Effizienzsteigerung mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz

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Einführung in Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der am schnellsten wachsenden und die derzeit am häufigsten diskutierte Technologie. Der aktuelle weltweite KI-Markt, der auf mehr als 136 Milliarden Dollar geschätzt wird, soll in den nächsten sieben Jahren signifikant ansteigen und bis 2026 voraussichtlich um mehr als das 13-Fache auf beeindruckende 299,64 Milliarden Dollar wachsen. Diese Wachstumstendenz wird mit einer beeindruckenden jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 38,1 % bis 2030 fortgesetzt.

Warum ist KI so begehrt? KI verändert Unternehmen durch bessere und schnellere Entscheidungen. Sie arbeitet mit Vorhersagemodellen und bietet Argumente für eine schnelle Entscheidungsfindung. KI berücksichtigt eine große Menge an Kunden-Kommentaren und Bewertungen, die zuvor schwer zu analysieren waren, und kann ein Unternehmen unabhängig von Branche oder Unternehmensgröße transformieren.

Die verschiedenen Arten von KI-Lösungen reichen von sehr einfachen und kostengünstigen bis hin zu sehr komplexen:

Cognitive Computing verarbeitet die eingegebenen Daten, zieht jedoch keine menschenähnlichen Schlussfolgerungen. Es wird häufig in der Datenanalyse eingesetzt und ist die „günstigste“ Lösung
Computer Vision ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, visuelle Informationen aus der realen Welt zu interpretieren und zu verstehen, ähnlich wie Menschen Bilder und Videos wahrnehmen und analysieren
Deep Learning verwendet bestehende externe neuronale Netzwerke mit mehreren Schichten (tiefe neuronale Netzwerke) um Daten zu verarbeiten und aus ihnen zu lernen, wodurch das Modell automatisch komplexe Merkmale und Muster aus komplexen Datensätzen extrahieren kann

Abbildung 1. Hauptmerkmale von KI-Typen (1/2)

Neuronales Netz ist ein rechnerisches Modell, das von der Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert ist. Es erlernt durch Training Muster und Beziehungen in Daten
Generative AI umfasst das Erstellen oder Generieren neuer Inhalte wie Bilder, Texte, Musik oder sogar ganze Szenarien mithilfe von Algorithmen und Modellen. Sie basiert auf begrenzten Datenpools. Die Lernprozesse von Generative AI sind sehr kostspielig und zeitaufwändig
Maschinelles Lernen umfasst verschiedene Techniken zur Erkennung von Mustern oder zur Vorhersage und zur Gewinnung von Erkenntnissen aus großen Datensätzen. Es erfordert eine große Menge an gut vorbereiteten Daten

Abbildung 2. Hauptmerkmale von KI-Typen (2/2)

Der Hauptfokus der KI-Nutzung besteht darin, Routineaufgaben zu optimieren und die Effizienz im Geschäftsbetrieb zu steigern. Unternehmen sollten klar verstehen, warum sie KI benötigen und welches Ergebnis sie damit erzielen möchten. Es ist entscheidend, dass jedes Unternehmen seine Geschäftsziele definiert und die Fähigkeiten von KI in diese Richtung versteht. Laut aktuellen Umfragen hat KI bereits den Ruf erlangt, die Geschäftseffizienz zu steigern, wirtschaftliche Vorteile zu bringen und instrumentell für die Kundenansprache und die Rentabilität zu sein.

Branchenlandschaft

Die Einführung von künstlicher Intelligenz erfolgt innerhalb verschiedener Branchen unterschiedlich schnell. Branchen, die stark auf Daten angewiesen sind – wie das Bankwesen, das Gesundheitswesen, die Telekommunikation und die Medien – verarbeiten bereits seit langem Big Data, was eine solide Grundlage für KI-Produkte bildet. In diesen Branchen herrscht ein intensiver Wettbewerb um Lösungen.

Es gibt 4 Gruppen von Branchen, die je nach dem Grad der KI-Einführung und der Vielfalt ihrer Anwendungen eingeteilt werden (Starke und frühe digitale Anwender, Sehr starke KI-Anwender, Moderate KI Anwender, Nachzügler).

Abbildung 3. Branchenlandschaft in Bezug auf die Präsenz von KI

Starke und frühe digitale Anwender sind Vorreiter bei der Entwicklung und Schaffung von KI-Lösungen. Ihre Geschäftsstrategie ist grundlegend mit KI in allen betrieblichen Abläufen verbunden. Die Bandbreite der Anwendungsfälle ist in dieser Gruppe am breitesten
Moderate KI Anwender streben Transparenz an um ihre Informationsbeschaffung und Suche zu verbessern und setzen KI selektiv in betrieblichen Arbeitsabläufen ein
Sehr starke KI-Anwender: Diese Branchenvertreter integrieren KI tief in ihren Abläufen und sind bei Entscheidungsprozessen sehr auf KI angewiesen. Sie suchen nach produktiveren und effizienteren KI-Lösungen, investieren jedoch nicht viel in die Entwicklung eigener Produkte, sondern bevorzugen vermehrt das Outsourcing von KI
Nachzügler: Die vergleichsweise langsame Einführung von KI resultiert aus der Komplexität der Branche und deren Widerstand gegen Veränderungen. Aber der Fortschritt ist im Gange. In einigen Branchen der Nachzügler könne die begrenzte technische Vertrautheit, Kostenüberlegungen und traditionellere Vorgehensweisen (z. B. in bestimmten Bereichen des Bauwesens) zu einer eher zögerlichen KI-Einführung führen

Abbildung 4. KI-Reifegradkurve und die häufigsten Anwendungsfälle von KI-Lösungen

Auswirkungen auf die Wertschöpfungskette

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Wertschöpfungskette von Unternehmen aller Branchen. Sie formt die Art und Weise um, wie Unternehmen arbeiten, Werte schaffen und wettbewerbsfähig bleiben. Die Rolle der KI in der Wertschöpfungskette ist vielfältig und wird immer entscheidender. Am Anfang der Wertschöpfungskette leistet die KI einen wichtigen Beitrag zu Produktdesign und -entwicklung. Algorithmen des maschinellen Lernens analysieren umfangreiche Datensätze, Kundenvorlieben und Markttrends um Produktideen zu entwickeln. Dadurch wird nicht nur der Innovationsprozess verbessert, sondern auch das Risiko minimiert, Produkte zu entwickeln, die den Marktanforderungen nicht gerecht werden.

In der Lieferkette optimiert KI die Logistik, das Bestandsmanagement und die Bedarfsprognose. Prädiktive Analysen, die von KI unterstützt werden, helfen Unternehmen, Kosten zu senken, Abfall zu minimieren und sicherzustellen, dass Produkte verfügbar sind, wann und wo die Kunden sie wünschen. Darüber hinaus rationalisieren KI-gesteuerte Robotik und Automatisierung die Herstellungs- und Vertriebsprozesse. Im Marketing und Vertrieb ermöglicht KI hochgradig personalisierte Kundenerlebnisse. Recommendation Engines, Chatbots und die Verarbeitung natürlicher Sprache erleichtern die Kundeninteraktion und steigern den Umsatz. KI-gestützte Erkenntnisse aus Kundendaten ermöglichen es Unternehmen, ihre Marketingmaßnahmen gezielter einzusetzen. KI spielt eine entscheidende Rolle bei Kundensupport und -service. Chatbots und virtuelle Assistenten bieten 24/7-Support und bearbeiten Anfragen und Probleme umgehend. Mithilfe von Stimmungsanalysen können Unternehmen die Kundenzufriedenheit messen und ihre Dienstleistungen entsprechend anpassen. In der Aftersales-Phase verbessert KI Wartung und Support, indem sie vorhersagt, wann Geräte gewartet werden müssen oder wann Produkte ausfallen könnten. Durch diesen proaktiven Ansatz werden Ausfallzeiten minimiert und die Kundenzufriedenheit sichergestellt.

Abbildung 5. Auswirkungen von KI auf die Wertschöpfungskette

KI verbessert die Effizienz, Genauigkeit und Kosteneffektivität von Unterstützenden Aktivitäten in der Wertschöpfungskette. Sie ermöglicht es Unternehmen, ihre Ressourcen besser zu verwalten, Risiken zu verringern und ihren Kunden qualitativ hochwertigere Produkte und Dienstleistungen anzubieten.

Abbildung 6. Auswirkungen von KI auf die Wertschöpfungskette (Unterstützende Aktivitäten)

Im Wesentlichen ist KI ein integraler Bestandteil der Wertschöpfungskette von modernen Unternehmen und fördert Effizienz, Innovation und Wettbewerbsfähigkeit. Ihr Einfluss wird weiter zunehmen, da die Unternehmen ihre Fähigkeiten nutzen, um Werte zu schaffen und die sich verändernden Kundenerwartungen zu erfüllen.

Case Studies zu den KI-Auswirkungen auf die Effizienz der Wertschöpfungskette

KI fördert das Kosteneinsparungspotenzial in jeder Phase der Fertigungs-Wertschöpfungskette. Jede Phase kann anhand der Anwendungen bestehender KI-Lösungen oder -Ansätze bewertet werden. Die Kosten für die KI-Einführung können sehr unterschiedlich ausfallen (Routineaufgaben lassen sich mit KI leicht automatisieren, komplexe Prozesse jedoch nicht). Jede Phase unterscheidet sich auch in Bezug auf die Chance, nach der KI-Implementierung einen schnellen Erfolg zu erzielen. Es gibt viele Use Cases, die bereits stark in den Geschäftsbetrieb integriert sind, sowohl intern entwickelt als auch speziell von Technologieunternehmen fürs Outsourcing konzipiert.

Abbildung 7. KI in der Inbound und Outbound Logistik

Abbildung 8. KI im Marketing

Für weitere Use Cases können Sie unser Dossier „Effizienzsteigerung in der Wertschöpfungskette mit Hilfe von KI“ herunterladen.

Herausforderungen und Fallstricke bei der KI-Einführung

Die S-Kurve zur KI-Einführung veranschaulicht wie eine neue Technologie, in diesem Fall die künstliche Intelligenz (KI), im Laufe der Zeit in verschiedenen Branchen und Sektoren eingeführt und integriert wird. Sie folgt in der Regel einer „S“-Form, wenn man sie in ein Diagramm einzeichnet. Erklärung der wichtigsten Phasen:

Anfangsphase (langsame Einführung): In der Anfangsphase verläuft die Einführung von KI relativ langsam. Die Unternehmen sind vorsichtig und das Bewusstsein und das Verständnis für das Potenzial der KI sind begrenzt. Pilotprojekte und Forschungsarbeiten sind üblich, aber eine breite Implementierung ist selten.
Beschleunigungsphase (schnelle Einführung): Wenn die KI-Technologien ausgereift sind, beschleunigt sich ihre Einführung. Die Unternehmen erkennen die Wettbewerbsvorteile und mögliche Effizienzsteigerungen, die KI bieten kann. Die Investitionen in KI steigen und führen zur Entwicklung von KI-Anwendungen, -Tools und -Plattformen.
Wendepunkt (Steiles Wachstum): In dieser Phase erreicht der Einsatz von KI eine kritische Masse. Immer mehr Branchen und Unternehmen setzen KI für verschiedene Bereiche ein, von Marketing und Kundenservice bis hin zu Arbeitsprozessen und Entscheidungsfindung. KI wird zur strategischen Priorität.
Reifephase (langsameres Wachstum): Nach dem anfänglichen schnellen Wachstum kann sich die KI-Einführung in bestimmten Bereichen verlangsamen, da die Technologie reift und einige Märkte sättigt. Neue Use Cases und Branchen führen KI jedoch weiterhin ein und sorgen so für kontinuierliches Wachstum.
Plateauphase (Sättigung): In der letzten Phase nähert sich die KI-Einführung in vielen Sektoren der Sättigung und die Technologie wird allgegenwärtig. Die meisten Unternehmen haben KI in ihre Abläufe integriert und die Innovation verlagert sich auf die Optimierung und Verfeinerung bestehender KI-Anwendungen.

Es ist wichtig zu beachten, dass sich verschiedene Branchen und Bereiche in unterschiedlichen Stadien der S-Kurve befinden können und die Kurve selbst je nach spezifischen KI-Technologien und -Anwendungen variieren kann. Die S-Kurve der KI-Einführung spiegelt den typischen Verlauf wider, wie transformative Technologien in die Gesellschaft und die Wirtschaft integriert werden und letztlich Branchen und Volkswirtschaften umgestalten.

Abbildung 9. Zeitleiste zur S-Kurve der KI-Einführung

Was sollte man bei der KI-Einführung beachten?

Rechtsvorschriften für KI-Lösungen: Der EU AI Act definiert Dos und Don’ts für KI-Praktiken. Auch wenn sich das Gesetz noch in der Endverhandlungsphase befindet und erst ab 2025 in Kraft treten wird, sollten KI-Entwickler den möglichen Rechtsrahmen kennen um zukünftige regulatorische Risiken zu verringern.
Strenges Risikomanagement: Unternehmen haben Bedenken gegenüber den KI-Auswirkungen und sehen die Notwendigkeit einer internen Risikopolitik und rechtlicher Klarheit. Es gibt viele soziale und wirtschaftliche Aspekte, die beim Einsatz von KI beachtet werden müssen.
Ressourcenverbrauch: KI verbraucht enorme Mengen an Strom und verursacht eine hohe Netzlast. Man benötigt viele hochqualifizierte Spezialisten mit fundierten Kenntnissen in Mathematik und Wirtschaft.

Der Ansatz von FOSTEC & Company zur strategischen Einbindung von KI in Ihre Geschäftsabläufe

FOSTEC & Company unterstützt Mandanten beim gesamten Prozess der KI-Einführung, von der Festlegung der Geschäftsanforderungen bis zur Bewertung der Daten und der betrieblichen Voraussetzungen für KI. Nach erfolgreicher Implementierung benötigt der Kunde einen regelmäßigen KI-Health-Check: Erbringt die eingesetzte KI die versprochenen Gewinne oder erhebliche Kosteneinsparungen oder sollte sie durch andere KI-Lösungen ersetzt werden.

In jeder Phase der Wertschöpfungskette kann FOSTEC den Mandanten dabei unterstützen, die KI-Einführung mit weniger Reibungspunkte umzusetzen und dem Top-Management einen strategisch zugeschnittenen Maßnahmenkatalog zu Verfügung zu stellen. FOSTEC passt den Projektansatz an die Geschäftsanforderungen des Mandanten an. Mandant und Consulting-Team entwerfen gemeinsam eine Vision der zukünftigen KI-gestützten Prozesse.

Abbildung 10. Projektansatz: KI in Ihrer Wertschöpfungskette. Umfassende Proof-of-Concept Hilfe für Unternehmen

Eine hervorragende Lösung, die bereits bei einem Mandanten implementiert wurde, ist das KI-Content-Powerhouse. FOSTEC & Company bietet den Mandanten eine KI-gestützte Content-Automatisierung für eine verbesserte Marketingwirkung. Es löst viele Effizienzprobleme innerhalb der Marketingprozesse und spart dadurch Zeit und Kosten ein.

Abbildung 11. F&C KI-Content-Powerhouse

Weitere Einsatzbereiche, bei denen FOSTEC Sie unterstützen kann, lernen Sie in unserem Dossier „Effizienzsteigerung in der Wertschöpfungskette mit Hilfe von KI“ kennen.

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Markus Fost, MBA, ist Experte für E-Commerce, Online Geschäftsmodelle und Digitale Transformation mit einer breiten Erfahrung in den Feldern Strategie, Organisation, Corporate Finance und der operativen Restrukturierung.

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Markus Fost

Managing Partner

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