Machine-Learning-Anwendungen in mittelständischen Industrieunternehmen. Einsatzbereiche und Erfolgsfaktoren (PDF)

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich BWL - Unternehmensführung, Management, Organisation, Note: 1,7, FOM Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Köln, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Arbeit hat das Ziel folgende Forschungsfragen zu beantworten: Welche Einsatzbereiche sollten mittelständische Industrieunternehmen für eine initiale Nutzung von Machine-Learning-Anwendungen vorrangig berücksichtigen? Welche Faktoren sind für eine erfolgreiche Einführung und Nutzung von Machine-Learning-Anwendungen zu berücksichtigen?

Aufgrund der zunehmenden wirtschaftlichen Relevanz einer breiten Integration und Nutzung von KI-Technologien sowie der soeben aufgeführten Problemstellung besteht ein erstes Ziel der Forschungsarbeit darin, geeignete Einsatzbereiche für die initiale Nutzung von KI-Technologien in der Wertschöpfungskette mittelständischer Industrieunternehmen zu identifizieren. Ferner sollen mithilfe von qualitativen Forschungsmethoden zunächst literaturgeleitet, potenzielle Einsatzbereiche und Erfolgsfaktoren für die Einführung eruiert werden. Um einen möglichst grossen Praxistransfer gewährleisten zu können, werden die Ergebnisse der Literaturanalyse mithilfe nachgelagerter Experteninterviews erweitert und kontrastiert. Aufgrund des breiten Anwendungsspektrums von KI-Technologien in einer Vielzahl von Wirtschaftsbereichen, fokussiert sich diese Arbeit gezielt auf die Verwendung von KI im industriellen Mittelstand. Überdies wird zur weiteren Eingrenzung des Forschungsvorhabens ausschliesslich die KI-Teilmenge des Machine Learning (ML) berücksichtigt.

Während Künstliche Intelligenz (KI) in den vergangenen Jahren häufig mit Science-Fiction ähnlichen Anwendungsformen assoziiert wurde, so wird die Technologie bereits heute in einer Vielzahl von Unternehmen der digitalen Ökonomie eingesetzt. Bekannte KI-Anwendungsformen wie Sprachassistenzsysteme, intelligente Suchmaschinen, nutzungsbedingte Empfehlungssysteme, Chatbots oder autonome Fahrzeugsysteme sind für viele Gesellschaftsgruppen fester Bestandteil des Alltags geworden.

Die Anwendungsmöglichkeiten von KI-Technologien sind jedoch weitaus umfangreicher als aus dem gesellschaftlichen Kontext bekannt und umfassen gleichermassen klassische Wirtschaftssektoren wie die industrielle Produktion und Agrarwirtschaft, die Mode- und Touristikbranche sowie das Gesundheits-, Finanz- und Transportwesen. Als Folge der zunehmenden Digitalisierung und Ubiquität sowie der sich daraus schliessenden Menge an verfügbaren Daten, bietet KI als Querschnitts- und Zukunftstechnologie sowohl aus volks- als auch betriebswirtschaftlicher Perspektive signifikante Wachstumspotenziale.

Einer Repräsentativerhebung des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie zufolge, können Unternehmen durch die Verwendung von KI-Technologien bei gleichbleibenden Umsätzen bis zu 25% mehr Gewinn erzielen. Neben der intelligenten Verknüpfung und Interpretation von Unternehmensdaten zur Steigerung der betrieblichen Effizienz, bieten KI-Technologien durch ergänzende Produktdienstleistungen und neuartige Produktkombinationen die Möglichkeit, bestehende Geschäftsmodelle zu transformieren.