Alternative KI & ML zu herkömmlichen betrieblichen Abläufen

Reale Beispiele des Einsatzes von KI & ML als Alternative zu herkömmlichen betrieblichen Abläufen.

In den letzten Jahren hat der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) nicht nur in großen Konzernen, sondern auch in mittelständischen Unternehmen an Bedeutung gewonnen. Die Fähigkeit dieser Technologien, Daten in Echtzeit zu analysieren und Prozesse zu optimieren, macht sie zu einer leistungsstarken Alternative zu herkömmlichen betrieblichen Abläufen. Doch wie genau können KI und ML in einem Unternehmen eingeführt werden, und welche konkreten Prozesse lassen sich optimieren oder sogar vollständig automatisieren?

 1. Automatisierung der Buchhaltung und Finanzanalyse

Eine der Aufgaben, die häufig als zeitaufwendig und fehleranfällig gelten, ist die Buchhaltung. KI kann hierbei enorme Entlastung bieten. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und datengetriebenen Algorithmen können Rechnungen, Zahlungen und Kontenabgleiche automatisch verarbeitet werden. Dies reduziert nicht nur den manuellen Aufwand, sondern minimiert auch die Fehlerquote. Ein Beispiel ist die Implementierung von Systemen wie Xero oder QuickBooks, die mithilfe von KI Rechnungen automatisieren und Finanzdaten analysieren.

Darüber hinaus können ML-Modelle eingesetzt werden, um Vorhersagen über die zukünftige finanzielle Entwicklung zu treffen. Traditionell basieren Finanzprognosen auf historischen Daten und menschlichen Einschätzungen. KI-basierte Systeme hingegen können große Mengen an Echtzeitdaten analysieren und somit präzisere Vorhersagen treffen. Diese Systeme lernen kontinuierlich aus vergangenen Finanzmustern und passen ihre Prognosen dynamisch an Marktveränderungen oder interne Entwicklungen an.

Anwendungsbeispiel: Viele KMUs nutzen bereits automatisierte Buchhaltungslösungen, die durch KI unterstützt werden. Diese Systeme integrieren Bankkonten, analysieren Transaktionen und erstellen Finanzberichte automatisch. Unternehmen wie Sage bieten KI-basierte Lösungen, die nicht nur Abgleiche von Transaktionen durchführen, sondern auch Steuerberechnungen optimieren und rechtliche Compliance sicherstellen.

 2. Optimierung von Personalbeschaffung und Mitarbeiterentwicklung

Ein weiterer Bereich, der traditionell stark auf menschliche Arbeitskraft angewiesen ist, ist das Personalmanagement. Insbesondere die Rekrutierung von Mitarbeitern kann durch KI erheblich verbessert werden. Herkömmliche Rekrutierungsprozesse erfordern eine manuelle Sichtung von Bewerbungen, Interviews und die Einschätzung der Kandidaten. Mithilfe von Machine Learning können Bewerbungsprozesse weitgehend automatisiert werden. KI-gestützte Systeme wie HireVue oder Pymetrics analysieren Bewerberdaten und führen Vorhersagen zur Eignung eines Kandidaten auf Grundlage von Fähigkeiten, Verhalten und Erfahrungen durch.

Aber die Automatisierung endet nicht beim Rekrutierungsprozess. Auch in der Mitarbeiterentwicklung kann KI nützlich sein. Talentmanagement-Systeme nutzen KI, um personalisierte Weiterbildungspläne zu erstellen, die auf den individuellen Fähigkeiten und Zielen des Mitarbeiters basieren. Hierbei werden Daten über bisherige Leistungen, Weiterbildungserfolge und Karriereziele analysiert und entsprechende Empfehlungen abgegeben. Dies führt zu einer gezielten Mitarbeiterentwicklung und ermöglicht es Unternehmen, ihr Personal effizienter und gezielter einzusetzen.

Integration: Diese Systeme lassen sich in bestehende Personalmanagement-Software integrieren und benötigen keine umfassende Umstrukturierung. KMUs können von einer schrittweisen Einführung profitieren, indem sie beispielsweise zunächst den Rekrutierungsprozess automatisieren und anschließend auf Mitarbeiterentwicklung und -bindung ausweiten.

 3. Supply-Chain-Management und Lageroptimierung

Ein weiterer Bereich, der durch KI und Machine Learning revolutioniert wurde, ist das Supply-Chain-Management. Traditionell basierte die Lagerhaltung auf statischen Bestellzyklen und menschlichen Einschätzungen. Diese Vorgehensweise führte häufig zu ineffizienten Lagerbeständen – entweder durch Überbestände oder Lieferengpässe.

KI kann hier durch prädiktive Analyse Abhilfe schaffen. Durch die Auswertung historischer Verkaufsdaten, saisonaler Muster und externer Faktoren wie Wettervorhersagen oder Marktentwicklungen können Machine-Learning-Algorithmen den zukünftigen Bedarf präzise vorhersagen und den Lagerbestand optimal anpassen. Bekannte Plattformen wie Llamasoft oder ClearMetal bieten KI-basierte Lösungen, die Lagerprozesse automatisieren und den Bedarf in Echtzeit anpassen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt im Supply-Chain-Management ist die Optimierung der Lieferketten. KI-basierte Systeme können Transportwege in Echtzeit überwachen und optimieren. Dies ermöglicht es Unternehmen, auf Störungen wie Verkehrsverzögerungen oder unvorhergesehene Ereignisse schnell zu reagieren und alternative Routen oder Transportmittel zu wählen. Insbesondere für KMUs, die auf eine schlanke und effiziente Lieferkette angewiesen sind, bietet KI hier einen erheblichen Mehrwert.

Anwendungsbeispiel: Unternehmen wie Amazon nutzen KI, um die Lagerhaltung zu automatisieren und durch Roboter-Lieferdienste den Versand zu beschleunigen. Für KMU bieten Lösungen wie Zebra Technologies und Körber intelligente Lagerverwaltungssoftware an, die Bestandsmanagement und Fulfillment-Prozesse verbessern.

 4. Kundenservice und Vertriebsautomatisierung

Der Kundenservice ist eine weitere Domäne, in der KI erhebliche Verbesserungen bietet. Traditionell waren Support-Mitarbeiter für die Bearbeitung aller Anfragen zuständig, was sowohl zeitintensiv als auch kostenaufwendig sein kann. KI-gestützte Chatbots wie Zendesk oder Drift können nun jedoch einfache Anfragen automatisch beantworten, wodurch die Belastung des menschlichen Personals verringert wird. Diese Chatbots sind in der Lage, aus früheren Interaktionen zu lernen und komplexere Anfragen im Laufe der Zeit effektiver zu beantworten.

Darüber hinaus ermöglicht KI eine proaktive Kundenbetreuung, indem sie automatisch potenzielle Probleme erkennt und den Kunden rechtzeitig Lösungen anbietet. Dies verbessert nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern stärkt auch die Bindung an das Unternehmen. Ebenso kann KI im Vertrieb eingesetzt werden, um die besten potenziellen Kunden zu identifizieren und maßgeschneiderte Angebote zu erstellen. Systeme wie Salesforce Einstein nutzen KI, um Vertriebsprozesse zu automatisieren, indem sie Leads bewerten, Verkaufschancen vorhersagen und den Verkaufsprozess optimieren.

Umsetzung: Der Einstieg in KI-gestützte Kundenservice- und Vertriebsautomatisierung kann schrittweise erfolgen. Unternehmen könnten zunächst einfache Chatbots integrieren und diese nach und nach in CRM-Systeme einbinden, um eine umfassendere Automatisierung zu erreichen.

 5. Qualitätskontrolle in der Produktion

In Produktionsumgebungen ist die Qualitätssicherung traditionell ein manueller Prozess, der hohe Kosten verursacht und oft anfällig für menschliche Fehler ist. Machine-Learning-Algorithmen ermöglichen es jedoch, Produktionsfehler in Echtzeit zu erkennen, indem sie Sensordaten aus den Produktionslinien analysieren. Mithilfe von Bildverarbeitung und neuronalen Netzen können Produktionsprozesse überwacht und Fehler in Produkten erkannt werden, bevor diese die Produktionslinie verlassen.

Ein Beispiel für eine erfolgreiche Implementierung findet sich in der Automobilindustrie, wo Unternehmen wie BMW KI nutzen, um die Qualität von Karosserieteilen zu prüfen. Hierbei wird die Oberflächenbeschaffenheit der Teile durch maschinelle Bildverarbeitung überwacht und potenzielle Fehler sofort identifiziert, sodass Nachbearbeitungen frühzeitig durchgeführt werden können.

Umsetzung: Der Einstieg in KI-basierte Qualitätskontrolle erfordert in der Regel eine Zusammenarbeit mit Anbietern spezialisierter Lösungen. KMUs können jedoch auch hier schrittweise vorgehen und zunächst einzelne Produktionsschritte mit Sensoren und ML-Systemen überwachen, bevor eine umfassende Integration erfolgt.

 Fazit: KI als unverzichtbares Werkzeug für moderne Unternehmen

Der Einsatz von KI und Machine Learning bietet Unternehmen die Möglichkeit, traditionelle, manuelle und oft ineffiziente betriebliche Abläufe durch datengestützte, automatisierte Prozesse zu ersetzen. Von der Buchhaltung über das Personalmanagement bis hin zur Lagerhaltung und Qualitätssicherung können KMUs die Effizienz ihrer Abläufe erheblich steigern und gleichzeitig Kosten senken.

Die Einführung dieser Technologien muss dabei nicht auf einen Schlag erfolgen. Stattdessen ist ein schrittweiser Ansatz oft der beste Weg, um sicherzustellen, dass die Lösungen optimal in die bestehende Infrastruktur integriert werden und die Mitarbeiter die neuen Systeme effektiv nutzen können. KI und ML werden zunehmend zu unverzichtbaren Werkzeugen für Unternehmen, die wettbewerbsfähig bleiben und ihre Prozesse kontinuierlich verbessern wollen.