AI, SCALE ME UP!
Deutsche Unternehmen setzen zunehmend auf KI-gestützte Automatisierung. Doch damit daraus auch wirtschaftlicher Nutzung entsteht, müssen einige Hürden genommen werden. Eine Management- und Technologieberatung aus Düsseldorf und eine Professorin, die im Bereich KI und Automatisierungstechnik an der Hochschule Düsseldorf forscht, geben Einblicke.
Nils Kolwes berät Kunden der Cassini Consulting AG im Bereich Automatisierung und KI und unterstützt auch bei der internen KI-Entwicklung, um die eigenen Prozesse der Management- und Technologieberatung zu optimieren.
Die Einführung von ChatGPT Ende 2022 war ein Meilenstein in der KI-Entwicklung. Erstmals wurde ein KI-Assistent der breiten Öffentlichkeit zugänglich, der flexible, kontextbezogene Antworten auf Fragen statt vordefinierter Standardauskünfte lieferte. Tech-Riesen wie Google oder Microsoft zogen mit ihren KI-Assistenten Gemini und Copilot nach, heute strömen täglich neue Modelle auf den Markt. Der rasante Fortschritt bietet deutschen Unternehmen viele Chancen, bringt aber auch Herausforderungen mit sich. Aktuellen Zahlen einer im Auftrag des TÜV-Verbands durchgeführten Forsa-Studie zufolge setzen 56 Prozent der befragten Unternehmen generative KI-Tools ein, insbesondere zur Prozessautomatisierung. Doch 50 Prozent sehen auch hohen oder sehr hohen Weiterbildungsbedarf im KI-Bereich. Die meisten Unternehmen können diesen nicht decken. Nur 27 Prozent gaben an, dass Mitarbeitende bereits KI-Schulungen besucht hätten.
Zielgerichtete KI-Integration und Befähigung der Mitarbeitenden zur sinnvollen Nutzung der neuen Werkzeuge: Hier setzt die Düsseldorfer Management- und Technologieberatung Cassini Consulting AG an. Sie begleitet seit ihrer Gründung vor 20 Jahren mittelständische Unternehmen, Konzerne und den öffentlichen Sektor durch die digitale Transformation. „Automatisierung und KI haben deutlich an Fahrt aufgenommen. Das merken wir auch bei Kundenanfragen“, erklärt Nils Kolwes, Berater AI & Automation bei Cassini. „Viele realisieren, dass KI kein vorübergehender Trend, sondern eine Technologie ist, die bleibt. Doch die meisten wissen nicht, wie sie anfangen sollen.“ Die Herausforderungen seien nicht rein technologisch, sondern auch kulturell: „Die Alltagsnutzung ist für viele ein gravierender Einschnitt. Einige haben Angst vor der Veränderung und sind überfordert. Andere zeigen sich offen, müssen aber an die Hand genommen werden, um die Tools sinnvoll einsetzen zu können“, so Kolwes.
Cassini unterstützt dabei mit Beratungsangeboten und Workshops. So werden beispielsweise Mitarbeitende im Umgang mit KI geschult. Voraussetzung ist ein Ordnungsrahmen, der für alle verbindlich ist. In diesem wird unter anderem festgelegt, wer welche KI-Tools wie nutzen darf, auf welche Daten zugegriffen und wie die Qualität der Ergebnisse gesichert wird. Cassini begleitet auch bei der Realisierung der KI-Lösungen: „Zu Beginn finden wir gemeinsam heraus, welcher Anwendungsfall tatsächlich Mehrwert haben könnte. Ein Beispiel ist die manuelle Rechnungsverarbeitung – bei 500 Dokumenten am Tag ein hoher Zeitfaktor. KI ist sehr gut darin, handgeschriebene, aber digitalisierte Dokumente auszulesen und sie in die richtigen Zusammenhänge zu setzen. Gemeinsam erarbeiten wir dann, was es für Informationen und Anweisungen braucht, damit beispielweise ein KI-Agent die Aufgabe übernehmen kann. Das reduziert den Aufwand und somit die Kosten enorm.“ Das Ziel, so Kolwes, sei immer, Unternehmen in die Lage zu versetzen, selbst eigene KI-Lösungen entwickeln zu können. „Dafür braucht es eine zentrale Anlaufstelle, an der Mitarbeitende ihre Ideen auf Umsetzbarkeit prüfen und dann gegebenenfalls realisieren lassen können. Denn Automatisierung fängt bei jedem selbst an“, erklärt er. Ein Ansatz, den auch Cassini verfolgt. In der eigenen KI-Werkstatt wurden bereits aus zahlreichen Ideen kleine KI-Tools, die im Beratungsalltag einen großen Effekt haben. So werden unter anderem eingehende Kundenanfragen automatisiert mit den Mitarbeiterprofilen abgeglichen, um in Sekundenschnelle das perfekte „Match“ zu identifizieren.
„Viele realisieren, dass KI kein vorübergehender Trend, sondern eine Technologie ist, die bleibt. Doch die meisten wissen nicht, wie sie anfangen sollen“
Dr. Dorothea Schwung forscht und lehrt im noch jungen Fachgebiet Künstliche Intelligenz & Data Science an der Hochschule Düsseldorf.
Ob ein Unternehmen und KI „matchen“, hängt vom wirtschaftlichen Anreiz ab, sagt Prof. Dr. Dorothea Schwung, die eine Professur im jungen Fachgebiet Künstliche Intelligenz & Data Science in der Automatisierungstechnik an der Hochschule Düsseldorf innehat. Sie erklärt: „Große Unternehmen aus Logistik, Maschinenbau, Halbleiterindustrie oder Automobilbranche haben es leichter, da sich ihre Investitionen in KI schnell amortisieren. Hinzu kommt, dass in diesen Branchen bereits hochautomatisiert produziert wird und es ausreichend Daten gibt, um KI zu trainieren.“ Mittelständische Unternehmen setzen zwar auch immer häufiger auf KI, müssen mit kleineren Budgets aber umso klarer definieren, mit welchem wirtschaftlichen Ziel sie investieren: „Ich brauche etwas, was ich optimieren möchte, und wo KI einen spürbaren Effekt hat. Das können kürzere Durchlaufzeiten, reduzierter Ausschuss oder höhere Produktqualität sein“, so Prof. Dr. Schwung. Entscheidend ist auch, dass der Einsatz von KI nicht für jede Problemstellung sinnvoll ist: „Wo ein Problem analytisch nicht mit klassischen Methoden zu erfassen ist, kann KI hilfreich sein – insbesondere, wenn eine gute Datenlage oder geeignete Simulationsmodelle vorhanden sind.“
Als Beispiel für KI-Automatisierung in der Industrie nennt sie Predictive Maintenance. Bei der vorausschauenden Wartung werden Maschinen KI-gestützt und mithilfe von Sensoren überwacht, um drohende Ausfälle frühzeitig erkennen und verhindern zu können, bevor sie entstehen. So werden Ausfallzeiten reduziert, Reparaturkosten gesenkt und längere Lebensdauern für Maschinen erreicht. Prof. Dr. Schwung konzentriert sich in ihrer Forschung auf KI-gestützte Verfahren für Multi-Agent-Systeme. Sie erhöhen unter anderem in der Logistik die Effizienz, wenn sich Drohnen und mobile Roboter selbst koordinieren, eigenständig Routen planen und untereinander kommunizieren.
Neue KI-Lösungen entstehen oft in Zusammenarbeit von Forschung und Industrie. Unternehmen können sich mit konkreten Projekten über Ausschreibungen für Forschungsförderprogramme bewerben. Dafür braucht es eine konkrete Fragestellung, Projektidee und Projektziel. Häufig bilden sich Konsortien aus Hochschule und einem oder mehreren Industriepartnern, die gemeinsam an einem Projekt arbeiten. Darüber hinaus können Hochschulen als Dienstleister am Markt auftreten und Auftragsforschungsprojekte annehmen. Für Deutschland sieht Prof. Dr. Schwung das größte KI-Potenzial in klassischen Domänen wie dem Maschinenbau und der Automobilindustrie: „Dort haben wir sehr gutes Ingenieur-Knowhow. Aber für KI braucht es auch technologisch-infrastrukturelle Voraussetzungen wie Server und Cloud-Systeme. In Europa sind wir da leider Nachzügler. Und auch die KI-Ausbildung mit Studiengängen wurde erst vor Kurzem gestartet.“ Mit ihrer Arbeit in Forschung und Lehre an der HSD will die Professorin weiter dazu beitragen, dass Deutschland im internationalen KI-Wettbewerb aufholt. •
Text: Dominik Deden
Pictures: CASSINI
