ifaa-Studie: Künstliche Intelligenz in produzierenden Unternehmen

Zur Studie

Ziel der 2022 durchgeführten Studie war die Erfassung des aktuellen Stands des KI-Einsatzes in produzierenden Unternehmen und den sich daraus ergebenen Chancen und Herausforderungen. Im Hinblick auf die Formulierung von Handlungsempfehlungen für die betriebliche Praxis, identifizierte die Studie kritische Erfolgsfaktoren für den Einsatz von KI.

Die Stichprobe umfasst 459 Studienteilnehmende aus allen Branchen und Funktionsbereichen des produzierenden Gewerbes (NACE-Code 2008) wobei hierbei die Metall und Elektroindustrie einen Anteil von 59 Prozent einnimmt und der Tätigkeitsbereich der Fertigung mit 27 Prozent am häufigsten genannt wurde. 46 Prozent der Teilnehmenden entstammen kleinen und mittleren Unternehmen, 26 Prozent wiederum aus Unternehmen mit mehr als 1000 Beschäftigten. Mit 44 Prozent gab beinahe die Hälfte der Befragten an, keine Führungsverantwortung innezuhaben.

Größere Unternehmen erweisen sich als Vorreiter beim Einsatz von KI in der Praxis. Größere Unternehmen nutzen bzw planen KI im Vergleich zu kleinen und mittleren Unternehmen verstärkt. 50% der Studienteilnehmenden aus Unternehmen mit mehr als 1000 Beschäftigten geben an, dass in ihrem Unternehmen bereits KI eingesetzt wird, Weitere 38% dieser Teilstichprobe bestätigen die Planung des KI-Einsatzes. Im Vergleich hierzu geben 65% der Studienteilnehmenden, welche in Kleinstunternehmen mit weniger als 50 Beschäftigten arbeiten an, dass KI weder eingesetzt noch ihr Einsatz geplant ist.

Erste Ergebnisse der ifaa-Studie „Künstliche Intelligenz in produzierenden Unternehmen“

  • Bedeutung von KI

    Die Befragten wurden nach einer Einschätzung der Bedeutung von KI für ihr Unternehmen gefragt. Die Auswertung ergab eine auffällige Drittelung der Meinungsverhältnisse. Ein 33 prozentiger Anteil entfiel jeweils auf jene, die KI entweder eine höchstens geringe oder eine mindestens große Bedeutung beimessen. Auf nur ein Prozent mehr kam der Anteil der Befragten, die sich hinsichtlich der Bedeutung unsicher sind und mit „Teils, teils“ antworteten.

  • KI im Unternehmen?

    Auf die Frage, ob künstliche Intelligenz bereits im Unternehmen eingesetzt wird, antworteten 36 Prozent der Befragten, dass dies bereits der Fall sei. Weitere 37 Prozent gaben an, dass künstliche Intelligenz zumindest in Planung ist und nur 27 Prozent verneinten auch die Planung. Eine weitere Aufschlüsselung der Anzahl der Anwendungen bei jenen, die die Frage nach der KI-Einführung bejahten, ergab, dass 82 Prozent mindestens 2 Anwendungen realisiert haben.

  • Fachkräftesicherung

    66% der Befragten aus Unternehmen, in denen bereits KI eingeführt wurde bzw. eine Einführung geplant ist, stimmen (voll) zu, dass KI es ermöglicht, den Fachkräfteengpässen entgegenzuwirken. Große Potenziale werden in der Produktivität- und Effizienzsteigerung von Prozessen gesehen (Zustimmung ca. 71%). Eine Aufwertung der Arbeitsplätze durch die Einführung von KI sehen 54% der Befragten. 57% dieser Befragten sind dabei der Meinung, dass KI dazu beiträgt, dass die Beschäftigten sich auf interessantere Arbeitsaufgaben konzentrieren können. 53% sehen das Potenzial, dass das Wissen der Beschäftigten gesichert werden kann.

  • Funktionsbereiche

    Die Befragten der Teilstichprobe (KI eingeführt oder geplant; N=332) wurden nach einer Zuordnung der geplanten oder realisierten KI-Anwendung zu einem Funktionsbereich in ihrem Unternehmen gefragt. Da der Bereich der Fertigung der in der Stichprobe am häufigsten vertretene ist, überrascht es nicht, dass dieser bei der Bereichszuordnung der geplanten oder eingeführten KI-Anwendung mit 56 Prozent ebenfalls an oberste Stelle gelangt ist. Am zweithäufigsten wurde mit 34 Prozent der Bereich Logistik & Lager sowie darauffolgend mit 26 Prozent die Montage genannt. Mit lediglich knapp 4 Prozent nannten dagegen die Befragten den Bereich der Unternehmensführung.

Erste Ergebnisse der ifaa-Studie „Künstliche Intelligenz in produzierenden Unternehmen“

  • KI-Technologien

    Bezüglich der Technologien, die im Rahmen der geplanten oder umgesetzten KI-Anwendungen zum Einsatz kommen, wurden die Bild und Tonverarbeitung sowie die multidimensionale Mustererkennung mit 39 Prozent am häufigsten genannt. Unweit dahinter lag die Text- und Sprachverarbeitung mit 37 Prozent, dicht gefolgt von der Aktionsplanung und Optimierung mit 35 Prozent. Deutlich seltener wurde der Bereich der Wissensrepräsentation und Semantik mit 27 Prozent genannt und noch weit dahinter lag die Emotionserkennung und Absichtsanalyse mit gerade einmal 9 Prozent.

  • Potenzial von KI

    Darüber hinaus wurden die Befragten der Gesamtstichprobe nach einer allgemeinen Einschätzung des KI-Potenzials für die angegebenen Unternehmensbereiche gebeten. In beinahe gewohnter Reihenfolge wurde der Fertigung das größte Potenzial zugesprochen, dicht gefolgt vom Bereich Logistik & Lager sowie kurz darauf der Montage. Der Unternehmensführung wurde hier das geringste Potenzial beigemessen.

  • Nutzenperspektive von KI

    Hinsichtlich der förderlichen Veränderungen für Unternehmen, die die Einführung von künstlicher Intelligenz mit sich bringen könnte, stimmten die meisten Befragten der Reduzierung von Personalkosten sowie der Verkürzung von Bearbeitungs- und Durchlaufzeiten zu. Tendenzielle Unentschlossenheit herrschte dagegen bei der Frage, ob KI zur Aufwertung von Arbeitsplätzen oder Verbesserung der Entscheidungsfähigkeit beitragen kann.

  • Bedenken

    Auf die Frage „Wie bedenklich schätzen Sie den Einsatz von KI generell ein?“ antworteten 40 Prozent aller Befragten (N=459) mit bedenklich bzw. sehr bedenklich. Lediglich 33 Prozent der Studienteilnehmenden empfinden den Einsatz von KI als (vollkommen) unbedenklich. Der hohe Anteil bei der Antwortoption „weder, noch“ verdeutlich die Unsicherheit bei der Beantwortung der Frage.

Erste Ergebnisse der ifaa-Studie „Künstliche Intelligenz in produzierenden Unternehmen“

  • Vertrauensfaktoren

    Auf die Frage hin, welche Vertrauensfaktoren in Bezug auf Künstliche Intelligenz als wesentlich erachtet werden, antworteten beinahe 50 Prozent der Befragten, dass menschliche Aufsicht und Kontrolle am wichtigsten seien. Ein weiterer relevanter Punkt ist die Zuverlässigkeit und Manipulationsfreiheit von KI-Systemen sowie der Schutz von personenbezogenen Daten. Dass den Betriebs- und Personalräten eine Interventionsmöglichkeit zukommt, haben die Befragten nur zu 22 Prozent für ihr Vertrauen als wesentlich erachtet.

  • Kompetenzen

    Führungskräfte benötigen für die erfolgreiche Einführung von Künstlicher Intelligenz Kompetenzen. Sie benötigen vor allem Fach-, Sozial-, Methoden und Selbstkompetenzen. Im Rahmen der ifaa-Studie bewerteten die 459 Teilnehmenden die KI-Fachkompetenzen als am wichtigsten, um den digitalen Transformationsprozess zu gestalten. Gefolgt von den Sozial- und Methodenkompetenzen. Auf dem vierten Platz liegen nach den 459 Teilnehmenden die Selbstkompetenzen von Führungskräften.

  • Führung

    Führungskräfte besitzen eine entscheidende Rolle bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz. 50% der 459 Teilnehmenden attestieren Führungskräften eine sehr wichtige Rolle, wenn es um die erfolgreiche Einführung von KI geht. Insgesamt bezeichnen 91% der Teilnehmenden die Rolle von Führungskräften als sehr oder eher wichtig.

    Zur erfolgreichen Gestaltung des gesamten digitalen Transformationsprozesses benötigen Führungskräfte wichtige Persönlichkeitsmerkmale. In der ifaa-Studie hatten die 459 Teilnehmenden die Möglichkeit, im Rahmen einer Mehrfachauswahl, die wichtigsten Persönlichkeitsmerkmale auszuwählen. Die individuelle Wandlungsbereitschaft wählten 131 von 459 Teilnehmenden auf den ersten Rang. Weiterhin gaben 81 der 459 Teilnehmenden an, dass sie die Begeisterungsfähigkeit auf dem zweiten Rang sehen. 112 von 459 Teilnehmenden wählten dagegen die Neugier von Führungskräften auf den siebten und letzten Rang.

  • Hindernisse für KI-Einführung

    Der Mangel an KI-Expertise in Unternehmen stellt nach Einschätzung der 332 Befragten ein großes (44 Prozent) bis sehr großes Hindernis (16 Prozent) dar. Gefolgt vom Faktor „Ängsten der Beschäftigten vor KI“. Hier geben 39 Prozent an, dass sie dies für ein großes Hindernis halten und 13 Prozent sogar für ein sehr großes. Weitere große Hindernisfaktoren können laut Einschätzung der Befragten zu hohen Kosten sowie Datenschutzanforderungen sein. Dahingegen werden die fehlende Verfügbarkeit von guten Algorithmen sowie Daten von über 50 Prozent der Befragten als geringes oder gar kein Hindernis angesehen.

  • Auswirkungen auf Beschäftigte
    Auswirkungen KI

    66 Prozent der 449 Befragten schätzen, dass KI-Einsatz zeigt, wie innovativ Unternehmen aufgestellt sind und dies wiederum die Attraktivität des Arbeitsplatzes für Fachkräfte erhöht. 45 Prozent gehen davon aus, das KI sogar die Motivation Beschäftigter steigert und 58 Prozent, das die Lernförderlichkeit erhöht wird. Das KI hilft die Komplexität der Tätigkeiten zu reduzieren, davon gehen 53 Prozent der Befragten aus.

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Dr.-Ing. Markus Harlacher Wissenschaftlicher Mitarbeiter Fachbereich Digitale Transformation ifaa

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Unsere Veröffentlichungen

  • Eisele O (2023) Gastkommentar: Produktivitätspotenziale durch KI. Handelsblatt Mittwoch, 2. August 2023 (147):14

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    Abstract

    Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz werden hohe Produktivitätspotenziale erwartet. Um diese zu realisieren, sollten Unternehmen auf einen bedarfs- und zielgerichteten Einsatz dieser Technologie achten und die Produktivität im Auge behalten. Im Beitrag werden aktuelle Studien zu Produktivitätspotenzialen von Künstlicher Intelligenz thematisiert und Tipps für Unternehmen bei der praktischen Nutzung und Anwendung gegeben.

    Zuordnung der Publikation: Künstliche Intelligenz / Lernende Systeme, Produktions- und Unternehmenssystemgestaltung, Olaf Eisele, ifaa KI-Studie, GPM, Digitalisierung, Produktivität, Produktivitätsmanagement, Robotic Process Automation, RPA, Zeitschrift, Ganzheitliches Produktivitätsmanagement, Arbeitsproduktivität, neue Technologien, Wettbewerbsfähigkeit, Technik, Wirtschaftserfolg, Unternehmenserfolg, künstliche Intelligenz, KI, Wirtschaftlichkeit
  • Harlacher, M, Feggeler, N, Peifer, Y, Ottersböck, N (2023) Produzierendes Gewerbe auf internationalem Niveau: Ergebnisse der Online-Befragung zum Thema „Künstliche Intelligenz in produzierenden Unternehmen“. In: Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, Vol. 118 (Issue 3), pp. 173-177. https://doi.org/10.1515/zwf-2023-1012

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    Abstract

    In diesem Beitrag werden Teilergebnisse aus der Studie „Künstliche Intelligenz in produzierenden Unternehmen“ des ifaa – Institut für angewandte Arbeitswissenschaft vorgestellt. Der Fokus liegt auf der Beschreibung geplanter oder bereits eingeführter KI-Anwendungen, ihren Nutzen und Hemmnissen bei der Einführung im Betrieb. Als Basis dienen dabei 332 Studienteilnehmende aus Unternehmen, in denen KI-Anwendungen geplant bzw. eingeführt wurden. Dies entspricht etwa 70 Prozent der Unternehmen der Gesamtstichprobe und ist mit Ergebnissen internationaler Studien vergleichbar.

    Zuordnung der Publikation: Digitalisierung / Industrie 4.0, Künstliche Intelligenz / Lernende Systeme, Nils Feggeler, Nicole Ottersböck, Markus Harlacher, Yannick Peifer, ifaa KI-Studie, Produktionsindustrie, künstliche Intelligenz, KI
  • Harlacher M, Terstegen S (2023) KI in der Industrie: Potenziale und Hindernisse. Human Resources Manager 3(2023):56-59

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    Abstract

    Eine aktuelle Studie hat die Bedeutung von künst­licher Intel­ligenz für produzierende Unter­nehmen untersucht. Das Ergebnis zeigt deutliche Potenziale in Arbeits­abläufen und Produktivität, aber auch, dass Menschen für den Umgang mit der Techno­logie befähigt werden müssen. Wie der Trans­formations­prozess in der Industrie gelingen kann.

    Zuordnung der Publikation: Künstliche Intelligenz / Lernende Systeme, Markus Harlacher, Sebastian Terstegen, ifaa KI-Studie, Qualifizierung, Studie, künstliche Intelligenz, KI, enAIble
  • Ottersböck N, Urban I, Cost Reyes C (2023) Beschäftigte für KI-basierte Technik begeistern. Forschungsbericht aus dem Projekt KI_eeper – know how to keep. In: ifaa - Institut für angewandte Arbeitswissenschaft (Hrsg) Werkwandel – Zeitschrift für angewandte Arbeitswissenschaft 3/23:44-47

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    Zuordnung der Publikation: Arbeitsgestaltung / Ergonomie, Digitalisierung / Industrie 4.0, Fachkräftesicherung, Künstliche Intelligenz / Lernende Systeme, Christian Cost Reyes, Nicole Ottersböck, Isabella Urban, KI_eeper, Digital transformation, ifaa KI-Studie, Bedürfnisse der Beschäftigten, Maschinelles Lernen, Künstliche Neuronale Netze, Digitalisierung, Industrie 4.0, KMU, Fachkräftemangel, Arbeitswelt 4.0, ifaa-Publikationen
  • Peifer Y, Shahinfar F (2023) Erwartungen an Künstliche Intelligenz im betrieblichen Alltag. In: Stowasser S (Hrsg) Künstliche Intelligenz (KI) und Arbeit. ifaa-Edition. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg, S 17–25. doi.org/10.1007/978-3-662-67912-8_2

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    Abstract

    Die Anwendung von KI in der unternehmerischen Praxis geht mit zukünftigen Erwartungen einher. Im Rahmen der Studie zum Thema „Künstliche Intelligenz in produzierenden Unternehmen“ des ifaa – Institut für angewandte Arbeitswissenschaft e. V. wurden diese erhoben. Hierbei wurden die Erfahrungen von 459 teilnehmenden Fach- und Führungskräften zu eingeführten sowie geplanten KI-Anwendungen abgefragt. Diese zeigen, dass die Erwartungen der Unternehmen bezüglich eines KI-Einsatzes je nach Betrieb sehr unterschiedlich aussehen können. Zugleich sind ebenfalls große Übereinstimmungen zu den Einschätzungen der Unternehmen bezüglich der erwarteten und beobachteten Auswirkungen, Potenziale und Nutzen einer KI zu beobachten. Dadurch wird deutlich, dass KI-Technologien ein breites Spektrum an nutzbaren Möglichkeiten für Unternehmen bieten. Auch zeigen die Ergebnisse der Studie eine Vielzahl an Unternehmensbereiche, in denen zukünftiges Potenzial für den Einsatz von KI gesehen wird.

    Zuordnung der Publikation: Digitalisierung / Industrie 4.0, Künstliche Intelligenz / Lernende Systeme, Yannick Peifer, Fatemeh Nasim Shahinfar, ifaa KI-Studie, künstliche Intelligenz, KI