Die wirtschaftliche Lage in Deutschland bleibt im Jahr 2024 für viele mittelständische Unternehmen herausfordernd. Fachkräftemangel, hohe Energie- und Rohstoffpreise und geopolitische Spannungen sowie eine schwache Inlandsnachfrage führen gerade im Handel, in der Bau- und Immobilienwirtschaft sowie produktions- und energieintensiven Industrien zu immer mehr Insolvenzen. Strukturelle Veränderungen in den betreffenden Unternehmen sind von besonderer Relevanz, um die Zukunftsfähigkeit der Unternehmen sicherzustellen.
Mit der Notwendigkeit, strukturelle Veränderungen einzuleiten, wird der Einsatz von KI im Rahmen von Restrukturierungs- und Sanierungskonzepten von (mittelständischen) Unternehmen daher immer relevanter. Während in Großunternehmen und Konzernen KI mit Hilfe von individuellen Taskforces geplant, erprobt und eingesetzt wird, bleibt der Mittelstand beim Einsatz von KI bisher im Rückstand.
Was wurde untersucht?
Erstmals wurden
1. die Hemmnisse beim Einsatz von KI und
2. die Einsatzmöglichkeiten von KI
im Mittelstand mit Hilfe von insgesamt 351 Restrukturierungs- und Sanierungsberatern, Führungskräften aus Family-Offices und Unternehmensholdings und mittelständischen Geschäftsführern untersucht.
Ziel der Untersuchung war es, die Problembereiche des Einsatzes von KI genauer zu identifizieren und Effizienztreiber- und Potenziale von KI aus Sicht der Experten zu bestimmen.
Akzeptanz von KI im Rahmen von Restrukturierungs- und Sanierungskonzepten mittelständischer Unternehmen
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Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) wird im Rahmen von Restrukturierungs- und Sanierungskonzepten bisher nur von 11% aller Befragten in Erwägung gezogen
- 16% der befragten Experten können sich den Einsatz von KI im Rahmen der Restrukturierung grundsätzlich vorstellen
- Lediglich 5% können sich einen umfassenden Einsatz von KI im Rahmen der Sanierung und Restrukturierung von Unternehmen vorstellen
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Family-Offices und klassische Unternehmensholdings sehen mit lediglich 3% bisher keinen Bedarf beim Einsatz von KI im Rahmen der Unternehmensrestrukturierung, das Einsatzpotenzial wird hauptsächlich auf Ebene von Beratern und mittelständischen Geschäftsführern gesehen.
Know-How und Zugang von KI als zentrale Herausforderung bei Restrukturierungs- und Sanierungskonzepten
Zentrale Hemmnisse des Einsatzes von KI im Rahmen der Restrukturierung von mittelständischen Unternehmen konzentrieren sich auf insgesamt 8 zentrale Faktoren, die nach Aussagen der Experten unterschiedlich gewichtet werden.
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Know-How / Zugang stellt mit 71% den vermutlich stärksten Hemmnisfaktor dar. Bisherige Sanierungs- und Restrukturierung fokussieren danach klassische Methoden des Personalabbaus und klassische Effizienzsteigerungsmodelle, ohne dabei die Möglichkeiten des Einsatzes von KI näher in Betracht zu ziehen
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Datenzugang / Verfügbarkeit ist nach Ansicht der Experten mit 58% ein weiteres Hemmnis, das speziell bei mittelständischen Unternehmen mit sehr klassischen und nicht digitalen Wertschöpfungsprozessen vor Herausforderungen stellt, KI als zentrales Element in der Sanierung von Unternehmen einzusetzen.
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Interne Kommunikation (56%) und fehlender Management-Support (47%) verhindern nach Ansicht der befragten Probanden den Einsatz von KI im Rahmen der Sanierung und Restrukturierung
Aus qualitativer Perspektive werden speziell durch ein Verhinderungsdreieck aus fehlendem Know-How / Zugang, einem mangelnden Datenbestand und einer latenten Verweigerungshaltung AI mangels Kommunikation und Management Support, klassische Sanierungsverfahren eingesetzt. Der unweigerliche Output aus diesen klassischen Restrukturierungsverfahren führt dazu, die Mitarbeiteranzahl zu reduzieren, anstatt bestehende Mitarbeiter in einem gesunden Verhältnis altersbedingter Freisetzung und qualitativer Aufwertung der Arbeitsleistung mit Hilfe von KI anzupassen.
Identifizierte Bereiche AI im Rahmen der Restrukturierung und Sanierung einzusetzen
Mit Hilfe von Experteninterviews wurden unterschiedliche Bereiche zur Steigerung der Effizienz identifiziert und der Einsatz von AI im Rahmen der Restrukturierung befürwortet. Folgende Handlungsbereiche wurden danach von den Experten genauer bestimmt:
Produktmanagement, Entwicklung, Konstruktion:
KI-gestützte Produktentwicklung: Durch die Analyse von Marktdaten und Kundenfeedback kann KI dabei helfen, Produkte zu entwickeln, die den Anforderungen des Marktes besser entsprechen.
Automatisierte Konstruktionsprozesse: KI kann bei der Erstellung von Konstruktionszeichnungen und bei der Bewertung von Designoptionen unterstützen, um den Entwicklungsprozess zu beschleunigen.
Optimierung der Auftragskonstruktion: KI kann dabei helfen, die Produktionsanforderungen für individuelle Aufträge zu analysieren und die Konstruktionsprozesse entsprechend anzupassen.
Beschaffung, Einkauf, Materialwirtschaft:
Predictive Analytics für die Beschaffung: KI kann dabei helfen, die Bedarfe an Rohstoffen und Materialien vorherzusagen, um die Beschaffungsprozesse zu optimieren und Lagerbestände zu minimieren.
Automatisierte Lieferantenauswahl: KI kann Lieferantendaten analysieren, um die besten Lieferanten auszuwählen und Verhandlungen zu führen, um Kosten zu senken und Lieferzeiten zu verkürzen.
Produktion, Fertigung, Montage:
Predictive Maintenance: KI kann Maschinendaten analysieren, um Ausfallzeiten vorherzusagen und Wartungsintervalle zu optimieren, was die Produktionsausfälle reduziert.
Optimierung der Fertigungsprozesse: KI kann bei der Planung von Fertigungsabläufen helfen, um Engpässe zu vermeiden und die Produktionskapazität zu maximieren.
Vertrieb, Service, Kundendienst:
Personalisierte Kundenansprache: KI kann Daten über Kundenpräferenzen und -verhalten analysieren, um maßgeschneiderte Vertriebs- und Marketingstrategien zu entwickeln.
Automatisierte Serviceanfragen: KI-gestützte Chatbots können Kundenanfragen im Kundendienst bearbeiten und häufig auftretende Probleme lösen, was die Reaktionszeiten verkürzt und die Kundenzufriedenheit erhöht.
Verwaltung, Zentralfunktionen:
Prozessautomatisierung: KI kann administrative Aufgaben wie Dateneingabe, Berichterstattung und Dokumentenverwaltung automatisieren, um die Effizienz in Verwaltungsbereichen wie Finanzen, Personal und Controlling zu steigern.
Anhand der dargestellten Bereiche wird deutlich, wo und wie AI in verschiedenen Wertschöpfungsprozessen eingesetzt werden kann, um Sanierung und Restrukturierung zu unterstützen. Durch die Anpassung von KI-Lösungen an spezifische Veränderungen im Geschäftsmodell oder in den Geschäftsaktivitäten können gerade mittelständische Unternehmen ihre Effizienz verbessern, Mitarbeiter zugunsten einer Qualifizierung halten anstatt freizusetzen und insgesamt wettbewerbsfähiger werden.
Studien von BSI AI
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