Wenn der Vorstandschef selbst mit KI programmiert

Wie setzt ein klassischer Mittelständler generative KI produktiv ein? Für Philipp Eckelmann, der seit 2021 als Vorstandsvorsitzender die Wiesbadener Eckelmann AG leitet, beginnt die Antwort mit der eigenen Praxis. Als Chef eines Unternehmens, das industrielle Automatisierungslösungen entwickelt, programmiert er nach Feierabend selbst mit den neuesten KI-Werkzeugen, um deren Chancen und Grenzen aus eigener Erfahrung beurteilen zu können. Auch in der Belegschaft wird generative KI inzwischen flächendeckend eingesetzt. Trotz gestiegener Tokenkosten rechnet sich die Nutzung nach Eckelmanns Einschätzung klar. Ein besonders wichtiges Anwendungsfeld ist die Softwareentwicklung. Dabei beobachtet er eine Lernkurve bei den Beschäftigten: Statt pauschal auf die leistungsfähigsten und teuersten Modelle zu setzen, greifen Mitarbeiter für viele Aufgaben inzwischen eigenständig auf kleinere Sprachmodelle zurück. „Die größeren Modelle sind nicht zwangsläufig immer auch die besseren, gerade aus wirtschaftlicher Sicht“, sagt Eckelmann. Besonders stark könne der Nachwuchs von den neuen Werkzeugen profitieren. Berufsanfänger erreichten mit Unterstützung generativer KI heute deutlich schneller ein Leistungsniveau, für das früher wesentlich mehr Berufserfahrung notwendig gewesen sei. Doch die Technologie verändert nicht nur interne Abläufe, sondern auch die Softwarebranche selbst. Einfache Anwendungen oder Websites lassen sich heute innerhalb weniger Tage entwickeln. Für kleinere Softwarehäuser, deren Geschäftsmodell stark auf individuell entwickelter Software beruht, könne diese Entwicklung durchaus problematisch werden. Weniger leicht angreifbar seien dagegen Softwarelösungen für auditierungs- und dokumentationspflichtige Kernprozesse, etwa bei großen Anbietern wie SAP. Dort spielten Zertifizierung, Verlässlichkeit und Nachvollziehbarkeit eine wesentlich größere Rolle als die reine Geschwindigkeit der Softwareentwicklung. Eckelmann betrachtet KI allerdings nicht als universelle Lösung für betriebliche Probleme. Beim viel diskutierten Konzept der Predictive Maintenance im Maschinenbau etwa dämpft er die Erwartungen. Er habe solche Lösungen „selten überzeugend umgesetzt“ gesehen. Ein Grund liege darin, dass viele industrielle Anlagen hochgradig individualisiert seien und sich Erkenntnisse deshalb nur begrenzt von einer Maschine auf eine andere übertragen ließen. Hinzu kämen Einschränkungen bei der Nutzung und Zusammenführung von Maschinendaten. Mit massiven Jobverlusten durch KI rechnet Eckelmann nicht. Trotz zunehmender Automatisierung – sowohl innerbetrieblich als auch im Vertrieb – bleibe der Mensch aus seiner Sicht unverzichtbar. „Menschen arbeiten mit Menschen, und Menschen kaufen übrigens auch von Menschen“, sagt Eckelmann. Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht der Frage nach, was KI leisten kann, wo sie bereits eingesetzt wird, wie sie Wirtschaft und Gesellschaft verändert und welchen Beitrag sie künftig leisten könnte. Hosts des Podcasts sind Peter Buxmann, Professor für Wirtschaftsinformatik an der TU Darmstadt, und Holger Schmidt, Leiter der Digitalwirtschaft-Redaktion. Die Podcast-Folgen erscheinen jeweils am ersten Mittwoch im Monat.

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