Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, Unternehmen und ganze Branchen auf ein völlig neues technologisches Level zu bringen. Voraussetzung sind Daten mit hohem Reifegrad, mit dem Unternehmen komplexe Prozesse automatisieren, Prognosen berechnen oder Analysen erstellen können. Mit der richtigen Datenstrategie ist die Strukturierung und das Erreichen der notwendigen Datenqualität keine Zukunftsmusik mehr.

Im Gedächtnis eines jeden Mitarbeiters sind riesige Mengen an Informationen gespeichert. Funktionsweisen eines Produkts, bewährte Verfahren in Abteilungen, kundenspezifische Informationen, allgemeine Markt- und Wettbewerbskenntnisse etc. Dieses Fachwissen ist in den meisten Unternehmen ein blinder Fleck. Wie schafft man es also unternehmensinternes Know-how verfügbar zu machen? Und das in einer Zeit, in der viele Mitarbeiter Remote, im Home Office, sogar über Länder oder Kontinente hinweg arbeiten?

Digitale Zwillinge sind ein wichtiger Bestandteil des Industrie 4.0-Gedankens. Sie spiegeln physische Güter in der digitalen Welt wider und erweitern diese mit zusätzlichen Fähigkeiten und Funktionen zur Analyse, Prognose und Entscheidungsfindung. Aufgrund der vielfältigen Gestaltungsmöglichkeiten von Digitalen Zwillingen sind auch ihr Design und ihre Implementierung sehr vielfältig. Diese Publikation leistet einen Beitrag zur Klassifikation und Bewertung von Digitalen Zwillingen mittels eines mehrdimensionalen Reifegradmodells. Die präsentierte Methode „DT-Assess“ ermöglicht eine anwendungsspezifische Bewertung von Digitalen Zwillingen. Die Entwicklung der Methode folgte der Vorgehensweise zur Entwicklung von Reifegradmodellen für das IT-Management. Das entwickelte Reifegradmodell besteht aus sieben Kategorien mit insgesamt 31 zu bewertenden Merkmalen. Die systematische Evaluation in fünf Anwendungsszenarien erlaubt erstmalig eine Einordnung der jeweiligen „Digitale ...

Künstliche Intelligenz (KI) ist bereits heute ein wichtiger Bestandteil der Geschäftsmodelle und Prozesse vieler Unternehmen. In naher Zukunft werden KI-Systeme unsere Arbeitswelt tiefgreifend verändern. KI-Systeme können dabei für Unternehmen der unterschiedlichsten Branchen und Domänen - insbesondere in der Industrie - völlig neue Potenziale entfalten. Bestehende Geschäftsmodelle können entlang der Wertschöpfungskette optimiert werden, indem Produktionsabläufe und Prozesse optimiert oder mit vorausschauender Wartung Stillstände in der Produktion vermieden werden (2). Gleichzeitig können KI-Systeme völlig neue Geschäftsmodelle ermöglichen und damit bestehende Marktstrukturen durch neue Akteure radikal verändern. Die KI-Wirtschaft von morgen wird individueller, präziser und nachhaltiger sein: Eine wettbewerbsfähige Wertschöpfung ohne KI wird in vielen Bereichen der Industrie nicht möglich sein (1).

Ein wichtiger Baustein für Unternehmen, um mit den Anforderungen der Arbeitswelt umzugehen, ist die kontinuierliche und bedarfsspezifische Weiterbildung der Mitarbeitenden. Die Möglichkeit von arbeitsplatznahem Lernen spielt dabei eine große Rolle. Im Folgenden wird beleuchtet, welche Formen digitaler Assistenzsysteme aktuell für die gezielte Unterstützung des arbeitsplatznahen Lernprozesses eingesetzt werden und welche Gestaltungsdimensionen bei der Einführung entsprechender Systeme relevant sind. Abschließend wird der unterstützende Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Gestaltung bedarfs- und personenspezifischer Lernprozesse beleuchtet.

Künstliche Intelligenz (KI) ist die nächste Stufe der Digitalisierung der Wirtschaft. Auch für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) bietet die Technologie großes Potenzial. Viele Mittelständler sind aber bei der KI-Einführung noch zurückhaltend und stehen bei der Digitalisierung erst am Anfang: Nur rund ein Fünftel aller KMU in Deutschland hat die eigenen Prozesse und Abteilungen durchghend digitalisiert [1]. Was bedeutet das für den Einsatz von KI in den Unternehmen? Welche Schritte sollten die Betriebe jetzt unternehmen, um die Chancen von KI zu nutzen? Und welche Stolpersteine gilt es zu vermeiden? Dieser Beitrag stellt praktische Umsetzungskonzepte für Unternehmen mit unterschiedlichen digitalen Reifegraden und KI-Einsatzfähigkeiten vor und zeigt die Bandbreite der Nutzenpotenziale von KI-Anwendungen in verschiedenen Branchen und mit unterschiedlichen Wertschöpfungsarchitekturen in mittelständischen Unternehmen auf.