Wie können Unternehmen KI-Verpackungen einführen, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern?

Vor der Einführung zwei Fragen beantworten

Bevor KI-Verpackungen eingeführt werden, müssen Unternehmen zunächst zwei Fragen beantworten. Die eine Frage lautet: Was ist der aktuell schmerzhafteste Engpass? Die andere Frage lautet: In welchem Umfang soll das Problem durch KI gelöst werden? Sind die Antworten unklar, geht die Tool-Auswahl in die falsche Richtung.

Häufige Engpässe sind lange Bemusterungszyklen, häufige Verfahrensnacharbeiten, hohe Materiallagerbestände und langsame Angebotsreaktionen. Jedem Engpass sind andere Tools zugeordnet; eine blinde Einführung endet nur als Fehlinvestition.

Bewertungsphase: Ausgehend von den Engpässen

Ziel der Bewertungsphase ist es, die Bereiche aufzulisten, in denen KI eingreifen kann. Es wird empfohlen, Design, Verfahrenstechnik, Einkauf und Vertrieb an einen Tisch zu holen. Jede Abteilung benennt 3 bis 5 konkrete Fragen.

Designer stellen häufig Fragen zu Layout-Änderungen und zum Austausch von Elementen. Verfahrenstechniker interessieren sich für Bemusterungs-Nacharbeit und Verfahrenskonflikte. Der Einkauf interessiert sich für die Reaktionsgeschwindigkeit bei Anfragen und den Lieferantenvergleich. Der Vertrieb interessiert sich für die Erstellung von Kundenlösungen.

Nach der Auflistung erfolgt eine Priorisierung. Jede Frage wird daraufhin bewertet, ob sie häufig auftritt, ob sie sich wiederholt und ob es klare Regeln gibt. Was regelbasiert abbildbar ist, sollte vorrangig an die KI übergeben werden.

Pilotphase: Erst einen kleinen geschlossenen Kreislauf aufbauen

In der Pilotphase wird empfohlen, nicht den gesamten Prozess auszurollen. Wählen Sie ein konkretes Szenario für einen kleinen geschlossenen Kreislauf; zeigen sich innerhalb von 3 Monaten Ergebnisse, kann erweitert werden. Häufige Pilotprojekte sind Datei-Vorprüfung, Angebotserstellung und Verfahrensplanung.

Am Beispiel der Datei-Vorprüfung: Die KI liest die Designdatei und markiert Stellen mit Verfahrenskonflikten. Nach Anpassung durch den Designer wird der Druckvorgang gestartet, wodurch Bemusterungs-Nacharbeit reduziert werden kann. Dieser geschlossene Kreislauf erfordert geringen Aufwand und zeigt sichtbare Erträge.

Während der Pilotphase sind Bewertungskennzahlen festzulegen. Beispielsweise der prozentuale Rückgang der Bemusterungshäufigkeit oder die Verkürzung der Angebotsreaktionszeit in Stunden. Die Kennzahlen müssen quantifizierbar sein, um subjektive Beurteilungen zu vermeiden.

Erweiterungsphase: Schrittweise nach Szenarien vorgehen

Nach erfolgreicher Pilot-Validierung wird auf benachbarte Szenarien erweitert. Nach Validierung der Datei-Vorprüfung kann auf Materialabstimmung und Kostenschätzung erweitert werden. Nach Validierung der Angebotserstellung kann auf die automatische Erstellung von Kundenlösungs-Präsentationen erweitert werden.

Während der Erweiterung sind die Erwartungen zu steuern. KI-Modelle benötigen historische Datenfütterung; in den ersten 3 bis 6 Monaten können die Ergebnisse instabil sein. Das Team sollte Kalibrierungszeit einplanen.

Datensicherheit und Compliance

Datensicherheit ist das Thema, das bei der Einführung von KI-Verpackungen in Unternehmen am leichtesten übersehen wird. Designentwürfe können nicht veröffentlichte Produktinformationen enthalten, Kundenlösungen enthalten Geschäftspläne. Werden diese Daten in Public-Cloud-Tools hochgeladen, sollte die Aufbewahrungsstrategie geprüft werden.

Bei Projekten mit vertraulichen Kundendaten sollte eine lokale Bereitstellung oder eine Private-Cloud-Lösung gewählt werden. Auch die Datenanonymisierungsmechanismen sind vorab zu konzipieren, um unbefugten Zugriff durch interne Mitarbeiter zu vermeiden.

Aufbau der Teamfähigkeiten

KI-Tools selbst erzeugen keinen Wert; erst die Menschen, die sie nutzen, erzeugen Wert. Nach der Einführung von KI verändern sich die Aufgaben von Designern und Verfahrenstechnikern. Sie müssen lernen, KI-Ergebnisse zu prüfen, Parameter anzupassen und Grenzen zu erkennen.

Es wird empfohlen, 2 bis 3 Kernpersonen intensiv zu schulen. Normale Mitarbeiter benötigen nur die Beherrschung der Standardfunktionen. Die Power-User sind für die Tool-Wartung und die Erschließung neuer Szenarien zuständig.

Häufige Irrtümer und Fallstricke

Ein häufiger Irrtum besteht darin, KI als Universallösung zu betrachten. Sie ist stark bei regelbasierten Aufgaben; ästhetische Beurteilung, Markenerzählung und die Umsetzung komplexer Verfahren erfordern weiterhin den Menschen. Man sollte nicht erwarten, dass KI die Kernkreativität ersetzt.

Ein weiterer Irrtum ist der Versuch, alles auf einmal zu kaufen. KI-Tools entwickeln sich schnell, ein Komplettkauf birgt hohe Risiken. Es wird empfohlen, zunächst pro Szenario zu testen und die Lizenz erst nach Bestätigung der Wirkung zu erweitern.

Ein dritter Irrtum besteht darin, die Kundenkommunikation zu vernachlässigen. KI-generierte Vorschläge sollten nicht direkt an Kunden gesendet werden. Sie sollten als interner Erstentwurf dienen und erst nach Überarbeitung durch die Vertriebsmitarbeiter extern weitergegeben werden.

Rhythmus der kontinuierlichen Optimierung

Nach der Inbetriebnahme eines KI-Modells ist die Arbeit nicht ein für alle Mal getan. Unternehmen sollten vierteljährlich bewerten: Welche Szenarien funktionieren, welche werden umgangen, welche müssen neu konzipiert werden. KI-Anwendungen sind ein Prozess kontinuierlicher Iteration.

Nach Inbetriebnahme des internen KI-Tools bei LeXiang werden die Rückmeldungen zu jedem Szenario dokumentiert. Diese Dokumente dienen wiederum zum Training der KI-Modelle, sodass die Ergebnisse immer besser auf das tatsächliche Geschäft abgestimmt werden.