Karl M., Geschäftsführer eines großen mittelständischen Logistikdienstleisters, ist unzufrieden. Seine Leute verbringen mehr Zeit mit der Planung Ihrer Touren, als auf der Straße und dann auch noch Umwege, mangelhafte Auslastung oder Fehler in der Terminplanung. Das kostet viel Geld, sein Geld! „Da müsste doch was mit KI zu machen sein. Diese prognostiziert Lieferzeiten, verwaltet Lagerbestände und optimiert die Routen meiner Transporte.“ Denkt er.
Tatsächlich befinden sich mittelständische Unternehmen in einem dynamischen Wettbewerbsumfeld und müssen schnell auf den Markt reagieren können. Hier bietet sich KI in zahlreichen Einsatzbereichen entlang der gesamten Wertschöpfungskette an und insbesondere die Logistik ist hierfür besonders geeignet. Deshalb lautet die Devise: Ausprobieren und offen sein für die neuen Chancen. Wobei leider viele Unternehmen spontan nur auf die KI-Engines von OpenAi setzen. Aber es gibt mittlerweile spezialisierte KI-Systeme, die für einzelne Anwendungsbereiche optimiert sind. Außerdem gibt es neben ChatGPT auch weitere große Sprachlernmodelle wie Googles Bard, Metas LLaMA, Vicuna, Pythia und CodeGeeX.
Karl M. analysiert seine Ausgangslage: Er muss zeitnah agieren. Aber seine überschaubaren finanziellen Mittel und der Fachkräftemangel in seiner IT-Abteilung sind neben fehlender Datenqualität und -quantität die Stolpersteine, die er und sein Team vor der Implementierung von KI-Lösungen beseitigen müssten. Ein weiteres Hindernis ist die nicht verfügbare Fachkenntnis im Unternehmen, KI zu verstehen und zu nutzen. Und wenn es dann so weit ist, müssen die Mitarbeiter bereit sein, die Veränderungen zu akzeptieren, welche die Optimierung der Geschäftsprozesse und Integration von KI mit sich bringen. Die Implementierung von KI erfordert jedoch Zeit und Ressourcen, die er eigentlich nicht hat.
Zwei Wochen später hat Karl M. alles abgewogen und beschließt, dass er die neuen Möglichkeiten der KI für sein Unternehmen testen will. Zusammen mit einem kleinen, motivierten Team identifiziert er Prozesse, die sich dazu eignen, mit Hilfe von KI optimiert zu werden. Danach macht sich das Team an die Planung von Investitionen in Schulung und Infrastruktur sowie strategische Partnerschaften. Sie planen ein Budget von 50.000 bis 100.000 € für die erste Phase ein, in welcher das Potenzial ermittelt wird und ein Fahrplan für die ersten Schritte erarbeitet werden soll.
Karl M. kann sich freuen, denn laut einer Studie des IDC wird aus einem Invest von einem Dollar in KI ein Return von 3,5 Dollar. Zum Zeitbedarf für die Umsetzung besagt die Studie, dass 92% der KI-Projekte weniger als 12 Monate benötigen. 40% schaffen eine KI-Implementierung gar in weniger als 6 Monaten. Aber Vorsicht: Nicht alle Tools sind für alle Unternehmenszwecke gleich geeignet.
Eine Evaluierung von KI-Lösungen ist eine wichtige Aufgabe für Unternehmen, die permanent betrieben werden sollte. Wir werden gemeinsam mit Ihnen die richtige Lösung finden. Rufen Sie uns an!
Myriam D. R. Zobiak
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