiter bei Goffin Energy baut und vertreibt solche Anlagen, mit deren Hilfe Landwirte, Entsorger und Unternehmen Strom aus organischen Materialien gewinnen. Wie im Inneren der Paarhufer werden beispielsweise Gras oder Grünschnitt verdaut. Dabei kommt es auf ein bestimmtes Milieu an: PH-Wert, Temperatur, Bakterienzusammensetzung und viele weitere Faktoren spielen dabei eine Rolle, ob und wie viel Methangas erzeugt wird. Hier kommt die künstliche Intelligenz ins Spiel: Auf der Basis von in den vergangenen Jahren über viele Anlagen hinweg gewonnenen Daten kann der Algorithmus von Goffin Energy die wahrscheinliche Entwicklung des Milieus in einem Prozess-Tank vorausberechnen. „Füttert der Landwirt plötzlich anders, füllt sein Silo mit einer neuen Ernte, ist das Wetter besonders warm oder kalt, kann die künstliche Intelligenz voraussehen, wie sich das auf die Methan-Ausbeute auswirkt. Dann gibt das System Tipps, wie man Schwankungen ausgleicht oder ein Erliegen des „Verdauungsvorgangs“ verhindert wird“, sagt Schmidt. Erste Tests haben gezeigt: Die Software erhöht die Verfügbarkeit einer Anlage um zehn bis 15 Prozent im Jahr.

Auch in der Wissenschaft sieht man Nachholbedarf bei deutschen Firmen: „Die Crux bei den Firmen, die selbstlernende Algorithmen einsetzen möchten, ist ihre KI-Readiness“, konstatiert André Rauschert. Der Leiter des Fachbereiches digitale Geschäftsprozesse in der Fraunhofer Allianz Big Data AI beobachtet, dass oftmals der Zugang zu notwendigen Daten fehlt oder diese nicht passend aufbereitet sind. „Wir stehen manchmal vor Kellern voller Festplatten oder Dateien voller Bit-und-Byte-Kauderwelsch. Hier bedarf es aufwändiger Vorbereitungsmaßnahmen, bevor Modelle und KI-Methoden angewendet werden können“, so Rauschert. Er spricht gerne von einem Initialaufwand für die Firmen, der nicht zu unterschätzen ist. „KI wird bald ein entscheidender Wettbewerbsfaktor im Maschinenbau sein – zumindest für diejenigen Unternehmen, die sich tiefgründig mit dem Thema beschäftigen“, sagt Rauschert. In Zukunft werde Wertschöpfung immer mehr in Algorithmen liegen, die von Daten lernen.