Im Unterschied zur vor allem medial gehypten „Revolution“ um künstliche Intelligenz, beispielsweise mit der Anwendung Chat-GPT, entwickelt sich diese vielmehr in einem dynamischen evolutionären Innovationsprozess, der eine umfangreiche, permanent wachsende Datenbasis ebenso voraussetzt wie eine hoch vernetzte Dateninfrastruktur. Erst damit wird sich der absehbar gewaltige Nutzen von KI für Gesellschaft und Wirtschaft optimal entfalten können.
Sicher sind zwei Dinge: KI verändert die Welt und somit auch die Möbelbranche. Und: Daten sind das Gold im (zumindest!) 21. Jahrhundert. KI stößt jedoch immer dann schnell an seine Grenzen, wenn Daten unstrukturiert oder nicht vereinheitlicht vorliegen – sprich: für KI-Systeme nicht les-, interpretier- bzw. verarbeitbar sind – oder schlicht der Datenumfang für die (künstliche) Semantik unzureichend ist.
Plümer und Sönke unterstrichen daher immer wieder, dass sich nur gut strukturierte Daten als Treibstoff für den KI-Motor eignen. Und dass mit wachsendem Datenpool die KI schneller und treffsicherer agieren kann. Ihr Ratschlag deshalb an die versammelten Unternehmensvertreter: „Schauen Sie zuerst, auf welchem Datenschatz Sie sitzen. Heben Sie ihn – und organisieren einheitliche Strukturen!“ Denn viele Produkte der Möbelindustrie haben eine große Variantenvielfalt und die Prozesse in der Wertschöpfungskette bis hin zum Kunden sind oft komplex. Um mit KI erfolgreich zu sein und alle Daten hierzu schnell nutzen zu können, bedarf es zwingend einer inhaltlichen und strukturellen Normierung.
In datenbasiertes Arbeiten und eine passende Infrastruktur zu investieren, ist also unerlässlich – insbesondere in der mittelständisch geprägten Möbelbranche mit zahlreichen Playern. Die Grundlagen sind geschaffen: Die DCC-Standards wie das Integrierte Daten Modell (IDM) und das Engagement für die Klassifikation von Möbelinformationen in ECLASS oder die IWOfurn-Plattform und der elektronische Datenaustausch (EDI) als Bindeglieder für die digitale Kommunikation gehören beispielsweise hierzu.
Grundsätzlich ist die Digitalisierung von Daten kein explizites KI-Thema, fast alle Branchenakteure digitalisieren diese bereits. Folglich ist der unternehmerische Aufwand in die nächsten Schritte eher gering. Verschiedene KI-Tools helfen nach der Datenstrukturierung, diese aus unterschiedlichen Programmen miteinander sinnvoll zu verknüpften und größtmöglichen Nutzen zu ziehen.