Die KI-Use-Cases mit dem höchsten Nutzen für KMU

Kosten und Nutzen von KI im Mittelstand (Teil 2 von 4)

Teil 1 | Teil 3

Nachdem wir im ersten Teil unserer Blogreihe einen Blick auf die Grundvoraussetzungen für den erfolgreichen Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) im Mittelstand geworfen haben, wenden wir uns nun den praktischen Anwendungsfällen mit den höchsten Potenzialen zu. Hierbei übernimmt KI im Grunde eine Art Doppelrolle: Die Technologie hat sich in den letzten Jahren sowohl als Innovationstreiber etabliert als auch als ein Werkzeug, das erheblich zur Wertschöpfung beitragen kann, etwa über Kosten- und Zeiteinsparungen oder per Umsatzsteigerungen. Besonders für mittelständische Unternehmen, die oft mit begrenzten Ressourcen arbeiten, können diese Technologien zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil werden: Laut einer Studie weisen Mittelständler, die KI nutzen, in 76 Prozent der Fälle eine positive Nettoumsatzrendite auf, ohne KI sind dies lediglich 46 Prozent.

Ein Gespür für die besten KI-Use Cases bekommen

Eine grundsätzliche Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von KI ist natürlich immer, dass Kosten und Nutzen in einem optimalen Verhältnis stehen. Deswegen beleuchten wir in diesem zweiten Teil nur solche KI-Use-Cases, die bereits nachweisbar hohe Vorteile hinsichtlich Wertschöpfung und Effizienzsteigerung erbracht haben. Dieser Nachweis lässt sich nämlich in einigen Fällen gar nicht so leicht erbringen. Laut einer Umfrage von Deloitte haben „…viele Unternehmen noch Schwierigkeiten, die genauen Auswirkungen Ihrer GenAI-Bemühungen zu messen.“ Grundsätzlich gilt zudem: Jeder Use Case ist einzigartig und so lassen sich Ergebnisse natürlich niemals eins zu eins auf andere Unternehmen übertragen.

Anstatt einzelne Cases detailliert zu betrachten, haben wir deswegen eine Reihe uns zugänglicher Beispiele ausgewertet und thematisch geclustert. Auf diese Weise können wir für typische Use Cases eine realistische Bandbreite der erreichbaren Vorteile (gesteigerte Effizienz etc.) angeben, sprich: Sie bekommen zwar keine repräsentative Analyse, aber ggf. ein halbwegs realistisches Gespür dafür, wo sich der Einsatz von KI üblicherweise am ehesten lohnt.

Kurz- und mittelfristige Vorteile von KI

Wie eingangs erwähnt, liegen im Einsatz von KI oftmals auch strategische Vorteile, die sich ggf. erst langfristig auszahlen, etwa durch die Entwicklung innovativer Produkte oder Geschäftsmodelle. Wir wollen uns hier jedoch den etwas naheliegenderen und unmittelbare Vorteilen von KI widmen, denn vor allem für KMU gilt es, KI-Projekte so schnell wie möglich profitabel zu machen. So ist laut einer von Databricks in Auftrag gegebenen Studie beispielsweise „Produktivität“ eine der meistgenannten Auswirkungen von KI, wodurch etwa generative AI besonders oft in Bereichen mit hohem Automatisierungsgrad eingesetzt werde: In der IT (91 Prozent), dem Marketing (85 Prozent) sowie in Vertrieb und Kundenservice (83 Prozent).

Laut der bereits zitierten Deloitte-Umfrage ergibt sich insgesamt im Hinblick auf die Erwartungen an KI ein dreigeteiltes Bild: 53 Prozent der Unternehmen rechnen mit Produktivitätssteigerungen, 35 Prozent mit Kostensenkungen und 34 Prozent erhoffen sich Innovation und Wachstum. Mit welchen KI-Anwendungen sich diese Erwartungen bestmöglich erfüllen lassen, werden wir nun genauer betrachten. Hier kommt uns zugute, dass die meisten Unternehmen den Erfolg ihrer KI-Projekte laut Deloitte – zumindest in irgendeiner Form – messen: 49 Prozent der deutschen nutzen demnach spezifische KPIs, 37 Prozent ermitteln den Return on Investment und 33 Prozent tracken Veränderungen der Mitarbeitendenproduktivität. Die Anzahl derjenigen, die diese Zahlen öffentlich machen, ist natürlich deutlich geringer und bildet in dem meisten Fällen vermutlich eher den Best-Case ab, den wir für unsere kleine Stichprobe zugrunde legen.

Die nutzwertigsten KI-Use-Cases für den Mittelstand

Die folgenden Anwendungsbeispiele sind gruppiert nach Ihrem jeweiligen Wertschöpfungsbeitrag von Unternehmen.

1. Effizienzsteigerungen: Mit KI lassen sich (vor allem textbasierte) Prozesse automatisieren und Arbeitsabläufe deutlich effizienter gestalten, dadurch ergeben sich unter anderem folgende Anwendungsbeispiele und Potenziale:

• Automatisierte Dokumentenverarbeitung: Das Potenzial hängt letztlich an der Komplexität der Dokumente und Prozesse, handelt es sich beispielsweise um die einfache Verarbeitung eingehender Aufträge oder um komplizierte Schadensmeldungen? Hier nennen Unternehmen Einsparpotenziale bei der aufgewendeten Zeit von 60 bis zu 95 Prozent.
• KI-gestützte Kundenkommunikation: Je nach Branche und Thema lassen sich 45 bis 70 % der Standardanfragen von Chatbots bearbeiten, was sowohl die Antwortzeiten als auch den Ressourceneinsatz reduziert.
• Automatisierte Übersetzungen/Inhalte: Setzt man Fachübersetzer in Kombination mit KI-Tools zur Übersetzung ein, sind Zeitersparnisse von 80-90 % im Vergleich zu manuellen Prozessen möglich. Ähnliches gilt für die Content-Erstellung.
• KI-gestützte Weiterbildung: Zurzeit finden bei vielen Unternehmen tiefgreifende Änderungen durch die digitale Transformation und die Umstellung auf Cloud-Computing statt. Mitarbeitende müssen sich daher an neue Aufgaben, Abläufe und Software anpassen und gewöhnen. Hier lässt sich der konkrete Effizienzgewinn sicher nur schwer beziffern, allerdings kann auch hier der gezielte Einsatz von KI-Tools den Ein- und Umstieg erleichtern und darüber hinaus als intelligenter Assistent parat stehen.

2. Steigerung von Umsatz und Kundenzufriedenheit: KI-gestützte Systeme können Umsätze steigern, etwa durch personalisierte Kundenerlebnisse oder datenbasierte Optimierung:

• Empfehlungssysteme im E-Commerce: Umsatzsteigerungen von 5-35 % (teilweise auch deutlich höher) lassen sich in der Regel etwa durch KI-basierte Produktempfehlungen erzielen.
• Optimierte Werbekampagnen: Durch zielgerichtete KI-gestützte Kommunikation sind Conversion- und Upselling-Steigerungen von 20 bis zu 45 % möglich.
• Höhere Kundenzufriedenheit: Mit KI-Chatbots verkürzt sich die Wartezeit und die Kundenzufriedenheit kann deutlich steigen, in einigen Fällen um bis zu 60%.

3. Produktivitäts- und Qualitätssteigerungen in der Produktion: KI steigert die Effizienz in der Fertigung und reduziert Stillstandzeiten:

• Fertigungsautomatisierung: Produktivitätssteigerungen von oftmals 30-50 % können durch KI-gesteuerte Produktionssysteme gelingen. Auch hier spielen die automatisierte Auftragsverarbeitung und die Produktionsplanung eine Rolle.
• Predictive Maintenance: Durch eine frühzeitige Erkennung von Wartungsbedarf lassen sich ungeplante Stillstandzeiten oftmals um 10-30 % verringern.
• Demand Forecasting: KI-gestützte Vorhersagen unterstützen bei der passgenauen Planung. Hierbei weichen sie in vielen Fällen lediglich 5-10 % vom tatsächlichen Bedarf ab und liefern um rund 50 % bessere Prognosen.

Ansatzpunkte für eine unternehmensspezifische Potenzialermittlung

In Jedem Fall zeigt sich: Je nach Anwendungsfall kann der Einsatz von KI für Unternehmen zu einem Gamechanger werden, der Ihnen die entscheidenden Wettbewerbsvorteile verschafft. Hierzu gilt es jedoch auch einen Blick auf die Kosten zu werfen und genau das tun wir in unserem dritten Beitrag dieser Blogreihe.