Für die einen ist künstliche Intelligenz (KI) eine willkommene Unterstützung im (Arbeits-)Alltag, andere sehen sie skeptische. Sicher ist eines: Spätestens seit ChatGPT ist KI ein vieldiskutiertes Thema. Dabei ist der Einsatz von «intelligenten Maschinen» nichts neues. Auch die Business-Software von KLARA arbeitet mit künstlicher Intelligenz. Um das Potential für KMU besser verstehen zu können, haben wir haben den Experten Dr. David Jonietz, Data Science Manager bei Microsoft, zum Thema befragt.

Im ersten Teil des Interviews zeigte David auf, was KI alles kann – und was (noch) nicht. Nun erklärt er, wie kleine und mittlere Unternehmen KI erfolgreich einsetzen können.  Bleibe auf dem neuesten Stand mit dem KLARA Blog für den kommenden Beitrag rund um Ethik und Datenschutz.

Das Interview fand während seiner früheren Anstellung bei Axon Vibe statt.

KLARA: Grosse Konzerne wie Google oder Facebook arbeiten schon lange mit künstlicher Intelligenz (KI). Wie können KMU davon profitieren? Welche Möglichkeiten eröffnen sich ihnen?

David Jonietz: KI bietet KMU grosse Potenziale. Moderne Chatbots und andere KI-Systeme ermöglichen beispielsweise die Auslagerung hochkomplexer Aufgaben. Obwohl oft noch Menschen mit einbezogen werden müssen, sparen solche Anwendungen Zeit und erhöhen die Effizienz.  Gleichzeitig liefern Methoden wie «Machine Learning» und «Data-Mining» wertvolle Erkenntnisse aus Daten, wie Markttrends oder Kundenpräferenzen, was die Grundlage für ein datengetriebenes und evidenzbasiertes Management schafft.  

Auch die Entwicklung völlig neuartiger Produkte ist möglich, was die Unternehmenslandschaft verändert. Virtuelle Assistenten etwa oder selbstfahrende Autos waren vor einem Jahrzehnt noch undenkbar.  

Profitieren auch Kleinst- und Einzelunternehmen von KI?

Auf jeden Fall. KI kann beispielsweise Kunden-E-Mails zusammenfassen, Präsentationen erstellen oder sogar einen Social-Media-Kanal pflegen – alles relevante Aufgaben für Kleinstunternehmen. Die heutigen Angebote erlauben es bereits mit geringem Budget und ohne technisches Know-how KI in die eigenen Geschäftsprozesse einzubinden. Dazu ist kein in-house Data-Science-Team mehr notwendig.  

Erkennen Schweizer Unternehmen das Potenzial von KI?

Es gibt verschiedene Studien, in denen die Wettbewerbsfähigkeit einzelner Länder bezüglich KI untersucht wird. Der Global AI Index beispielsweise stuft die Schweiz weltweit auf den 9. Platz ein und in Europa auf den 3. Platz, hinter Grossbritannien und Deutschland. Auffallend ist hierbei, dass die Schweiz besonders hohe Werte für die Bereiche Forschung und Entwicklung erzielt, in den Bereichen «Regulation und nationale Strategie», sowie «öffentliche Meinung über KI» aber nur im unteren Mittelfeld landet. Eine weitere kürzlich veröffentlichte Studie fand, dass bereits 61 Prozent der Schweizer Befragten KI in ihrem Beruf nutzen, oftmals sogar entgegen geltenden Richtlinien und Verboten.

«Wir stehen an der Schwelle zu einem grundlegenden technologischen Entwicklungsschritt, der grosse Auswirkungen auf unser Leben und Wirtschaft haben könnte. Für Unternehmen ist jetzt die Zeit, sich darauf einzustellen und vorzubereiten.»  Dr. David Jonietz, Data Science Manager, Microsoft

Ist ein Unternehmen heute überhaupt noch wettbewerbsfähig ohne den Einsatz von KI?

Dies hängt zu einem grossen Teil von der Branche ab. Prinzipiell muss man sich jedoch bewusst sein, dass die momentane Entwicklung im KI-Bereich mehr als nur ein kurzlebiger Hype ist. Viele Fachleute sind sich einig: Wir stehen an der Schwelle zu einem grundlegenden technologischen Entwicklungsschritt, der grosse Auswirkungen auf unser Leben und Wirtschaft haben könnte. Für Unternehmen ist jetzt die Zeit, sich darauf einzustellen und vorzubereiten.  

Wie muss ich mein Unternehmen vorbereiten oder was muss ich beachten, wenn ich bestimmte Prozesse mit KI optimieren möchte? 

Die Nutzung von KI ist keine «alles oder nichts» Entscheidung. Du kannst sie in unterschiedlichem Ausmass nutzen, je nachdem, wie viel Aufwand und finanzielle Mittel du investieren möchtest:  

Einfache Anwendung von KI: Am unkompliziertesten ist die Verwendung von bereits trainierter KI-Software, sozusagen Software «von der Stange». Ein Beispiel dafür sind Chatbots wie ChatGPT, um E-Mails zu formulieren oder Dokumente zusammenzufassen oder ein Programm wie KLARA, um bei der Buchhaltung zu unterstützen. Dies erfordert kaum technische Kompetenz, kostet wenig oder nichts und kann dir trotzdem schon viel Zeit sparen.  

Nutzung eigener Daten für KI: Mit etwas mehr technischem Hintergrundwissen können KMU KI nicht nur benutzen, sondern selbst Daten bereitstellen. KI-Software findet anhand dieser Daten wichtige Muster und Entwicklungen. Manche KI-Anbieter erlauben es zudem, bereits vorhanden Modelle leicht anzupassen, damit sie besser zu deinen Bedürfnissen passen. Du kannst beispielsweise ein «Computer Vision Modell», also eine KI, die Bilder oder Videos verarbeitet, so justieren, dass sie Fehler in deiner eigenen Produktionslinie erkennt.   

Gezielte KI-Entwicklung: Es ist auch möglich, KI-Modelle für die eigenen Bedürfnisse zu entwickeln. Dazu ist es aber notwendig, ein eigenes Team von Fachleuten - wie Data Scientists und Machine Learning Engineers - zusammenzustellen oder externe Expertinnen und Experten einzubeziehen. Das bedeutet eine grössere Investition und die Schaffung der nötigen organisatorischen Rahmenbedingungen.   

Wie fange ich am besten an?

In der Praxis durchlaufen Unternehmen oft typische Entwicklungsstufen bei der Integration von KI. Wenn feststeht, wie viel Zeit und Geld du investieren möchtest, beginnst du am besten mit den Bereichen, in denen KI den meisten Nutzen bringt. Um das herauszufinden, helfen Fragen wie: Welche Datenschutzanforderungen gibt es? Wie hoch ist die Toleranz gegenüber sporadischen Fehlern? Werden eigene Daten benötigt und sind diese schon vorhanden? Gibt es existierende kommerzielle Lösungen oder brauchen wir ein eigenes KI-Modell? Wie hoch wäre der ROI einer KI-Lösung?  

Nachdem ein passender Anwendungsbereich gewählt wurde, klärst du die organisatorischen Rahmenbedingungen und führst erste Experimente durch. Verlaufen diese erfolgreich, kannst du die KI fest in den Arbeitsablauf integrieren. Je nach Ausmass erfordert das rechtliche und technische Grundlagen wie Regeln, Standards und Überwachungs- sowie Prüfprozesse. Sobald das geklärt ist, lassen sich weitreichendere KI-Anwendungen entwickeln, die die Unternehmensstrategie massgeblich beeinflussen können.   

Im ersten Teil des Interviews zeigte David auf, was KI alles kann – und was (noch) nicht. Im nächsten Beitrag dieser Blogreihe erhalten wir einen weiteren faszinierenden Einblick in die Welt der künstlichen Intelligenz rund um Ethik und Datenschutz.

David Jonietz

David Jonietz

David beschäftigt sich seit 15 Jahren mit der Entwicklung von KI-gestützten Methoden zur Datenanalyse. In diesem Bereich hat er mehr als 50 wissenschaftliche Publikationen und Patente veröffentlicht und Teams von Wissenschaftlern, Software-Entwicklern und Data Scientists sowohl im universitären Bereich als auch in der Industrie geleitet. Zuletzt war er als Chief Analytics Officer bei Axon Vibe hauptverantwortlich für die Bereiche Datenanalyse und KI und ist nun als Data Science Manager bei Microsoft tätig.