Im Vergleich zu Großunternehmen wird Künstliche Intelligenz (KI) von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) bislang kaum genutzt, da ihnen, laut einer Studie der KfW Research, häufig die Expertise für den Einsatz fehlt. Dabei kann die Nutzung von KI im Mittelstand auch ohne spezielles Fachwissen der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter gelingen und viele Produktionsabläufe lassen sich mithilfe von Datenanalysen verbessern. Zahlreiche Cloudanbieter bieten hierfür Lösungen und unterstützen bei der Nutzbarmachung großer Datenmengen.

Vier häufige Anwendungsfelder von KI

Für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz ergeben sich laut Stuttgarter Fraunhofer-Institut vier große Anwendungsfelder. Erstes Feld ist die Analyse von Kundenabwanderung durch entsprechende Algorithmen. So z.B. im Einsatz zur Vorhersage von Hotelbuchungen und -stornierungen. Zweites und drittes Feld betrifft die Textkategorisierung und Bilderkennung. Der Einsatz von KI in diesem Bereich kann das Auffinden und auch das Ablegen von Textdateien unterstützen sowie dabei, Muster oder gleich Bildtypen zu finden, um nach Defekten auf Kamerabildern aus der Produktion zu suchen. Als viertes Feld wird schließlich die Werkzeugabnutzung (Predicitive Maintenance) genannt. Algorithmen können frühzeitig defektes Werkzeug in der Produktion erkennen und so verhindern, dass es zu einem Stillstand kommt. 

Ergänzendes Anwendungsfeld: KI-Einsatz im Datenschutz

Nicht Teil des Artikels, aber wichtig es als fünftes Anwendungsfeld zu ergänzen, ist der Einsatz von KI im Rahmen der Datenschutz-Compliance von kleinen und mittleren Unternehmen. Auch ohne entsprechendes Fachwissen können Unternehmen im Bereich Datenschutz ihre Prozesse schlauer und effizienter gestalten. 

So beispielsweise mit caralegal. Die Datenschutzmanagement-Software unterstützt dank des Einsatzes von KI die Datenschutzdokumentation und übernimmt nach und nach immer größere Teile des datenschutzrechlichen Prüfungsaufwands. Automatisiert und KI-basiert passt sich die Software den sich ständig ändernden Rechtslagen im Datenschutz an und ist dadurch stets aktuell und rechtskonform. Nutzer:innen werden so beispielsweise unterstützt durch automatische Schwellwertanalysen zur Risikobewertung, die Identifikation und Dokumentation von Datenschutzvorfällen und haben in der  übersichtlichen Dashboard-Ansicht jederzeit einen Überblick über ihre  Datenschutz-Compliance.