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KI oder NIE - So gelingt Ihnen jetzt der Einstieg in die Künstliche Intelligenz!

In der März-Ausgabe des Magazins „impulse – Netzwerk und Know-how für Unternehmer“ wurde mit der Titelstory „KI oder NIE – So gelingt Ihnen jetzt der Einstieg in die Künstliche Intelligenz das Thema KI für Unternehmer behandelt. Von den insgesamt sechs interviewten Unternehmern zählen gleich zwei zu unseren Kunden. Die Erfolgsgeschichten von Matthias Brack von Brack Wintergärten und Daniel Wegmann von Schätz finden Sie auf dieser Seite. Das vollständige Magazin gibt es bei impulse für Mitglieder in voller Länge. 

KÜNSTLICHE INTELLIGENZ  
Im Mittelstand hält sich das Vorurteil, eigene KI-Projekte seien teuer und zu groß für kleine Firmen. 
Sechs typische Anwendungen, die zeigen: Es geht sehr wohl! 

Im Betrieb von Schreinermeister Matthias Brack dreht sich alles um Holz und Glas – und um eine Ampel. Ohne sie kann sich der Unternehmer sein Geschäft heute nicht mehr vorstellen. Seit 2021 zeigt die Ampel an, wie wahrscheinlich es ist, dass aus einer Kundenanfrage tatsächlich ein Auftrag wird. „Dahinter steckt eine Künstliche Intelligenz – und das war gar nicht so kompliziert, wie man denken könnte“, sagt Brack. Dank der KI-Ampel spart der 45-Jährige jedes Jahr rund 140 000 Euro. Und der Umsatz pro Kunde sei auch gestiegen, sagt er.Künstliche Intelligenz (KI) gilt als wichtigste Technologie unserer Zeit und gleichzeitig als großer Hype. Schon seit Jahren gehört KI zu unserem Alltag, häufig, ohne dass es uns bewusst ist: Die Technik empfiehlt uns Filme und Serien in Streamingdiensten und Mediatheken, sie filtert Spam-Mails aus unserem Posteingang und weist uns im Navigationssystem die schnellste Route auf Basis der aktuellen Verkehrslage.Für jeden im Netz zugängliche KI-Tools, wie ChatGPT von Open AI oder Gemini von Google, erleichtern inzwischen vielen die tägliche Arbeit: Sie erstellen auf Knopfdruck Präsentationen, fassen Texte zusammen, schreiben E-Mails, programmieren Software oder generieren Bilder. […] 

Trotz der enormen Chancen tun sich Unternehmen in Deutschland mit der Entwicklung eigener KI-Anwendungen schwer: Laut einer Umfrage des ifo-Instituts vom August 2023 setzen gerade einmal 13,3 Prozent der Firmen solche selbst entwickelten Tools ein. 9,2 Prozent planen, diese zu nutzen, und 36,7 Prozent diskutieren mögliche Anwendungsszenarien. Für rund 40 Prozent aller deutschen Unternehmen ist die Entwicklung eigener KI-Tools momentan kein Thema.

Vertrieb - Auftragsanfragen richtig einschätzen

Das Ampelsystem im Unternehmen von Matthias Brack kommt immer dann zum Einsatz, wenn in seinem Betrieb eine neue Kundenanfrage eingeht. Zusammen mit seinem 25-köpfigen Team plant und baut Brack in Altusried, in der Nähe von Kempten im Allgäu, Wintergärten und Glasdächer für Terrassen oder Schwimmbäder.  Bracks Geschäft ist beratungsintensiv: „Jede Kundenberatung, aus der kein Auftrag wird, ist für uns teuer, da meine Mitarbeiter sich viel Zeit dafür nehmen“, sagt der Unternehmer. Wie praktisch wäre es also, schon bei einer Anfrage zu wissen, mit welcher Wahrscheinlichkeit daraus ein Auftrag wird? Brack ließ sich eine KI bauen, die diese Wahrscheinlichkeit ermittelt und jeder Anfrage eine Ampelfarbe zuordnet. Grün bedeutet: Daraus wird ziemlich sicher ein Auftrag. Gelb: Die Chancen stehen fifty-fifty. Und Rot: Daraus wird eher nichts. Die KI arbeitet mit historischen Daten, die Brack schon seit vielen Jahren bei jeder Kundenanfrage erfasst. Zum Beispiel: Kommen Sie auf Empfehlung, oder haben Sie uns im Internet gefunden? Bis wann wollen Sie Ihr Projekt realisieren? Haben Sie schon andere Angebote vorliegen?Anhand dieser Daten berechnet ein Algorithmus die Wahrscheinlichkeit, dass es zu einem Auftrag kommt. „Wer auf Empfehlung kommt, erteilt uns beispielsweise eher einen Auftrag als derjenige, der uns im Netz findet“, sagt Brack. „Hat jemand bereits andere Angebote vorliegen, sinkt die Chance, dass wir den Auftrag erhalten.“ In Hochphasen, in denen viele Anfragen gleichzeitig hereinkommen, nutzen Brack und sein Team die Ampel als Orientierung und kümmern sich vorrangig um die grünen. Immerhin: In rund 66 Prozent der Fälle läge die KI mit der Einschätzung der Kundenanfragen richtig, sagt Brack. Viel wichtiger, betont der Unternehmer, ist ihm aber, dass er mit den Prognosen der Ampel seine sogenannte Customer Journey optimieren konnte, also die Schritte vom ersten Kontakt zu potenziellen Kunden bis zur Vergabe eines Auftrags.
Ganz entscheidend: Früher gab es die Möglichkeit, das erste Beratungsgespräch auch am Telefon zu führen. Heute findet es immer bei Brack in der Wintergartenausstellung statt. Vorab müssen Interessentinnen und Interessenten einen Fragebogen ausfüllen und nach Möglichkeit einen Grundriss und Fotos des Gebäudes schicken, für das der Anbau oder das Glasdach geplant ist. So wird der erste Austausch gleich viel konkreter. 

Das bindet potenzielle Kunden ganz anders als ein Telefonat“, sagt der Unternehmer. Wer interessiert ist, kann Brack und sein Team dann mit der konkreten Planung beauftragen. Kosten: rund 600 Euro. Im Gegenzug bekommt jeder Kunde aufwendige 3D-Zeichnungen und kann seinen künftigen Wintergarten sogar mittels VR-Brille begehen. Die KI hat den Anstoß dafür gegeben, „dass es heute mehr Stöckchen gibt, über die ein potenzieller Kunde springen muss“, erklärt Matthias Brack. „So wird schnell klar, wer ernsthaft interessiert ist. Jemand, der nur ein Vergleichsangebot haben möchte, gibt für die Planung in der Regel kein Geld aus.“ Für den Unternehmer hatte die Einführung der Ampel und die anschließende Umstellung der Customer Journey zwei Effekte: „Wir konnten unsere Vertriebskosten von 700 000 Euro auf 560 000 Euro im Jahr senken, weil nicht interessierte Kunden schneller abspringen und wir heute weniger Zeit in sie investieren. Und es gelingt uns, höher qualifizierte Kunden zu gewinnen und dadurch pro Auftrag mehr Umsatz zu machen.“ 12 000 Euro hat Brack in die KI investiert: Rund 10 000 Euro flossen dabei in die Auswertung der Daten und nur rund 2000 Euro in die Entwicklung des Algorithmus. Knapp drei Monate vergingen von Bracks Auftrag bis zur Fertigstellung der KI. Entwickelt hat die Lösung das Unternehmen Ehrenmüller aus Kempten. Die Firma ist auf KI-Anwendungen im Mittelstand spezialisiert. Einen IT-Spezialisten benötigt Matthias Brack für den Betrieb seiner KI-Ampel heute übrigens nicht: Etwa einmal im Jahr speisen die Experten von Ehrenmüller aktuelle Daten in das System ein. Die KI erhält dann neue Informationen darüber, in welchen Fällen eine Kundenanfrage auch zum Auftrag geführt hat. So bleibt das System aktuell. Brack kostet so eine Aktualisierung rund 2000 Euro. Im Alltag haben der Unternehmer und sein Team mit den Daten für die KI aber nichts zu tun. Und für die Nutzung ist kein Spezialwissen nötig: „Die ganze Analyse läuft im Hintergrund, und mein Team und ich sehen als Ergebnis nur eine Ampelfarbe: rot, gelb oder grün.“„Die Leute können sich bei uns mal in einen Wintergarten reinsetzen und die Materialien anfassen.  

Lagerhaltung - Den Absatz präzise prognostizieren

Ein Gang durch das Lager war für Daniel Wegmann früher mitunter ein wunderliches Erlebnis. Die Regale waren voll, und trotzdem konnte ein Kunde nicht prompt beliefert werden. Der Grund: Das gewünschte Produkt war gerade nicht vorrätig.Wegmann, 33, ist geschäftsführender Gesellschafter von Schätz, einem technischen Großhandel für Melktechnik im kleinen Ort Herbisried im Allgäu. Zitzengummis, Milchhähne oder Vakuumpumpen – rund 12 000 Produkte hat die Firma im Angebot, aber nur etwa 4000 davon am Lager. Die Nachfrage ist sehr unterschiedlich, unterliegt auch saisonalen Schwankungen.Lagerfläche ist kostbar für Händler. Es sollten stets die Produkte in den Regalen liegen, die bald verkauft werden. Diesem Idealzustand hat sich die Firma Schätz deutlich angenähert. Anders noch als vor ein paar Jahren kann Wegmanns 14-köpfiges Team heute den Kunden – überwiegend Melktechniker und Monteure, aber auch Händler – das Gros ihrer Bestellungen umgehend ausliefern. Gleichzeitig setzt im Lager weniger Ware Staub an, weil sie nicht nachgefragt wird. 

Die optimierte Lagerhaltung gelingt mit einer Absatzprognose. Ein KI-Modell sagt voraus, für welche Waren in nächster Zeit Orders eingehen werden. „Das ist aber nur Mittel zum Zweck“, sagt Wegmann. Denn das Entscheidende folgt daraus: Das Programm schlägt auf Basis der Absatzprognose vor, welche Produkte bei den Herstellern nachbestellt werden müssen. Das KI-Projekt hat Wegmann 2019 gestartet, ein Jahr, nachdem er die Firma 2018 von seinem Onkel übernommen hatte. Über die Wirtschaftsjunioren kannte er Julia König, die Gründerin und Inhaberin von Ehrenmüller – der Firma, die auch für Wintergarten-Bauer Matthias Brack die KI-Lösung entwickelt hat. 

Nachtschichten für mehr Effizienz

Gemeinsam überlegten sie, in welchem Bereich KI-Einsatz für Schätz sinnvoll wäre. „Es war klar, dass wir uns den Beschaffungsbereich anschauen“, sagt Wegmann. Für Händler seien Einkauf und Lagerhaltung erfolgskritisch.Und bei Schätz war dies damals – im Jahr 2019 – noch kaum digitalisiert und wenig effizient. Nahezu alles haben die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter manuell erledigt. Abverkäufe einzelner Produkte wurden händisch ins Warenwirtschaftssystem eingegeben. Für benötigte Ware hat das Team manuell Bestelldispositionen geschrieben. „So wie einen Einkaufszettel“, erklärt Wegmann. Das war alles enorm arbeits- und zeitaufwendig. Diesen Prozess wollte er automatisieren. „Wir wollten uns schlanker aufstellen, effizienter werden“, sagt Wegmann.Die KI-Experten von Ehrenmüller entwickelten einen Prognosealgorithmus. Der musste dann mit Daten aus der Vergangenheit gefüttert werden. Wegmann: „Ich habe mich nachts und am Wochenende hingesetzt und die Daten analysiert und ins System eingepflegt.“So konnte die Künstliche Intelligenz lernen: Welches Produkt wurde in der Vergangenheit wann und in welcher Menge gekauft? Wie lange dauert es, bis die Hersteller vergriffene Produkte nachliefern? Wie hoch sind die Beschaffungskosten? Aus diesen und weiteren Daten erstellt der Algorithmus Prognosen über den Absatz in der Zukunft. Ende 2020, nach 18 Monaten Datenübertragung und diversen Tests, war das Go-live der KI. Der Effekt: „Unser Bestand läuft fast nicht auf null“, sagt Wegmann.

Dem Ziel, möglichst immer lieferfähig zu sein, ist Schätz dank der KI schon recht nahegekommen. Erreicht aber ist es noch nicht. „Man muss ehrlicherweise sagen, bei einem Artikel, der zwei- oder dreimal im Jahr bestellt wird, ist die Prognose relativ unscharf“, sagt Wegmann. Die Daten aus der Vergangenheit reichen dann nicht aus für eine präzise Vorhersage. Auch deshalb hat Schätz das Ziel, die Lagerbestände zu verringern, um Kosten zu sparen, „nur bedingt erreicht“, sagt Wegmann. „Wir brauchen einen Pufferbestand im Lager, um immer lieferfähig zu sein.“Die Prozesse im Einkauf hat Wegmann nicht komplett automatisiert. Am Ende prüft immer noch ein Mitarbeiter, ob der KI-Vorschlag sinnvoll ist. Erst dann geht die Bestellung raus. Es kam mehrfach vor, dass die Einschätzung des Einkäufers von der Prognose des Algorithmus abwich. Manchmal sind sie dann der KI nicht gefolgt. Auch wenn sich das Kaufverhalten der Kunden ändern sollte, etwa wegen Innovationen in der Melktechnik oder marktbedingten Nachfrageveränderungen, wird die KI das nicht prognostizieren können, da sie nur Trends aus der Vergangenheit fortschreibt.Ein Ziel aber hat Wegmann erreicht: Die Bearbeitungszeiten in der Beschaffung haben sich deutlich verkürzt. Das schafft freie Kapazitäten für andere Arbeiten. Allerdings musste er auch eine Mitarbeiterin nur für die Pflege der Stammdaten abstellen. Passieren hier Fehler, erzeugt die KI womöglich teure Fehlannahmen. Unterm Strich sieht Wegmann durchaus eine Kostenersparnis. Beziffern kann er sie jedoch nicht.Obwohl die Einführung der KI die erhofften Effekte nicht vollständig gebracht hat, habe sich die Investition – eine fünfstellige Summe – gelohnt, sagt Wegmann. „Wir haben uns auf jeden Fall verbessert.“ Und außerdem: „Das war ein Projekt, das mir am Herzen lag. Es hat einfach sehr viel Spaß gemacht. Da schlug mein Herz als Ingenieur höher.“

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