KI in Deutschland: Innovation für den Mittelstand

Künstliche Intelligenz ist in Deutschland ein entscheidender Innovationstreiber mit enormem Potential. Die Technologie bietet vielfältige Möglichkeiten, die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen zu verbessern und neue Marktchancen zu erschließen. Besonders der Mittelstand kann davon profitieren, scheut aber oft noch die Innovation. Die „Mission KI“ soll das ändern. 

KI in Deutschland – eine Bestandsaufnahme

Der Mittelstand ist das Rückgrat der deutschen Wirtschaft und macht den Großteil aller Unternehmen in Deutschland aus. Darunter finden sich nicht wenige „Hidden Champions“, die oft Weltmarktführer in ihren Nischen sind und die von der Flexibilität und Innovationsfähigkeit Künstlicher Intelligenz besonders profitieren. Dennoch nutzen derzeit nur wenige kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) in Deutschland die Innovation der Künstlichen Intelligenz. Nur etwa 12% aller Unternehmen in Deutschland setzen Künstliche Intelligenz ein, wobei vor allem große Konzerne (ab 250 Beschäftigten; mit 35%) führend sind. KMUs liegen dagegen deutlich zurück.

Dabei verspricht der Einsatz von KI-Technologien erhebliche Vorteile – Studien aus Wissenschaft und Forschung prognostizieren Umsatzsteigerungen von bis zu 20% und eine globale Brutto-Wertschöpfung durch KI-Anwendungen, die um 7% wachsen kann. Für Deutschland wird eine zusätzliche Wertschöpfung von 330 Milliarden Euro erwartet. Zudem bietet die Zusammenarbeit zwischen mittelständischen Unternehmen und KI-Startups wechselseitige Vorteile für die deutsche Wirtschaft. Eine entsprechende Kooperation und den Einsatz von Künstlicher Intelligenz planen viele KMUs dennoch derzeit nicht.

Zusammenfassend lässt sich festhalten: Deutschland hat großes Potenzial im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Es gibt aber noch viele Herausforderungen zu lösen – insbesondere, was die Bereitschaft zur Umsetzung und Nutzung intelligenter Systeme durch KMUs betrifft. Neben den Bemühungen der Bundesregierung um eine KI-Strategie sind dabei Initiativen wie „Mission KI“ entscheidend, um diese Entwicklung zu beschleunigen. Es gilt die Kommunikation sowie die Zusammenarbeit zwischen Startups und der deutschen Wirtschaft zu fördern und somit die Wettbewerbsfähigkeit des Mittelstands zu sichern.

„Mission KI“ in Deutschland

Mittelstand und Künstliche Intelligenz passen also oft noch nicht so recht zusammen – ein Umstand, auf den die Initiative “Mission KI” mit einem Matchmakingevent am 17.7. ein genaueres Augenmerk legte. 13 deutsche KI-Start-Ups trafen auf 10 mittelständische Unternehmen und tauschten sich aus. Die Start-Ups hatten die Möglichkeit, ihre innovativen Lösungen und Systeme sowie ihr Wissen aus Forschung und Wissenschaft direkt vor potentiellen Kunden zu präsentieren. Die Vorträge bildeten dabei ein breites Spektrum an Herausforderungen und Lösungen ab – von Wissensmanagement bis hin zu Produktionsplanung und Kundenkommunikation.

Die Initiative „Mission KI“ zielt darauf ab, die digitale Transformation und die Innovationskraft Deutschlands zu fördern. Deutsche Startups und mittelständische Unternehmen sollen vernetzt werden, um den Transfer von Wissenschaft und Forschung in die Praxis zu beschleunigen und das Wachstum marktfähiger KI-Anwendungen zu fördern. Der Organisator der Veranstaltung, appliedAI, versteht sich dabei als ein Knotenpunkt, der Wissen über Künstliche Intelligenz verbreitet und verschiedene Akteure miteinander vernetzt, um die professionelle Befähigung im Umgang mit Künstlicher Intelligenz zu fördern. 

Mittelstand und KI in Deutschland

Kooperationen zwischen Mittelstand und Startups sind ein zentraler Baustein für den Erfolg von KI-Initiativen und die Entwicklung der Technologie in Deutschland. Applied AI bietet hierbei wertvolle Ressourcen und Unterstützung, um diesen Prozess zu erleichtern und die Innovationskraft in der deutschen Wirtschaft zu stärken. Die Veranstaltungen und Plattformen von appliedAI ermöglichen es, Wissen zu teilen, Kooperationen zu fördern und die Adaption von KI zu beschleunigen. Wir haben die wichtigsten Learnings in 5 Punkten zusammengefasst.

1. Vielfalt der KI-Technologien:  KI ist nicht gleich KI. Unterschiedliche Technologien haben verschiedene Anwendungsfelder und es kommt darauf an, welche für das jeweilige Unternehmen relevant sind. Ein strategischer Vorteil entsteht durch die gezielte Anwendung von KI, nicht durch den bloßen Einsatz beliebter Tools wie ChatGPT.
2. Erwartungsmanagement: Realistische Erwartungen sind entscheidend für den Erfolg von KI-Projekten. KMUs sollten klar kommunizieren, was sie erwarten und Startups sollten ebenso transparent über ihre Möglichkeiten und die Grenzen der Innovation informieren.
3. Vertrauenswürdige KI und Bildung: appliedAI engagiert sich stark im Bereich der vertrauenswürdigen KI. Der AI Act der EU, der die Risikoklassifizierung von KI-Anwendungen regelt, ist ein zentraler Punkt. Zudem bietet appliedAI Bildungsangebote auf allen Levels an – von Einführungen bis hin zu fortgeschrittenen Machine Learning-Kursen.
4. Startup-Landscape: Ein Highlight ist die jährlich veröffentlichte Startup-Landscape – eine umfangreiche Analyse der besten KI-Startups in Deutschland. Diese Plattform ermöglicht es Mittelständlern, gezielt nach Startups zu suchen, die ihre spezifischen Bedürfnisse erfüllen können.
5. Use Case Plattform: Die neu gestartete Use Case Plattform ermöglicht es, KI-Anwendungsfälle virtuell zu präsentieren und zu finden. Startups können ihre Lösungen hochladen und Mittelständler können nach spezifischen Anwendungsfällen suchen, die ihren Anforderungen entsprechen. Diese Plattform bietet Inspiration, unterstützt die Adaption und ermöglicht direkte Kontakte.

Start-Ups der „Mission KI“

Die Vielfalt der Möglichkeiten von KI wurde bei den verschiedenen Pitches der deutschen Start-Ups offensichtlich. Im folgenden Kapitel sind alle Vorträge der „Mission KI“ in Heilbronn kurz vorgestellt:

1. AmberSearch:

• Herausforderung: Vielzahl von Tools und Datenquellen in Unternehmen, was die effiziente Nutzung von Wissen erschwert.
• Ansatz: AmberSearch integriert generative KI, um eine zentrale Suchlösung zu bieten, die sich über bestehende Tools wie E-Mail-Systeme und DMS-Systeme legt.
• Lösung: Eine intuitive Benutzeroberfläche, die Text- und visuelle Inhalte kombiniert, ermöglicht auch nicht-technischen Mitarbeitern den einfachen Zugang zu Informationen. 

2. DeepFile:

• Herausforderung: Bedenken bezüglich der Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-Modellen.
• Ansatz: Die Lösung bringt Licht in die „Blackbox“ der KI, indem sie nachvollziehbare und transparente KI-Modelle anbietet.
• Lösung: Unternehmen können vortrainierte Open-Source-Modelle nutzen und diese mit eigenen Daten weiter trainieren. Eine Suchleiste ermöglicht es, schnell Antworten aus der gesamten Wissensdatenbank zu generieren und die Quellen der Antworten anzuzeigen.

3. Scavenger AI:

• Herausforderung: Große Mengen an Daten, aber nicht die Zeit oder Ressourcen, um daraus nützliche Erkenntnisse zu gewinnen.
• Ansatz: Scavenger AI verbindet interne Datenbanken oder hochgeladene Datensätze und ermöglicht es, spezifische Fragen zu stellen.
• Lösung: Proprietäre KI-Tools bereinigen die Daten, führen statistische Tests durch und übersetzen die Ergebnisse in verständliche Dashboards, die direkt nutzbare Empfehlungen geben.

4. Futurised:

• Herausforderung: Die Verarbeitung und Klassifizierung von Dokumenten sind oft zeitaufwendig und ineffizient.
• Ansatz: Futurised bietet KI-gestützte Prozessautomatisierung für die Dokument- und Sprachverarbeitung an.
• Lösung: Durch die Integration in bestehende Systeme und die Klassifizierung, Extraktion und Übersetzung von Dokumenten können Dokumentenprozesse erheblich beschleunigt werden. 

5. Konfuzio:

• Herausforderung: Bedarf an effektiven Tools zur Verarbeitung und Analyse von Dokumenten.
• Ansatz: Konfuzio bietet eine Plattform für die tiefe Analyse und Verarbeitung von transaktionalen und narrativen Dokumenten. Dies ermöglicht vielfältige und nachhaltige Prozessoptimierung und -automatisierung.
• Lösung: Das Tool ermöglicht es, Wissen aus Dokumenten zu extrahieren und direkt in Unternehmensanwendungen, Datenbanken oder Intranets zu integrieren. Konfuzio bietet auch spezielle Module für unterschiedliche Dokumenttypen und -anwendungen an. Zudem kann die Anwendung durch viele verschiedene Features, wie z.B. einen intelligenten Chatbot, erweitert werden.

6. 913.ai:

• Herausforderung: Automatisierung von komplexen Entscheidungsprozessen
• Ansatz: 913.ai bietet eine Infrastruktur für die End-to-End-Automatisierung von Fachabteilungen.
• Lösung: Mit maßgeschneiderten Automatisierungslösungen und einem No-Code-Integration-Builder können Prozesse schnell und effizient automatisiert werden. 

7. NECKAR:

• Herausforderung: Kleine und mittlere Unternehmen haben Schwierigkeiten, finanzielle Stabilität zu bewahren und zu wachsen.
• Ansatz: NECKAR bietet ein Tool, das Buchhaltungsdaten in Echtzeit aktualisiert und visualisiert.
• Lösung: Durch die automatische Aktualisierung von Finanzdaten und die Integration von Dokumentenmanagement ermöglicht Lekka eine proaktive Finanzplanung und -steuerung.

8. Workist:

• Herausforderung: Manuelle Verarbeitung von Geschäftsdokumenten ist ineffizient.
• Ansatz: Workist automatisiert die Verarbeitung von Geschäftsdokumenten mithilfe einer KI, die ein intuitives Verständnis für Dokumente besitzt.
• Lösung: Die KI liest relevante Informationen aus, validiert und ergänzt diese und erstellt einen Datenoutput, der in ERP-Systeme integriert werden kann. 

9. Branchly:

• Herausforderung: Optimierung der Endkundenkommunikation für KMUs
• Ansatz: Branchly bietet KI-basierte User-Interfaces, die die Kommunikation mit Endkunden verbessern.
• Lösung: Ein Gen-AI-Chatbot, der leicht zu integrieren ist, beantwortet Fragen und führt Aktionen aus. 

10. Convaise:

• Herausforderung: Integration generativer KI, ohne Programmierkenntnisse zu erfordern.
• Ansatz: Convaise bietet eine Software zur Erstellung intelligenter Chat-Assistenten.
• Lösung: Über einen No-Code-Editor können Chat-Assistenten erstellt werden, die Beratung und Transaktionen abwickeln. 

11. Amexis:

• Herausforderung: Dynamische und effiziente Produktionsplanung.
• Ansatz: Amexis bietet eine Software, die Produktionspläne dynamisch anpasst und optimiert.
• Lösung: Durch die Integration in ERP-Systeme und die Verwendung von Algorithmen, wird der Planungsaufwand reduziert und die Effizienz gesteigert.

12. NextStepHR:

• Herausforderung: Effizientes Recruiting in einem überfüllten Markt.
• Ansatz: NextStepHR analysiert verschiedene Jobportale und Social Media Kanäle, um die besten Recruiting-Kanäle zu identifizieren.
• Lösung: Die Software automatisiert den gesamten Recruiting-Prozess und liefert präzise Datenanalysen und Insights, um die Effizienz zu maximieren.

13. Get-Ikigai:

• Herausforderung: Optimierung des Recruiting-Prozesses und der Conversion von Bewerbern.
• Ansatz: Get-Ikigai bietet eine Brücke zwischen Employer Branding und Recruiting bis hin zur Fachabteilung.
• Lösung: Zwei Chatbots, die sowohl Kandidaten als auch Fachabteilungen unterstützen, um relevante Daten zu sammeln und zu matchen, verbessern den gesamten Recruiting-Prozess erheblich.

Fazit

Künstliche Intelligenz ist ein entscheidender Innovationstreiber, der für die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit Deutschlands und Europas eine zentrale Rolle spielt. Deutschland steht im Wettbewerb mit führenden Volkswirtschaften wie den USA und China – sowohl bei der Entwicklung neuer KI-Anwendungen als auch deren Einsatz zur Wertschöpfung. Obwohl Deutschland in der Forschung gut dasteht, mangelt es oft an der Umsetzung in praktische Produkte und Dienstleistungen.

Die Pitches bei der Mission KI zeigen, wie vielfältig und innovativ Lösungen sein können, die Startups für mittelständische Unternehmen entwickeln. Von der Automatisierung und Optimierung interner Prozesse bis hin zur Verbesserung der Kundenkommunikation bieten diese Startups wertvolle Werkzeuge, um die Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen zu steigern. Akteure aus Wissenschaft, Wirtschaft und Politik müssen zusammenarbeiten, um die Entwicklung von KI in Deutschland nachhaltig zu sichern. Die KI-Strategie der deutschen Bundesregierung kann dabei nur der Anfang sein – Kommunikation und Austausch über alle Ebenen hinweg bleibt der Schlüssel für erfolgreichen Fortschritt.

Die Helm & Nagel GmbH arbeitet bereits seit über 10 Jahren an Lösungen, die Künstliche Intelligenz für die Wirtschaft nutzbar machen. Das Unternehmen aus Hessen stützt sich dabei stets auf neueste Erkenntnisse der Forschung und hat auf dieser Basis auch die Software Konfuzio entwickelt. Die Experten der Helm & Nagel GmbH  helfen Ihnen darüber hinaus auch dabei, individuelle KI-Strategien zu entwickeln und die Implementierung verschiedener Tools zu prüfen und umzusetzen. Auf diese Weise können Prozesse nachhaltig optimiert und die Wettbewerbsfähigkeit des Mittelstands gesteigert werden.