Agentic AI im Mittelstand
Intelligente Automatisierung für effizientere Prozesse
Hinweis:
Alle Inhalte dieses Artikels – einschließlich Text und Bilder – wurden teilweise mittels eines komplexen, KI-gestützten Workflows erstellt. Wer neugierig ist, wie so etwas funktioniert und was heute bereits möglich ist, darf mich gerne direkt ansprechen: lucian.vector@ciferecigo.com
Einleitung
Agentic AI, die nächste Stufe der intelligenten Automatisierung, verspricht, die Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit mittelständischer Unternehmen (KMU) grundlegend zu verändern. Im Kern handelt es sich um selbstlernende, zielgerichtete Systeme, die dynamisch auf Veränderungen reagieren und Entscheidungen in Echtzeit treffen können. Doch wie können KMUs diese Technologie optimal nutzen, und welche Herausforderungen sind dabei zu beachten?
In diesem Artikel werden wir die Potenziale von Agentic AI im Mittelstand beleuchten und die kritischen Erfolgsfaktoren für eine erfolgreiche Implementierung aufzeigen.
Was ist Agentic AI?
Agentic AI unterscheidet sich von traditioneller, reaktiver KI durch ihre Autonomie, Proaktivität und Zielorientierung. Während reaktive KI auf spezifische Anfragen oder Ereignisse reagiert, agiert Agentic AI selbstständig, um vordefinierte Ziele zu erreichen.
Ein prägnantes Beispiel hierfür ist AlphaGo von DeepMind, eine KI, die das komplexe Brettspiel Go selbstständig erlernt hat. Diese Fähigkeit zur Selbstständigkeit und kontinuierlichen Verbesserung macht Agentic AI zu einem mächtigen Werkzeug für Unternehmen, die ihre Prozesse optimieren und ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern wollen.
Expertenstimmen
Dr. Kenji Tanaka, AI Researcher und Ethicist
Dr. Kenji Tanaka, ein renommierter AI Researcher und Ethicist, bringt eine tiefgehende und analytische Perspektive auf das Thema Agentic AI im Mittelstand ein. Mit über zwei Jahrzehnten Erfahrung in der Forschung zu autonomous intelligent systems und AI ethics, bietet Dr. Tanaka wertvolle Einblicke in die Potenziale und Herausforderungen dieser Technologie. Seine Expertise in multi-agent systems, Reinforcement Learning, Natural Language Processing und AI safety and alignment ist entscheidend für eine umfassende und verantwortungsvolle Diskussion. Dr. Tanaka hat in seinen über zwei Jahrzehnten Forschung zu autonomen intelligenten Systemen immer wieder erlebt, wie Agentic AI die Art und Weise, wie wir Entscheidungen treffen und Prozesse automatisieren, revolutionieren kann. Besonders im Mittelstand, wo Ressourcen oft begrenzt sind, bietet diese Technologie enorme Potenziale. Ein Projekt in Kyoto, wo ein mittelständisches Unternehmen durch den Einsatz von Agentic AI seine Produktionsprozesse optimieren konnte und so die Effizienz um 30% steigerte, ist ihm besonders in Erinnerung geblieben.
Dr. Tanaka betont:
Agentic AI im Mittelstand bietet enorme Potenziale, diese jedoch mit einer verantwortungsvollen und ethisch fundierten Herangehensweise realisiert werden müssen. Die Integration von Agentic AI erfordert nicht nur technische Anpassungen, sondern auch eine sorgfältige Berücksichtigung von Datenintegrität, Datensicherheit und ethischen Fragen.
Javier Castillo, Business Process Optimization & Operations Lead
Javier Castillo ist Business Process Optimization & Operations Lead mit über 20 Jahren Erfahrung in der Optimierung komplexer Operationen und Lieferketten. Sein Fokus liegt auf der praktischen Anwendung von AI und agentischen Systemen in spezifischen Geschäftsbereichen wie Produktion, Logistik, Personalmanagement und Kundenservice. In seiner über 20-jährigen Karriere hat Javier Castillo unzählige Optimierungsprojekte geleitet, doch die Einführung von Agentic AI hat seine Sichtweise auf Effizienzsteigerung revolutioniert. Er erinnert sich an ein Projekt in einer mittelständischen Fertigungsanlage, wo Agentic AI für die vorausschauende Wartung implementiert wurde.
Javier Castillo erklärt:
Agentic AI bietet dem Mittelstand enorme Möglichkeiten zur Steigerung von Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit. Durch die intelligente Automatisierung von Entscheidungsprozessen und Arbeitsabläufen können Unternehmen Zeit und Kosten sparen, die Qualität verbessern und ihre Kundenbindung stärken. Eine pragmatische Herangehensweise, die Berücksichtigung von Herausforderungen und kontinuierliche Weiterbildung sind der Schlüssel zum Erfolg.
Sofia Petrova, AI Solutions Architect & Low-Code Evangelist
Sofia Petrova ist AI Solutions Architect & Low-Code Evangelist und sieht enorme Potenziale in der Einführung von Agentic AI im Mittelstand. Die Fähigkeit, intelligente Automatisierung und datengetriebene Entscheidungsprozesse zu implementieren, kann für mittelständische Unternehmen einen erheblichen Wettbewerbsvorteil bedeuten. Durch die Implementierung von agentischen Systemen in einem mittelständischen Produktionsunternehmen konnte Sofia Petrova die Maschinenbelegung dynamisch anpassen und Engpässe vermeiden. Die Einführung von vorausschauender Wartung reduzierte die Ausfallzeiten um 30%, was nicht nur die Effizienz steigerte, sondern auch die Mitarbeiterzufriedenheit erhöhte.
Sofia Petrova sagt:
Agentic AI bietet mittelständischen Unternehmen enorme Potenziale zur Steigerung von Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit. Durch die intelligente Automatisierung von Entscheidungsprozessen und Arbeitsabläufen können Unternehmen Zeit und Kosten sparen, die Qualität verbessern und ihre Kundenbindung stärken. Eine pragmatische Herangehensweise, die Berücksichtigung von Herausforderungen und kontinuierliche Weiterbildung sind der Schlüssel zum Erfolg. LCNC-Plattformen bieten dabei einen besonders zugänglichen Einstiegspunkt, der die Implementierung erleichtert und die Abhängigkeit von spezialisierten Entwicklern reduziert.
Lukas Weber, Basic Fact Checker & Writer
Lukas Weber ist Basic Fact Checker & Writer mit einem starken Fokus auf Genauigkeit und Verlässlichkeit. Er bringt eine analytische Sichtweise sowie umfangreiche Erfahrungen im technischen Schreiben und der Verifikation von Informationen mit. Während seiner Zeit bei einem Mittelstandsunternehmen, das AI-Systeme integrieren wollte, wurde Lukas Weber schnell bewusst, wie entscheidend genaue Daten und eine strukturierte Herangehensweise sind. Einmal musste er eine umfangreiche Datenbank auf Fehler überprüfen – eine mühsame Aufgabe, die jedoch zeigte, wie kleine Ungenauigkeiten große Auswirkungen haben können.
Lukas Weber betont:
Agentic AI ist ein vielversprechendes Werkzeug für den Mittelstand, das jedoch sorgfältig geplant und implementiert werden muss. Unternehmen sollten sich der Notwendigkeit bewusst sein, in die Datenqualität und ethische Überlegungen zu investieren, um das volle Potenzial dieser Technologie auszuschöpfen.
Dr. Elara Vance, Strategic AI Consultant & SME Advisor
Dr. Elara Vance ist Strategic AI Consultant und SME Advisor. Mit ihrer tiefen Expertise in AI-Strategieentwicklung, Business Process Re-engineering und ethischen AI-Deployment-Frameworks bietet sie wertvolle Einblicke in die Transformation von Entscheidungsprozessen und Automatisierung im Tagesgeschäft. Ein besonders prägnantes Beispiel für Dr. Vance ist ein mittelständisches Produktionsunternehmen, das durch die Einführung von Agentic AI-Systemen seine Produktionsausfälle um 30% reduzieren konnte.
Dr. Elara Vance sagt:
Agentic AI im Mittelstand ist eine revolutionäre Kraft, die jedoch sorgfältig und strategisch eingeführt werden muss. Die Vorteile in Bezug auf Effizienzsteigerung, Kosteneinsparungen und verbesserte Kundenorientierung sind erheblich. Dennoch müssen Unternehmen die Herausforderungen und Risiken sorgfältig managen und sicherstellen, dass die Implementierung ethisch und nachhaltig erfolgt.
Anwendungsbereiche von Agentic AI im Mittelstand
Agentic AI in der Produktion
In der Produktion kann Agentic AI zur Optimierung der Maschinenbelegung, zur vorausschauenden Wartung und zur Qualitätskontrolle eingesetzt werden. Durch die intelligente Analyse von Daten können Produktionsprozesse effizienter gestaltet und Ausfallzeiten minimiert werden (Váncza et al., 2008; Jardine et al., 1996). Die Integration solcher Systeme in bestehende Produktionsumgebungen stellt jedoch eine Herausforderung dar, da Datensilos und fehlende Standards die Interoperabilität erschweren können. Hier sind Best Practices zur Datenintegration und Standardisierung gefragt.
Logistik und Supply Chain Management
Agentic AI bietet erhebliche Potenziale in der Logistik und im Supply Chain Management. Durch die Automatisierung von Entscheidungsprozessen und die intelligente Analyse von Daten können Lieferketten widerstandsfähiger und effizienter gestaltet werden. Die Optimierung von Lieferketten, Lagerverwaltung und Transportplanung sind entscheidende Aspekte, die durch Agentic AI verbessert werden können. Allerdings fehlt oft eine detaillierte Erörterung der praktischen Herausforderungen, wie z.B. die Anpassung von Lieferketten in Echtzeit auf unvorhergesehene Ereignisse wie Naturkatastrophen oder geopolitische Veränderungen. Fallstudien und konkrete Beispiele aus der Praxis, wie sie in 'AI-powered Workflow Optimization SMEs' diskutiert werden, können hier eine wertvolle Ergänzung sein.
Personalplanung und -management
Die Anwendung von Agentic AI im Personalmanagement bietet große Potenziale, insbesondere in den Bereichen Recruiting, Mitarbeiterentwicklung und Vorhersage des Personalbedarfs. Durch die Automatisierung von Recruiting-Prozessen und die personalisierte Mitarbeiterentwicklung können Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen erzielt werden. Es ist jedoch wichtig, die ethischen und rechtlichen Aspekte der Nutzung von AI in der Personalplanung zu berücksichtigen. Datenprivacy und Fairness in der Bewertung von Kandidaten sind zentrale Themen (AIHR, 2023; SHRM, 2023).
Kundenservice und -kommunikation
Die Personalisierung des Kundenerlebnisses durch Agentic AI ist ein bedeutender Fortschritt. Die Fähigkeit, Kundendaten zu analysieren und individuelle Angebote zu erstellen, kann die Kundenzufriedenheit erheblich steigern. Die Automatisierung von Kundenanfragen und die proaktive Unterstützung können die Kundenzufriedenheit erheblich steigern. Es ist jedoch wichtig, die potenziellen Risiken von algorithmic bias und Datenmissbrauch zu thematisieren und sicherzustellen, dass die Systeme fair und transparent agieren. McKinsey (2021) zeigt, dass personalisierte Kundenerfahrungen die Zufriedenheit deutlich erhöhen können.
Herausforderungen und Erfolgsfaktoren
Datenqualität und -integrität
Agentic AI-Systeme sind auf qualitativ hochwertige Daten angewiesen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Fehlerhafte oder unvollständige Daten können zu fehlerhaften Entscheidungen führen und die Effizienz und Zuverlässigkeit der Systeme beeinträchtigen. Daher ist es entscheidend, Methoden zur Sicherstellung der Datenqualität und zur Vermeidung von Datenfehlern zu implementieren (Russell & Norvig, 2020).
Ethische Aspekte
Die ethische Dimension von Agentic AI ist von großer Bedeutung. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme fair und transparent agieren. Richtlinien und Standards, wie sie beispielsweise von der EU in der Verordnung zur Künstlichen Intelligenz vorgeschlagen werden, können hier eine wichtige Rolle spielen.
Change Management und Mitarbeiterbeteiligung
Die erfolgreiche Einführung von Agentic AI erfordert eine sorgfältige Planung und Kommunikation. Mitarbeiter müssen in den Prozess einbezogen werden, um Widerstände zu minimieren und die Akzeptanz zu erhöhen. Schulungen und Weiterbildungsprogramme sind entscheidend, um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter über die erforderlichen Kompetenzen verfügen, um mit den neuen Systemen zu arbeiten und deren Entscheidungen zu verstehen (Brynjolfsson & McAfee, 2014).
Pragmatischer Ansatz und agile Iteration
Ein pragmatischer und schrittweiser Ansatz ist entscheidend für die erfolgreiche Implementierung von Agentic AI. Es ist ratsam, mit kleinen, klar definierten Pilotprojekten zu beginnen und diese schrittweise auszuweiten. Ein agiles Vorgehen mit fortlaufender Evaluierung und Anpassung ist entscheidend, um den Erfolg von Agentic AI-Lösungen zu gewährleisten. Dies beinhaltet die kontinuierliche Überprüfung und Optimierung der Systeme basierend auf realen Nutzungsdaten und Feedback.
Low-Code/No-Code-Plattformen
Low-Code/No-Code (LCNC) Plattformen bieten eine benutzerfreundliche Möglichkeit, Agentic AI-Lösungen zu implementieren, ohne tiefgehende Programmierkenntnisse zu erfordern. Tools wie LangChain, AutoGen, UiPath und Microsoft Power Automate können die Integration erleichtern und die Abhängigkeit von spezialisierten Entwicklern reduzieren (Einführung von Agentic AI: Ein pragmatischer Ansatz). Die kognitive KI EMMA von fact8 ist ein weiteres Beispiel für eine No-Code-Lösung für Robotic Process Automation.
Fazit
Agentic AI bietet mittelständischen Unternehmen enorme Potenziale zur Steigerung von Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit. Durch die intelligente Automatisierung von Entscheidungsprozessen und Arbeitsabläufen können Unternehmen Zeit und Kosten sparen, die Qualität verbessern und ihre Kundenbindung stärken. Eine pragmatische Herangehensweise, die Berücksichtigung von Herausforderungen und kontinuierliche Weiterbildung sind der Schlüssel zum Erfolg. Unternehmen, die frühzeitig in diese Technologie investieren und eine strategische, ethische und human-zentrierte Implementierung verfolgen, werden einen deutlichen Wettbewerbsvorteil erzielen.
Action Fields für Agentic AI im Mittelstand
1. Potenzialanalyse Agentic AI:
Problem: Unklares Verständnis der Möglichkeiten von Agentic AI im eigenen Unternehmen.
Lösung: Durchführung eines Workshops mit den Fachabteilungen, um Anwendungspotenziale in Produktion, Logistik, Personal und Kundenservice zu identifizieren. Recherche bestehender Lösungen (z.B. Low-Code/No-Code-Plattformen wie LangChain, AutoGen, UiPath, Microsoft Power Automate, fact8 EMMA).
Maßnahmen: Workshoptermin festlegen, Potenzialanalyse dokumentieren, geeignete Anwendungsfälle priorisieren.
2. Datenqualität & -integration:
Problem: Mangelnde Datenqualität und -integration verhindert effektiven Einsatz von Agentic AI.
Lösung: Bestandsaufnahme der Datenlandschaft. Implementierung von Datenqualitätsprozessen und -tools. Schaffung einer zentralen Datenplattform.
Maßnahmen: Datenaudit durchführen, Datenintegrationsprojekt starten, KPI für Datenqualität definieren.
3. Ethische Richtlinien & Datenschutz:
Problem: Fehlende ethische Richtlinien und Datenschutzkonzepte für den Einsatz von AI.
Lösung: Entwicklung eines unternehmensinternen Ethik-Kodex für AI. Schulung der Mitarbeiter zu Datenschutz und Datensicherheit im Kontext von AI.
Maßnahmen: Ethik-Workshop veranstalten, Datenschutzrichtlinien erstellen, Mitarbeiter schulen.
4. Pilotprojekt starten:
Problem: Theoretisches Wissen ohne praktische Erfahrung mit Agentic AI.
Lösung: Auswahl eines konkreten Anwendungsfalls (z.B. vorausschauende Wartung) und Durchführung eines Pilotprojekts. Nutzung von Low-Code/No-Code-Plattformen für schnellen Einstieg.
Maßnahmen: Pilotprojekt definieren, Ressourcen allokieren, Erfolgskriterien festlegen.
5. Change Management & Mitarbeiterqualifizierung:
Problem: Mögliche Widerstände der Mitarbeiter gegenüber AI-basierten Systemen.
Lösung: Transparente Kommunikation über Ziele und Nutzen von Agentic AI. Schulung und Weiterbildung der Mitarbeiter im Umgang mit den neuen Systemen.
Maßnahmen: Informationsveranstaltungen durchführen, Schulungsprogramm entwickeln, Feedback-Mechanismen etablieren.
6. Kontinuierliche Weiterbildung:
Problem: Rasante Entwicklung im Bereich Agentic AI erfordert ständige Anpassung.
Lösung: Etablierung eines regelmäßigen Wissenstransfers (z.B. interne Workshops, externe Schulungen, Fachkonferenzen).
Maßnahmen: Weiterbildungsbudget festlegen, Schulungsplan erstellen, Plattformen für Wissensaustausch nutzen.
7. Agile Implementierung & Skalierung:
Problem: Komplexe Implementierungsprojekte können scheitern.
Lösung: Agiles Vorgehen mit iterativen Sprints und regelmäßigem Feedback. Schrittweise Skalierung erfolgreicher Pilotprojekte.
Maßnahmen: Agile Projektmanagement-Methoden einführen, Skalierungsplan entwickeln.
8. Evaluierung & Optimierung:
Problem: Fehlende Erfolgsmessung und kontinuierliche Optimierung der AI-Systeme.
Lösung: Definition klarer KPIs zur Messung des Erfolgs. Regelmäßige Überprüfung und Anpassung der Systeme basierend auf den Ergebnissen.
Maßnahmen: KPI-Dashboard erstellen, Feedbackschleifen implementieren.
9. Partnerschaften & Netzwerke:
Problem: Mangelnder Austausch mit anderen Unternehmen und Experten.
Lösung: Aufbau von Partnerschaften mit Technologieanbietern, Forschungseinrichtungen und anderen Mittelständlern. Teilnahme an Branchenveranstaltungen und Netzwerktreffen.
Maßnahmen: Potenzielle Partner identifizieren, Networking-Events besuchen.
10. Ressourcenplanung:
Problem: Unklare Kosten und Ressourcenbedarf für die Implementierung von Agentic AI.
Lösung: Erstellung eines detaillierten Kostenplans und Ressourcenbedarfsanalyse. Sicherung der Finanzierung und Bereitstellung der notwendigen Ressourcen.
Maßnahmen: Budgetplanung, Ressourcenallokation.
✅ Handlungsplan
🔴 Hochpriorisierte Handlungsfelder: konkrete To-dos
1. Potenzialanalyse Agentic AI
Ziel: Identifikation sinnvoller Einsatzbereiche und strategischer Mehrwerte
Schritte:
Bestehende Prozesse erfassen und dokumentieren
Potenziale für Automatisierung, Optimierung und Entscheidungsunterstützung analysieren
Reifegradanalyse des Unternehmens im Bereich Digitalisierung/AI durchführen
Stakeholder-Interviews und Workshops zur Bedarfsermittlung durchführen
Quick Wins und langfristige Einsatzszenarien identifizieren
Ergebnisse in einer Entscheidungsvorlage oder Use-Case-Map konsolidieren
2. Datenqualität & -integration
Ziel: Sicherstellung der Datenbasis für agentische Systeme
Schritte:
Datenquellen identifizieren und erfassen (Systeme, Tools, Abteilungen)
Relevante Datenformate, -strukturen und -flüsse analysieren
Bestehende Daten auf Qualität, Vollständigkeit und Konsistenz prüfen (Datenaudit)
Prozesse zur Datenbereinigung und Standardisierung definieren
Integration von Datenquellen (z. B. über APIs, ETL-Strecken oder Data Lakes) planen
Schnittstellen für Agentic AI-Systeme vorbereiten (z. B. durch Aufbau eines zentralen Datenhubs)
3. Ethische Richtlinien & Datenschutz
Ziel: Vertrauen schaffen und regulatorische Sicherheit gewährleisten
Schritte:
Aktuelle Datenschutzanforderungen (DSGVO, AI Act) prüfen und dokumentieren
Interne Prinzipien zur verantwortungsvollen KI-Nutzung definieren (z. B. Fairness, Transparenz, Nachvollziehbarkeit)
Ethik-Kodex für den Einsatz von Agentic AI im Unternehmen entwickeln
Risiken bewerten (Bias, Black Box, Diskriminierung) und Maßnahmen ableiten
Datenschutzkonforme Datenverarbeitung und -speicherung sicherstellen
Beteiligung eines oder mehrerer Ethik-/Datenschutzbeauftragten einplanen
Schulungen zu Ethik & Datenschutz für relevante Stakeholder durchführen
🟠 Mittlere Priorität: konkrete To-dos
1. Pilotprojekt starten
Ziel: Erste praktische Erfahrungen sammeln und Erfolg nachweisen
Schritte:
Geeignetes Einsatzszenario aus der Potenzialanalyse auswählen
Projektziel, Umfang und Erfolgskriterien (KPIs) definieren
Projektteam mit klaren Rollen und Verantwortlichkeiten aufstellen
Technische und organisatorische Voraussetzungen prüfen (Daten, Systeme, Ressourcen)
Implementierung in kleinem, kontrollierten Rahmen durchführen
Erfolgskennzahlen laufend messen und dokumentieren
Lessons Learned erfassen und für Skalierung aufbereiten
2. Change Management
Ziel: Akzeptanz bei Mitarbeitenden fördern und Wandel begleiten
Schritte:
Kommunikationsstrategie entwickeln (Was wird verändert? Warum? Wie?)
Frühzeitige Einbindung betroffener Mitarbeiter:innen sicherstellen
Informationsveranstaltungen, Dialogformate und Feedbackrunden durchführen
Sorgen, Widerstände und Missverständnisse aktiv adressieren
Multiplikatoren („Change Agents“) im Unternehmen identifizieren und befähigen
Kontinuierliche Kommunikation über Projektfortschritte gewährleisten
3. Kontinuierliche Weiterbildung
Ziel: Kompetenzen für Umgang mit Agentic AI aufbauen
Schritte:
Qualifikationsbedarfe für unterschiedliche Rollen (Führungskräfte, Fachkräfte, IT) ermitteln
Weiterbildungsplan erstellen (Inhalte, Formate, Zeiträume)
Schulungsangebote kuratieren (E-Learning, Workshops, externe Anbieter)
Regelmäßige Updates zu neuen Technologien und Anwendungsfällen einplanen
Erfolge und Teilnahmen in Personalentwicklungssysteme integrieren
4. Agile Implementierung & Skalierung
Ziel: Flexibles, iteratives Vorgehen und Ausweitung erfolgreicher Lösungen
Schritte:
Agile Methoden festlegen (Scrum, Kanban, iterative MVP-Zyklen)
Prozesse zur kontinuierlichen Anpassung und Validierung einführen
Ergebnisse aus Pilotprojekten in weitere Unternehmensbereiche übertragen
Teamstrukturen und Verantwortlichkeiten für Skalierungsphase definieren
Feedbackschleifen mit Fachabteilungen integrieren
Technische Skalierbarkeit sicherstellen (z. B. Infrastruktur, Lizenzmodelle, Performance)
🟢 Niedrigere Priorität: konkrete To-dos
1. Evaluierung & Optimierung
Ziel: Kontinuierliche Verbesserung der implementierten Agentic-AI-Lösungen
Schritte:
Erfolgskriterien und KPIs regelmäßig überprüfen und weiterentwickeln
Rückmeldungen von Nutzer:innen systematisch erfassen und auswerten
Prozessdaten analysieren, um Optimierungspotenziale zu identifizieren
Schwachstellen im Workflow dokumentieren und Verbesserungsmaßnahmen ableiten
Updates und Weiterentwicklungen der eingesetzten AI-Systeme einplanen
Lessons Learned in Wissensdatenbank oder Projektdokumentation sichern
2. Partnerschaften & Netzwerke
Ziel: Zugang zu externem Know-how und langfristige Innovationsfähigkeit sichern
Schritte:
Relevante Forschungsinstitute, Hochschulen oder Innovationsnetzwerke identifizieren
Teilnahme an AI-Fachforen, Arbeitskreisen oder Förderprogrammen prüfen
Strategische Partnerschaften mit Technologieanbietern oder Beratungen aufbauen
Erfahrungen und Best Practices im Austausch mit anderen KMU sammeln
Gemeinsame Pilotprojekte oder Förderanträge anstoßen
3. Ressourcenplanung
Ziel: Nachhaltige Sicherung finanzieller und personeller Mittel für AI-Projekte
Schritte:
Aufwände für geplante Projekte erfassen (Personal, Technik, Weiterbildung)
Budgetierungsprozess frühzeitig anstoßen (z. B. im Rahmen der Jahresplanung)
Fördermöglichkeiten und staatliche Unterstützungsprogramme prüfen
Personalbedarfe für AI-spezifische Rollen (z. B. Data Steward, AI Product Owner) planen
Interne Kapazitäten und externe Dienstleister als Ressourcenkombination abwägen
Regelmäßige Überprüfung der Ressourcenverfügbarkeit sicherstellen
📝 Umsetzungs-Checkliste für Entscheider:innen
Workshop Potenzialanalyse durchführen
Verantwortlich: … Deadline: …
Datenaudit starten
Verantwortlich: … Deadline: …
Ethik-Kodex für AI entwickeln
Verantwortlich: … Deadline: …
Pilotprojekt auswählen und definieren
Verantwortlich: … Deadline: …
Kommunikationsstrategie für Mitarbeiter erstellen
Verantwortlich: … Deadline: …
Weiterbildungsprogramm entwickeln
Verantwortlich: … Deadline: …
Ressourcenbedarf ermitteln und Budget sichern
Verantwortlich: … Deadline: …
KPI-Dashboard erstellen
Verantwortlich: … Deadline: …
Quellen
AIHR Digital. (2023). AI in HR: Automating Recruitment and Selection. https://www.aihr.com/blog/ai-in-hr-recruitment/
Bishop, M. (2003). Computer Security: Art and Science. Addison-Wesley Professional.
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. W. W. Norton & Company.
Bughin, J., Hazan, E., Ramirez, R., Chui, M., Allas, T., Dahlström, P., ... & Henke, N. (2018). Notes from the AI frontier: Modeling the impact of AI on the world economy. McKinsey Global Institute.
Einführung von Agentic AI: Ein pragmatischer Ansatz
Europäische Kommission. (2021). Vorschlag für eine Verordnung des Europäischen Parlaments und des Rates zur Festlegung harmonisierter Vorschriften für Künstliche Intelligenz.
fact8: Die kognitive KI EMMA ist eine No-Code-Lösung für Robotic Process Automation.
Forbes. (2022). How AI Can Improve Employee Experience. https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2019/02/08/how-ai-can-improve-employee-experience/?sh=482c60a9452f
Jardine, A.K.S., et al. (1996). Predictive Maintenance: Applications, Case Studies and Challenges. Reliability Engineering & System Safety, 52(2), 139-155.
Low-Code/No-Code Lösungen für den Mittelstand (referencing LangChain, AutoGen, UiPath, Automation Anywhere, Microsoft Power Automate, Zapier, Mendix, Gartner)
McKinsey & Company. (2021). Next in Customer Experience.
Mittelstand-Digital:
https://www.mittelstand-digital.de/
Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson.
SHRM. (2023). Predictive Analytics in Human Resources. https://www.shrm.org/hr-today/trends-and-forecasting/special-reports-and-expert-views/pages/predictiveanalytics.aspx
Silver, D., et al. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529(7587), 484-489.
Váncza, J., et al. (2008). Agent-Based Manufacturing Systems: New Agile Manufacturing Paradigm. Production Planning & Control, 19(8), 741-754.
Hinweis:
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