15.03.2023

AI im Unternehmen: Effizienzsteigerung ohne Kontrollverlust?

Ob die Angst vor Künstlicher Intelligenz (KI) im Unternehmen begründet ist? Die Datenexpertin Ana Simic verrät, wie sich KI auf Effizienz, Kosten und Kreativität im Unternehmen auswirkt und warum sich auch Startups über die KI-Schwelle trauen sollten.
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Ana Simic weiß, wo Künstliche Intelligenz im Unternehmen Vorteile bringt - und wo nicht. (c) Yvonne Fetz
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Die Ampel steht auf Rot. Die Motoren laufen. Aus dem Autoradio ertönen die Nachrichten: Künstliche Intelligenz könnte Arbeitsplätze gefährden. Der Trend sorgt für Unsicherheit. Doch ist diese begründet?

Die Breaking News der letzten Monate gehören für Ana Simic schon lange zum Alltag. Ana ist Digitalisierungs- und AI-Spezialistin und leitet das Wiener Büro des finnisch-deutschen Consultingunternehmens DAIN Studios. Ihr Spezialgebiet: Unternehmen bei der Anwendung von Künstlicher Intelligenz zu unterstützen und individuelle AI-Strategien zu entwickeln.

Warum sich vor etwaigen KI-Hürden niemand fürchten muss und wie Startups, KMUs und Konzerne betriebliche Prozesse mit AI effizienter gestalten? Ana Simic verrät die wichtigsten Tipps rund um Data Literacy, AI Maturity & Co.

Die Angst vor Neuerungen ist nichts Neues

“Angst vor Technologien hat es immer schon gegeben. Menschen sind zuerst immer skeptisch und brauchen Zeit, um sich an neue Technologien zu gewöhnen”, erzählt Ana. Der Grund: Die Angst vor Kontrollverlust. Und die Sorge, dass neue Technologien bestehende Strukturen verändern.

Ein Paradebeispiel ist das Auto. Im Jahr 1830 fuhr die erste Dampf-Buslinie in London, 1886 fegte das erste Gasmotoren-Fahrzeug über die Straßen Europas. Das Auto bahnte sich langsam seinen Weg durch die Gesellschaft. Skepsis herrschte anfangs aber auch bei jenem Verkehrsmittel, das heute für viele nicht mehr wegzudenken ist.

Die gelbe Ampel schlägt auf Grün

“Nach der Einführung des Autos hatten die Menschen Angst davor, mit 30 Kilometern pro Stunde auf den Straßen zu fahren. Heute fahren wir völlig unaufgeregt mit 130 km/h über die Autobahn”, erzählt Ana. Menschen gewöhnen sich also nur langsam an neue Technologien: “Wir brauchen Zeit, Geduld und das Wissen, wie wir technologische Innovationen in unseren Alltag integrieren können. Vor allem aber müssen wir Regeln definieren, damit uns neue Technologien sinnvoll unterstützen und Schäden vermieden werden.”

“Ähnlich wie beim Auto ist es auch mit Künstlicher Intelligenz”, erklärt Ana. “Das Auto hat unser Gesellschaftsleben grundlegend verändert, und noch viel größeres Potenzial steckt in Künstlicher Intelligenz.“ Die Angst vor Kontrollverlust sei, Ana zufolge, also unbegründet. Zumindest so lange wir uns über Chancen und Risiken der KI-Welt bewusst sind.

Wie AI-reif bist du?

Während einige noch mit AI-Skepsis kämpfen, sind andere über-euphorisch, erzählt Ana aus Erfahrung: “Dafür haben wir das AI Maturity Framework entwickelt. In 10 Schritten helfen wir unseren Kund:innen bei der Analyse ihres Data- und AI-Reifegrades.”

Der Gedanke dahinter: Bevor Unternehmen AI in betriebliche Prozesse integrieren, braucht es eine Status-Quo-Analyse. Mit dem AI Maturity Framework hilft das DAIN Studios Team ihren Kund:innen, eine individuelle AI-Strategie zu entwickeln. “Wir sind die Außenperspektive, der kritische Blick, der versteckte Potenziale im Unternehmen entdeckt. Wir haken alle Checkpoints ab, die ein Unternehmen vor seiner KI-Reise erfüllen sollte”, erklärt die Datenspezialistin.

Das DAIN Studios Team hilft Startups, KMUs und Konzernen bei der Optimierung ihrer persönlichen AI-Strategie. (c) DAIN Studios

Reif für Effizienzsteigerung

Zwei Begriffe, die zukünftige AI-Anwender:innen kennen sollten, sind Data Literacy und AI Maturity. “Data Literacy ist die Basis, also das Know-How, das mir dabei hilft, Funktionsweise und Anwendungsmöglichkeiten der Künstlichen Intelligenz zu verstehen”, erklärt Ana.

AI Maturity hingegen bezeichnet den Reifegrad im bewussten, kompetenten Einsatz von KI. “Das Ziel unseres AI Maturity Frameworks ist es, Arbeitsprozesse herunterzubrechen, ihre Einzelteile zu analysieren und jene Stellen zu identifizieren, in denen AI als Prozess-Unterstützer eingesetzt werden kann. Dafür braucht es neben Wissen und Souveränität vor allem die notwendige Infrastruktur und die Bereitschaft zur Veränderung.”

Das Ergebnis? Die Steigerung von Produktivität, Effizienz und Effektivität. “Wir experimentieren, bauen Strukturen und versuchen, unsere Kund:innen ganzheitlich fit für Künstliche Intelligenz zu machen.” Ist der Reifeprozess durchlaufen, sind alle Voraussetzungen für einen aktiven Kulturwandel gegeben. “Am Ende unserer Reise sind unsere Kund:innen dann nicht nur data literate, sondern AI mature.”

No Risk, no AI

“Trotz AI Maturity sollte man beim Einsatz von KI lieber keine roten Ampeln überfahren”, warnt Ana metaphorisch. “Wichtig ist, dass sich Unternehmen bewusst sind, welche Verantwortung sie mit der Anwendung von KI übernehmen. Sie müssen nicht nur wissen, wie und wo AI-Tools anwendbar sind, sondern auch, welche Daten sie an die KI verfüttern.”

Dass dabei auch etwas schiefgehen kann, zeigte der AI-Skandal des Online-Händlers Amazon vor zwei Jahren: Die im Recruiting-Prozess eingesetzte Künstliche Intelligenz soll die Bewerbungen von Frauen geringer als jene von männlichen Bewerbern bewertet haben.

“Der HR-Fauxpas von Amazon zeigt, dass KI auch nur von Menschen gemacht ist. Amazon hat den Fehler mit kritischem Blick gefunden und veröffentlicht.” Der verantwortungsbewusste Einsatz von KI erfordere also genau das, was Amazon 2018 zuerst übersehen und dann richtig gestellt hat: “Das Bewusstsein darüber, welche Folgen der Einsatz von KI haben kann, wenn man den Input unbeachtet lässt”, so die Datenexpertin.

“Der Turn-Off-Button liegt in unserer Hand”

KI deshalb aber nicht einzusetzen, wäre schade. Denn sie senkt Kosten und lässt Geschäftschancen steigen, wodurch Unternehmen ihre Geschäftsfähigkeit am Markt stärken können. „Eine ausgereifte AI Maturity ist wirklich ein klarer Wettbewerbsvorteil”, ermutigt Ana. “Wie intensiv wir KI schlussendlich nutzen, liegt bei uns. Der Turn-Off-Button liegt immer noch in unserer Hand.”

KI ist nicht nur was für Große

“KI ist nicht teuer und kompliziert. Für ihren Einsatz sind keine großen Investitionen notwendig. KI kann jede und jeder genauso einsetzen, wie er oder sie es möchte”, erklärt Ana. Die Datenexpertin ermutigt auch Startups und KMUs, sich über die Artificial Intelligence Schwelle zu trauen: “KI eignet sich optimal für junge Unternehmen und kleine Projekte. Startups und KMUs können sich so eine gute Basis für ausgereifte Geschäftsmodelle bauen. Wichtig ist nur, Fehler zu vermeiden, vor allem in Hinblick auf Privacy, Ethics und Data Security.”

„Vergessen wir nicht, dass wir Menschen sind“

Im Rennen um die effizienteste KI-Strategie appelliert Ana Simic auch an einen nüchternen Umgang mit AI: “Wir müssen uns gut überlegen, wo wir Künstliche Effizienz einsetzen können, damit sie mir und meinem Unternehmen Vorteile bringt. Daraus ergeben sich schnellere Prozesse und gewonnene Arbeitszeit, die wir für Neues nutzen können.”

Wie wär’s also mit ein bisschen mehr Zeit für Kreatives und Beziehungen? “KI könnte Unternehmen einerseits beim Arbeitskräftemangel helfen, aber ihnen auch jene zeitlichen Ressourcen zurückgeben, die wir durch Mehrarbeit über Jahre verloren haben”, erklärt die Datenspezialistin. “Nutzen wir also die Chance und vergessen wir nicht, dass wir Menschen und keine Maschinen sind.”

Zur Person

Ana Simic leitet das Wiener Büro der DAIN Studios, einer finnisch-deutschen Unternehmensberatung, die KI- und Data-Strategien entwickelt und umsetzt und mit der DAIN Academy den Führungskräften und Experten hilft, die KI zu verstehen und anzuwenden. Als erfahrene Marketing- und Digitalisierungsexpertin bringt sie Perspektiven und Knowhow aus unterschiedlichen Branchen mit, unter anderem Telekommunikation, Consumer Goods und Gaming.

Hier geht’s zur Website der DAIN Studios
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Manuel Prohaska ist Gründer von MPC² | (c) LA-Cinematics / MPC²

Es ist eines dieser Themen, mit denen sich Normalverbraucher:innen im Alltag zwar nicht beschäftigen, die aber letztlich indirekt alle betreffen: Korrosionsprüfung. Oder sehr vereinfacht gesagt: Rohre müssen leckagefrei sein und bleiben, vor allem dort, wo nicht nur sinnbildlich mit Hochdruck gearbeitet wird.

Doch die Überprüfung der Korrosionsbeständigkeit kritischer Komponenten bei bestehenden Anlagen ist mit dem derzeitigen Standard-Prozedere schwierig bis schlicht unmöglich. „Die regelmäßige Korrosionsprüfung ist in manchen Märkten und Anwendungen verpflichtend, kann jedoch verlässlich nur im Labor durchgeführt werden. Dazu müssen Bauteile ausgebaut werden, was teilweise einfach nicht möglich ist. Daher behilft man sich oft mit separaten ‚Qualifizierungsstücken‘, vor allem während der Fertigung der Komponenten. Und dann dauert die Überprüfung im Labor mindestens eine, oftmals bis zu sechs Wochen“, sagt Manuel Prohaska, Gründer des steirischen Startups MPC².

Korrosionsprüfung direkt vor Ort in Stunden statt Wochen

Mit dem patentierten System „Corrosion Ray“ arbeiten er und sein Team an einer Lösung. „Wir versuchen, die Korrosionsprüfung zu revolutionieren, indem wir sie zum Kunden bringen, anstatt der Kunde die Proben zu uns ins Labor“, sagt Prohaska. Mit dem mobilen Gerät lassen sich Rohre und insbesondere deren Schweißnähte ohne Beschädigung direkt vor Ort prüfen. „Wir nutzen dazu elektrochemische Methoden und liefern Ergebnisse, die qualitativ und vor allem quantitativ Laborergebnissen entsprechen“, so der Gründer.

Nicht nur die Überprüfungszeit lasse sich damit von Wochen auf Stunden reduzieren. „Auch der Umweltaspekt ist nicht zu vernachlässigen. Wir sparen mit der Methode im Vergleich zur konventionellen Auslagerungsprüfung 99 Prozent der Energie, brauchen kaum Chemikalien und deutlich weniger Wasser“, sagt Prohaska. Für Kunden sei aber der finanzielle Aspekt am entscheidendsten. „Bei großen Anlagen bedeutet ein Tag Ausfall sechs- bis siebenstellige Einbußen“.

„Wir sind mit unserer Prüfmethodik einfach näher an der Wahrheit“

Prohaska weiß sehr genau, wovon er spricht. In seinen früheren beruflichen Stationen baute der studierte Werkstoff- und Korrosionswissenschaftler nicht nur genau die fachliche Expertise auf, die er jetzt mit MPC² umsetzt. Als Geschäftsführer von Betrieben mit mehreren Hundert Mitarbeiter:innen lernte er auch die betriebswirtschaftliche Seite genau kennen.

(c) LA-Cinematics / MPC²

Aktuell befindet sich „Corrosion Ray“ aber noch im fortgeschrittenen Prototypen-Stadium. Die Technologie dahinter nicht: Schon jetzt setzen mehrere Stahlkonzerne, Komponenten-Hersteller und Chemie-Riesen, die auch die Zielgruppe für das neue System sind, auf die bestehenden Korrosionsprüfungs-Angebote von MPC² – teilweise mit sechsstelligen Auftragseingängen. „Wir haben einen speziellen Prüfstand, mit dem wir unsere Methode auch mit konventionellen Korrosionsprüfungen vergleichen. Wir sind mit unserer Prüfmethodik einfach näher an der Wahrheit, als mit den alten Methoden, die lange dauern und gleichzeitig relativ ungenau sind“, so Prohaska.

Mit Predictive Maintenance auf den Weltmarkt

Momentan ist das Angebot mit diesem Prüfstand noch der lukrativste Geschäftsbereich des Unternehmens. In den kommenden Jahren soll sich das ändern. Bis 2035 will MPC² auf 60 Millionen Euro Jahresumsatz anwachsen. Davon soll „Corrosion Ray“ laut Plan 65 bis 70 Prozent bringen. Technologisch soll dann der Bereich Predictive Maintenance im Zentrum stehen. „Wir können Kunden schon jetzt sehr genau sagen, wo es in ein paar Jahren Probleme beim Material geben wird. Mit den Daten, die wir jetzt dazu sammeln, wollen wir diese Lebensdauer-Vorhersage mit Hilfe von KI künftig noch deutlich präziser machen“, erklärt Prohaska.

Um diese Ziele umzusetzen, will das vierköpfige Team in einem ersten Schritt 600.000 Euro Investment-Kapital aufnehmen, mit dem die Kleinserienfertigung von „Corrosion Ray“ aufgebaut werden soll. „Wir halten schon jetzt Ausschau nach strategischen Investoren. Noch wichtiger werden die, wenn es in einigen Jahren an die große Produktion geht“, sagt der Gründer. Dann sei auch eine größere Kapitalrunde geplant.

aws als größter Fördergeber – „sonst wären wir nicht so weit gekommen“

Bislang finanziert sich das Unternehmen aus den eigenen Umsätzen und aus Förderungen. Dank der hohen Auftragseingänge werden kommendes Jahr die Unternehmenseinnahmen erstmals den Förderbetrag übersteigen. Dennoch sei man noch auf die Fördergelder angewiesen. „Den mit Abstand größten Anteil beim Fördervolumen hatten die Programme aws Preseed und aws Seedfinancing – Deep Tech“, erzählt Prohaska. „Das war extrem wichtig, sonst wären wir nicht so weit gekommen.“ Dabei betont der Gründer auch das Service: „Wenn man etwas gebraucht hat, waren sie immer da.“


Disclaimer: Dieser Artikel ist im Rahmen einer Medienbeauftragung mit der Austria Wirtschaftsservice (aws) entstanden.

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