Künstliche Intelligenz spielt im Alltag der Menschen bereits eine wichtige Rolle. Meist sind wir uns aber gar nicht bewusst, wie sehr wir uns bereits auf entsprechende Tools verlassen. Dabei sind die Anwendungsfelder breit gefächert: Gesichtserkennung, Spamfilter in E-Mail-Programmen, Smart Home-Systeme, Navigationssysteme, Sprachassistenten wie Alexa, Cortana oder Siri, Übersetzungsprogramme, Assistiertes Fahren mit Einparkhilfe, Abstandsregler und Bremsassistenzsystem, Cybersicherheit, Bekämpfung von Desinformation, Gesundheit, Verkehr und Logistik, Verarbeitendes Gewerbe, Ernährung und Landwirtschaft oder Wetterprognosen. Überall kommt KI zum Einsatz.
Mit der Diskussion um ChatGPT hat das Thema KI seit Jahresbeginn allerdings deutlich mehr Aufmerksamkeit in der öffentlichen Diskussion bekommen – in Korrelation zu der Anzahl der Nutzer und den Investments: Innerhalb von nur 5 Tagen haben sich eine Mio. Nutzer bei ChatGPT registriert. (Zum Vergleich: Netflix hat dafür 3,5 Jahre benötigt.) Und bis März 2023 sind über 1 Mrd. US-Dollar in das Mutterunternehmen OpenAI geflossen.
Aber KI gibt es nicht nur im Silicon Valley. Auch für den deutschen Mittelstand bietet die Technologie eine Vielzahl von Möglichkeiten, um bestehende Prozesse zu verbessern oder neue Lösungen überhaupt erst zu etablieren. Die Einsatzmöglichkeiten umfassen die Bereiche:
Der Grund dafür leuchtet ein: Unternehmensführung ist heute hochkomplex. Die Anzahl der Themen und die Flut der Informationen hat im digitalen Zeitalter aus Management-Perspektive stark zugenommen. Nun können KI-Systeme das Management dabei unterstützen, Entscheidungen zu fällen. Sie nehmen den Menschen die Entscheidungen allerdings nicht ab. Gerade in kritischen Bereichen (wie Medizin oder Finanzwesen) muss der Entscheider verstehen, warum der Algorithmus etwas empfiehlt. Nur so lässt sich die Empfehlung kontrollieren. Wer aber gewissenhaft und reflektiert mit KI umgeht, kann Entscheidungen auf einer breiteren Grundlage absichern.
Dem Forecasting, also der Vorhersage von zukünftigen Entwicklungen, kommt dabei eine besonders bedeutsame Rolle zu. Durch die Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen können große Datenmengen analysiert und Muster erkannt werden, die für menschliche Experten schwer zu erkennen wären. Dadurch können KI-basierte Forecasting-Systeme präzisere Vorhersagen treffen und bessere Entscheidungen ermöglichen. Zum Beispiel können Trends in Verkaufsdaten erkannt und Vorhersagen über zukünftige Verkaufszahlen getroffen werden, was für Unternehmen bei der Planung von Produktions- und Lieferketten entscheidend sein kann.
Insofern macht es wenig Sinn, KI in den Kernbereichen der Möbelbranche erst perspektivisch zu nutzen, denn schon jetzt gibt es Lösungen, mit denen sich beispielsweise die Lieferperformance der Lieferanten verfolgen und auswerten lässt. Und wer wünscht sich nicht zu wissen, welche Möbel die Verbraucher konkret nachfragen bzw. nachfragen werden? Mit Forecasting-Analysen lassen sich Aussagen über Farb- und Materialtrends treffen, die direkt in die Produktentwicklung einfließen können.
Damit wären wir allerdings schon bei der KI-Königsdisziplin, denn bevor sich ein Unternehmen derartigen Anwendungen zuwendet, müssen die Grundlagen geschaffen werden – wie die „Data Science Hierarchy of Needs“ von Monica Rogati veranschaulicht. Künstliche Intelligenz benötigt eine saubere Datenbasis. Das ist die Grundlage für selbstlernende Algorithmen. Oder um es noch simpler zu fassen: Ohne Digitalisierung keine Daten!
Was selbstverständlich klingt, ist es allerdings nicht. Was den Digitalisierungsgrad der EU-Länder nach dem DESI-Index betrifft, landet Deutschland im Jahr 2022 gerade mal auf dem 13. Platz. Die Top 5-Nationen liegen weiter nördlich: Finnland, Dänemark, die Niederlande, Schweden und Irland.
Was auf Länderebene gilt, sollte sich aber auch jeder Unternehmer selbst gewissenhaft fragen: Wo steht die eigene Firma generell beim Thema Digitalisierung? Eine Bitkom-Untersuchung hat diese zentrale Frage gestellt – mit einem zwiespältigen Ergebnis. Nur 35 Prozent aller Firmen sehen sich als digitale Vorreiter, 58 Prozent ordnen sich als Nachzügler ein. Und: Je kleiner die Unternehmensgröße desto schlechter wird die Selbstbewertung. Der Mittelstand sieht sich selbst als Nachzügler.
Dabei liegen in der Digitalisierung wichtige Schritte für die Zukunftssicherung. Bislang ging es bei entsprechenden Projekten um die Anbindung von Systemen und um effiziente Geschäftsprozesse. Nun geht es darum, den nächsten Schritt zu machen. Denn heute ermöglichen Daten Automatisierung, Optimierung, präzise Vorhersagen und Echtzeitbewertungen, was wiederum den Weg für künftige Geschäftsideen ebnet. Morgen werden durch die integrative Datennutzung riesige Potenziale und neue datenbasierte Geschäftsmodelle entstehen.
Also ran an Big Data! Schaffen Sie eine Datenkultur in Ihrem Unternehmen! Schon jetzt werden bei Ihnen sicherlich vielerlei Daten gesammelt. Doch Big Data und KI gehen über den Punkt hinaus, im eigenen Daten-Satz zu kochen. Das große Potenzial liegt für die Möbelbranche im Benchmarking. Dafür müssen sich Unternehmen öffnen, es müssen Standards aufgesetzt werden, damit nicht Äpfel mit Birnen verglichen werden.
Hier meldet sich allerdings nach meiner Erfahrung oftmals die Angst. In der Möbelbranche gibt es viele Vorbehalte, die gegen eine offene Datenkultur sprechen: Datenschutz, Sicherheitsrisiken, Anwendungsfehler, mangelnde Beherrschbarkeit, Haftungsverpflichtungen etc. – das sind alles gute Gründe, von denen aber kein einziger nicht beherrschbar wäre. Und klar ist auch: Die Alternative führt in die Isolation. Außerdem gibt es bereits erprobte Instanzen, wie das DCC in Herford, das sich mit Standardisierungsfragen hervorgetan hat und mit dem die Branche auch die nächsten Schritte auf der Digitalisierungspyramide gehen kann.
Mit der Diskussion um ChatGPT hat das Thema KI seit Jahresbeginn allerdings deutlich mehr Aufmerksamkeit in der öffentlichen Diskussion bekommen – in Korrelation zu der Anzahl der Nutzer und den Investments: Innerhalb von nur 5 Tagen haben sich eine Mio. Nutzer bei ChatGPT registriert. (Zum Vergleich: Netflix hat dafür 3,5 Jahre benötigt.) Und bis März 2023 sind über 1 Mrd. US-Dollar in das Mutterunternehmen OpenAI geflossen.
Aber KI gibt es nicht nur im Silicon Valley. Auch für den deutschen Mittelstand bietet die Technologie eine Vielzahl von Möglichkeiten, um bestehende Prozesse zu verbessern oder neue Lösungen überhaupt erst zu etablieren. Die Einsatzmöglichkeiten umfassen die Bereiche:
- Kundenerfahrung
- Lieferkettenmanagement
- Personalwesen
- Betrugserkennung
- Wissensgenerierung
- Forschung & Entwicklung
- Vorausschauende Analysen („Forecasting“)
- Echtzeit-Betrieb-Optimierung
- Kundenbetreuung
- Risikomanagement & Analytik
- Kundeneinblicke & Feedbackmanagement
- Preise & Aktionen
Der Grund dafür leuchtet ein: Unternehmensführung ist heute hochkomplex. Die Anzahl der Themen und die Flut der Informationen hat im digitalen Zeitalter aus Management-Perspektive stark zugenommen. Nun können KI-Systeme das Management dabei unterstützen, Entscheidungen zu fällen. Sie nehmen den Menschen die Entscheidungen allerdings nicht ab. Gerade in kritischen Bereichen (wie Medizin oder Finanzwesen) muss der Entscheider verstehen, warum der Algorithmus etwas empfiehlt. Nur so lässt sich die Empfehlung kontrollieren. Wer aber gewissenhaft und reflektiert mit KI umgeht, kann Entscheidungen auf einer breiteren Grundlage absichern.
Dem Forecasting, also der Vorhersage von zukünftigen Entwicklungen, kommt dabei eine besonders bedeutsame Rolle zu. Durch die Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen können große Datenmengen analysiert und Muster erkannt werden, die für menschliche Experten schwer zu erkennen wären. Dadurch können KI-basierte Forecasting-Systeme präzisere Vorhersagen treffen und bessere Entscheidungen ermöglichen. Zum Beispiel können Trends in Verkaufsdaten erkannt und Vorhersagen über zukünftige Verkaufszahlen getroffen werden, was für Unternehmen bei der Planung von Produktions- und Lieferketten entscheidend sein kann.
Insofern macht es wenig Sinn, KI in den Kernbereichen der Möbelbranche erst perspektivisch zu nutzen, denn schon jetzt gibt es Lösungen, mit denen sich beispielsweise die Lieferperformance der Lieferanten verfolgen und auswerten lässt. Und wer wünscht sich nicht zu wissen, welche Möbel die Verbraucher konkret nachfragen bzw. nachfragen werden? Mit Forecasting-Analysen lassen sich Aussagen über Farb- und Materialtrends treffen, die direkt in die Produktentwicklung einfließen können.
Damit wären wir allerdings schon bei der KI-Königsdisziplin, denn bevor sich ein Unternehmen derartigen Anwendungen zuwendet, müssen die Grundlagen geschaffen werden – wie die „Data Science Hierarchy of Needs“ von Monica Rogati veranschaulicht. Künstliche Intelligenz benötigt eine saubere Datenbasis. Das ist die Grundlage für selbstlernende Algorithmen. Oder um es noch simpler zu fassen: Ohne Digitalisierung keine Daten!
Was selbstverständlich klingt, ist es allerdings nicht. Was den Digitalisierungsgrad der EU-Länder nach dem DESI-Index betrifft, landet Deutschland im Jahr 2022 gerade mal auf dem 13. Platz. Die Top 5-Nationen liegen weiter nördlich: Finnland, Dänemark, die Niederlande, Schweden und Irland.
Was auf Länderebene gilt, sollte sich aber auch jeder Unternehmer selbst gewissenhaft fragen: Wo steht die eigene Firma generell beim Thema Digitalisierung? Eine Bitkom-Untersuchung hat diese zentrale Frage gestellt – mit einem zwiespältigen Ergebnis. Nur 35 Prozent aller Firmen sehen sich als digitale Vorreiter, 58 Prozent ordnen sich als Nachzügler ein. Und: Je kleiner die Unternehmensgröße desto schlechter wird die Selbstbewertung. Der Mittelstand sieht sich selbst als Nachzügler.
Dabei liegen in der Digitalisierung wichtige Schritte für die Zukunftssicherung. Bislang ging es bei entsprechenden Projekten um die Anbindung von Systemen und um effiziente Geschäftsprozesse. Nun geht es darum, den nächsten Schritt zu machen. Denn heute ermöglichen Daten Automatisierung, Optimierung, präzise Vorhersagen und Echtzeitbewertungen, was wiederum den Weg für künftige Geschäftsideen ebnet. Morgen werden durch die integrative Datennutzung riesige Potenziale und neue datenbasierte Geschäftsmodelle entstehen.
Also ran an Big Data! Schaffen Sie eine Datenkultur in Ihrem Unternehmen! Schon jetzt werden bei Ihnen sicherlich vielerlei Daten gesammelt. Doch Big Data und KI gehen über den Punkt hinaus, im eigenen Daten-Satz zu kochen. Das große Potenzial liegt für die Möbelbranche im Benchmarking. Dafür müssen sich Unternehmen öffnen, es müssen Standards aufgesetzt werden, damit nicht Äpfel mit Birnen verglichen werden.
Hier meldet sich allerdings nach meiner Erfahrung oftmals die Angst. In der Möbelbranche gibt es viele Vorbehalte, die gegen eine offene Datenkultur sprechen: Datenschutz, Sicherheitsrisiken, Anwendungsfehler, mangelnde Beherrschbarkeit, Haftungsverpflichtungen etc. – das sind alles gute Gründe, von denen aber kein einziger nicht beherrschbar wäre. Und klar ist auch: Die Alternative führt in die Isolation. Außerdem gibt es bereits erprobte Instanzen, wie das DCC in Herford, das sich mit Standardisierungsfragen hervorgetan hat und mit dem die Branche auch die nächsten Schritte auf der Digitalisierungspyramide gehen kann.
