Wie KMU von Künstlicher Intelligenz profitieren | epicinsights
Besonders kleinere und mittlere Unternehmen profitieren von KI
Laut Statistischem Bundesamt sind rund 96% aller Unternehmen in Deutschland sogenannte kleine und Kleinstunternehmen mit weniger als 50 Mitarbeitern. Eine technologisch orientierte Effizienzsteigerung ist für diese Unternehmen existentiell, denn sie operieren mit einem begrenzten Maß an finanziellen und personellen Ressourcen. Gleichzeitig stehen sie durch das Internet und eine fortschreitende Globalisierung in einem übernationalen Konkurrenzkampf.
Mit KI sind für KMUs Kostensenkungen und eine gestärkte Wettbewerbsfähigkeit verbunden
Im Allgemeinen sind die Gründe für KI in KMU neben dem zunehmenden Wettbewerb auch ein erhöhter Kostendruck zu Lasten der Unternehmen. Mehrkosten können oftmals nicht an Kunden weitergegeben werden. Umsatz- und Ertragssteigerungen sollen diese Aufwände daher bei gleichbleibenden Mitarbeitereinsatz egalisieren.
Ein großer deutscher Hersteller für Sportbekleidung setzt deswegen bereits heute auf vollautomatisierte Fabriken. Die Produktivität ist dort 5x höher als im Industriedurchschnitt. Das ist ein eindringliches Beispiel für maschinengestützte Effizienzsteigerung auf deutschem Boden.
Einem aufmerksamen Marketer wird nicht entgangen sein, dass Entwicklungen wie Industrie 4.0 oder auch Big Data-Analytics mit dem Versprechen der Effizienzsteigerung durch Digitalisierung eng verwoben sind. In diesem Beitrag lesen Sie, wie Effizienzsteigerungen durch KI-orientierte Prozessoptimierung möglich werden; zunächst gibt es jedoch eine Begriffserklärung.
Was leistet KI für KMUs?
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in KMU betrifft vor allem die Ausgestaltung von Geschäftsprozessen auf eine Weise, dass der Wirkungsgrad dieser Geschäftsprozesse optimiert wird. Ziel von KI in KMU ist ein gleichbleibend hoher oder sogar erhöhter (wirtschaftlicher) Ertrag bei gleichzeitig vermindertem Einsatz von finanziellen Ressourcen oder Mitarbeitern.
Häufig werden die Begriffe Optimierung, Produktivitätssteigerung oder auch Effektivitätssteigerung als Synonyme für diese Effizienzsteigerung verwendet.
Was sind datengetriebene Maßnahmen zur Effizienzsteigerung?
Wenn ich als Unternehmer Potenziale der Effizienzsteigerung angehen möchte, dann habe ich im Grunde drei Möglichkeiten: Effizienzsteigerung durch Software, Automatisierung oder Prozessoptimierung.
Die Effizienzsteigerung durch Software geht nur gemeinsam mit den Mitarbeitern.
Tätigkeiten und Aufgaben werden vereinfacht, um (auch mentale) Umrüstzeiten zu verringern. Ihre Mitarbeiter arbeiten mit Softwarelösungen, die ihnen Arbeitsprozesse intelligent abnehmen und damit die Effizienz Ihres Unternehmens steigern. Mehrstufige Business-Prozesse müssen nicht kompliziert sein. Ein durchdachtes Tool kann Ihren Kollegen somit aufwendige Arbeitsschritte abnehmen und sie schneller an das Ziel Ihrer Wertschöpfungskette bringen. Dies wird mittelfristig und in mehreren iterativen Projekten zur Integration selbstlernender Algorithmen innerhalb Ihrer digitalen Prozess-Landschaft führen.
Den Wirkungsgrad ganzer Prozessketten maximieren.
Bei der Effizienzsteigerung durch Prozessoptimierung werden Datenströme solange harmonisiert, bis die Informationen der einzelnen Prozessschritte nahtlos ineinandergreifen. Diese Maßnahme der Effizienzsteigerung ist besonders mit dem Aufstieg der modernen Fließbandproduktion verknüpft und führt bis heute zur Neuausrichtung organisatorischer und technischer Prozesse.
Eine dritte Maßnahme: Effizienzsteigerung ist Prozessoptimierung mithilfe von Automation.
Ein verbesserter Wirkungsgrad wird dabei durch einen verbesserten Input von Ressourcen, eine optimierte Mechanik innerhalb der Geschäftsprozesse und eine Maximierung des Ertrags erreicht. Im Hinblick auf den Aufstieg Künstlicher Intelligenz (KI) ist jene Effizienzsteigerung durch Prozessoptimierung eine Option, die wohl als nachhaltigste Form der Effizienzsteigerung bezeichnet werden kann.
Effizienzsteigerung durch Künstliche Intelligenz
Besonders im Bereich des Data Strategy Development ist Prozessoptimierung ein Trendthema. Datengetriebene Dokumentenverarbeitung oder Marketing Automation sind typische Beispiele für eine datengestützte Effizienzsteigerung bzw. KI in KMU.
Viele Arbeitsmittel und Ressourcen in Unternehmen sind nur begrenzt verfügbar (z.B. Zeit, Rechenkapazitäten, Know-How etc.). Anders ist dies bei Daten und Informationen. Diese sind kostenlos und werden stündlich neu generiert. Jede Interaktion eines potenziellen Kunden mit unserer Website oder unseren Social-Media-Inhalten ist eine wertvolle Information. Daher ist der Bereich des Zielgruppenmarketings prädestiniert für eine Transformation.
Die Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung beginnen bei einer KI-gestützten Zielgruppenanalyse und erstrecken sich bis zur dynamischen, individualisierten und vollautomatischen Konvertierung.
Wie Mitarbeiter Künstliche Intelligenz implementieren
Die Nachhaltigkeit von KI in KMU steht und fällt mit den Mitarbeitern. Sie tragen die Effizienzsteigerung von Prozessen. Aus diesem Grund ist es sinnvoll die Mitarbeiter mitzunehmen. Künstliche Intelligenz und Data Analytics sollen ihre Arbeit ergänzen und nicht ersetzen. In einem ersten Schritt kann ich den Prozess aus Recherche, Datenerhebung, Gewichtung und Zielgruppensegementierung mit entsprechenden Softwarelösungen und statistischen Verfahren vereinfachen.
Schließlich bietet dieser Prozess noch weitere Optimierungsstufen. Die Ergebnisse dieser Zielgruppensegmentierungen lassen sich vollautomatisch weiterverwenden, sodass Algorithmen passende Produkte anbieten oder sogar ganze Webseiten und Informationsangebote individuell und in Echtzeit optimieren. Mit agilen Projekt-Methoden werden die ersten „Quick Wins“ auf weitere Cases erweitert – entweder vertikal und/oder horizontal.
KI für KMU von epicinsights
epicinsights ermöglicht datengetriebene Erkenntnisse durch eine einzigartige Kombination von Softwarelösungen und statistischen Verfahren zur Erfassung und Verarbeitung anonymer Verhaltensdaten: epicAi. Dieses Big Data Infrastruktur-Framework untersucht große, komplexe und dynamische Datenmengen automatisch, datengetrieben und in Echtzeit auf Ähnlichkeitsstrukturen, Querverbindungen und Trends.
Unser erfahrenes Team aus Projektmanagern, Software-Entwicklern, Data Science- und Machine Learning Spezialisten begleitet Sie in die Welt der künstlichen Intelligenz und liefert maßgeschneiderte Machine Learning basierte Individual-Lösungen entlang Ihrer digitalen Wertschöpfung.