Künstliche Intelligenz im Büro

[vc_row][vc_column][vc_custom_heading text=“Künstliche Intelligenz im Büro“ font_container=“tag:h1|font_size:48|text_align:left“ use_theme_fonts=“yes“ css=“.vc_custom_1600427452454{margin-top: -25px !important;}“][vc_custom_heading text=“Wie KI administrative Prozesse vereinfacht und automatisiert“ font_container=“tag:h2|font_size:28|text_align:left|color:%23676b6d“ use_theme_fonts=“yes“ css=“.vc_custom_1600427480866{padding-bottom: 10px !important;}“][vc_column_text]Björn Maurer, Christian Linn, Dirk Werth, August-Wilhelm Scheer Institut[/vc_column_text][ultimate_spacer height=“15″ height_on_tabs=“15″ height_on_tabs_portrait=“15″ height_on_mob_landscape=“15″ height_on_mob=“15″][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_custom_heading text=“Kurz & Bündig“ font_container=“tag:h2|font_size:34|text_align:left“ use_theme_fonts=“yes“ css=“.vc_custom_1598268967432{margin-top: -25px !important;}“ el_class=“box-headline“][vc_row_inner el_class=“box-content-wrapper“][vc_column_inner][vc_column_text]Für den Mittelstand bietet KI einige bedeutsame Potenziale und Anwendungsmöglichkeiten. Besonders deutlich wird dies an der Implementierung künstlicher Intelligenz im Kontext Büro. Grundlage für jedes zielführende KI-Projekt ist dabei die stimmige Integration in die eigenen Geschäftsprozesse. Auch hier können intelligente Tools dabei helfen das eigene Prozessverständnis zu verbessern.[/vc_column_text][/vc_column_inner][/vc_row_inner][/vc_column][/vc_row][vc_row css=“.vc_custom_1519752670572{margin-top: -10px !important;}“][vc_column][ultimate_spacer height=“30″ height_on_tabs=“15″ height_on_tabs_portrait=“15″ height_on_mob_landscape=“15″ height_on_mob=“15″][vc_column_text]Künstliche Intelligenz wird immer bedeutsamer für den deutschen Mittelstand. Es ergeben sich viele Chancen und Potenziale durch die neuen Technologien in diesem Feld. Wie sehen die Anwendungsmöglichkeiten von KI aus und wie bereitet man sich als mittelständisches Unternehmen auf einen Einsatz von KI vor? Welche grundlegenden Herausforderungen sind zu beachten und mit welchen Lösungen kann man die ersten Schritte machen?[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_single_image image=“23268″ img_size=“full“ add_caption=“yes“ alignment=“center“][vc_column_text]Künstliche Intelligenz (KI) spielt für Unternehmen eine immer wichtigere Rolle. Pro Jahr wird ein Wertschöpfungspotenzial durch KI von +1,2 % des weltweiten BIP bis 2030 geschätzt [1]. Das Wachstum, ausgelöst durch Künstliche Intelligenz, ist damit deutlich höher als die damaligen Wachstumsschübe, die durch die Dampfmaschine ausgelöst worden sind und mit +0,3 % BIP pro Jahr in etwa nur ein Viertel der Wachstumsraten aufgewiesen hat. Dies verdeutlicht die enorme Wichtigkeit und die Chancen von Künstlicher Intelligenz für die Wirtschaft. Auch und gerade im Mittelstand wird KI zunehmend zum Thema. Laut einer von Mittelstand-Digital [2] durchgeführten Studie “Künstliche Intelligenz im Mittelstand” ist KI enorm wichtig für die Wettbewerbsfähigkeit von eben diesem. Eine Mehrheit der befragten Experten in der Studie sehen sogar den Einsatz von KI im deutschen Mittelstand als Notwendigkeit, damit dieser im internationalen Vergleich nicht abgehängt wird. Entsprechend sehen Experten die Nutzung von KI im Mittelstand über die kommenden fünf bis zehn Jahre deutlich steigen. Von einer derzeitigen Nutzung im geringen einstelligen Bereich auf einen Anteil der Nutzung von über 29 % in 5 Jahren und auf deutlich über 50 % in 10 Jahren, wobei dies eine aktive KI-Nutzung mit proprietärer Implementierung von KI im eigenen Unternehmen wiederspiegelt. Bei der passiven Nutzung von Künstlicher Intelligenz, also der Nutzung von KI-Drittanbietern sind die Werte über die nächsten Jahre deutlich höher. Passive KI-Lösungen haben für den Mittelstand den Vorteil, dass die Umsetzung schneller möglich ist und insgesamt weniger Know-how im Bereich IT im eigenen Unternehmen notwendig ist, um die geeigneten Technologien einzusetzen. Dies spiegelt sich auch in den derzeit noch vorhandenen Hemmnissen zum verstärkten Einsatz von KI-Anwendungen im Mittelstand wider: Diese sind insbesondere der immense Fachkräftemangel, die technischen Hürden für die Entwicklung und den Einsatz von KI und der niedrige digitale Reifegrad der Unternehmen [3]. Dabei gibt es immer mehr Anwendungsmöglichkeiten für einen einfachen und trotzdem nutzenbringenden Einsatz von KI. Oft sind dies Anwendungen im Umfeld von Büroprozessen, die im Gegensatz zu manchen häufig diskutierten Beispielen im Produktionsumfeld keine komplexe Individualentwicklung benötigen, sondern auf einer technologisch bereits gut etablierten Basis aufbauen und einen verhältnismäßig kostengünstigen Einstieg in das Thema ermöglichen. Und entsprechende Anwendungsfelder gibt es in jedem Unternehmen: Von Buchhaltung über Beschaffung bis hin zu Kundenservice und Marketing. Gerade in diesen bisher oft weniger betrachteten Bereichen ergeben sich durch KI gesteigerte Chancen zur Optimierung der Unternehmensprozesse, die letztlich in gesteigerter Kundenzufriedenheit münden können. Die größte Rolle spielen aktuell KI-Anwendungen, die zur Automatisierung oder Steigerung der Effizienz von Prozessen oder Arbeitsschritten beitragen. Die größten Effekte ergeben sich dabei bei Prozessen, die sich wiederholen, oft auftreten und klar definiert sind. Das können Prozesse in der Rechnungsstellung sein oder auch Bestellprozesse. Ziel der KI-Anwendungen ist dabei oft, die Mitarbeiter von Routinearbeiten zu entlasten und ihre wertvolle Arbeitskraft eher für wertschöpfendere Tätigkeiten zu nutzen. Relevante Technologien in diesem Kontext sind unter anderem OCR, Robotic Process Automation (RPA) oder Chatbots. Bei Optical Character Recognition (OCR) handelt es sich um Methoden zur automatisierten Texterkennung in Bildern. Sie kommen häufig zum Einsatz, um analoge Dokumente und deren Inhalte zu digitalisieren, bspw. um die Informationen auf papierbasierten Rechnungen zu extrahieren. Robotic Process Automation (RPA) beschreibt eine Technologie, durch die, mithilfe von so genannten Softwarerobotern, regelbasierte Prozesse am Computer applikationsübergreifend automatisiert werden können. Typische Anwendungsfälle sind Formulareingaben oder Datentransfers. Ein Chatbot hingegen ist ein (textbasiertes) Dialogsystem, mit dem sich über natürliche Sprache kommunizieren lässt. Je intelligenter die KI-Methoden im Hintergrund, umso komplexere Dialoge können geführt werden. Chatbots kommen häufig im direkten Kundenkontakt zum Einsatz, beispielsweise um Standardfragen über eine Website abzufangen und zu beantworten. Besonders in dem Zusammenspiel mehrerer KI-Technologien liegt großes Potenzial zur Effizienzsteigerung im Mittelstand. So ist es oft sinnvoll OCR in Verbindung mit automatischer Datenauswertung und Softwarerobotern einzusetzen, um einen breiteren Anwendungsfall zu bedienen. Ein anschauliches Beispiel wie der Einsatz mehrerer KI-Technologien die Prozesse im Büro effizienter gestalten kann, ist bei der saarländischen Firma Satherm GmbH gegeben. Bei der Satherm GmbH, die spezialisiert auf den internationalen Vertrieb von elektrischen, mechanischen, hydraulischen und instrumentellen Komponenten für den Bau und die Wartung von Industrieanlagen ist, sind zwei Anwendungsbereiche durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz optimiert worden. Erstens wurden durch die Einbindung eines KI-basierten Systems zur automatischen Übersetzung von Texten in das eigene Warenwirtschaftssystem bessere und schnellere Übersetzungsergebnisse in den Produktartikeln erzeugt, zum Beispiel wenn eine Übersetzung ins Französische bzw. ins Deutsche notwendig ist. Des Weiteren findet bei der Satherm GmbH eine Rechnungsautomatisierung durch Künstliche Intelligenz statt. Dabei werden aus den PDFs der Rechnungen mittels OCR die relevanten Informationen automatisch erkannt und extrahiert. Im zweiten Schritt werden die Rechnungen durch einen Softwareroboter automatisch abgearbeitet, d.h. die Daten erfasst, an den richtigen Ort abgelegt und eine Mail mit Informationen an den zuständigen Mitarbeiter versendet. In Abbildung 1 ist ein Beispiel einer solchen Rechnungsautomatisierung mit einem Softwareroboter dargestellt: Entscheidend für jeden Anwendungsfall ist jedoch, dass sich dieser sinnvoll in den jeweiligen Unternehmensprozess integriert. Daher ist für jedes nachhaltige und zukunftsfähige KI-Projekt eine gründliche Analyse der Prozesse der erste Schritt. So kann ein entsprechendes Prozessverständnis aufgebaut und die in der Prozesslandschaft vorhandenen Potenziale für Automatisierung und Digitalisierung identifiziert werden. Aber auch für die Prozessanalyse selbst kann Künstliche Intelligenz wiederum ein nützliches Instrument sein. Mit Desktop Activity Mining (DAM) existiert beispielsweise eine Lösung, um die tatsächlichen Arbeitsprozesse im Büro automatisiert zu erfassen und zu dokumentieren. Dazu werden die Bildschirmaktionen der an einem Prozess beteiligten Mitarbeiter digital erfasst, konsolidiert und zu einer Prozessdokumentation zusammengeführt. Im Detail werden, über ein im Hintergrund laufendes Aufnahmeprogramm (Recorder), die relevanten Prozessaktionen der Mitarbeiter wie Texteingaben, Mausklicks und Programmaufrufe identifiziert und anonymisiert erfasst. Aus diesem werden dann mit Machine Learning und Process Mining Algorithmen Prozessmodelle generiert, um eine umfangreiche Darstellung und Dokumentation des realen Arbeitsprozesses zu erhalten. Wenn man nun einen Ausblick wagt, so ist anzunehmen, dass es zu einem weiterhin rasanten Anstieg der Nutzung von KI-Technologien im Mittelstand kommt und dies insbesondere im Kontext von Anwendungen im Büroumfeld. Dabei geht ein klarer Trend dahin, unterschiedliche KI-Anwendungen miteinander zu kombinieren, um verschiedene Aspekte eines Prozesses abzudecken und somit den Nutzen zu erhöhen. Gleichzeitig werden Instrumente zur strukturierten und ganzheitlichen Prozessanalyse immer relevanter, um Potenziale zur Automatisierung und zur Einführung von KI-Technologien besser zu erkennen. Bereits existierende, datenbasierte Systeme zur Prozesserfassung werden dabei selbst durch KIMethoden immer leistungsfähiger und breiter einsetzbar. Im Forschungsprojekt KI.RPA werden beispielsweise intelligente Softwareroboter entwickelt, die über eine KI-basierte Prozesserfassung die auszuführenden Prozesse automatisch erlernen. Für den deutschen Mittelstand bedeuten diese Entwicklungen, dass KI-Technologien für immer mehr Anwendungsbereiche im Büroumfeld verfügbar werden. Um weiterhin wettbewerbsfähig zu bleiben, gilt es also diese Chancen frühzeitig zu nutzen. Denn bereits heute ist KI für viele Büroprozesse einfach nutzbar und kann einen unmittelbaren Mehrwert generieren.[/vc_column_text][vc_single_image image=“23269″ img_size=“full“ add_caption=“yes“ alignment=“center“][vc_single_image image=“23264″ img_size=“full“ add_caption=“yes“ alignment=“center“][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][ult_dualbutton btn_hover_style=“Style 2″ btn_border_style=“solid“ btn_color_border=“#ffffff“ btn_border_size=“2″ btn_alignment=“left“ dual_resp=“off“ button1_text=“Einzelheft kaufen“ icon_link=“url:https%3A%2F%2Fwww.aws-institut.de%2Fim-io%2Fproduct%2Fmittelstand-4-0-2%2F|title:Mittelstand%204.0||“ btn1_background_color=“#f3f3f3″ btn1_bghovercolor=“#f07d00″ icon=“Defaults-book“ icon_size=“22″ icon_color=“#f07d00″ icon_hover_color=“#ffffff“ button2_text=“Jetzt abonnieren“ btn_icon_link=“url:https%3A%2F%2Fwww.aws-institut.de%2Fim-io%2Fabo%2F|title:Abo||“ btn2_background_color=“#f3f3f3″ btn2_bghovercolor=“#f07d00″ btn_icon=“Defaults-chevron-right“ btn_icon_size=“22″ btn_icon_color=“#f07d00″ btn_iconhover_color=“#ffffff“ divider_text=“oder“ divider_text_color=“#f07d00″ divider_bg_color=“#ffffff“ btn1_text_color=“#f07d00″ btn1_text_hovercolor=“#ffffff“ btn2_text_color=“#f07d00″ btn2_text_hovercolor=“#ffffff“ title_font_size=“desktop:20px;“ btn_border_radius=“30″ title_line_ht=“desktop:22px;“ btn_width=“280″][/vc_column][/vc_row]