Vorstellung des Verbundforschungsprojekts “What can AI do for me?”

Dieser Artikel ist eine Zusammenfassung der Ergebnisse einer Studie namens “What can AI do for me?” (www.whatcanaidoforme.com) Ansprechpartnerin für dieses Projekt ist Frau Carina Weber, Mitarbeiterin der Hochschule der Medien in Stuttgart.

Hintergrund zur Studie: Zu dem Thema Anwendung von Künstliche Intelligenz und ihrem Potenzial für die Wertschöpfung von Unternehmen gibt es bereits einige wenige Studien. Die wenigen Forschungsarbeiten stellen positive Auswirkungen, wie Produktoptimierung, Kosteneinsparung durch Optimierung des Ressourcenmanagements, Steigerung der allgemein Unternehmensperformance, etc. fest. Allerdings bleibt unerforscht welchen individuellen Beitrag spezifische Anwendungsfälle leisten. Dieses Wissen wird jedoch für strategische Entscheidungen bezüglich der Implementierung von AI benötigt, um beispielsweise den ROI von AI-Projekten schätzen zu können. Dazu soll die vorliegende Studie Einsicht bringen.

Darüberhinaus wurden die Ergebnisse genutzt um im Rahmen des Verbundforschungsprojekts What Can AI Do For Me? eine AI-basierte Matching-Plattform zu entwickeln. Eine bis jetzt einzigartige Anwendung, mittels derer Unternehmen individuelle AI-Anwendungsfälle mit ihren jeweiligen Potenzialen kennenlernen und sich direkt mit Lösungsanbietern verknüpfen lassen können.

Beispiele: Praktische Anwendung von AI – Mit welchen Herausforderungen sehen sich Unternehmen konfrontiert?

Schon heute stellt Artificial Intelligence, folgend abgekürzt mit AI, im unternehmerischen

Sinne eine Schlüsseltechnologie dar. Es stellt sich jedoch die Frage, inwieweit sich die Technologien rund um AI tatsächlich auf die essentiellen Unternehmensziele auswirken und mit welchen Hindernissen sich die Unternehmen bei der Implementierung konfrontiert sehen.

In der AI Value Creation Studie des Forschungsprojekts “What can AI do for me” ist man mit Unterstützung von Expertinnen und Experten, sowohl auf Anwenderseite, als auch auf der von Nutzerinnen und Nutzer, dieser Fragestellung, durch eine qualitative und quantitative Forschung nachgegangen.

Unsicher beim Einsatz von AI? Die Studie bietet Orientierungshilfe

Das Institute of Applied Artificial Intelligence (IAAI) der Hochschule der Medien entwickelt im Rahmen des oben genannten Verbundforschungsprojekts zusammen mit der thingsTHINKING GmbH und der KENBUN IT AG eine AI-basierte Matching-Plattform, mittels derer Unternehmen geeignete Anwendungsmöglichkeiten und Lösungsunternehmen finden können. Gefördert wurde das Projekt im Jahr 2021 über den KI-Innovationswettbewerb des Ministeriums für Wirtschaft, Arbeit und Tourismus Baden-Württemberg und erhielt zusätzliche Unterstützung von bekannten AI-Initiativen und Verbänden. So konnte am 19. Oktober die Inbetriebnahme der Beta-Version erfolgreich gestartet werden. Sie steht seitdem unter der Domain WhatCanAIDoForMe.com kostenfrei zur Verfügung.

Die Basis der Annahmen der Matching-Plattform bilden die Ergebnisse der AI Value Creation Studie des IAAI der Hochschule der Medien. Im Verlauf der qualitativen Forschung konnten über 90 verschiedene AI Use Cases aus der Unternehmenspraxis in über 40 Interviews mit Expertinnen und -experten vielfältigster Branchen identifiziert werden. Die erhobenen Use Cases wurden in insgesamt 19 Use Case Cluster strukturiert, um eine bessere Vergleichbarkeit zu schaffen und gleichzeitig vielfältige Anwendungsmöglichkeiten aufzuzeigen.

Es wird eine Orientierungshilfe für Unternehmen geschaffen, über die sie einen Überblick erlangen können, in welchen Unternehmensfunktionen AI bereits erfolgreich eingesetzt wird.

Des Weiteren sollen durch die Studie Potenziale von AI in Bezug auf die Wertschöpfung, im Sinne einer möglichen Umsatz-, Unternehmenswertsteigerung sowie Kostensenkung, erhoben und Hindernisse bei der Realisierung von AI Use Cases erkannt werden. Zuletzt sollen Unternehmen dazu befähigt werden Stellschrauben zu identifizieren, an welchen sie ansetzen müssen, um AI erfolgreich im Unternehmen einzusetzen.

Im Rahmen der erhobenen Studie wurde einerseits eine Dominanz der AI Use Cases im Bereich der Produktion und Supply Chain, Marketing und Sales sowie im Kundenservice deutlich. Andererseits konnten vielzählige Use Cases ermittelt werden, die crossfunktional in Unternehmen eingesetzt werden können und somit wiederkehrende Tätigkeiten, wie AI-gestützte Recherche in Datenbanken oder Sachbearbeitung von Dokumenten, in Unternehmen unterstützen.

Variierendes Wertschöpfungspotenzial je nach Einsatzbereich und Aufgabe

Gerade bei Use Cases mit AI-Anwendungen, die über verschiedeneUnternehmensfunktionen hinweg eingesetzt werden können, ist die Einschätzung des Wertschöpfungspotenzials abhängig von der individuellen Aufgabe und dem Anwendungsbereich und demnach sehr divers.

Über alle erhobenen Use Cases hinweg tendieren die befragten Personen dazu das Wertschöpfungspotenzial zur Kostenreduktion am höchsten einzuschätzen. Dieses Phänomen kann dadurch erklärt werden, dass ineffiziente Prozesse schnell zu höheren Kosten führen, bei einer beschleunigten, zuverlässigeren Ausführung durch AI das Potenzial zur Kostenersparnis schnell ersichtlich werden kann. Dadurch wurde dieses Wertschöpfungspotenzial im Vergleich zu Umsatz- und Unternehmenswertsteigerung auch häufiger von Expertinnen und Experten identifiziert. Zusätzlich zu diesen Erkenntnissen wurden in Interviews weitere Aspekte bzw. Ziele des

AI-Einsatzes in den Unternehmen abgefragt, die sich abseits schon genannten Wertschöpfungspotenziale indirekt auf die Wertschöpfung und den Unternehmenserfolg auswirken. So wurden neben Prozessoptimierung, die Steigerung der ökologischen und ökonomischen Nachhaltigkeit, die Verbesserung des Unternehmensimages und eine Steigerung der Unternehmensattraktivität genannt.

Fehlende Daten, fehlendes Personal – die Hindernisse bei der Implementierung

In der qualitativen Studie wurden neben den Potenzialen von AI auch Hindernisse und Herausforderungen. Durch eine genaue Systematisierung und Analyse wurde deutlich: der Mangel an Daten, personellen und finanziellen Ressourcen und das fehlendes Mindset machen den Unternehmen zu schaffen. Um diese Ergebnisse besser beurteilen und einschätzen zu können wurden Branchenexpertinnen und -experten gebeten, die ermittelten Herausforderungen im Rahmen einer quantitativen Studie zu bewerten. Die Stichprobe besteht aus Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter in beratender Funktion bei AI-Projekte, Managerinnen und Manager mit Entscheidungsfunktion auf diesem Gebiet sowie Unternehmensberaterinnen  und -berater aus Beratungsfirmen mit Fokus auf AI-Projekten.

Sehr deutlich wurde hierbei der allgegenwärtige Mangel an Fachpersonal, der von weit mehr als der Hälfte der Befragten angegeben wurde. Zudem ist die gegebenen Datenqualität oft nur unzureichend und es fehlt an AI-Strategien, was sehr große Hindernisse angesehen wurden. Im Vergleich hierzu waren Hindernisse wie ein mangelnder Reifegrad der AI-Technologien und offene Rechtsfragen nur von etwas mehr als einem Drittel der Befragten angegeben worden. Was natürlich zum einen deutlich macht, dass zwar verschiedene Herausforderungen bei der AI-Implementierung gibt, es aber oft in den Händen der Unternehmen liegt inwieweit diese überwunden werden.

Weiterführende Informationen zum Forschungsbericht und dem Projekt

Weitere Ergebnisse und Informationen zur Forschungsmethode können dem Forschungsbericht der Autoren Prof. Dr. Jürgen Seitz, Katharina Willbold, Robin Haiber und Alicia Krafft entnommen werden. Dieser kann vollständig kostenlos unter https://www.hdm-stuttgart.de/iaai_download/ eingesehen werden. Weiterhin steht die AI-basierte Matching-Plattform WhatCanAIDoForMe? des IAAI der Hochschule der Medien, der thingsTHINKING Gmbh und der KENBUN IT AG kostenfrei zur Anwendung bereit.

Hier werden Unternehmen ausgehend von einer Beschreibung zur Problemstellung ihres Business Cases über ein semantisches Matching passende AI-Anwendungsfälle vorgeschlagen. Darüber hinaus wird ein numerisches Wertschöpfungspotenzial aus Basis einer Expertinnen-/ Expertenmeinung angezeigt. Dieses kann als ein erster Indikator für eine Bewertung des AI-Vorhabens herangezogen werden.

Unter der Domain WhatCanAIDoForMe.com kann die Plattform aufgerufen werden.

Autoren

Jürgen Seitz

Alicia Krafft

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