Der Mittelstand bildet das Rückgrat der deutschen Wirtschaft. Rund 98 Prozent aller Unternehmen in Deutschland sind kleine und mittlere Unternehmen (KMU), in denen über 60 Prozent aller Erwerbstätigen beschäftigt sind. Die wirtschaftliche Leistungs- und Innovationsfähigkeit dieser Unternehmen ist daher von zentraler Bedeutung für den Wirtschaftsstandort. KI-Technologien wie maschinelles Lernen, Computer Vision oder Sprachtechnologie ermöglichen es, Daten effizient auszuwerten und daraus wertvolle Erkenntnisse für verschiedenste Anwendungsfelder abzuleiten. Durch den Einsatz von KI können Mittelständler ihre Prozesse optimieren, innovative Produkte und Dienstleistungen entwickeln und neue Geschäftsmodelle erschließen.
Beispielsweise lassen sich mithilfe von KI Produktionsabläufe intelligent steuern, Predictive Maintenance betreiben oder die Qualitätskontrolle automatisieren. Im Vertrieb helfen KI-Lösungen bei der Kundenanalyse, Preisgestaltung oder dem Cross-/Upselling-Potenzial. Auch im Marketing, Personalwesen oder Kundenservice bietet der KI-Einsatz zahlreiche Potenziale. Für mittelständische Unternehmen ist KI daher von enormer Bedeutung, um wettbewerbsfähig und innovativ zu bleiben. Frühzeitige Investitionen in diese Zukunftstechnologie sind entscheidend, um nicht den Anschluss an Großkonzerne oder Disruptoren aus der Start-up-Szene zu verlieren.
Auch wenn die Vorteile von KI für den Mittelstand auf der Hand liegen, gibt es einige zentrale Herausforderungen und Hürden auf dem Weg zur erfolgreichen Implementierung: Bei vielen Mittelständlern fehlt es an ausreichendem technologischem Know-how sowie Fachkräften mit KI-Kompetenzen. Die Rekrutierung und Qualifizierung von Data Scientists, KI-Entwicklern etc. gestaltet sich gerade für kleinere Betriebe schwierig. Viele KI-Anwendungen basieren auf der Auswertung großer Datenmengen. Mittelständische Firmen verfügen jedoch häufig nicht über die erforderliche Datenbasis und -infrastruktur für qualitativ hochwertiges Training von KI-Modellen. Fehlende finanzielle und personelle Ressourcen stellen für KMU eine große Hürde bei KI-Investitionen dar. Die Entwicklung, Implementierung und Wartung von KI-Systemen erfordert hohe Finanzmittel und Know-how. (...)
Der Mittelstand bildet das Rückgrat der deutschen Wirtschaft. Rund 98 Prozent aller Unternehmen in Deutschland sind kleine und mittlere Unternehmen (KMU), in denen über 60 Prozent aller Erwerbstätigen beschäftigt sind. Die wirtschaftliche Leistungs- und Innovationsfähigkeit dieser Unternehmen ist daher von zentraler Bedeutung für den Wirtschaftsstandort. KI-Technologien wie maschinelles Lernen, Computer Vision oder Sprachtechnologie ermöglichen es, Daten effizient auszuwerten und daraus wertvolle Erkenntnisse für verschiedenste Anwendungsfelder abzuleiten. Durch den Einsatz von KI können Mittelständler ihre Prozesse optimieren, innovative Produkte und Dienstleistungen entwickeln und neue Geschäftsmodelle erschließen.
Beispielsweise lassen sich mithilfe von KI Produktionsabläufe intelligent steuern, Predictive Maintenance betreiben oder die Qualitätskontrolle automatisieren. Im Vertrieb helfen KI-Lösungen bei der Kundenanalyse, Preisgestaltung oder dem Cross-/Upselling-Potenzial. Auch im Marketing, Personalwesen oder Kundenservice bietet der KI-Einsatz zahlreiche Potenziale. Für mittelständische Unternehmen ist KI daher von enormer Bedeutung, um wettbewerbsfähig und innovativ zu bleiben. Frühzeitige Investitionen in diese Zukunftstechnologie sind entscheidend, um nicht den Anschluss an Großkonzerne oder Disruptoren aus der Start-up-Szene zu verlieren.
Auch wenn die Vorteile von KI für den Mittelstand auf der Hand liegen, gibt es einige zentrale Herausforderungen und Hürden auf dem Weg zur erfolgreichen Implementierung: Bei vielen Mittelständlern fehlt es an ausreichendem technologischem Know-how sowie Fachkräften mit KI-Kompetenzen. Die Rekrutierung und Qualifizierung von Data Scientists, KI-Entwicklern etc. gestaltet sich gerade für kleinere Betriebe schwierig. Viele KI-Anwendungen basieren auf der Auswertung großer Datenmengen. Mittelständische Firmen verfügen jedoch häufig nicht über die erforderliche Datenbasis und -infrastruktur für qualitativ hochwertiges Training von KI-Modellen. Fehlende finanzielle und personelle Ressourcen stellen für KMU eine große Hürde bei KI-Investitionen dar. Die Entwicklung, Implementierung und Wartung von KI-Systemen erfordert hohe Finanzmittel und Know-how. (...)
Oliver Schwartz
Oliver Schwartz ist Experte für strategische Kommunikation mit mehr als 25 Jahren Erfahrung als Manager in internationalen Technologieunternehmen. Seine Expertise bringt er heute in Beratungsmandate mit Unternehmen, Vorständen und GeschäftsführerInnen und als Interimsmanager ein. Wissen und Impulse rund um KI in Business und Gesellschaft teilt er in Veröffentlichungen, als Autor, Vortrags-Redner und als Podcaster.
Dr. Michael Gebert
Dr. Michael Gebert ist visionärer Unternehmer und international gefragter Keynote-Sprecher. Er blickt auf 30 Jahre strategisches Denken und innovatives Handeln zurück. Als Positivist mit solidem betriebswirtschaftlichen Hintergrund und einer Promotion in Schwarmintelligenz, beschäftigt er sich leidenschaftlich mit ethisch akzeptablen Einsatz von KI-Innovationen und dezentralen Strukturen im Unternehmensumfeld.
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