Software und Technologie

5 Hürden für Künstliche Intelligenz im Mittelstand

In der industriellen Fertigung ist Künstliche Intelligenz bereits vielfältig im Einsatz. Wegen der enormen Leistungsfähigkeit dieser Lösungen erschließen sich nun auch in anderen Wirtschaftsbereichen Anwendungsmöglichkeiten. Der Mittelstand steht vor besonderen Hürden.

Künstliche Intelligenz und Automatisierung tragen in Krisenzeiten dazu bei, die Produktivität und Geschäftskontinuität zu sichern. Laut einer repräsentativen Studie des IT-Beratungshauses Tata Consultancy Services und Bitkom Research nutzt etwa jedes zehnte Unternehmen in Deutschland Künstliche Intelligenz. Bislang galt das allerdings hauptsächlich für große Unternehmen. Kleine und mittelständische Unternehmen stehen hier oft vor großen Herausforderungen.

1. Fehlende Strategie für intelligente Technologie

Mittelständische Unternehmen zögern häufig, Künstliche Intelligenz im eigenen Unternehmen zu implementieren, weil ihnen eine klare Strategie für diese Technologie fehlt. Dabei ist eine umfassend ausgearbeitete Strategie im ersten Schritt noch gar nicht zwingend notwendig. „Vielmehr geht es für Unternehmen zunächst darum, die Technologie zu verstehen und zu erkennen, welche Möglichkeiten sie bietet“, erläutert Dr. Kay Müller-Jones, Leiter Consulting und Services Integration bei Tata Consultancy Services. „Zunächst geht es für Unternehmen um die Frage, welche Anwendungsmöglichkeiten auf Produkt- oder Prozessseite vorhanden sind und welche Daten sie gezielt dafür nutzen können.“

2. Hohe Kosten

Hohe Kosten und mangelnde Ressourcen sind in vielen Fällen ein Hinderungsgrund. Doch nicht jedes Unternehmen, das über den Einsatz Künstlicher Intelligenz nachdenkt, benötigt eigene Rechenressourcen oder teure, selbst entwickelte Plattformen. In vielen Fällen lohnt sich ein Blick auf die Plattformen von Public-Cloud-Anbietern. Hier kann ein Unternehmen leistungsfähige und skalierbare Technologiebausteine nutzen, ohne im großen Umfang eigene Investitionen zu tätigen. Zudem helfen die Erfahrungen der großen Plattformanbieter dabei, Projekte rasch umzusetzen.

3. Mangelndes Know-How und fehlendes Personal

Fehlendes Know-How der Mitarbeiter ist eine weitere Hürde. Mittelständler können die Implementierung neuer Technologien häufig nicht eigenständig vorantreiben, da ihnen entsprechende Experten im Unternehmen fehlen. Wo sich in Großunternehmen ganze Abteilungen mit Künstlicher Intelligenz beschäftigen, kümmern sich in kleinen und mittleren Unternehmen einige wenige Mitarbeiter um das Thema Digitalisierung als Ganzes. Zwar betrifft der Fachkräftemangel auch Großunternehmen, doch diese sind aufgrund der Reputation oder des größeren Themenspektrums meist attraktive Arbeitgeber. Je kleiner das Unternehmen, desto schwieriger ist es, Mitarbeiter mit den benötigten Fähigkeiten für die Datenanalyse und Digitalisierungslösungen zu finden.

Allerdings lassen sich auch innerhalb des eigenen Unternehmens Kompetenzen effektiv aufbauen. „Hierbei können etwa Weiterbildungen der Mitarbeiter oder Kooperationen mit Branchenverbänden wie dem Bitkom als Einstiegsszenarien helfen“, berichtet Müller-Jones. „Zudem leisten Partnerschaften mit Technologieunternehmen oder Universitäten wertvolle Dienste.“

4. Angst vor Veränderung

Künstliche Intelligenz verändert die Anforderungen an die Tätigkeiten der Mitarbeiter. In manchen Fällen geht das mit der Angst vor Veränderungen oder Arbeitsplatzverlust einher. Hier gilt es, Ängste abzubauen, aufzuklären und die eigenen Mitarbeiter mit dem Wandel nicht allein zu lassen. Zudem steigt die Bedeutung von Weiterbildung. „Dieser Wandel muss durch geeignete Change-Management-Maßnahmen aktiv begleitet werden“, erläutert Kay Müller-Jones. „Wer Künstliche Intelligenz als rein technologische Innovation versteht, der wird scheitern.“

5. Nutzen der Daten erkennen

Eine wesentliche Voraussetzung für den Nutzen intelligenter Technologie ist die Datenqualität beziehungsweise die Verfügbarkeit einer soliden Basis relevanter Daten. Oft besteht die Herausforderung nicht darin, dass es an Daten mangelt. Vielmehr müssen Unternehmen einen Weg finden, diese effektiv zu nutzen und auszuwerten.


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Bei neuen Technologien ist es nicht ungewöhnlich, dass viele Firmen sie erst einführen, wenn der Wettbewerb damit am Markt erfolgreich ist und sich Best Practices abzeichnen. Bei Künstlicher Intelligenz ist diese Strategie riskant, warnt Müller-Jones: „Künstliche Intelligenz ist kein bloßer Trend, sondern wird ein entscheidender Baustein für die Zukunftsfähigkeit von Unternehmen sein. Um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben, dürfen Entscheider sich nicht von Herausforderungen bei der Implementierung abschrecken lassen. Mit den richtigen Maßnahmen sei diese Technologie auch in kleinen und mittelständischen Unternehmen nutzbar.“ Jürgen Frisch

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