Wie kann der deutsche Mittelstand von KI profitieren? Ein Whitepaper erklärt den KI-Wissenstransfer.

69% der Unternehmen halten laut einer Bitkom-Studie KI für die wichtigste Zukunftstechnologie. Doch nur 47% der Führungskräfte sind laut einer Studie der IUBH bereit, ihre Belegschaft weiterzubilden. Viele fürchten die hohe Investitionen. Wie kann der KI-Wissenstransfer gelingen? Experten der Plattform Lernende Systeme haben dazu recherchiert.

KI-Wissenstransfer. Studenten und Unternehmen in Dialog

Auch für den Mittelstand ist Künstliche Intelligenz ein Erfolgsfaktor. Doch in KMUs wird zu wenig in KI investiert.

KI für den Mittelstand: Gibt es Anpassungsbedarf?

Große Unternehmen investieren bereits in KI: Viele haben schon zusätzlich zum CIO eine*n Chief Data/AI Officer. Doch deutsche KMUs sind noch nicht so weit. Da scheuen viele die Investitionen. 33% der Führungskräfte sehen laut einer IUBH-Studie die hohe Investitionskosten für KI als die größte Hürde für deren Einsatz.

Größere Unternehmen sind da fortschrittlicher: Laut einer Bitkom-Untersuchung haben 41% der Unternehmen mit mehr als 2000 Mitarbeitenden in KI investiert – oder sind aktuell mit KI-Projekte beschäftigt. Das sind deutlich mehr als der Durchschnitt: 16%.

Bei ihnen ist der Gedanke verschwunden, dass KI ein überschätzter Hype wäre.

„Für KI fehlt es an Personal, Zeit und Geld“ – Die Bitkom-KI-Studie zusammengefasst.

So nicht bei kleineren Unternehmen. Uns selbst die, die KI wollten, schaffen es nicht: Es fehlt ganz deutlich an Personal.

KI-Wissenstransfer: Ein Whitepaper gibt wertvolle Hinweise

So einfach ist es für den Mittelstand also nicht, KI-Projekte anzustoßen. So schwierig allerdings auch nicht: Es gibt mittlerweile viele Möglichkeiten, bestehende KI-Applikationen für das eigene Unternehmen zu kaufen und die Ressourcen der Forschung in Deutschland zu nutzen. Ideen dazu liefert ein kürzlich publiziertes Whitepaper der Plattform Lernende Systeme.

KI-Forschung in die Praxis bringen

Laut dem Whitepaper, und entgegen der gängigen Meinung Deutscher Mittelständlern, ist KI in Deutschen Universitäten gut erforscht. Deutsche Wissenschaftler forschen und publizieren zum Thema KI und Deutschland gehört zu den fünf besten Ländern, wenn man die Anzahl der Publikationen zur Größe der Bevölkerung vergleicht.

Das Problem ist eben nicht die Forschung: Es geht um den KI-Wissenstransfer. Es geht um die Entwicklung in der Praxis. Wie kann also dieser Transfer gelingen? Zu dieser Frage gibt das Whitepaper mehrere Antworten.

Transfer über Köpfe

Es sind zwar immer noch zu wenige Fachkräfte, aber das Whitepaper gibt zu bedenken, dass Deutschland für das Studium von Fächern wie Informatik und Data Science an guter Stelle steht. Das Angebot an Studiengänge ist im internationalen Vergleich sehr gut. Doch viele Studierende brechen das Studium ab oder wandern nach dem Studium aus.

Naheliegend wäre also eine engere Kooperation zwischen Universitäten und Unternehmen. Erstens könnten Universitäten das Studium dank praxisorientierte Wettbewerbe und Projekte attraktiver gestalten. Und zweitens würden die so ausgebildete Kräfte Kontakte zu deutschen Unternehmen entwickeln und somit eher von Ihnen im Rahmen von Talent-Management-Programme rekrutiert.

Transfer durch Kooperation

Das KI-Wissenstransfer über Köpfe kann durch eine verstärkte Kooperation zwischen der Forschung und (insbesondere mittelgroße) Unternehmen verbessert werden. Und diese Kooperation kann gelingen. Hier ist das bemerkenswerte Teil des Whitepapers, wo viele Formen der Kooperation mit relevanten Akteuren gelistet werden (S. 20 des Whitepapers). Vor allem für Mittelständler, die sich vornehmen, strategisch in diese Richtung zu entwickeln, ist der Teil als Referenz interessant.

Kooperationsformen zur Unterstützung des KI-Wissenstransfers

Kooperationsformen zur Unterstützung des KI-Wissenstransfers © Prof. Dr. Wolfgang Ecker, Dr. Carl-Helmut Coulon, Dr. Markus Kohler, Plattform Lernende Systeme.

 

Transfer innerhalb der Unternehmen

Ein weiteres Feld zum Thema „KI-Wissenstransfer“ adressiert das Whitepaper, nämlich der Transfer innerhalb von Unternehmen:

„Fehlendes Data Science-Wissen in den Fachbereichen und in der IT der Unternehmen führt häufig dazu, dass maschinelles Lernen und KI als Lösungsansatz von „Business Problemen“ entweder übersehen oder auch überschätzt werden. KI-Projekte werden deshalb gar nicht erst begonnen oder scheitern.“

Das ist leider ein weit verbreitetes Phänomen, das Unternehmen hemmt. Diejenige, die es schaffen, ein Datenbewusstsein im Unternehmen zu etablieren, sind erfolgreicher, wie eine Cap-Gemini-Studie bewiesen hat.

Der KI-Wissenstransfer kann gelingen. Es macht Unternehmen erfolgreicher. Und darum muss es auch für Mittelständler ein strategisches Ziel werden.


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