In Großbritannien gibt es ein Produktivitätsproblem, von dem auch kleine Unternehmen leider nicht verschont bleiben. Dieses langjährige Problem wurde durch unterdurchschnittliches Wirtschaftswachstum und einmalige Ereignisse wie den Brexit verschärft – die Zeiten sind definitiv hart! Der Bericht von Xero “Kleine Unternehmen Produktivität: Trends, Auswirkungen und Strategien” spiegelt diese makroökonomischen Veränderungen wider und zeigt, dass die Produktivität von britischen kleinen Unternehmen zwischen August 2022 und Dezember 2023 um 7% gesunken ist und nun deutlich unter dem vorkrisenbedingten Bereich liegt. Ohne Verbesserung der Arbeitsproduktivität besteht das Risiko eines Dominoeffekts, bei dem kleine Unternehmen Schwierigkeiten haben, Kapital zur Förderung des Wachstums erneut zu investieren. Unternehmer können nicht einfach abwarten, bis sich die wirtschaftlichen Bedingungen günstiger gestalten, und suchen daher verständlicherweise nach Möglichkeiten, die Produktivität ihrer Betriebe zu steigern.
Für viele bedeutet das, ihr Augenmerk auf Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) zu richten, um zu sehen, ob sie dabei helfen können, das Produktivitätsproblem zu lösen. KI wird zunehmend für ihre Fähigkeit gelobt, Prozesse zu automatisieren und Unternehmern von zeitaufwändigen Aufgaben zu entlasten, die die Produktivität beeinträchtigen. Zeit ist oft die wertvollste Ressource für kleine Unternehmen, und KI beginnt zu zeigen, wie sie den Inhabern etwas Zeit zurückgeben kann, damit sie sich auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können. Natürlich wird AI-Technologie das Produktivitätsproblem nicht vollständig lösen, noch ist es eine Lösung, die für jedes kleine Unternehmen passt – insbesondere wenn KI selbst eine Vielzahl unterschiedlicher Technologien und Fähigkeiten umfasst. Aber es gibt einige wichtige Überlegungen für Unternehmer, die diese Technologie effektiv nutzen wollen – nämliches Verständnis, wo sie ihnen nutzen kann, welche Grenzen es gibt und wie man auf sichere Weise mit neuen, aber relevanten Instrumenten experimentiert.
Ein guter Ausgangspunkt ist, sich die Schlüsselfaktoren anzusehen und die kritischen Aktivitäten zu identifizieren, die durch manuelle, repetitive Eingriffe die Produktivitätsblockaden verursachen. Von dort aus können kleine Unternehmen Experimente durchführen, um zu erkunden, wie KI helfen könnte, diese Aufgaben zu automatisieren oder zu unterstützen und so den Aufwand zur Erfüllung dieser Aufgaben im großen Maßstab zu reduzieren. Neben der Optimierung von Aufgaben und Prozessen können kleine Unternehmen auch nach Möglichkeiten suchen, ihre Workflows zu optimieren, indem sie die neuen konversationsfähigkeiten nutzen, die durch generative KI freigesetzt werden.
Ein besseres Verständnis der Grenzen von KI-Technologie und auch einiger der mit ihrer Anwendung verbundenen Risiken wie Desinformation, Diskriminierung und Voreingenommenheit wird ebenfalls gewonnen. Bei Funktionen wie Finanzen und Buchhaltung kann das Problem der Halluzination, bei dem Datenpunkte vom Modell „ausgedacht“ werden, verstärkt werden, wenn die verwendeten Datensätze nicht für die Aufgabe geeignet sind oder nicht auf dem neuesten Stand gehalten werden. In dieser Hinsicht ist es besonders wichtig, wenn „kostenlose“ oder öffentlich zugängliche AI-Tools verwendet werden: Es ist entscheidend, sich die Zeit zu nehmen, um zu untersuchen, wie sie die bereitgestellten Daten nutzen und schützen, um die mit ihrer Anwendung verbundenen Risiken zu managen. Letztendlich müssen Unternehmer gut informiert sein, wenn es darum geht, KI zu nutzen und ihr Potenzial zu entfesseln, um die Produktivität zu steigern.