Künstliche Intelligenz (KI) offenbart ein doppeltes Spiel im Wirtschaftsgefüge der KMU: Einerseits ist sie ein Katalysator für Innovation und andererseitsein Spielfeld für Marktmächte.
Die KMU stehen vor der Wahl: Entweder sie integrieren KI eigenständig in ihre Geschäftsprozesse oder sie greifen auf fertige „KI-as-a-Service“-Angebote von Drittanbietern zurück. Es gibt eine starke Tendenz zur zweiten Option- der passiven KI-Nutzung. Die Gründe dafür liegen auf der Hand: Es wird weniger IT-Know-how benötigt, die Einstiegshürden sind niedriger, die Investitionen sind überschaubar und die Vielfalt der Dienste kann mit geringem Risiko getestet werden.
Dieses Modell ist schnell, unkompliziert und scheint wie geschaffen für kleine und mittlere Unternehmen (KMU), deren Ressourcen oft begrenzt sind. Standardlösungen verkürzen die Implementierungszeit erheblich und optimieren das Kosten-Nutzen-Verhältnis. Allerdings gibt es auch eine Kehrseite: Die Standardisierung der Dienste könnte an ihre Grenzen stoßen, wenn ungewöhnliche Anforderungen entstehen. Darüber hinaus erfordert der Siegeszug von „AI-as-a-Service“-Modellen ein Umdenken in Bezug auf das Sicherheitsvertrauen, ein Bereich, in dem Cloud-Lösungen trotz ihres fortschrittlichen Schutzes oft mit Skepsis betrachtet werden.
Edge Computing kann einen Mittelweg darstellen, bei dem nicht alle Daten in der Cloud landen müssen, was Sicherheitsbedenken ausräumt. Im wirtschaftlichenSchatten lauert jedoch die Gefahr, dass Cloud-Anbieter Werte abschöpfen, insbesondere wenn sie wie Google oder Amazon den Markt dominieren. Die entscheidende Frage für KMU ist daher nicht nur, wie KI eingesetzt wird, sondern auch, wie man den größtmöglichen Nutzen durch ihren Einsatz sicherstellt, ohne in eine Abhängigkeit zu geraten, die letztlich mehr kostet als sie einbringt.
Die Balance zwischen Autonomie und Outsourcing, zwischen Eigenentwicklung und Zukauf von Dienstleistungen, wird darüber entscheiden, wie KMU die KI-Revolution nicht nur überleben, sondern auch zu ihrem Vorteil nutzen.