2024 Fraunhofer IAO: Künstliche Intelligenz aus Sicht von Unternehmen PDF

Maximilian Feike | Bernd Bienzeisler | Jens Neuhüttler Künstliche Intelligenz aus Sicht von Unternehmen Status quo und Potenziale in der Region Heilbronn-Franken Oliver Riedel, Katharina Hölzle, Wilhelm Bauer (Hrsg.) In Kooperation mit Inhalt Management Summary 2 1 Einleitung..................................................... 4 2 Status quo des KI-Einsatzes in Unternehmen....................... 6 3 Chancen, Mehrwerte und Motivation............................ 11 4 Herausforderungen und Hemmnisse............................. 14 5 Schwerpunkt Kenntnisse und Kompetenzen....................... 17 6 Schwerpunkt Daten und Datenverfügbarkeit...................... 19 7 Schwerpunkt Kooperation im Ökosystem......................... 20 8 Zielgruppenspezifische Unterstützungsbedarfe.................... 23 9 Handlungsempfehlungen....................................... 26 10 Einrichtungen und Angebote in der Region Heilbronn-Franken....... 28 1 Management Summary In der Region Heilbronn-Franken entwickelt sich derzeit ein Die Strukturmerkmale »Unternehmensgröße« und »Erfah- europaweit einzigartiges Innovationsökosystem, welches sich rungsgrad« mit KI-Technologien sind zentrale Kategorien, zum Ziel gesetzt hat, Forschung und Entwicklung im Bereich um unterschiedliche Bewertungen von Hemmnissen und der Künstlichen Intelligenz (KI) massiv voranzutreiben. Ein Herausforderungen in der Anwendung von KI zu erklären. besonderer Schwerpunkt liegt auf der anwendungsorientierten Während etwa Unternehmen mit viel KI-Erfahrung über- Forschung und der praktischen Anwendung von KI-Lösungen. wiegend durch Ressourcenengpässe gebremst werden, fehlt unerfahrenen Unternehmen oft das Wissen über geeignete Aber wo stehen die Unternehmen der Region beim Thema Einsatzpotenziale von KI. Gleichzeitig sehen sich Unterneh- »Künstliche Intelligenz«? Und was sind die Bedarfe im Hinblick men mittlerer Größe mit besonders großen und vielfältigen auf fachliche Unterstützung, Kompetenzaufbau und Ver- Hemmnissen und Herausforderungen konfrontiert. netzung? Zur Beantwortung dieser Fragen wurden zunächst KI ist kein Thema, das sich auf die IT-Abteilung der Unter- Gespräche mit Expertinnen und Experten bedeutsamer Unter- nehmen beschränkt. Grundlegende Kenntnisse und ein nehmen der Region Heilbronn-Franken geführt. Zusätzlich allgemeines Verständnis werden in allen Unternehmens- wurde eine schriftliche Befragung regionaler Unternehmen bereichen und über alle Unternehmensfunktionen hinweg durchgeführt. Die aus dieser Datenbasis abgeleiteten Ergebnis- benötigt. Der Fokus von Qualifizierungsanstrengungen liegt se lassen sich zu folgenden Kernaussagen zusammenfassen: gegenwärtig noch auf der Ebene von operativ tätigen Fach- kräften. Führungskräfte und andere Beschäftigungsgruppen Künstliche Intelligenz wird von nahezu allen Unternehmen werden nicht flächendeckend qualifiziert. Ein Drittel der als hochrelevantes Themenfeld wahrgenommen. Die Mehr- Betriebe setzt keine Qualifizierungsmaßnahmen im The- zahl der Unternehmen beschäftigt sich aktiv mit der Frage, menfeld KI um. wie sie die Technologien für sich nutzen können. Gerade In der regionalen Unternehmenslandschaft bietet die Ver- bei kleineren Unternehmen stehen die Aktivitäten rund um netzung und Kooperation vergleichbarer Unternehmen mit KI aber unter einem hohen wirtschaftlichen Verwertungs- ähnlichen Herausforderungen viele Potenziale. Diese reichen druck. von Synergieeffekten bei der Bündelung der vorhandenen Der Einsatz von KI beschränkt sich nicht auf Teilgebiete, Kompetenzen über die unternehmensübergreifende Daten- sondern erfasst sämtliche Unternehmensbereiche. Je stärker bereitstellung bis hin zum gemeinschaftlichen Kompetenz- die Unternehmen sich mit KI beschäftigen, desto höher ausbau. Unabhängig von Erfahrungsgrad und Unterneh- werden Nutzen und Mehrwert der Technologie einge- mensgröße wünschen sich die regionalen Unternehmen schätzt. Wesentliche Mehrwerte werden in der Beschleu- mehr Möglichkeiten zum Austausch mit erfahrenen anderen nigung von betrieblichen Abläufen und in der Realisierung Unternehmen und Qualifikationsangebote für ihre Mitarbei- von Kosten- und Effizienzvorteilen gesehen. tenden und Führungskräfte. 2 Management Summary Aus den Erkenntnissen der empirischen Untersuchung lassen 5. Kooperationsstrukturen zwischen Unternehmen, Forschung sich fünf zentrale Handlungsempfehlungen ableiten: und intermediären Einrichtungen sollten gezielt auf der regionalen Ebene entwickelt und gefördert werden. Die 1. Empfohlen wird der Aufbau zielgruppenspezifischer Ebene der Region bietet eine optimale Grundlage, um eine Unterstützungsformate für regionale Unternehmen zur große Menge an innovativen Akteuren zusammenzuführen, Anwendung von Künstlicher Intelligenz. Dabei sollten die gleichzeitig in einem vertrauensvollen Umfeld agieren Unterstützungsformate die Strukturmerkmale »Unterneh- können. mensgröße« und »Erfahrungsgrad« berücksichtigen. 2. Zielführend wäre die Entwicklung und Umsetzung neuer In der Region Heilbronn-Franken finden sich zahlreiche Ein- Formate für die Weiterbildung von KI-Fachkräften in den richtungen und Organisationen, die Unternehmen bei der Unternehmen. Insbesondere mittelständisch geprägte Entwicklung und Implementierung von Künstlicher Intelligenz Unternehmen benötigen dynamische und modulare Ange- unterstützen können. Neben Einrichtungen im Bereich Bildung bote, die eine Qualifizierung breiter Beschäftigtengruppen und Forschung zählen dazu intermediäre Akteure, die den parallel zum operativen Betrieb gewährleisten. Schwerpunkt auf Wissenstransfer und Vernetzung legen. In 3. Die regionalen Unternehmen sollten in die Umsetzung diesem Zusammenhang steht interessierten Unternehmen mit innovativer Ansätze zur Gewinnung von KI-Fachkräften dem KI-Transfer-Office (KITO) der Industrie und Handelskam- investieren und dabei neuartige Formate realisieren. Neben mer Heilbronn-Franken eine wichtige Transfer- und Beratungs- der internen Weiterbildung und einer generellen Erhöhung stelle für das Thema Künstliche Intelligenz zur Verfügung. der Arbeitgeberattraktivität sollten unternehmensübergrei- fende Strukturen zur Entwicklung, Gewinnung und zum Halten von KI-Fachkräften entwickelt und erprobt werden. 4. Der Aufbau und die Umsetzung reifegradorientierter Aus- tauschformate für Unternehmen in der Region sind sinnvoll zur gegenseitigen Unterstützung von Unternehmen und Forschung. Dabei können weniger erfahrene Unternehmen von erfahrenen Unternehmen lernen. Erfahrene Unter- nehmen hingegen können unmittelbar von einem direkten Einbezug führender Forschungseinrichtungen in die Aus- tauschformate profitieren. 3 1 Einleitung Hintergrund und Motivation Die Region Heilbronn-Franken ist eine der wirtschaftsstärksten nächsten Jahren auf dem Areal »Steinäcker« realisiert wird, ist Regionen Deutschlands mit einer großen Anzahl hochinnova- der Ipai schon heute gelebte Realität. So sind im Heilbronner tiver Unternehmen. Dabei liegen besondere Schwerpunkte im Technologiepark »Wohlgelegen« zahlreiche Unternehmen, verarbeitenden Gewerbe und in der Fertigungsindustrie. Die Forschungseinrichtungen und andere Einrichtungen dem Region ist bekannt für ihre industrielle Anpassungsfähigkeit – Ipai-Netzwerk beigetreten und haben dort Räumlichkeiten symbolisiert durch eine beeindruckende Anzahl von »Hidden bezogen. Champions«, die in ihren Anwendungsfeldern nicht selten zu den mittelständischen Weltmarktführern zählen. Im Ipai findet sich mit dem KI-Transfer-Office (KITO) auch eine wichtige Transfer- und Beratungsstelle für das Thema Künst- In diesem besonderen Umfeld entwickelt sich derzeit ein liche Intelligenz. Mit dem KITO betreibt die Industrie- und Han- europaweit einzigartiges akademisch geprägtes Innovations- delskammer Heilbronn-Franken und die Pakt Zukunft GmbH ökosystem, welches sich zum Ziel gesetzt hat, Forschung und eine zentrale Anlaufstelle, um Unternehmen der Region zu Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) massiv unterstützen und die Anwendung von KI in der Breite voranzu- voranzutreiben. Das akademische Spektrum reicht von der bringen. Künftig sollen diese Aktivitäten noch stärker zielgrup- Grundlagenforschung über die angewandte Forschung und penspezifisch konzipiert und umgesetzt werden. die Startup-Förderung bis zu unkonventionellen Aus- und Weiterbildungsangeboten in den Bereichen Digitalisierung und Es spricht viel dafür, dass die künftige Innovationskraft in der Künstliche Intelligenz. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf Region Heilbronn-Franken maßgeblich davon abhängt, ob der anwendungsorientierten Forschung und der praktischen und wie es den Firmen gelingt, das notwendige Knowhow Anwendung von industriellen KI-Lösungen. So haben sich in aufzubauen, um KI-Technologien zu entwickeln, diese zu den vergangenen Jahren mehrere namenhafte Forschungsein- adaptieren und in konkreten Anwendungen mehrwertstiftend richtungen in der Region etabliert, die sich die Erforschung, einzusetzen. Aber wo stehen die Unternehmen der Region Entwicklung und Implementierung von KI-Anwendungen auf beim Thema Künstliche Intelligenz? Und was sind die Bedarfe die Fahne geschrieben haben. im Hinblick auf fachliche Unterstützung, Kompetenzaufbau und Vernetzung? Hier setzt die vorliegende Untersuchung an. Ein zentraler Ort, an dem die unternehmerische Anwendung Um eine zielgerichtete und zielgruppenspezifische Entwicklung und die Forschung zusammenkommen, ist der Innovation Park von Unterstützungsangeboten und Formaten für Unternehmen Artificial Intelligence (Ipai). Mit dem Ipai entstehen gegenwär- zu entwickeln, ist es zunächst wichtig zu verstehen, welchen tig bauliche und technologische Infrastrukturen, vor allem aber Erfahrungsstand die Betriebe aufweisen, vor welchen Heraus- auch soziale Netzwerkstrukturen mit dem Ziel, dass Unterneh- forderungen sie stehen und welche wesentlichen Unterstüt- men, Wissenschaft und intermediäre Einrichtungen gemeinsam zungsbedarfe sie haben. Mit dieser Motivation und dem Ziel an Datenprodukten und KI-Lösungen für die Zukunft arbeiten. der Entwicklung zielgruppengerechter Unterstützungsangebo- Wenngleich der spektakuläre Neubau des Ipai erst in den te und -formate wurde die vorliegende Studie durchgeführt. 4 Einleitung Methodik Dienstleistungen 17 % Diese Studie wurde federführend durch das Fraunhofer IAO im Auftrag der IHK Heilbronn-Franken und der Pakt Zukunft GmbH durchgeführt und basiert auf qualitativen und quan- Wirtschafts- Produzierendes Handel 16 % 67 % titativen Primärdaten, ergänzt um Sekundärdaten und eine zweig Gewerbe Literaturanalyse. Im Rahmen der Studie wurden im Frühjahr n = 149 2023 zunächst elf Experteninterviews mit erfahrenen Vertrete- rinnen und Vertretern bedeutsamer Unternehmen der Region geführt. Die Expertinnen und Experten wurden zu Erfahrungen mit dem KI-Einsatz in ihren Unternehmen, relevanten Kompe- tenzen und unternehmensübergreifenden Kooperationen in der Region Heilbronn-Franken befragt. Ziel der Interviews war Über 2000 0– 10 es, ein besseres Verständnis der unternehmensspezifischen 9% Mitarbeitende 17 % Mitarbeitende Herausforderungen, die individuellen Erfahrungen mit KI sowie kritische Themen bei der Einführung von KI zu gewinnen. 14 % 501– 2000 11– 50 Neben qualitativen Interviewdaten wurden quantitative Primär- Beschäftigte Mitarbeitende 22 % Mitarbeitende daten erhoben. Dazu wurde eine fragebogenbasierte Online- 14 % n = 147 Umfrage im Zeitraum Juli und August 2023 über verschiedene Kommunikationskanäle an die Zielgruppe der regionalen 251– 500 Unternehmen versendet. Die Unternehmen wurden über ihren 24 % Mitarbeitende Status quo bezüglich des Einsatzes von KI sowie Potenzialen, 51– 250 Herausforderungen und Kompetenzen befragt. Von 160 Mitarbeitende Unternehmen erhielten wir verwertbar ausgefüllte Fragebö- gen, welche die Grundlage für die quantitative Auswertung Über 500 Millionen € unter 0,5 Millionen € 7% bilden. 18 % 14 % 100 – 500 Der Großteil der schriftlich befragten Unternehmen stammt Millionen € aus dem produzierenden Gewerbe (67 %), gefolgt vom Dienst- Jahresumsatz 19 % 21 % leistungssektor (17 %) und Handel (16 %) (vgl. Abbildung 2022 1). Wenngleich auch Unternehmen mit mehreren tausend 20 – 100 n = 141 Mitarbeitenden vertreten waren, stammt die Mehrzahl der Millionen € Antworten (77 %) von Unternehmen mit weniger als 500 0,5 – 5 Millionen € 21 % Mitarbeitenden. Die größte Funktionsgruppe der befragten 5 – 20 Millionen € Studienteilnehmer umfasst Vertreterinnen und Vertreter der Geschäftsführung (42 %), gefolgt von Führungskräften (23 %), Bereichsleitenden (20 %) und Fachkräften (7 %). Hervorzu- Keine Antwort Geschäftsführung heben ist, dass die Stichprobe gewisse Abweichungen von der 8% wirtschaftsstrukturellen Grundgesamtheit der Region Heil- 7% Fachkraft bronn-Franken aufweist. So ist das produzierende Gewerbe in der befragten Stichprobe stärker vertreten, während der Rolle der Dienstleistungssektor leicht unterrepräsentiert ist. Auch haben 23 % 42 % Befragten an der Umfrage tendenziell eher größere Unternehmen teil- Führungskraft n = 149 genommen. Diese Umstände gilt es bei der Interpretation der Ergebnisse zu beachten. 20 % Bereichsleitung Abbildung 1: Befragte Unternehmen nach Wirtschaftszweig, Größe, Jahresumsatz sowie Funktion der befragten Personen 5 2 Status quo des KI-Einsatzes in Unternehmen Ein Ziel der vorliegenden Studie ist es, ein detailliertes Bild der Themenfeld KI aufweisen. Dabei konnten aus den Interview- Kenntnis- und Erfahrungsstände der regionalen Unternehmen daten drei idealtypische Erfahrungsstufen abgeleitet werden, im Themenfeld »Künstliche Intelligenz« zu zeichnen. Dazu die zugleich wichtige Analysekategorien für die quantitative wird bei der nachfolgenden Ergebnisdarstellung sowohl auf Unternehmensbefragung bilden. Mit den Kategorien »KI- Einschätzungen der Experteninterviews als auch auf die schrift- Beginner«, »KI-Mittelfeld« und »KI-Vorreiter« unterscheiden lichen Umfrageergebnisse zurückgegriffen. Im Kontext der wir nachfolgend drei zentrale Erfahrungsgrade der befragten durchgeführten Expertengespräche hat sich zudem gezeigt, Unternehmen (vgl. Abbildung 2). dass die Unternehmen deutliche Erfahrungsunterschiede im KI-Beginner KI-Mittelfeld KI-Vorreiter Unternehmen, für die der Einsatz von Unternehmen, die sich bereits aktiv mit Unternehmen, die zu den KI-Vorrei- KI derzeit (noch) kein Thema ist. Sie KI befassen. Sie haben die KI-Potenziale tern der region gehören, haben bereits haben sich noch nicht aktiv mit der für sich geprüft, diskutieren den Einsatz mindestens eine konkrete KI-basierte Thematik beschäftigt. intensiv oder nutzen KI-basierte Tools Anwendung im Einstaz oder bereiten externer Anbieter. deren Einführung derzeit aktiv vor (z. B. mit prototypischen Lösungen oder einem Porrf of Concept). Abbildung 2: Erfahrungsgrade der Unternehmen 6 Status quo des KI-Einsatzes in Unternehmen Wo die Unternehmen der Region derzeit stehen Die Mehrheit der größeren Unternehmen hat bereits aktiv Erfahrungen mit KI gesammelt Die Ergebnisse der durchgeführten Online-Befragung zeigen, dass 14 % der befragten Unternehmen bereits KI-Technologien Die Auswertung nach Unternehmensgröße liefert ein diffe- einsetzen oder den Einsatz im Rahmen konkreter Umsetzungs- renziertes Bild, welche Unternehmen welchen Erfahrungsgrad und Implementierungsprojekte derzeit aktiv vorbereiten. Diese aufweisen (vgl. Abbildung 3). Je nach Größenkategorie zeigen Unternehmen fallen damit in die Kategorie »KI-Vorreiter«. sich dabei deutliche Unterschiede. Die Analyse zeigt, dass von Nach eigenen Angaben nutzen 67 % der Unternehmen aus- kleinen Unternehmen mit bis zu 50 Mitarbeitenden lediglich schließlich KI-basierte Tools externer Anbieter oder geben an, 2 % der Befragten KI-Anwendungen im Einsatz haben oder die Potenziale für den Einsatz von KI im eigenen Unternehmen diese derzeit einführen. Der Großteil dieser Unternehmen derzeit aktiv zu prüfen. Da sich diese Unternehmen bereits (69 %) setzt sich jedoch bereits aktiv mit Einsatzpotenzialen aktiv mit der Thematik auseinandersetzen oder bereits erste von KI auseinander oder nutzt sogar schon KI-Tools externer Erfahrungen im Umgang mit KI gesammelt haben, werden Anbieter. Von den kleinen Unternehmen geben aber 29 % sie der Gruppe »KI-Mittelfeld« zugeordnet (vgl. Abbildung 3). an, dass KI derzeit noch kein Thema für ihr Unternehmen sei. Damit beschäftigt sich die überwiegende Mehrheit der befrag- Dem gegenüber stehen Unternehmen mit über zweitausend ten Unternehmen bereits mit KI und hat erste Erfahrungen Mitarbeitenden, von welchen bereits 54 % der Befragten KI gesammelt. Gleichzeitig bildet diese große Gruppe im Hinblick einsetzen oder derzeit einführen. auf den Reifegrad des KI-Einsatzes die Kategorie »KI-Mittel- feld«. Darüber hinaus gibt es einen Anteil von 19 %, für die KI Insgesamt verdeutlichen die Auswertungsergebnisse, dass der derzeit (noch) kein Thema ist und die noch keine Erfahrungen Erfahrungsgrad in Unternehmen mit steigender Größe und in dem Thema gesammelt haben. Diese Unternehmen können verfügbaren Ressourcen zunimmt. Während kleinere Unterneh- als »KI-Beginner« bezeichnet werden. men offenbar mehrheitlich damit beschäftigt sind, Einsatzzwe- cke und Umsetzungsmöglichkeiten abzutasten, sind viele mitt- lere und große Unternehmen aktiv dabei, Künstliche Intelligenz in ihre Produkte und Leistungsprozesse zu integrieren. Bei der 19 % 14 % Förderung des KI-Einsatzes in Unternehmen empfehlen sich demnach zielgruppenspezifische Formate, welche sowohl die Unternehmensgröße wie auch den spezifischen Reifegrad der Unternehmen bei der Einführung von KI berücksichtigen. Erfahrungsstand gesamt KI-Vorreiter KI-Mittelfeld 67 % n = 160 KI-Beginner 2% 13 % 14 % 10 % 8% 29 % 25 % 0 – 50 51 – 500 501 – 2000 Über 2000 54 % Mitarbeitende Mitarbeitende Mitarbeitende Mitarbeitende 38 % 69 % 73 % 65 % Abbildung 3: Erfahrungsgrad nach Unternehmensgröße1 1 Im Rahmen der Studie wurden die Einschätzungen und Herausforderungen verschiedener Größenklassen untersucht. Die Analyse ergab, dass die hier darge stellten Gruppen Ähnlichkeiten bezüglich der gegebenen Antworten aufweisen und demnach eine geeignete Analysebasis darstellen. Zudem konnte so eine aussagekräftigere Stichprobengröße der Teilgruppen gewährleistet werden. 7 Status quo des KI-Einsatzes in Unternehmen KI – schon heute wichtig oder ein Zukunftsthema? Gefragt nach der Wichtigkeit des Einsatzes von KI zeigt sich, dass mit der Größe der Unternehmen auch die Bedeutung steigt, die dem Thema Künstliche Intelligenz zugeschrieben wird. Das gilt sowohl für die heutige Relevanz von KI, aber auch für die Einschätzung der Relevanz in 5 Jahren. Über alle Unternehmensgrößen hinweg wird die Wichtigkeit in 5 Jahren höher bemessen als heute (vgl. Abbildung 4). Dies lässt darauf schließen, dass KI-Technologien – trotz der derzeit großen medialen Aufmerksamkeit – eine langfristige betriebliche Relevanz zugesprochen werden. Geringe Wichtigkeit Hohe Wichtigkeit Über 2000 Mitarbeitende (n = 13) 501–2000 Mitarbeitende (n = 20) 51–500 Mitarbeitende (n = 56) 0–50 Mitarbeitende (n = 58) Wichtigkeit in 5 Jahren 1 2 3 4 5 Wichtigkeit heute Abbildung 4: Wichtigkeit von KI heute und in den nächsten 5 Jahren 8 Status quo des KI-Einsatzes in Unternehmen Wo KI schon heute im Einsatz ist Dass Künstliche Intelligenz kein reines Zukunftsthema ist, zeigt an erster Stelle, gefolgt von Texterkennung, Textverständnis, auch ein Blick auf die Einsatzbereiche der Unternehmen, die Bildverarbeitung, Anlagensteuerung und Robotik. Gefragt KI schon aktiv einsetzen oder diese gerade implementieren nach den Einsatzzwecken, welche die Unternehmen mit den (»KI-Vorreiter«). So ist KI bei den befragten Unternehmen umgesetzten KI-Lösungen verfolgen, zeigt sich, dass KI derzeit bisher insbesondere in Vertrieb, Produktion, Forschung und insbesondere mit dem Ziel der Prozessoptimierung und -auto- matisierung genutzt wird. Zudem sind KI-Lösungen Bestand- Entwicklung und Marketing im Einsatz. Die Befragung liefert teil neuer Produkte und Services oder werden zur Analyse von darüber hinaus Einblicke in konkrete KI-Funktionen, welche die Entscheidungsprozessen eingesetzt (vgl. Abbildung 5)2. Unternehmen bereits nutzen. Hier steht die Mustererkennung Einsatzbereiche 8 7 6 5 4 3 2 1 0 eb n d ng g ng g en t ik al tri ti o un et i lu n ru un is t on Ve r du k n g un g ar k bt ei e alt ge m Lo g rs u i ch dh a Pe P ro r sc h i ck l M IT- A t ss t an an Fo ntw tä I ns M a li E Qu n = 22 (KI-Vorreiter) KI-Funktion Einsatzzwecke Mustererkennung Zur Prozessoptimierung und -automatisierung Texterkennung Als Bestandteil von neuen Textverständnis Produkten und Dienstleistungen Anlagensteuerung zur Analyse von Bildverarbeitung Entscheidungsprozessen Prognose Suchdienste Planen Als Basis für neue Geschäftsmodelle Audioverarbeitung 0 2 4 6 8 10 12 0 5 10 15 20 n = 160 n = 22 (KI-Vorreiter) Abbildung 5: Einsatzbereiche, KI-Funktionen und Einsatzzwecke 2 Aufgrund der geringen Stichprobengröße in der Kategorie »KI-Vorreiter« weisen wir in Abbildung 5 die Häufigkeiten aus. 9 Status quo des KI-Einsatzes in Unternehmen » Auch Expertinnen und Experten plädieren für eine differenzierte Betrachtung Neben den Erkenntnissen aus der schriftlichen Umfrage lassen Wie viel Zeit und Geld können auch die Aussagen der durchgeführten Expertengespräche wir durch KI einsparen? Danach darauf schließen, dass der Erfahrungsstand zu KI von der werden Use Cases priorisiert.« Unternehmensgröße und den verfügbaren Personalressourcen abhängt. Je kleiner ein Unternehmen, desto weniger Human- Michael Kühne kapital und Wissen steht offenbar im eigenen Betrieb zur IT-Leiter AFRISO-EURO-INDEX GmbH Verfügung, um KI zu implementieren. Viele kleinere Unterneh- men sind vorrangig damit beschäftigt, bestehende, historisch gewachsene IT-Systemlandschaften zu verwalten. Größere » Unternehmen scheinen aufgrund größerer Datenmengen und höherer personeller und finanzieller Ressourcen eher in der Lage zu sein, KI-Potenziale und entsprechende Use Cases im eigenen Haus zu identifizieren. Wenn man einen höheren sechsstelligen Betrag reinsteckt Die Unternehmen verfolgen dabei unterschiedliche Ziele beim in die großen Projekte, dann muss Einsatz von KI. Diese reichen von einer Beschleunigung und da halt auch ein siebenstelliger Vereinfachung von Prozessen über generelle Einsparungen bis Betrag rauskommen, sonst macht hin zum effizienteren Einsatz der verfügbaren Arbeitskräfte. man das nicht.« Bei der Entscheidung, ob ein identifizierter Anwendungsfall Steffen Federer umgesetzt wird oder nicht, spielt der direkte wirtschaftliche Geschäftsbereichsleiter Digital Business Mehrwert meist eine zentrale Rolle. Theo Förch GmbH & Co.KG Erkenntnis #1 Grundlegend wissen die befragten Unternehmen der Region um den Stellenwert von KI und beschäfti- gen sich mehrheitlich aktiv mit der Frage, wie sie die Technologien für sich nutzen können. Gerade bei kleineren Unternehmen stehen die Aktivitäten rund um KI aber unter einem hohem wirtschaftlichen Verwertungsdruck. 10 3 Chancen, Mehrwerte und Motivation Nach der Betrachtung des Status quo beim Einsatz von Künst- Nutzen. Dazu wurden die Unternehmen gefragt, wie sie den licher Intelligenz in den Unternehmen werden in diesem Mehrwert von KI bei zehn unterschiedlichen Potenzialfeldern Abschnitt insbesondere die Mehrwerte beleuchtet, die Unter- einschätzen (vgl. Abbildung 6). Die ausgewiesenen Mittel- nehmen in der Anwendung von KI sehen. werte zeigen, dass die Mehrwerte in den Potenzialfeldern überwiegend mit »hoch« und »sehr hoch« bewertet wurden. Insbesondere erhofft man sich durch den Einsatz von Künst- Unternehmen erhoffen sich große Mehrwerte licher Intelligenz Effizienzvorteile in Form einer Beschleunigung durch den (zukünftigen) Einsatz von KI bestehender Prozesse, einer Entlastung der Mitarbeitenden und Kosteneinsparungen. Vergleichsweise verhalten werden Diejenigen Unternehmen, welche sich bereits mit der Thematik die Mehrwerte zur Reduktion des Ressourcenverbrauchs sowie KI befassen (»KI-Mittelfeld« und »KI-Vorreiter«), versprechen zur Entwicklung völlig neuer Produkte und Services eingestuft. sich durch den Einsatz von KI einen vielfältigen betrieblichen Kein Mehrwert Großer Mehrwert Beschleunigte Prozesse 4,05 Entlastung der Mitarbeitenden 3,9 Kosteneinsparung 3,75 Verbesserte Wettbewerbsfähigkeit 3,63 Verbesserte Problemanalysen 3,61 Verbesserung bestehender Produkte und Services 3,57 Beitrag zur Lösung des Fachkräftemangels 3,45 Vermeidung menschlicher Fehler 3,45 Völlig neue Produkte und Services 3,37 Reduzierter Ressourcenverbrauch 3,21 1 2 3 4 5 n = 119 (KI-Mittelfeld und KI-Vorreiter) Abbildung 6: Mehrwerte nach Potenzialfeldern 11 Chancen, Mehrwerte und Motivation Mehrwerte in allen Unternehmensbereichen, jedoch mit großen Unterschieden: Ebenso vielfältig wie die oben dargestellten Potenzialfelder Darüber hinaus gibt es große Unterschiede, in welchen Unter- sind die Unternehmensbereiche, in welchen die Befragten nehmensbereichen die Mehrwerte gesehen werden. Wäh- Mehrwerte durch KI erwarten. Gefragt wurden hier diejenigen rend die fortgeschrittenen Unternehmen (»KI-Mittelfeld«) die Unternehmen, welche zum Zeitpunkt der Befragung noch größten Mehrwerte in der Qualitätssicherung sehen, wird in keine eigens entwickelten KI-Anwendungen im Einsatz haben diesem Unternehmensbereich von den »KI-Beginnern« wenig (»KI-Beginner« und »KI-Mittelfeld«; vgl. Abbildung 7). Verbesserungspotenzial durch KI-Einsatz erwartet. Nahezu umgekehrt verhält es sich in der Logistik. Hier sehen Ver- Grundsätzlich werden in allen abgefragten Unternehmens- treter der Gruppe »KI-Mittelfeld« einen geringen Mehrwert, bereichen Einsatzpotenziale gesehen. Jedoch zeigen sich während »KI-Beginner« eher höherer Mehrwerte verorten. auch hier bedeutsame Unterschiede in den Reifegraden der Die größten Mehrwerte werden von beiden Gruppen in den befragten Unternehmen. Unternehmen, die den Einsatz von Bereichen Forschung und Entwicklung sowie der IT-Abteilung KI bereits planen, schätzen die Mehrwerte durch KI über alle vermutet (vgl. Abbildung 7). Unternehmensbereiche hinweg grundsätzlich größer ein. Kein Mehrwert Großer Mehrwert Qualitätssicherung Forschung und Entwicklung Produktion IT-Abteilung Instandhaltung Marketing Vertrieb Buchhaltung Einkauf Personalabteilung Management Logistik 1 2 3 4 5 KI-Mittelfeld (n = 92) KI-Beginner (n = 25) Abbildung 7: Mehrwerte nach Unternehmensbereichen 12 Chancen, Mehrwerte und Motivation Unternehmen erwarten große Mehrwerte bei der Übernahme von Aufgaben durch KI Gefragt nach verschiedenen Aufgaben und den dazugehörigen Fähigkeiten, die durch KI übernommen werden können (nach- folgend als »KI-Fähigkeiten« bezeichnet), zeigt sich ein recht optimistisches Bild. Die befragten Unternehmen sehen in allen KI-Fähigkeiten einen großen Mehrwert, insbesondere jedoch in der Text- und Mustererkennung sowie in der Anlagen- steuerung und Robotik. Ein etwas geringerer Mehrwert wird bei der Audioverarbeitung gesehen (vgl. Abbildung 8). Die hohe Bewertung bei der Texterkennung lässt darauf schließen, dass die Unternehmen vor allem KI-Anwendungen, die auf Generativer KI basieren, einen hohen betrieblichen Mehrwert zuschreiben. Kein Mehrwert Großer Mehrwert Texterkennung 4,20 Mustererkennung 4,17 Anlagensteuerung und Robotik 4,09 Planung 4,01 Bildverarbeitung 3,98 Prognose 3,92 Textverständnis 3,88 Audioverarbeitung 3,34 1 2 3 4 5 n = 91 Abbildung 8: Mehrwert nach KI-Fähigkeiten Erkenntnis #2 Erkenntnis #3 Die befragten Unternehmen Die Befragten erwarten in nahezu erhoffen sich durch den KI-Einsatz allen Unternehmensbereichen hohe vor allem eine Beschleunigung Mehrwerte durch Künstliche Intelli- bestehender Prozesse, eine Ent- genz. Je stärker sich Unternehmen lastung der Mitarbeitenden und bereits mit KI beschäftigen, desto Kosteneinsparungen. höher werden diese Mehrwerte eingeschätzt. 13 4 Herausforderungen und Hemmnisse Zeit und Daten sind in vielen Unternehmen ein knappes Gut Was sind die größten Herausforderungen für die Unterneh- von KI voranzutreiben. Die befragten »KI-Vorreiter« werden in men, die den Einsatz von KI erschweren? Angeführt wird ihren Vorhaben außerdem oft von rechtlichen Risiken, Fragen die Liste der Hemmnisse von einem Mangel an Zeit, welcher der IT-Sicherheit und einem Mangel an Personal ausgebremst. Unternehmen davon abhält, den Einsatz von KI voranzutrei- Während »KI-Vorreiter« und Unternehmen aus dem »KI-Mit- ben. Es gibt jedoch zahlreiche weitere Hemmnisse, die eben- telfeld« überwiegend Ressourcenengpässe bewältigen müssen, falls als sehr relevant angesehen werden. So ist ein Mangel an fehlt es »KI-Beginnern« insbesondere an geeigneten Anwen- geeigneten Daten eine Herausforderung, welche Unternehmen dungsfällen (vgl. Abbildung 9). jeden Erfahrungsrads davon abhalten kann, die Anwendung Kein Hemmnis Großes Hemmnis KI-Vorreiter Mangel an Zeit KI-Mittelfeld KI-Beginner Fehlende Daten Rechtliche Risiken IT-Sicherheitsrisiken Fehlendes Personal Fehlendes technisches Knowhow Fehlendes Budget Fehlende Akzeptanz der Beschäftigten Fehlendes Vertrauen in KI Fehlende Akzeptanz auf Kundenseite Fehlende Anwendungsfälle n = 91 1 2 3 4 5 Abbildung 9: Hemmnisse nach Erfahrungsgrad 14 Herausforderungen und Hemmnisse Unternehmen mittlerer Größe sehen besonders viele Herausforderungen Unsere Analyse zeigt zudem, dass die Hemmnisse je nach Unter- Eine Herausforderung, welche eher spezifisch für größere nehmensgröße unterschiedlich bewertet werden. Dabei haben Unternehmen ist, ist die Gewährleistung der IT-Sicherheit. Unternehmen mittlerer Größe (51 – 500 und 501 – 2000 Mitarbei- Unternehmen der Gruppen 501 – 2000 und über 2000 Mit- tende) deutlich häufiger angegeben, dass sie sich beim Einsatz arbeitende nennen IT-Sicherheit zu 46 % als eher großes oder von KI mit großen oder sehr großen Hemmnissen konfrontiert großes Hemmnis. Unternehmen mit der Größenordnung sehen. 51 – 500 Mitarbeitende geben dies zumindest noch zu 31 % an. Bei den kleinen Unternehmen (0 – 51 Mitarbeitende) sinkt Um einen tieferen Einblick in die spezifischen Herausforderungen der Wert auf unter einem Viertel (24 %). der verschiedenen Unternehmensgrößen zu erlangen, werden nachfolgend ausgewählte Hemmnisse genauer beleuchtet. So ist fehlendes technisches Knowhow für 68 % der Unternehmen Befragte Expertinnen und Experten benenen mittlerer Größe (51 – 500 und 501 – 2000 Mitarbeitende) ein technische, organisationale und kulturelle großes oder sogar sehr großes Hemmnis. Im Vergleich dazu Herausforderungen geben lediglich 44 % der kleinen (0 – 50 Mitarbeitende) und 31 % großen (über 2000 Mitarbeitende) Unternehmen eine zustim- Die Experteninterviews bestätigen, dass die Entwicklung und mende Antwort ab. Zusätzlich stellt das Fehlen geeigneter Daten Einführung von KI-Anwendungen die Unternehmen vor eine eine große Herausforderung für Unternehmen aller Größen dar. Vielzahl gleichzeitiger Herausforderungen stellen. Neben Hier geben immerhin noch ca. die Hälfte der Unternehmen ein einem allgegenwärtigen Mangel an geeignetem Personal eher großes oder großes Hemmnis an, mit 46 % bei jeweils den sehen sich Entscheider dabei mit konkreten technischen Fragen kleinen (0 – 50 Mitarbeitende), 62 % und 38 % bei den mittel- konfrontiert: Welche Daten gibt es im Haus? Wie müssen diese großen (51 – 2000 Mitarbeitende) und 6 % bei den großen (über aufbereitet werden, damit sie verwertbar sind? Woher kommt 2000 Mitarbeitende) Unternehmen (vgl. Abbildung 10). das Wissen über solche Prozesse? Wechselwirkungen zwischen Prozessen, Systemen und Organisationsbereichen machen Ein weiteres spezifisches Problem, insbesondere für Unterneh- zudem oft eine ganzheitliche Herangehensweise notwendig. men mittlerer Größe (51 – 500 und 501 – 2000 Mitarbeitende), ist Nicht zuletzt stehen die Unternehmen kulturellen Heraus- ein Mangel an Budget. Diese Unternehmen geben mehrheitlich forderungen gegenüber. So müssen Vorbehalte und Berüh- an (59 %), dass dies ein großes oder sehr großes Hemmnis sei. rungsängste angemessen beachtet und mit entsprechenden Bei den kleinen und großen Unternehmen sind es lediglich 41 %. Kommunikationsmaßnahmen adressiert werden. [%] 90 80 70 31 % 60 39 % 30 % 19 % 41 % 50 28 % 40 10 % 46 % 13 % 8% 8% 42 % 25 % 38 % 30 35 % 34 % 33 % 34 % 8% 28 % 20 23 % 25 % 18 % 10 13 % 0 50 50 0 0 0 0 0 50 50 0 0 0 0 0 50 50 0 0 0 0 0 0– – 20 r 20 0– – 20 r 20 0– – 20 r 20 51 1– be 51 1– be 51 1– be 50 Ü 50 Ü 50 Ü Fehlendes Technisches Knowhow Mangel an Zeit Fehlende Daten n = 139 Eher großes Hemmnis Großes Hemmnis Abbildung 10: Hemmnisse nach Unternehmensgröße (Anzahl Mitarbeitende) 15 Herausforderungen und Hemmnisse Erkenntnis #4 Erkenntnis #5 Erkenntnis #6 Während »KI-Vorreiter« und Unternehmen mittlerer Größe Eine spezifische Herausforderung »KI-Mittelfeld« überwiegend (zwischen 51 und 2000 Mitarbei- für große Unternehmen stellt die durch Umsetzungsprobleme wie tenden) sehen sich mit besonders IT-Sicherheit dar. zeitliche Engpässe und fehlende großen und vielfältigen Herausfor- Daten gebremst werden, fehlt derungen konfrontiert Unternehmen ohne KI-Erfahrung oft das Wissen zu geeigneten Einsatzpotenzialen. Erfahrungsberichte Im Rahmen der durchgeführten Online-Befragung wurden die Unternehmen gebeten, die in bisherigen KI-Projekten gesammelten Erfahrungen zu schildern. Die Unternehmen berichteten uns dabei insbesondere von Herausforderungen in folgenden Themenfeldern: Datenqualität und -verfügbarkeit Das Sammeln und Verfügbarmachen der für KI-Modelle benötigten Daten ist die am häufigsten genannte Herausfor- derung. Gerade das Erreichen der benötigten Datenqualität und -stabilität stellte einige Unternehmen vor praktische Probleme. Datenschutz Hier wurden die Verarbeitung personenbezogener und aus Unternehmenssicht schützenswerter, vertraulicher Daten als eine wiederkehrende Herausforderung genannt. Implementierung und Operationalisierung In der Unternehmensrealität erschweren historisch gewachsene Prozesslandschaften und geteilte Verantwortlichkeiten oft die operative Einführung zuvor getesteter KI-Anwendungen. 16 5 Schwerpunkt Kenntnisse und Kompetenzen Soll der Einsatz von KI-Anwendungen vorangetrieben an, ein tendenziell gutes Verständnis von KI-Einsatzmöglichkei- werden, spielen geeignete Kompetenzen und das richtige ten, datengetriebenen Geschäftsmodellen und ethischen Stan- Knowhow eine zentrale Rolle. Über alle Hierarchieebenen dards zu besitzen. Ausbaufähig sind insbesondere Kenntnisse, und Rollen hinweg müssen verschiedene Akteure mit den welche die technische Umsetzung betreffen. So bestehen nach geeigneten Kenntnissen und Kompetenzen ausgestattet Einschätzung der Unternehmen die größten Defizite dort, wo sein. Gefragt nach der Einschätzung zu den im Unterneh- es um die technologische Umsetzung, Transparenz und Absi- men vorhandenen Kenntnissen geben Unternehmen in den cherung von KI-Lösungen geht (vgl. Abbildung 11). Reifegrad-Kategorien »KI-Vorreiter« und »KI-Mittelfeld« Keine Kenntnisse Ausgeprägte Kenntnisse Verständnis über Einsatzmöglichkeiten von KI 3,15 Verständnis datengetriebener Geschäftsmodelle 3,15 Wissen über Bewußtsein für ethische Standards 3,14 Verständnis über Grenzen von KI 3,07 Wissen über technologische Umsetzung 2,86 Kenntnisse uber sichere und transparente KI-Lösungen 2,86 1 2 3 4 5 n = 126 Abbildung 11: Vorhandene Kenntnisse (»KI-Mittelfeld« und »KI-Vorreiter«) 17 Schwerpunkt Kenntnisse und Kompetenzen Führungskräfte werden derzeit noch öfter gefördert als Mitarbeitende Die Unternehmen sind keineswegs untätig, wenn es um die Auch in den durchgeführten Experteninterviews spielte das Förderung der KI-spezifischen Kompetenzen geht. Mehr als Thema Kompetenzen eine zentrale Rolle. Unabhängig vom die Hälfte der Unternehmen aus den Gruppen »KI-Mittel- Wissensstand der Unternehmen zeichnen sich Herausforde- feld« und »KI-Vorreiter« fördert bereits Mitarbeitende, die in rungen bei der Gewinnung neuer KI-Fachkräfte ab. Kleinere ihrem Arbeitsalltag einen direkten oder indirekten Bezug zu Unternehmen sehen sich dabei in einem Konkurrenzkampf KI haben. Auffällig ist, dass die Unternehmen die Förderung mit etablierten Unternehmen aus der Region, da sie gegen- von Führungskräften (35 %) gegenüber der Förderung von Mit- über diesen weniger Strahlkraft besitzen. Die einschlägigen arbeitenden in relevanten Abteilungen (26 %) priorisieren. Die Absolventinnen und Absolventen regionaler Hochschulen und höchsten Qualifizierungsanstrengungen werden allerdings auf Universitäten sehen den Berufseinstieg in der Region oft als Ebene von operativ tätigen KI-Fachkräften unternommen. Hier Karrieresprungbrett zu internationalen Tech-Konzernen und geben 53 % der Unternehmen an, tätig zu sein. Unsere Daten wünschen sich prestigeträchtige Namen auf dem Lebenslauf, zeigen jedoch auch, dass bei den befragten Unternehmen die viele regionale Mittelständler nicht bieten können. Kleine mit KI-Erfahrung noch ein deutliches Verbesserungspoten- und mittlere Unternehmen (KMU) setzen daher vermehrt auf zial bei der Kompetenzförderung besteht. So gibt es derzeit die Aus- und Weiterbildung von bestehendem Fachpersonal bei 29 % der befragten Unternehmen noch keine gezielten zum Aufbau von KI-Kompetenzen. Darüber hinaus versuchen Fördermaßnahmen. sie neue Mitarbeitende durch Anreize wie Homeoffice, Weiter- bildungsangebote, Auslandseinsätze und flexible Arbeitszeiten zu gewinnen. Hier zeichnet sich ein zunehmendes Bewusstsein hinsichtlich der Notwendigkeit solcher Angebote ab, um sich im Arbeitsmarkt attraktiv zu positionieren. [%] 60 50 53 % 40 35 % 30 29 % 26 % 20 10 10 % 0 Bisher keine Grundlagenkenntnisse Qualifikation aller Qualifikation von Qualifikation einzelner gezielte Förderung für alle Mitarbeitenden Mitarbeitenden besonders Führungskräften und Fachkräfte mit KI-Bezug relevanter Abteilungen Entscheiderinnen im Arbeitsalltag und Entscheidern Abbildung 12: Aktuelle Fördermaßnahmen zum Kompetenzaufbau (»KI-Mittelfeld« und »KI-Vorreiter«) Erkenntnis #7 Erkenntnis #8 Unternehmen der Kategorie »KI- KI ist kein reines Thema für die Vorreiter« schulen öfter ihre Füh- IT-Abteilung. Grundlegende rungskräfte und EntscheiderInnen Kenntnisse und ein allgemeines als Unternehmen in der Kategorie Verständnis werden in allen Unter- »KI-Mittelfeld«. nehmensbereichen und über alle Hierarchieebenen hinweg benötigt. 18 6 Schwerpunkt Daten und Datenverfügbarkeit Daten bilden das Fundament, auf dem KI-Anwendungen auf- nicht wichtig; 0 bauen und ihre Qualität und Verfügbarkeit sind von zentraler Bedeutung für den Erfolg solcher Implementierungen. Unter- weniger wichtig; nehmen, die KI einsetzen möchten, müssen jedoch nicht nur sehr wichtig; 6 2 über umfangreiche Datensätze verfügen, sondern auch sicher- stellen, dass diese Daten bereinigt, konsistent und repräsenta- tiv sind. Dabei hängt die Ergebnisqualität unmittelbar von der teils teils; 5 Qualität der zugrunde liegenden Daten ab. In den befragten Unternehmen scheint man sich der Rolle und Wichtigkeit von Daten bewusst zu sein. So gibt eine deutliche wichtig; 6 Mehrheit der »KI-Vorreiter« (80 %) an, das Wissen um den Stellenwert von Daten zu haben. Der Zugang zu den jeweils KI-Vorreiter n = 19 relevanten Daten wird von allen Unternehmen als entschei- dender Faktor benannt, um den Einsatz von KI vorantreiben zu können, wobei sich auch hier Unterschiede entlang des Reife- grades der Unternehmen zeigen. So betrachten Unternehmen Abbildung 13: Wichtigkeit des Datenzugangs aus der Gruppe »KI-Vorreiter« einen leichteren Zugang zu (Antworten der Kategorie »KI-Vorreiter«) Daten als besonders wichtig (vgl. Abbildung 13). Fehlende Daten werden folglich als Hemmis für den KI-Einsatz wahr- genommen. Je höher der Reifegrad der Unternehmen, desto dringlicher stellt sich dieses Problem. Verfügbare Daten als zentrales Asset der regionalen Unternehmen » Auch die in den Interviews befragten Expertinnen und Exper- ten sehen in der Datenverfügbarkeit einen Wettbewerbsvor- teil. So werden verfügbare Daten als eines der größten Assets des regionalen Mittelstands in Bezug auf die KI-Entwicklung Es liegen unglaublich viele Daten wahrgenommen. Viele Unternehmen generieren oder ver- bereit, aber sie konsistent zu erfassen arbeiten (bewusst oder unbewusst) große Datenmengen in und dann auch so aufzubereiten, dass der Produktion, der Logistik, im Vertrieb oder in sonstigen man sie überhaupt erst mal bewerten Geschäftsbereichen, welche durch KI einen erheblichen Mehr- kann, das war der erste Schritt, der wert zum Kerngeschäft des Unternehmens beitragen könnten. relativ mühsam ist.« Oft scheinen die Unternehmen derzeit jedoch nicht über die technische Infrastruktur und das Knowhow zu verfügen, um Tobias Eckert dieses Potenzial zu heben und die KI-gestützte Datenanalyse CIO LÄPPLE Dienstleistungsgesellschaft mbH in Innovation und Effizienzvorteile umzumünzen. 19 7 Schwerpunkt Kooperation im Ökosystem Der erfolgreiche Einsatz von KI-Lösungen erfordert vielfältige außerdem: Werden Daten geteilt, sind Vertrauen und Loyalität Kompetenzen und Ressourcen. Von der Aufbereitung und wichtig, mehr jedoch zählen ein unmittelbarer wirtschaftlicher Bereitstellung der entsprechenden Daten über deren Kombina- Mehrwert und die strategische Stellung des Partners. tion mit Erfahrungen und Wissen aus den Anwendungsberei- chen bis zur technologischen Umsetzung komplexer Lösungen Die im Rahmen der qualitativen Datenerhebung befragten und einer menschenzentrierten Einführung. Neben den benö- Expertinnen und Experten sehen in der unternehmensüber- tigten Kompetenzen gewinnt auch die unternehmens- und greifenden Zusammenarbeit überwiegend große Chancen für organisationsübergreifende Zusammenarbeit an Relevanz. Dass die Region. Gerade auf regionaler Ebene bestehen bereits viel- die datengetriebene, unternehmensübergreifende Zusammen- fältige Netzwerkstrukturen in verschiedenen Branchen. Viele arbeit zumindest unter den »KI-Vorreitern« und dem »KI-Mit- Unternehmen kennen die regionalen Player in der eigenen telfeld« weit verbreitet ist, zeigen die in Abbildung 14 dar- Branche und schätzen die bestehenden Austauschformate, gestellten Daten. So ist z. B. das Teilen von Daten im Rahmen die gut angenommen werden. Mittelständische Unternehmen von Entwicklungs- und Innovationsprojekten mit Partnern profitieren darüber hinaus von dieser Regionalität, da sich das des Ökosystems bei Unternehmen mit höherem Erfahrungs- Fachpersonal untereinander kennt und vernetzt. So tauschen grad deutlich verbreitet als bei Unternehmen, die bei Künst- sich AbsolventInnen, Berufseinsteigende oder -wechselnde licher Intelligenz noch am Anfang stehen (KI-Vorreiter 37 %, über Erfahrungen bei regionalen Unternehmen aus. KI-Mittelfeld 10 %, KI-Beginner 4 %). Unsere Analysen zeigen Wir nutzen externe IT-Infrastruktur (z. B. Cloud-Infrastruktur) Wir haben Anlagen und Maschinen, die teilweise über eine aktive Datenbankanbindung verfügen Wir wickeln Teile unseres Geschäfts über digitale Marktplätze ab Wir nutzen Systeme, um operative Prozesse unternehmensüber greifend abzubilden (z. B. in der Logistik, Produktion, Beschaffung) Wir nutzen am Markt verfügbare Analysetools externer Anbieter (z. B. Salesforce) Im Rahmen von Entwicklungs- und Innovationsprojekten teilen wir bereits gezielt Daten mit Partnern (z. B. Hochschulen, Startups). Wir nutzen bereits Plattformen zur Einspeisung und Beschaffung von Daten (z. B. Produktions- oder Markdaten) Wir nutzen derzeit keine der genannten Möglichkeiten 0% 10 % 20 % 30 % 40 % 50 % 60 % 70 % KI-Vorreiter KI-Mittelfeld KI-Beginner n = 160 Abbildung 14: Kooperation in datengetriebenen Wertschöpfungsnetzwerken 20 Schwerpunkt Kooperation im Ökosystem » Ein besonders großes Potenzial bietet aufgrund der bestehen- den Synergieeffekte laut Aussage unserer Expertinnen und Experten die Vernetzung und Kooperation vergleichbarer Unternehmen, die mit ähnlichen Problemen zu kämpfen haben. Voraussetzung für erfolgreiche Kooperationen ist laut den befragten Expertinnen und Experten insbesondere Ich glaube, da ist intensi- eine offene und positive Einstellung gegenüber potenziellen ver Austausch in der Region Partnern. Ein solches »Mindset« sollten Unternehmen auf allen immens wichtig […] die Hemm- Ebenen fördern. Um das Potenzial des Ökosystems nutzbar zu schwelle niedrig zu halten. machen, scheint es außerdem sinnvoll, Instanzen zu fördern Wir unterstützen euch, ihr und aufzubauen, deren primäre Aufgabe es ist, Kooperations- könnt gerne mitmachen, das ist initiativen zwischen Unternehmen in den Bereiche Digitali- immens wichtig.« sierung und Künstliche Intelligenz zu fördern. Dabei können Oliver Kühnle vertrauensvolle Räume und Interaktionsformate geschaffen Senior Vice President IT, werden, in denen sich Unternehmen zu sensiblen Themen aus- ebm-papst IT tauschen können. Allerdings sollten diese Austauschformate inhaltlich eng geführt und koordiniert werden. Denn nur wenn ein Austausch auf einer ausreichend konkreten inhaltlichen Ebene stattfindet, werden die Formate von den Betrieben als mehrwertstiftend wahrgenommen. Erkenntnis #9 In der regionalen Unternehmenslandschaft bietet die inhaltlich fokussierte Vernetzung ähnlicher Unter- nehmen mit ähnlichen Herausforderungen vielerlei Potenziale. Diese reichen von Synergieeffekten, etwa bei der Bündelung der vorhandenen Kompetenzen zu KI, bis zur Bündelung von Ressourcen in Form gemeinsamer Investitionen in den Infrastruktur- und Kompetenzausbau. 21 Schwerpunkt Kooperation im Ökosystem Das KI-Ökosystem Heilbronn-Franken: Erfolgsentscheidend für ein nachhaltig erfolgreiches KI-Ökosystem sind das Engagement und Zusammenwirken verschiedener sich ergänzender Akteursgruppen. Hierzu zählen: Unternehmen verschiedener Branchen, die durch den Einsatz, die Entwicklung oder die Vermarktung KI-basierter Anwendungen Mehrwerte generieren. Forschungseinrichtungen, die grundlagen- oder anwendungsorientiert neue Erkenntnisse generieren und durch Transfer- und Kooperationstätigkeiten in die Praxis transferieren Öffentliche und private Bildungseinrichtungen, die mit verschiedenen Angeboten KI-bezogenes Grundlagen- und Fachwissen vermitteln und so die Aus- und Weiter- bildung von Fachkräften ermöglichen Startups, gründungswillige Personen und Inkubatoren, die mit technischem Knowhow und hoher Geschwindigkeit neue Ansätze vorantreiben Öffentliche und private Mittelgeber, die mit direkten Investitionen unterstützen oder Infrastrukturen bereitstellen Intermediäre, welche die Vernetzung von und den Wissensaustausch zwischen den Akteuren ermöglichen und die Interessen verschiedener Stakeholder bündeln und das Matching komplementärer Ressourcen ermöglichen. Das Verständnis der Rollen und Kompetenzen dieser Akteursgruppen stellen die Basis für die Initiierung und Verstetigung erfolgreicher Kooperationen. Unternehmen Forschungseinrichtungen Intermediäre KI-Ökosystem Heilbronn-Franken Bildungseinrichtungen Mittelgeber Startups Abbildung in Anlehnung an: Budden und Murray (2019)3 3 Budden, Phil and Murray, Fiona. (2019) MIT’s Stakeholder Framework for Building & Accelerating Innovation Ecosystems. 22 8 Zielgruppenspezifische Unterstützungsbedarfe Durch ein differenziertes Verständnis konkreter Potenziale und Aufgrund der heterogenen Herausforderungen, Hemmnisse Hürden der Unternehmen sollen nachfolgend zielgerichtete und Kompetenzen je nach Unternehmensgröße oder KI-Erfah- Unterstützungsbedarfe abgeleitet werden. Hierzu wurden die rungsgrad (vgl. Kapitel 4 und 5) empfiehlt sich eine gesonderte befragten Unternehmen gebeten, die Relevanz potenzieller bzw. zielgruppenspezifische Betrachtung der Unterstützungs- Unterstützungsangebote zu bewerten. Die Untersuchungs- bedarfe. Während die Unternehmen über alle Kategorien ergebnisse lassen darauf schließen, dass der spezifische Unter- hinweg einen großen Mehrwert im Austausch mit erfahrene- stützungsbedarf mit strukturelle Unternehmensmerkmalen ren Unternehmen sehen, wünschen sich kleine Unternehmen wie »Unternehmensgröße« und »Reifegrad beim KI-Einsatz« ohne KI-Erfahrungen insbesondere bessere Informationen zu korreliert. Aus diesen Gründen werden in diesem Abschnitt marktreifen KI-Lösungen. Auch die befragten Unternehmen Unterstützungsbedarfe nach Unternehmensgröße und Reife- der Größenordnung bis 500 Mitarbeitende, welche bereits grad-Kategorien dargestellt. Damit soll eine Grundlage für die erste Berührungspunkte mit KI hatten, können durch eine Entwicklung bedarfsgerechter Inhalte und Formate geschaffen Bereitstellung solcher Informationen gut unterstützt werden. werden. Unter den führenden Unternehmen gibt es zudem einen hohen Bedarf an spezifischem KI-Knowhow. Diese Bedarfe können entweder durch Qualifikationsangebote für die bestehenden Austauschformate und Qualifikationsangebote Mitarbeitenden oder einen besseren Zugang zu KI-Fachkräf- bergen übergreifend das größte Potenzial ten am Arbeitsmarkt bedient werden. Führende Unternehmen mit 500 –2000 Mitarbeitenden wünschen sich zudem verstärkt Über alle Unternehmensgröße- und Reifegrad-Kategorien Kooperationsprojekte mit Forschungseinrichtungen. hinweg besteht unter den Befragten ein großes Interesse an Austauschformaten mit Unternehmen, die erfahrender sind als Unter Berücksichtigung der Limitationen der vorliegenden das eigene. Für die Kategorien »KI-Beginner« und »KI-Mittel- Studie (eingeschränkte Repräsentativität aufgrund der Stich- feld« ist dies sogar der wichtigste Unterstützungsbedarf (vgl. probengröße und Abbildung der Grundgesamtheit) liefern die Abbildung 15). Auch wünschen sich Unternehmen aller Erfah- Ergebnisse doch Hinweise darauf, dass es Unterstützungsbe- rungsgrade geeignete Qualifikationsangebote für Mitarbeiten- darfe gibt, die gruppenübergreifend stark nachgefragt werden de und Führungskräfte. Aufgrund unterschiedlich wahrgenom- wie z. B. Qualifikationsangebote und Austauschformate. Dane- mener Herausforderungen und Unterschieden im vorhandenen ben zeichnen sich sehr zielgruppenspezifische Unterstützungs- Knowhow finden sich jedoch Unterschiede bei den Bedarfen bedarfe entlang der unternehmensstrukturellen Merkmale ab an Qualifizierungsangeboten. So wünschen sich Unternehmen, (vgl. Abbildung 16). die noch keine Erfahrungen mit KI gesammelt haben, vor allem tiefergreifende Informationen zu marktfähigen KI-Anwen- dungen. Führende Unternehmen, welche bereits erfolgreich KI-Anwendungen eingeführt haben, sind in besonderem Maße auf eine bessere Verfügbarkeit von KI-Fachkräften auf dem Arbeitsmarkt angewiesen. 23 Zielgruppenspezifische Unterstützungsbedarfe KI-Beginner KI-Mittelfeld KI-Vorreiter Austausch mit Austausch mit Qualifikationsan- UN, die weiter UN, die weiter gebote für Mit- 3,77 4,22 4,24 sind als wir sind als wir arbeitende und Führungskräfte Bessere Infor- Qualifikationsan- Bessere Ver- mation über gebote für Mit- fügbarkeit von marktfähige 3,58 4,16 KI-Experten am 4,05 arbeitende und Produkte Führungskräfte Arbeitsmarkt Qualifikations- Bessere Infor Austausch mit angebote für mation über UN, die weiter Mitarbeitende 3,44 marktfähige 3,85 4,00 sind als wir Führungskräfte Produkte Bessere Ver- Kooperations- Bessere Infor fügbarkeit von projekte mit mation über KI-Experten am 3,22 3,65 marktfähige 3,90 Forschungsein- Arbeitsmarkt richtungen Produkte Leichterer Bessere Ver- Leichterer Zugang zu fügbarkeit von Zugang zu Daten 3,21 KI-Experten am 3,56 3,78 Daten Arbeitsmarkt Kooperations- Leichterer Kooperations- projekte mit Zugang zu projekte mit 2,96 3,20 3,71 Forschungsein- Daten Forschungsein- richtungen richtungen Hilfestellungen Hilfestellungen Hilfestellungen bei rechtlichen bei rechtlichen bei rechtlichen 2,92 2,86 3,47 und ethischen und ethischen und ethischen Fragestellungen Fragestellungen Fragestellungen n = 25 n = 97 n = 20 Abbildung 15: Unterstützungsbedarfe nach Erfahrungsgrad Erkenntnis #10 Erkenntnis #11 Führende Unternehmen der Kate- Unabhängig von Erfahrungsgrad gorie »KI-Vorreiter« können ihre und Unternehmensgröße wünschen Bedarfe besser benennen. Sie sich die Unternehmen Möglichkei- ordnen die Relevanz der abgefrag- ten zum Austausch mit erfahrenen ten Unterstützungsbedarfe grund- Unternehmen und Qualifikations- sätzlich höher ein. angebote für ihre Mitarbeitenden und Führungskräfte. 24 Zielgruppenspezifische Unterstützungsbedarfe Erfahrungsgrad n = 160 Beginner Mittelfeld KI-Vorreiter Unternehmensgröße Bessere Verfügbarkeit von KI-Experten am Arbeitsmarkt (4,17) Über 2000 Mitarbeitende Hilfestellungen bei rechtlichen und ethischen Fragestellungen (4) Qualifikationsangebote (4) Qualifikationsangebote (4,8) Kooperationsprojekte mit Forschungseinrichtungen (4,4) Austausch mit Unternehmen, die weiter sind (4,2) 501 – 2000 Mitarbeitende Bessere Informationen über marktfähige Anwendungen (4,0) Leichterer Zugang zu Daten (3,57) Austausch mit Unternehmen, die weiter sind (4) Austausch mit Unter- Qualifikationsangebote (4) nehmen, die weiter Bessere Verfügbarkeit von KI-Experten auf dem Arbeitsmarkt (3,86) sind (3,29) 51 – 500 Mitarbeitende Austausch mit Unter- nehmen, die weiter sind (4,22) Qualifikationsangebote (4,19) Bessere Informationen Bis 50 Mitarbeitende über marktfähige Anwendungen (3,87) Austausch mit Unternehmen, die weiter sind (3,85) Qualifikationsangebote (3,5) Bessere Informationen über marktfähige Anwendungen (4,0) Abbildung 16:: Zielgruppenspezifische Unterstützungsbedarfe 25 9 Handlungsempfehlungen Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse lassen sich fünf zen- KI-Kompetenzen auf breiter Ebene in nahezu allen Bereichen trale Handlungsempfehlungen ableiten, um Unternehmen in im Unternehmen verankert werden müssen. Dabei müssen der Region Heilbronn-Franken gezielt zu unterstützen: neben operativ tätigen Fachkräften auch Führungskräfte quali- fiziert werden. Konventionelle Angebote der Aus- und Weiter- bildung sind hierfür nur begrenzt geeignet, da viele Unter- 1. Entwicklung zielgruppenspezifischer Unter nehmen keine Kapazitäten haben, um Mitarbeiterinnen und stützungsformate zur Anwendung von KI Mitarbeiter auf zeitintensive externe Weiterbildungslehrgänge zu schicken. Gefragt sind kleinteilige, schnelle und hochgradig Grundsätzlich ist es bei der Entwicklung geeigneter Unter- praxisrelevante Weitbildungsangebote, die es Beschäftigten stützungsmaßnahmen erforderlich, die heterogenen Anforde- ermöglichen, sich zu KI-Fachkräften weiterzuentwickeln, ohne rungen der regionalen Unternehmen zu adressieren. Hierfür dass die bisherige Tätigkeit und der operative Unternehmens- sind generische Formate wenig zielführend. Die durchgeführ- betrieb allzu stark beeinträchtigt wird. Gleichzeitig müssen ten Analysen zeigen, dass je nach Unternehmensgröße und diese Qualifizierungsformate mit nachhaltigen Qualifizierungs- Erfahrungsgrad spezifische Unterstützungsangebote erforder- nachweisen (Zertifikat etc.) verknüpft sein, damit die gewon- lich sind. So profitieren kleinere Unternehmen ohne KI-Erfah- nenen Fachkenntnisse auch auf dem externen Arbeitsmarkt rung insbesondere von der Bereitstellung von Informationen verwertet werden können. zu möglichen Anwendungsfällen und Einsatzpotenzialen, während größere Unternehmen der Gruppe »KI-Vorreiter« vor- rangig ihren Bedarf an KI-Expertinnen und Experten bedienen 3. Umsetzung innovativer Ansätze zur Gewinnung müssen. Bei der Entwicklung solcher zielgruppenspezifischer von KI-Fachkräften Unterstützungsformate kann auf das Knowhow der regional ansässigen Bildungs- und Forschungseinrichtungen zurück- Im Wettbewerb um KI-Fachkräfte sind Unternehmen mehr gegriffen werden. Dabei können neutrale und intermediäre denn je gefordert, ihre Attraktivität als Arbeitgeber zu stei- Einrichtungen (bspw. KITO, IPAI, angewandte Forschung) eine gern. Insbesondere größere Unternehmen mit ausgeprägten zentrale Rolle spielen, z. B. für den Netzwerkaufbau sowie Erfahrungen müssen neue Wege finden, den bestehenden das Einbringen von Methodenkompetenz und unternehmens- Personalengpässen zu begegnen. Dabei sollten durchaus neue übergreifende Erfahrungswerte bei der Anwendung von KI im und kreative Ansätze wie das »Pooling« von Fachkräften, betrieblichen Kontext. also ein gemeinsamer unternehmensübergreifender Zugriff auf KI-Fachpersonal, in Betracht gezogen werden. Gerade KI-Fachkräfte sind hochgradig intrinsisch über fachliche 2. Entwicklung neuer Formate für die Weiterbil- Themen motiviert. Wenn sich Unternehmen in vertrauens- dung von KI-Fachkräften in den Unternehmen vollen Beziehungen wechselseitig KI-Personal zur Realisierung interessanter Projekte zur Verfügung stellen, könnte dies aus Gerade mittelständische Betriebe sind darauf angewiesen, Sicht der Beschäftigten hoch attraktiv sein. Gleichzeitig würde ihren vorhandenen Stamm an Mitarbeitenden deutlich stärker ein »Pooling« von KI-Fachkräften den Wissensfluss zwischen in Richtung KI-Fachkräfte zu qualifizieren. Zum einen ver- den Unternehmen stark befördern. Darüber hinaus sollte ein fügen viele Unternehmen schlichtweg nicht über die Mög- gemeinsames »Employer-Branding« des KI-Ökosystems in der lichkeiten, ihren KI-Fachkräftebedarf über die Rekrutierung Region Heilbronn-Franken in Betracht gezogen werden. Denn externer Fachkräfte am Arbeitsmarkt zu decken. Zum anderen letztlich müssen die durch die Sogwirkung des Ökosystems lassen die Untersuchungsergebnisse darauf schließen, dass Heilbronn angelockten Talente und Mitarbeitenden langfristig 26 Handlungsempfehlungen in der Region gehalten werden. Gelingen kann dies durch eine 5. Schaffung von Kooperationsstrukturen stärkere Vernetzung zwischen Unternehmen und den Aus- und für den Aufbau eines regionalen Weiterbildungseinrichtungen. Dadurch können sich für betrieb- Innovationsökosystems liche KI-Fachkräfte interessante Aktivitäten und Aufgaben ergeben, z. B. in Form von Gastvorträgen, Lehrtätigkeiten und Vor allem durch die massiven Investitionen in Bildung und For- gemeinsamen Projekten. Gleichzeitig können Unternehmen schung am Bildungscampus in Heilbronn und den Aufbau des frühzeitig Beziehungen zu Talenten und Absolventen und Innovation Park Artificial Intelligence (Ipai) hat die Region Heil- Absolventinnen aufbauen. Gerade für die Hidden Champions bronn-Franken die Chance, sich zu einem führenden Innova- bietet sich hier die Chance zur Erhöhung ihrer Kontaktfläche. tionsökosystem für die Entwicklung und Implementierung von KI-gestützten Datenprodukten zu entwickeln und den indust- riellen Strukturwandel in Richtung Digitalisierung voranzutrei- 4. Aufbau und Umsetzung reifegradorientierter ben. Dabei können die Bildungs- und Forschungseinrichtungen Austauschformate für Unternehmen in der vom hohen Innovationsgrad der regionalen Unternehmen pro- Region fitieren, sofern es gelingt, ein regionales Innovationsökosystem zu etablieren, was Unternehmen, Bildung und Forschung sowie Im Studienverlauf konnte herausgearbeitet werden, dass bei wichtige intermediäre Einrichtungen zusammenbringt und den Unternehmen ein hoher Bedarf an vertrauensvollen Aus- attraktive Kooperationsformate ausbildet. Für einen solchen tauschformaten mit anderen Unternehmen besteht, die zwar Austausch ist die regionale Ebene von zentraler Bedeutung. ähnliche Herausforderungen im Themenfeld Künstliche Intelli- Die Ebene der Region ist groß genug, um unterschiedliche genz haben, die aber bereits mehr Erfahrung im Umgang mit Kompetenzen, Branchen und Erfahrungsgrade bei der Anwen- diesen Herausforderungen sammeln konnten. Damit stellt sich dung von KI zusammenzubringen. Die Ebene der Region ist die Frage, wie solche reifegradorientierten Austauschformate aber gleichzeitig noch überschaubar, sodass persönliche und realisiert werden können, so dass auch die erfahrenen bzw. vertrauensvolle Beziehungen und Kooperationsnetzwerke (z. B. führenden Unternehmen einen signifikanten Mehrwert darin zum Pooling von Daten oder KI-Fachkräften) vergleichsweise sehen. Hierfür empfiehlt es sich, die Formate so zu struktu- schnell und einfach etabliert werden können. Es empfiehlt sich rieren, dass innerhalb des Strukturmerkmals »Unternehmens- daher, die regionale Ebene in das Zentrum von Kooperations- größe« jeweils vergleichbare Unternehmen zusammengebracht formaten und -strukturen zu stellen und regionale Koopera- werden, die sich im Hinblick auf den Reifegrad bei der KI- tionsformate zu stärken. Die Region Heilbronn-Franken kann Implementierung ausreichend unterscheiden. Gleichzeitig kann dazu auf eine langjährig etablierte Kooperationskultur zurück- durch das Hinzuziehen von führenden Forschungseinrichtun- blicken und die einzigartige Kombination aus einem breiten gen auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz sichergestellt und schlagkräftigen Mittelstand, Hidden Champions und werden, dass auch die führenden Unternehmen einen hohen renommierten Forschungs- und KI-Initiativen der Region bietet Mehrwert in den Austauschformaten sehen. Durch die Schaf- hierfür eine vielversprechende Ausgangsbasis. fung von gemischten Themenkreisen oder branchenspezifi- schen Foren können Unternehmen so voneinander lernen und Synergien nutzen. Besonders wichtig ist, dass diese Formate so gestaltet sind, dass sie ein vertrauensvolles Umfeld schaffen, in welchem ein tiefergreifender Erfahrungsaustausch möglich ist. 27 10 Einrichtungen und Angebote in der Region Heilbronn-Franken Bereits heute finden sich in der Region Heilbronn-Franken zahl- Fraunhofer IAO / KODIS reiche Organisationen und Einrichtungen, die für Unternehmen Mit dem Forschungs- und Innovationszentrum für Kognitive Unterstützungsleistungen bei der Entwicklung, Implementie- Dienstleistungssysteme (KO-DIS) betreibt Fraunhofer IAO rung und dem Betrieb von KI-Anwendungen anbieten. Ohne seit 2019 einen Forschungsstandort am Bildungscampus Anspruch auf Vollständigkeit

2024 Fraunhofer IAO: Künstliche Intelligenz aus Sicht von Unternehmen PDF

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