Wie Schweizer KMU KI nutzen, um zu performen

Es unbestritten, dass künstliche Intelligenz (KI) die Verwaltung unserer Umgebung, sei es beruflich oder privat, revolutionieren wird. Mithilfe von Computeralgorithmen ahmt KI die menschliche Fähigkeit zu lernen und vorausschauend zu handeln nach und nutzt grosse Datenmengen, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu machen. KI ist eine Chance für mehr Effizienz und Kosteneinsparungen und verspricht, das Wachstum von Unternehmen zu beschleunigen. Eine grosse Transformation steht am Horizont.

Diese sich abzeichnende Transformation birgt jedoch ebenso viele Chancen wie Schwierigkeiten. Den potenziellen Vorteilen der KI stehen Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Datenschutz, der Sicherheit und der wahrgenommenen Komplexität dieser aufstrebenden Technologie gegenüber. Das Gleichgewicht zwischen der Nutzung der von der KI gebotenen Möglichkeiten und dem klugen Umgang mit ihren praktischen Auswirkungen stellt eine entscheidende Herausforderung für Unternehmen und die gesamte Gesellschaft dar. Der Weg zu dieser technologischen Revolution wird mit komplexen Entscheidungen und Dilemmas gepflastert sein. KI bietet aber auch die Aussicht, die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, grundlegend zu überdenken.

Strategische KI für Schweizer KMU: Effizienz und Kundenzufriedenheit steigern

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) in der Schweiz stellen einen bedeutenden Teil der Arbeitskräfte dar und machen bis zu 60% der Erwerbsbevölkerung aus, wie aus kürzlich veröffentlichten Daten der Fachhochschule Westschweiz (HES-SO) hervorgehen. Dieses Jahr hat die Institution die Kompetenzen im Bereich künstliche Intelligenz (KI) von fünf der sechs beteiligten Hochschulen zusammengeführt und analysiert, um die Einführung von KI in Schweizer KMU zu beschleunigen.

Die neuesten von KI entwickelten Dienstleistungen sind in erster Linie darauf ausgelegt, Betriebsabläufe zu vereinfachen, indem sie manuelle Prozesse automatisieren. Ziel ist es, selbst die komplexesten Herausforderungen, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, effizient zu lösen. Der Ansatz besteht darin, KI auf traditionell manuelle Prozesse anzuwenden und so die Notwendigkeit mühsamer manueller Eingaben zu verringern.

Die Integration von KI als wesentlicher Bestandteil von Geschäftslösungen ist an sich jedoch nichts Neues. Bereits seit vielen Jahren automatisieren und unterstützen zahlreiche Produkte die Kunden bei ihren IT-Abläufen und der Entscheidungsfindung in der Datenanalyse. Derzeit konzentriert sich der KI-Trend vor allem auf zwei Anwendungsbereiche: Kundenservicelösungen für den First-Level-Support sowie im Bereich der Datenerhebung. Wenn man sich die aktuellen Entwicklungen in Schweizer KMU ansieht, wird deutlich, dass es ein erhebliches Potenzial gibt, Prozesse durch die Nutzung bereits vorhandener KI-Lösungen zu erleichtern.

KI bietet in verschiedenen Bereichen erhebliche Vorteile. Zunächst einmal steigert sie die Effizienz von Geschäftsprozessen, insbesondere in Bereichen, mit sich wiederholende Aufgaben wie z. B. das IT-Betriebsmanagement oder die Kundenbetreuung. Sie nutzt verfügbare Informationen und bereichert alle Abteilungen. Auch bei der Entscheidungsfindung und Geschäftsplanung spielt KI eine wichtige Rolle, indem sie grosse Datenmengen analysiert und entscheidende Muster erkennt, z. B. saisonale Markttrends.

Ein weiterer Schlüsselaspekt ist der Einsatz von KI zur Optimierung der Betriebskosten. Im Gegensatz zur herkömmlichen Datenanalyse, die oft zeitaufwändig und fehleranfällig ist, verringern intelligente Systeme Risiken und sind zuverlässiger. Die aufgezählten Vorteile stellen nur einen Bruchteil dessen dar, was KI für kleine und mittlere Unternehmen bieten kann. Es liegt auf der Hand, dass Effizienzsteigerungen und genauere Entscheidungsgrundlagen zu erheblichen Kosteneinsparungen und der Entdeckung von Marktchancen führen.

KI und Daten: Vereinfachte Integration für unübertroffene Leistung

Datenschutz und Datensicherheit gehören nach wie vor zu den am meisten diskutierten Themen im Bereich der KI, und das nicht ohne Grund. Sowohl Anbieter von Technologielösungen als auch Anwender messen diesem Thema grosse Bedeutung bei und betonen die Verantwortung der Unternehmen, alle geltenden Regeln und Gesetze einzuhalten.

Die technische Integration der Daten stellt eine weitere entscheidende Herausforderung dar. Die Qualität einer KI hängt stark von den Daten ab, mit denen sie gefüttert wird. Ein schlecht konzipiertes oder komplexes Integrationsprojekt kann schnell zu Problemen führen, sowohl während als auch nach der Implementierung. Für eine erfolgreiche Integration ist der Aufbau starker Partnerschaften von entscheidender Bedeutung. Der anerkannte Vorteil von Organisationen besteht darin, dass sie verschiedene Funktionen, einschliesslich KI-Funktionen, in eine einheitliche technologische Infrastruktur integrieren können. Dies vereinfacht ihnen das Systemmanagement, verbessert die Datenkonsistenz und erleichtert die Übernahme dieser aufstrebenden Technologie in ihre Ökosysteme.

Die Festlegung einer realistischen Investitionsrendite ist ein entscheidender Schritt, der eine enge Zusammenarbeit zwischen Unternehmen und ihren Technologiepartnern erfordert. Je nach Anwendungsszenario ist es unerlässlich, klare messbare Ziele festzulegen, denn nur so kann der Erfolg der Wirtschaftlichkeitsanalyse bewertet werden. Um das Potenzial der KI-Integration voll auszuschöpfen, müssen klare Voraussetzungen geschaffen werden, die die Technologie, die Zielsetzung und die Zusammenarbeit umfassen. Bei der Einführung müssen die Daten im Mittelpunkt stehen und die Grundlage für eine erfolgreiche Integration bilden. Eine reibungslose, sichere und leistungsfähige Datenumgebung, die auf einem soliden Datenrepository basiert und von der gesamten Organisation geteilt wird, ist zwingend erforderlich.

KI ist von Natur aus datenhungrig und benötigt grosse Mengen an Daten, um effizient zu funktionieren. Algorithmen des maschinellen Lernens sind auf erhebliche Mengen angewiesen, um Beziehungen und Modelle zu erstellen. Obwohl die Abhängigkeit von der Datenqualität ein Risikofaktor der KI ist, kann die Zentralisierung aller Daten in einer einheitlichen Plattform dieses Problem mindern. Daten sind entsprechend das schlagende Herz der KI. Ihre Vollständigkeit beeinflusst direkt den Wert der erzielten Ergebnisse. Die KI lernt aus den Daten, um Prozesse zu automatisieren, Vorhersagen zu treffen und andere Aufgaben zu erfüllen, für die sie ausgebildet wurde. Kurz gesagt: KI ist nur so viel wert wie die Daten, die ihr zur Verfügung stehen.

Ich empfehle unseren Kunden immer, mit einem «Gesundheitscheck» zu beginnen, der die technischen Aspekte, die Sicherheit und die Datenqualität abdeckt. Die meisten Unternehmen führen KI schrittweise ein und bevorzugen einen Schritt-für-Schritt-Ansatz, anstatt mehrere Bereiche gleichzeitig abzudecken. Bei der Einführung erleichtert die Identifizierung eines klaren Anwendungsfalls die Festlegung konkreter Ziele, die hinsichtlich ihrer Machbarkeit bewertet werden können. Eine starke Zusammenarbeit mit dem vertrauenswürdigen Partner, der der Anbieter der technologischen KI-Lösungen sein sollte, ist ein unbestreitbarer Erfolgsfaktor, der besonders in der Planungsphase entscheidend ist. In dieser kommt es darauf an, die Art der benötigten Unterstützung genau zu definieren.

Auswirkungen von KI auf Berufe: Eine Evolution, keine Obsoleszenz

Die Vorstellung, dass viele Arbeitsplätze in Zukunft überflüssig werden, halte ich für eine Übertreibung. Wahrscheinlicher ist, dass Künstliche Intelligenz, intelligent eingesetzt, die Effizienz steigern wird, sodass Kunden und Nutzer schneller Lösungen finden können. Das bedeutet weniger Zeit, die in lästige Aufgaben investiert wird, und mehr Möglichkeiten für wertschöpfende Tätigkeiten. Ich denke dabei an drei spezifische Berufsprofile.

• Im Bereich Vertrieb und Marketing kann KI Kundendaten analysieren, personalisierte Empfehlungen aussprechen, Marketingkampagnen automatisieren und Trends erkennen. Dies wird die Rolle von Vertriebs- und Marketingexperten verändern und sie dazu bringen, fundiertere, datengestützte Entscheidungen zu treffen.
• Im Kundenservice und Support bereichern KI-Systeme die tägliche Arbeit, indem sie den Agenten über das Kundenverwaltungssystem (CRM) in Sekundenschnelle passende Lösungen liefern. Dadurch können sehr schnell kontextbezogene Entscheidungen getroffen werden, wodurch frühere reaktive Systeme durch einen direkten und unmittelbaren Zugriff auf aktuelle Daten ersetzt werden.
• Im Finanz- und Rechnungswesen erleichtert KI bereits die Automatisierung von Buchhaltungsaufgaben, die Betrugsbekämpfung und die Risikoanalyse. Interaktive Dashboards ersetzen heute die alten Excel- und manuellen Tabellen, liefern Finanzexperten Informationen und Trends in Sekundenschnelle und schaffen so Zeit, um sich auf strategische Fragen zu konzentrieren.

KI in Schweizer KMU: Eine vielversprechende Transformation für Innovation und Wachstum

Die Integration von KI in die Welt der KMU in der Schweiz bietet ermutigende Aussichten. Anstatt Arbeitsplätze zu gefährden, verspricht sie eine Optimierung der Tätigkeiten, indem sie von repetitiven und zeitraubenden Aufgaben befreit. Die Berufe im Verkauf, im Kundenservice, im Finanz- und Rechnungswesen werden durch intelligente KI-Tools eine Metamorphose durchlaufen. Diese Transformation wird es Fachkräften ermöglichen, sich auf Tätigkeiten mit höherer Wertschöpfung zu konzentrieren und so Innovation und Wachstum voranzutreiben.

KI wird zu einem wertvollen Partner, der die Entscheidungsfindung erleichtert, Prozesse automatisiert und neue Möglichkeiten eröffnet. Statt einer Bedrohung stellt sie einen mächtigen Hebel für den Fortschritt und den Wohlstand all unserer KMU dar.

Zum Autor:

Yvan Cognasse ist Experte und Manager für Business Transformation mit über 20 Jahren Erfahrung in diesem Bereich. Als Leiter der Teams für Business Insights und Enterprise Architects in der Region Nordeuropa bei Oracle ist er dafür verantwortlich, das Wachstum von Lösungen voranzutreiben, die operative Exzellenz zu maximieren und die finanzielle Leistung zu steigern.