Das Business Insights Development Laboratory (BUILD) der Ateneo de Manila University untersucht die Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) in kleinen Unternehmen mit dem Ziel, menschliche Arbeitskraft zu ergänzen, nicht zu ersetzen. Kleine Unternehmen, eine wichtige Säule der philippinischen Wirtschaft, verlassen sich im täglichen Betrieb weitgehend auf schriftliche Logbücher. Diese Logbücher sind zwar kostengünstig, einfach und zuverlässig, aber das Führen und Interpretieren dieser Logbücher kann mühsam sein.

Die BUILD-Forscher Zachary Matthew Alabastro, Joseph Benjamin Ilagan, Lois Abigail To und Jose Ramon Ilagan haben sich mit dieser Situation auseinandergesetzt und vorgeschlagen, KI zur Verbesserung einzusetzen. Sie stellten fest, dass handschriftliche Tagebücher zwar für kleine Unternehmen unerlässlich sind, sich jedoch nicht für die Gewinnung betrieblicher Erkenntnisse eignen. KI hingegen bietet großes Potenzial für die Analyse von Geschäftsdaten, die einfache Identifizierung der Produktleistung, die Verfolgung von Verkaufstrends und die Bereitstellung von Empfehlungen zu Bestand, Preisen und Nachschub.

Um die Bedenken von Kleinunternehmern und Mitarbeitern hinsichtlich der digitalen Transformation auszuräumen, haben Forscher ein innovatives „Co-Pilot“-Modell vorgeschlagen, das es KI ermöglicht, menschliche Anstrengungen zu ergänzen und zu unterstützen. Auf der Konferenz „2025 AI for Human-Computer Interaction“ in Schweden präsentierten sie ihre Forschungsergebnisse und zeigten, wie handschriftliche Verkaufsprotokolle mithilfe optischer Zeichenerkennung (OCR) und großer Sprachmodelle (LLM) in handhabbare digitale Daten umgewandelt werden können. Das System, das erfolgreich an echten Imbissständen im Student Enterprise Center der Ateneo de Manila University getestet wurde, wurde mit Python erstellt, nutzte Amazon Web Services für die OCR-Verarbeitung und wurde mit Anthropics Claude 3 Haiku LLM interpretiert.

Dieses System ermöglicht es auch Personen ohne digitales Training, Bestandstrends leicht zu erkennen. Durch das Scannen von Fotos aus Logbüchern kann KI Produkte identifizieren, Preise abgleichen und Verkaufsdaten aggregieren. So können Unternehmen schnell Bestseller und Ladenhüter identifizieren und so Kundenbedürfnisse besser erfüllen. Forscher weisen darauf hin, dass der erste Prototyp des Systems zwar eine mäßige Genauigkeit aufweist, aber noch erhebliches Verbesserungspotenzial besteht. Zukünftig wird es auch handschriftliche Daten wie Bestandslisten, Lieferprotokolle und sogar Lohnbücher verarbeiten können. Dieses KI-Tool mit seinem einfachen Design, dem erschwinglichen Preis und der einfachen Erweiterbarkeit wird lokalen Ständen helfen, Geschäftseinblicke zu gewinnen, die bisher nur großen Unternehmen vorbehalten waren.

Weitere Informationen: Zachary Matthew Alabastro et al., „Anwendung optischer Zeichenerkennung und großer Sprachmodelle zur Erweiterung traditionell manueller Geschäftsprozesse für die Datenanalyse in kleinen Unternehmen“ (2025), Künstliche Intelligenz in der Mensch-Computer-Interaktion.