Laut einer Analyse von Powerfleet (globaler Anbieter von IoT- und SaaS-Lösungen), unter Miteinbeziehung branchenrelevanter Studien (darunter McKinsey, Bitkom und Fraunhofer-Institut), sind viele Betriebe beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) mit praktischen Hindernissen konfrontiert.
Die Ergebnisse zeigen gleichzeitig: Künstliche Intelligenz kann dabei eingesetzt werden, genannte Stolpersteine, die überhaupt erst mit dem Einsatz von KI entstehen, zu überwinden. Ein Überblick über vier zentrale Herausforderungen und mögliche Ansätze:
1. Heterogene Softwaresysteme: KI als Vermittler
Historisch gewachsene IT- und Maschinenlandschaften behindern den Fortschritt der Automatisierung. McKinsey 2023 nennt die fehlende Kompatibilität bestehender Systeme als größtes Hindernis (mit 62 Prozent). KI als Middleware übersetzt Daten zwischen Alt- und Neusystemen, so lassen sich Lagerprozesse schneller digitalisieren.
2. Schlechte Datenqualität: KI als digitaler Zwilling
Fehlerhafte oder unvollständige Daten erschweren die Prozessoptimierung. KI-Lösungen wie von Powerfleet kombinieren Sensorik und Machine Learning, um in Echtzeit verlässliche Daten zu erzeugen und einen digitalen Zwilling zu erstellen. Dieser macht Daten besser auswertbar und zeigt Optimierungspotenziale auf. Einer PwC‑Studie (2022) zufolge senkt KI die Bestandsfehler um bis zu 40 Prozent .
3. Fehlendes Fachpersonal: intuitive KI-Lösungen
Laut Bitkom fehlen in Deutschland 2023 etwa 96.000 Fachkräfte für KI und Automatisierung. Die Einführung neuer und KI basierter Technologien setzt ein technisches Know-How voraus. Powerfleet nennt hier als Lösungsansatz KI-Lösungen nach dem „no‑code bzw. low‑code“-Prinzip. Diese sind intuitiver, wodurch sie auch Fachkräfte ohne IT-Abschluss bedienen können. Das senkt Einstiegshürden und steigert die Mitarbeitersicherheit und damit auch die Zufriedenheit. Die KI kann Warnhinweise ausspielen und so die Unfallgefahr reduzieren.
4. Skepsis gegenüber KI: Vertrauen stärken
KI-Automatisierung trifft außerdem auf Vorbehalte. Ein Teil der Beschäftigten und Unternehmer steht ihr skeptisch gegenüber. Sie befürchten zum Beispiel fehlende Transparenz oder datenschutzrechtliche Risiken oder sehen ihren Arbeitsplatz bedroht. Partizipative Schulungen können zur Aufklärung beitragen: Eine Fraunhofer‑Studie zeigt, dass die Akzeptanz durch Beteiligung um bis zu 60 Prozent steigt. Auch durch besagte KI‑gestützte Warnsysteme für mehr Sicherheit.
