KI im Unternehmensalltag - Entscheidend sind Know-how und Daten

Für die KI-Experten Dr. Erik Freier und Dr.-Ing. Hasan Tercan liegt das große Potenzial im Bergischen in der Entwicklung und Anwendung. Ihr Rat: Umsetzung in kleinen Schritten starten.

Wie stark nutzt die hiesige Wirtschaft bereits KI?

Freier: Laut einer aktuellen Bitkom-Studie nutzen derzeit gut ein Drittel der deutschen Unternehmen KI – mit stark steigender Tendenz. Da größere Unternehmen häufig schneller in der Umsetzung sind, kann diese Zahl im deutlich mittelständig geprägten Bergischen Land etwas geringer ausfallen. Das Interesse ist aber auf jeden Fall gegeben, das merken wir hier an der Bergischen Universität über Anfragen. Und sehen das auch bei Veranstaltungen, beispielsweise der Wirtschaftsförderungen oder der IHK.

Können Sie drei bis vier typische Anwendungen nennen?

Tercan: Im Bergischen haben wir eine Vielzahl an Mittelständlern im produzierenden Gewerbe, von dort bekommen wir häufig Anfragen zu drei Anwendungen, an deren Umsetzungen wir auch beteiligt sind. Erstens: automatisierte visuelle Qualitätsinspektion in der Produktion und Endkontrolle, also die kamerabasierte KI direkt an der Anlage. Zweitens: unternehmensinterne Sprachassistenten, die auf eigenen Daten arbeiten, zum Beispiel für die Angebotserstellung oder um Dokumente zu prüfen. Drittens: die automatische Verarbeitung von Belegen, Lieferscheinen und anderen Dokumenten per Schrifterkennung.

Welche Technologien sind für solche Nutzungen im Wesentlichen erforderlich?

Tercan: Für die meisten KI-Anwendungen brauchen die Unternehmen kein eigenes Rechenzentrum oder KI-Systeme mit hoher Leistung. Viel entscheidender sind das Wissen über die Prozesse im eigenen Unternehmen, Daten zu diesen Prozessen und die Expertise, wie genau KI hier unterstützen kann. Gerade für den Einstieg ist die Zusammenarbeit mit Partnern vorteilhaft. Sollte dabei dann eine hohe KI-Leistung notwendig werden, kann man diese über die Cloud einkaufen, vielleicht zunächst auf Kapazitäten der Partner zurückgreifen oder die Kapazitäten dann selbst aufbauen. Dieser späte Schritt und damit vielleicht verbundene Bedenken sollten einen aber nicht vom Beginn einer Umsetzung abhalten.

Was bedeutet es, wenn der Nachschub an entsprechenden Komponenten ausbleibt oder sich stark verteuert?

Freier: Hier sollte man zwischen Unternehmen unterscheiden, die KI bei sich anwenden, und solchen, die Systeme mit KI-Komponenten – also mit entsprechenden „Chips“ – verkaufen. Letztere sind auf eine dauerhafte Versorgung mit diesen Komponenten angewiesen und damit von Lieferschwierigkeiten oder Preisschwankungen direkt betroffen. Bei den Anwendern ist diese Abhängigkeit deutlich geringer, da man dort weit weniger von Hardware als von Expertise, Daten und dem eigenen Umsetzungswillen abhängig ist. Wenn man auf die Komponenten in seinen Produkten angewiesen ist, sind wir fast bei klassischer Lieferkettenproblematik. Da sind also Vorratshaltung, Lieferantendiversifizierung und Lieferkettenmonitoring angebracht.

Sehen Sie ein Hersteller-Potenzial bei uns im Bergischen?

Freier: Für die Produktion von Chips, beispielsweise Speicherchips oder Grafikprozessoren, gibt es im Bergischen auf absehbare Zeit keine Perspektive – dafür sind Investitionen in Milliardenhöhe, ein entsprechendes Ökosystem und viele Jahre Vorbereitung notwendig. Aktuell ist dies selbst auf europäischer Ebene eine noch in großen Teilen unbeantwortete Herausforderung. Das Potenzial im Bergischen liegt in Entwicklung, Anwendung und erfolgreicher Umsetzung von KI-Lösungen in der Praxis, also in den Unternehmen und mit den Unternehmen. Wir haben hier die passenden Unternehmen, Netzwerke und Forschungspartner, darunter auch uns als Bergische Universität, um Lösungen zu entwickeln und anzupassen, und die entsprechenden Bedarfe. Der Schlüssel zur Realisation dieses Potenzials liegt im zielgerichteten Zusammenzubringen.

Wie blicken Sie insgesamt auf die weitere Entwicklung von KI im wirtschaftlichen Kontext?

Tercan: Grundsätzlich sind wir opti­mistisch. Für viele der Unternehmen im Bergischen sind die Lieferschwierigkeiten und Preisschwankungen bei KI-Hardware kein grundlegendes Pro­blem, sondern eher die Unsicherheiten, was mit KI möglich ist und wie KI sinnvoll eingesetzt werden kann. Bestenfalls geht man einfach in die Umsetzung – vielleicht zunächst nicht als Großprojekt, sondern mit einer konkreten Herausforderung, einer festgelegten Anwendung und einem entschlossenen ersten Schritt.

Das Gespräch führte Daniel Boss.