Einsatz von generativer Künstlicher Intelligenz (KI) kann Österreichs mittelständische Unternehmen an die Weltspitze bringen [...]
Die Notwendigkeit, generative Künstliche Intelligenz (KI) in den Arbeitsalltag zu integrieren, ist mittlerweile unumstritten. Für österreichische Klein- und Mittelbetriebe sieht Dr. Elaheh Momeni, promovierte Informatikerin und Gründerin von eMentalist, insbesondere durch den Einsatz von sogenannten Large Language Models kosteneffektive Lösungen, um international wettbewerbsfähig zu bleiben.
Sie schaffen „Quick Wins“ und Echtzeitlösungen in unterschiedlichsten Geschäftsprozessen, ohne enorme Kosten und Ressourcen dafür aufwenden zu müssen. Ausgereifte Modelle sind auf KMU-spezifische Aufgaben (Prompting) individualisierbar, ermöglichen eine Anpassung an Unternehmensdaten und Auseinandersetzung mit konkreten Anwendungsfeldern.
„Österreichs Mittelstand muss seine Zurückhaltung gegenüber der KI ablegen und sich dem Thema offen stellen, um digital zukunftsfit zu werden. Die Sensibilisierung der MitarbeiterInnen auf dieses Thema ist dabei einer der ersten Schritte. Die Angst vor Jobverlusten durch KI-Tools ist jedoch unbegründet. Es ist sogar entscheidend, den Menschen ins Zentrum der KI-Entwicklung zu stellen: Die Einsatzmöglichkeiten von KI haben Grenzen und erfordern ein hohes Maß an menschlicher Fachkompetenz – „Human in the Loop“ und Schwarmintelligenz. Die steigende Nachfrage spezialisierter KI-Kompetenzen schafft demnach neue Arbeitsplätze“, betont Momeni.
Als weitere positive Auswirkungen sieht sie die Reduktion monotoner Aufgaben und eine Verbesserung des Beschäftigungsniveaus am Arbeitsmarkt. KI entwickelt sich von einem potenziellen Bedrohungspotenzial zum Chancenpotenzial, indem sie Arbeitsschritte teilautomatisiert, von Routinearbeiten entlastet und so neue Freiräume für kreative Arbeit und Innovation schafft. Dadurch kann das insgesamt verlangsamte Produktivitätswachstum und der Fachkräftemangel der vergangenen Jahrzehnte ausgeglichen werden.
Digitales Datenmanagement und KI-Tools als Treiber der Real Estate Branche
Die Zunahme verfügbarer Daten, Hardwareverbesserungen und Fortschritte in den Algorithmen führen zu einem exponentiellen Anstieg der Datenmenge und einem wachsenden kommerziellen Interesse an KI-Anwendungen. Der Einsatz von KI-Tools in der Bau- und Immobilienbranche birgt großes Optimierungspotenzial und verspricht Unternehmen gewinnbringende Quick Wins.
„In der Immobilienplanung ermöglicht KI beispielsweise die energetische Optimierung eines Gebäudes und die schnelle Analyse von Implikationen und Veränderungen, was zu erheblichen Zeit- und Kosteneinsparungen sowie gesteigerter Flexibilität führt. Herausforderungen ergeben sich bei der Digitalisierung von Bestandsimmobilien, deren physische Natur bisher wenig digitale Anknüpfungspunkte bietet“, erklärt Momeni.
Durch die Auswertung von Echtzeitdaten aus Gebäudesensoren bieten KI-gestützte Predictive-Maintenance-Systeme zunehmend Verbesserungen im Bereich der Wartung und des Facility Managements. Sie erlauben immer präzisere Vorhersagen über den Wartungsbedarf und die Vermeidung von Ausfällen, noch bevor sie auftreten.
„Immobilienverwaltungen können mithilfe von KI-Systemen Schadensfälle effektiv priorisieren, indem sie den Schweregrad und die Dringlichkeit anhand von Datenanalysen einschätzen. Das führt zu schnelleren und kosteneffizienteren Reaktionen. KI- Technologien unterstützen auch bei der Erstellung von Objektdesigns, der intelligenten Immobiliensuche sowie bei der Erstellung von Exposés und Marketingmaterialien“, so die promovierte Informatikerin.
Weiterreichende Qick Wins im Handel durch KI-gesteuerte Prozesse
Der Einsatz großer Sprachmodelle (LLMs) hat sich von einer teuren hin zu einer kosteneffektiven Lösung für KMUs entwickelt, was den Zugang zu fortschrittlichen KI-Anwendungen eröffnet, die zuvor größeren Unternehmen vorbehalten waren.
Im Retail-Sektor analysieren KI-Systeme Echtzeitdaten, um effiziente Routen für die Lieferung von Waren zu identifizieren, Engpässe in der Lieferkette zu minimieren und Zeit und Kosten zu sparen. „Internationale Real-Time-Unternehmen zeigen vor, wie durch den Einsatz von virtuellen KI-Assistenten und Chatbots im Kundendienst Einzelhändler ihren Kunden einen effizienten und personalisierten Service bieten können.
Sie beantworten Fragen schnell, lösen Probleme und geben Empfehlungen, während sich der heimische Mittelstand diesem Fortschritt oftmals noch verweigert“, zählt Momeni die Quick Wins für den Handel auf.
KI-gestützte Bilderkennungssysteme in der Logistik analysieren Produktbilder und Inventaränderungen, was eine präzise Echtzeit-Bestandsverfolgung ermöglicht. Dies führt zur Optimierung der Lagerbestände und zur Vermeidung von Überbeständen.
Im Bereich des Dynamic Pricing erfassen KI-Algorithmen aktuelle Marktbedingungen und Kundenverhalten, um dynamische Preisgestaltungen vornehmen zu können, die die Nachfrage maximieren, die Rentabilität optimieren und Wettbewerbsvorteile erzielen.
Zusätzlich bieten KI-Design-Tools Einzelhändlern die Möglichkeit, Produktentwürfe durch automatisierte Analyse von Kundenfeedback, Markttrends und ästhetischen Präferenzen anzupassen. Dadurch können innovative und ansprechende Produkte entwickelt werden, die auf die Bedürfnisse der Verbraucher abgestimmt sind.
Künstliche Intelligenz für Realisierung der Energiewende ein Muss
„Der Übergang der zentralen zur dezentralen Energiewelt hat eine enorme Datenmenge generiert, die nun verarbeitet werden muss. Effektives Datenmanagement ist entscheidend, um präzise Vorhersagen für die Energieproduktion zu generieren. KI-Modelle analysieren historische und aktuelle Daten, was eine verbesserte Planung und Ressourcennutzung ermöglicht, die Effizienz von Energieerzeugungsanlagen steigert und den Energieverbrauch optimiert“, erklärt die KI-Expertin.
Durch die Nutzung von Echtzeitdaten und fortschrittlichen Analysealgorithmen ermöglichen KI-gestützte Energiemanagementsysteme eine dynamische Steuerung von Energieflüssen, Lastausgleich und Netzstabilität.
Dies gewährleistet eine zuverlässige Energieversorgung und vermeidet Engpässe. Zudem kann KI bei der Standortplanung von Netzbetreibern helfen, indem sie geografische, demografische und infrastrukturelle Daten analysiert. Auf Grundlage dieser können fundierte Entscheidungen über den Ausbau und die Platzierung von Netzinfrastruktur getroffen werden, um eine effiziente und zuverlässige Energieversorgung zu gewährleisten.
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