ZMV-Radar

Was ist der ZMV-Radar?

Der ZMV-Radar ist eine empirische Studie des ZMV von der Universität Greifswald in Kooperation mit dem ZeTT Thüringen (zum ZeTT-Radar). Das Ziel der Studie ist es, die Entwicklung der Geschäftssituation in Mecklenburg-Vorpommern zu verfolgen und dynamisch darzustellen.

Situationsbedingt hatten wir im April 2022 deutlich geringere Teilnehmendenzahlen als erwartet. Um nur aussagekräftige Ergebnisse mit Ihnen zu teilen und auch die Anonymität der Befragten wahren zu können, haben wir uns dazu entschlossen, die Ergebnisse aus dem April nicht auszuwerten.

Befragungsergebnisse aus dem Januar 2022

Wen haben wir befragt?

Wir haben 49 KMU in Mecklenburg-Vorpommern zu ihrer aktuellen Lage befragt. Wenn Sie interessiert daran sind, welche Art von KMU wir befragt haben, können Sie hier nähere Informationen erhalten.

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Ergebnisse zum Download

Die Ergebnisse zum Speichern, Versenden oder Drucken finden Sie hier in PDF-Form

Lageeinschätzung &
Blick in die Zukunft

Fokusthema: KI

 

  • Lageeinschätzung und Blick in die Zukunft

    Wir erfragten jeweils, ob und wie sich die aktuelle Situation der KMU im Vergleich zum Vorjahr verändert hat und was Unternehmer:innen im nächsten Quartal erwarten.

    Auch zur Personalsituation und zur betrieblichen Auslastung befragten wir die KMU

  • Fokusthema: KI

    Künstliche Intelligenz (kurz: KI) als Schlüsseltechnologie ist auch für die KMU in MV relevant. Daher haben wir ansässige Unternehmen zu zentralen Themen rund um KI befragt – konkret zur bestehenden Verfügbarkeit von Daten, der aktuellen Nutzung von KI sowie der Ausgestaltung der KI-Anwendung.

    Daten als Grundlage für KI

    Datenverfügbarkeit

    Als Grundlage für die Anwendung und Nutzung von KI bedarf es Daten. Wir haben entsprechend die Unternehmen danach befragt, ob und in welchem Umfang dafür Daten aus dem Geschäftsprozess und/ oder aus dem Produktionsprozess zur Verfügung stehen.

    Datennutzung

    Neben der reinen Verfügbarkeit von Daten geht es bei der Anwendung von KI in erster Linie auch um die tatsächliche Nutzung dieser Daten. Daher stellt sich zum einen die Frage, ob die Unternehmen über die generierten Daten verfügen können und wenn ja, was genau mit diesen Daten passiert.

    Anforderungen an die Beschäftigten im Umgang mit Daten

    Sollen Daten für Analysen oder die Nutzung von KI generiert und verarbeitet werden, bedarf es entsprechender Kompetenzen seitens der Beschäftigten. Welches Wissen oder welche Kenntnisse für den Umgang mit Daten eine besondere Rolle spielen, wollten wir von den Unternehmen wissen.

    Investitionen in Digitalisierung

    Nutzung von KI in den Unternehmen

    Welche Ziele verfolgen die Unternehmen mit dem Einsatz von KI? Welche Finanzierungsbedarfe stehen dahinter bzw. was sind die Unternehmen bereit zu investieren? Und: Besteht Beratungsbedarf zum Thema KI? Diesen Fragen werden wir im Folgenden nachgehen und vergleichend für die KMU, die KI bereits einsetzen und denen, für die KI zukünftig von Interesse ist, betrachten.

    Personalbezogene Anwendungsziele

    Produkt- und prozessbezogene Anwendungsziele

    Für beide Anwendungsbereiche zeigt sich fast ausnahmslos, dass die Unternehmen mit KI im Einsatz den möglichen Anwendungszielen von KI im Vergleich zu Unternehmen ohne KI durchgehend eine höhere Relevanz beimessen.

    Investitionen in KI

    Beratungsbedarf

    KI-Nutzung im Detail

    Von den Unternehmen, die bereits KI einsetzen, wollten wir u. a. wissen, wie die KI-Lösungen entwickelt und trainiert werden und wer dafür zuständig ist.

    Entwicklung von KI-Lösungen

    Zuständigkeit für Entwicklung

    Fazit der Unternehmen

    Unternehmen, die KI einsetzen, fühlen sich in ihrer Entscheidung pro KI bestätigt: Alle haben die Frage nach der künftigen Rolle von KI im Unternehmen einstimmig mit „wird steigen“ beantwortet.

    Gründe für die Nicht-Nutzung von KI

    Etwa ein Viertel der KMU gehen davon aus, dass KI weder jetzt noch künftig eine Rolle für sie spielen wird. Von diesen Unternehmen wollten wir erfahren, welche konkreten Gründe es dafür gibt.

    Vorläufige Schlussfolgerungen

    Ausgehend von den Einblicken, die uns die Unternehmen gewährt haben, können wir unter Vorbehalt einige erste Schlüsse ziehen. Diese decken sich auch mit den Ergebnissen deutschlandweiter Studien (z. B. BMWi, 2021) oder den Berichten der „Plattform Lernende Systeme zum Einsatz von KI:

    • Digitalisierung als Grundlage zur Datengenerierung muss weiter vorangetrieben werden. Hier besteht vor allem im Bereich der Produktionsprozesse noch erheblicher Nachholbedarf.
    • Vorhandene Potenziale in Form verfügbarer Daten werden noch nicht ausreichend genutzt. Dies dürfte u. a. mit fehlenden bzw. noch unzureichenden Qualifikationen der Beschäftigten für den Umgang mit Daten und den fehlenden Fachkräften zu tun haben. Diesbezüglich müssen die Personal- und Kompetenzentwicklung stärker in den Fokus genommen werden.
    • Sowohl die Erfahrungen der Unternehmen, die KI bereits einsetzen als auch die Gründe für die Nicht-Nutzung von KI bieten wertvolle Ansätze, um die Voraussetzungen für den Einsatz von KI sowie dessen praktische Umsetzung zu verbessern und entsprechende Beratungsangebote darauf abzustimmen.