Der frühe Vogel
fängt den Wurm!
Künstliche Intelligenz
Wachstumsmotor oder Anfang vom Ende?
Innovation
Entwicklung
Produktion
Vereintes Erbe und Fortschritt
Neueste Erkenntnisse mit traditionellem Wissen verknüpfen.
Mit einem weiten Blick in die Zukunft
Die doppelte Funktion für Innovation und Tradition
Vorbeugen
Bewahrung des Wissens von Generation zu Generation und Schutz vor dessen Verlust.
Vorbereiten
Bereiten Sie sich gezielt auf Humanoide und neue Technologien mit Hilfe von künstlicher Intelligenz vor.
Der Weg zur digitalen Souveränität
Warum es notwendig ist, das Rad neu zu erfinden?
Die Gründe dafür sind vielfältig und reichen von der maßgeschneiderten Anpassung an Unternehmensbedürfnisse über die Gewährleistung von Datenschutz und Sicherheit bis hin zu Innovationsfähigkeit und Wettbewerbsvorteilen.
Datenschutz
Eigenentwickelte KI-Lösungen bieten mehr Kontrolle über die Verarbeitung sensibler Unternehmensdaten und Kundeninformationen.
Individuelle Anpassung
Eine eigene KI ermöglicht es Unternehmen, ihre Algorithmen und Modelle genau auf ihre Geschäftsprozesse und Bedürfnisse abzustimmen.
Leistung und Skalierbarkeit
Maßgeschneiderte KI-Modelle können oft effizienter und skalierbarer sein als generische Lösungen, da sie direkt auf die Unternehmensstrukturen zugeschnitten sind.
Wettbewerbsvorteil
Selbst entwickelte künstliche Intelligenz kann für Unternehmen zu einem Differenzierungsmerkmal und Wettbewerbsvorteil werden: Sie können innovative und einzigartige Lösungen anbieten.
Kontinuierliche Weiterentwicklung
Durch interne Entwicklung können Unternehmen ihre KI kontinuierlich verbessern und an neue Anforderungen anpassen, ohne von externen Plattformen abhängig zu sein.
Kosteneffizienz
Langfristig kann die Entwicklung eigener KI-Lösungen kosteneffizienter sein, da sie an die spezifischen Bedürfnisse angepasst sind und keine zusätzlichen Lizenzgebühren für externe Plattformen anfallen.
Schutz vor Abhängigkeit
Die Abhängigkeit von externen Plattformen kann Risiken hinsichtlich Verfügbarkeit, Preisgestaltung und Änderungen der Nutzungsbedingungen mit sich bringen.
DER EINSTIEG
Leichter als gedacht
Analyse
Zunächst wird der konkrete Bedarf des Handwerksunternehmens für eine KI-Lösung ermittelt.
Datenbeschaffung
Relevante Daten werden gesammelt, bereinigt und für die Verarbeitung durch die KI vorbereitet.
Entwicklung
Das KI-Modell wird mit vorbereiteten Daten und geeigneter Algorithmen trainiert und validiert.
Im Gegensatz zu ChatGPT oder Gemini wird es keine allgemeinen KI-Modelle geben, die von Weltkonzernen entwickelt wurden, und sie wird Ihnen vielleicht nicht beantworten können, wer vor 10 Jahren den Oscar gewonnen hat oder wie lange Caesar regiert hat, weil sie nicht darauf trainiert wurde, sondern auf alles, was für die spezifischen Bedürfnisse eines Handwerksbetriebes notwendig ist.
Dieser Prozess kann je nach Komplexität der KI und der verwendeten Daten unterschiedlich lange dauern. In der Regel kann das Training einer KI einige Monate bis mehrere Jahre dauern, abhängig von Faktoren wie der Menge und Qualität der Trainingsdaten und der Komplexität der zu lösenden Aufgaben.
– Datensammlung: Erfassung und Sammlung relevanter Daten, die für das Training der KI benötigt werden.
– Datenvorverarbeitung: Bereinigung, Aufbereitung und Strukturierung der Daten, um sie für das Training geeignet zu machen.
– Feature-Engineering: Identifizierung und Extraktion relevanter Merkmale aus den Daten, die zur Lösung des Problems beitragen.
– Modellentwicklung: Auswahl oder Entwurf eines geeigneten KI-Modells oder einer Architektur, das/die mit den gesammelten Daten trainiert werden soll.
– Training des Modells: Durchführung des Trainingsprozesses, bei dem das Modell mit den vorverarbeiteten Daten trainiert wird, um Muster zu erkennen und Zusammenhänge zu lernen.
– Validierung und Optimierung: Überprüfung der Leistung des trainierten Modells anhand von Validierungsdaten, Feinabstimmung der Hyperparameter und Optimierung des Modells zur Verbesserung der Leistung.
– Bewertung und Test: Testen des trainierten Modells mit Testdaten, um seine Leistung und Genauigkeit zu bewerten.
– Bereitstellung und Einsatz: Bereitstellung des trainierten Modells in einer produktiven Umgebung, um Aufgaben automatisiert ausführen zu können.
Umfang des Trainings: Die Anzahl der für das Training benötigten Daten, die Komplexität der zu lösenden Aufgaben und die gewünschten Leistungsziele können die Kosten beeinflussen.
Datenvorverarbeitung: Die Bereinigung, Strukturierung und Aufbereitung der Daten vor dem Training kann zusätzliche Kosten verursachen.
Modellentwicklung: Der Aufwand für die Auswahl oder Entwicklung eines geeigneten KI-Modells sowie die Implementierung und Integration in die Geschäftsprozesse spielen ebenfalls eine Rolle.
Generell können die Kosten für KI-Schulungen für kleine Unternehmen in Abhängigkeit von den oben genannten Faktoren zwischen einigen Tausend und mehreren Zehntausend Euro liegen.
Websites: – Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK)
– KfW Bankengruppe
– Zentralsstelle für Gewerblichen Rechtsschutz (ZGPR)
– Europäische Investitionsbank (EIB)
– Handwerk.de
– Bundesverband der Deutschen Industrie (BDI)
Förderprogramme:
– “go-digital”
– “Digital Jetzt”
– “ERP-Digitalisierungsprogramm”
– “Digitalberatungsprogramm Handwerk”
– KMU-Digitalisierungsberatung
– Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM)
– Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) Veranstaltungen:
– “Handwerk Digital”
– “IT-Tage Handwerk”
– “Zukunftstag Handwerk”
Beratungsangebote:
– Handwerkskammern
– Bundesverband der Deutschen Industrie (BDI)
– Fördermittelberater
Tipp: Wenden Sie sich an Ihre Hausbank oder einen Fördermittelberater. Diese können Ihnen helfen, die richtigen Förderprogramme zu finden und die Antragstellung zu unterstützen.