Zwischen Potenzial und Praxis: So nutzen Handel und Industrie KI

Die große Mehrheit der befragten Unternehmen (82%) beschäftigt sich bereits aktiv mit der Implementierung von KI. Lediglich 18% gaben in der Studie an, sich bisher nicht mit dem Thema auseinanderzusetzen. Als Hauptgründe hierfür wurden fehlende Zeit (bzw. geringe Priorisierung), Bedenken wegen möglicher Komplexität der Implementierung sowie fehlendes Wissen bezüglich der konkreten Anwendungsmöglichkeiten von KI angeführt. Die Hauptmotive der Unternehmen, die sich bereits mit dem Einsatz von KI beschäftigen, sind der Studie nach insbesondere Effizienzsteigerungen (53%), Prozessautomatisierung (44%) sowie bessere Datenanalysen und Prognosen (41%). Auffällig ist in diesem Zusammenhang der je nach Unternehmensbereich stark unterschiedlich ausgeprägte Verbreitungsgrad. Während die Implementierung von KI-Lösungen in den Bereichen IT-Sicherheit und Logistik in vielen Unternehmen bereits verhältnismäßig weit fortgeschritten ist, ist er bei kundenzentrierten, Finanz- oder Personalthemen weitaus weniger verbreitet.  

Mit Blick auf die konkreten Anwendungsfälle innerhalb der unterschiedlichen Geschäftsbereiche, wird schnell klar, dass die Liste potenzieller Szenarien äußerst vielfältig ist. Während im Bereich der Logistik und Produktion besonders die Tourenplanung mit KI und Robotern – etwa bei Inventuren oder in der Produktion – bereits weit verbreitet ist, gibt es intelligente Lösungen im Marketing oder Personalwesen vor allem in Form von Chatbots, virtuellen Assistenten als vorausschauende Analysen, etwa für Absatz- und Warenkorbprognosen. Unter den bislang eher weniger verbreiteten Anwendungsfällen bei Produktion und Logistik scheinen vor allem die KI-gestützte, automatisierte Erstellung von Dokumenten und die Optimierung von Lieferzeiten interessant zu sein. 

Daten sind eine unabdingbare Voraussetzung für den Einsatz von KI-Lösungen. Gefragt nach den drei größten Herausforderungen bei der Implementierung von KI im Hinblick auf Daten gaben 31% die Integration von Daten in bestehende Systeme an, gefolgt von mangelnder Datenqualität (21%) und dem Bestehen unterschiedlicher Datentypen / Datensilos (18%). Interessanterweise gaben nur 10% der Befragten fehlende Daten als eine der drei größten Herausforderungen an. Sie scheinen also in den meisten Unternehmen bereits vorhanden zu sein. Die Schwierigkeit besteht demnach eher in der systematischen, zentralen Bereitstellung relevanter Datenpunkte in ausreichender Qualität. Hierfür bedarf es neben einer zentralen Datenplattform vor allem einer einheitlichen Datenstrategie. Als zertifizierter Microsoft Solution-Partner unterstützen wir Sie gern bei der Entwicklung einer zukunftssicheren Lösung, die Ihre Daten zusammenführt, Prozesse optimiert und den Weg zu fundierten, datenbasierten Entscheidungen ebnet. 

Neben der zentralen Bereitstellung hochqualitativer Daten, führen die befragten Unternehmen vor allem Kompetenzlücken und Akzeptanzprobleme unter den Mitarbeitenden als Barrieren an. Gefragt nach den drei größten Herausforderungen hinsichtlich der Mitarbeitenden und des Mindsets gaben 35 % der Unternehmen den Mangel an Fachkräften als größte Herausforderung bei der Implementierung von KI an. Jeweils 27 % gaben darüber hinaus fehlendes Vertrauen / Skepsis seitens der Mitarbeitenden sowie unzureichendes Wissen an. Der systematische Ausbau von Kompetenzen im Bereich künstlicher Intelligenz ist zweifelsohne eine der größten Hürden bei der Implementierung von KI-Lösungen. Schließlich hängt der effektive Einsatz stark von der Fähigkeit ab, mit den Systemen interagieren und die Daten interpretieren zu können. Gerade hier fehlt es häufig an strukturierten Schulungen, die Mitarbeitenden dieses Wissen vermitteln.