Über die IGF
Forschungsvereinigungen müssen für die Antragstellung im Rahmen der IGF autorisiert sein. Noch nicht autorisierte Forschungsvereinigungen können einen Antrag auf Autorisierung im Förderprogramm Industrielle Gemeinschaftsforschung (IGF) stellen, wenn die Kriterien gemäß der Anlage Förderrichtline erfüllt sind.
Die Industrielle Gemeinschaftsforschung (IGF) ist ein europaweit einzigartiges, themenoffenes und vorwettbewerbliches Förderprogramm des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWE), das kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) einen einfachen Zugang zu praxisorientierter Forschung ermöglicht.
Eine Kurzdarstellung veranschaulicht den Prozess von der Idee bis zur Veröffentlichung des Forschungsergebnisses.
Hier finden Sie eine Übersicht aller IGF-Forschungsvereinigungen.
IGF bewegt: Erhalten Sie in Bild und Ton Einblicke in die IGF.
Mit den Mitteln der IGF werden im transnationalen Netzwerk CORNET auch Projekte gemeinsam mit internationalen Kooperationspartnern durchgeführt ...
Geförderte Projekte
Im Rahmen des IGF-Kongresses wurde das IGF-Projekt des Jahres 2025 gewählt. Unter 23 Einreichungen hat der Wissenschaftliche Rat der IGF drei Finalisten nominiert. Das Gewinner-Team wurde durch das Publikum gewählt.
Ein kleiner Ausschnitt der bisher rund 12000 geförderten Projekte bietet einen Einblick in die Vielfalt der Forschungsthemen.
Die Projektdatenbank der Industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) umfasst rund 12000 abgeschlossene und laufende IGF-Vorhaben seit dem Jahr 1995 und wird regelmäßig aktualisiert.
Service
Hier finden Sie Veranstaltungen mit Bezug zu IGF-Forschungsvorhaben.
FAQ
Hintergrund des Projekts
Künstliche Intelligenz (KI) bietet große Potenziale - insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU). Viele Betriebe stehen jedoch vor der Herausforderung, KI sinnvoll einzusetzen, ohne über umfangreiche Ressourcen oder spezielles Fachwissen zu verfügen.
Das Forschungsprojekt „KI in Kundeninteraktionen“ setzt genau hier an. Über zwei Jahre haben Forschende der Technischen Universität München und der TU Bergakademie Freiberg im Rahmen der Industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) praxisnahe Lösungen für den Mittelstand entwickelt.
Im Mittelpunkt steht Rosie, ein Chatbot, der KMU dabei unterstützt, KI-Anwendungen in Kundeninteraktionen strategisch zu planen und umzusetzen.
©DLR-PT
Die Herausforderung
Ob Kundengewinnung, -bindung oder -entwicklung: KI kann entlang der gesamten Kundenreise wertvolle Impulse geben. Viele KMU stehen dabei jedoch vor Herausforderungen. Häufig fehlt es an internem Know-how, um KI-Lösungen erfolgreich einzuführen. Auch der Aufwand für Planung und Integration wird als hoch eingeschätzt. Hinzu kommen Unsicherheiten in Bezug auf Datenschutz und rechtliche Vorgaben sowie ein Mangel an niedrigschwelligen, individuell anpassbaren Beratungsmöglichkeiten. Herkömmliche Chatbots oder frei verfügbare Sprachmodelle bieten in diesem Zusammenhang meist nur allgemeine Antworten, die nicht auf die spezifischen Bedürfnisse kleiner und mittlerer Betriebe zugeschnitten sind.
Die Lösung: Rosie - die KI-Beratung für KMU
Um diese Lücke zu schließen, wurde Rosie entwickelt - eine digitale Unternehmensberaterin, die rund um die Uhr zur Verfügung steht. Rosie beantwortet Fragen zur KI-Einführung, liefert passgenaue Empfehlungen und unterstützt Unternehmen dabei, eigene Potenziale zu identifizieren und umzusetzen.
Rosie basiert auf dem leistungsstarken Sprachmodell Claude 3.5 Sonnet von Anthropic AI. Durch ein speziell entwickeltes Retrieval-Augmented-Generation-System (RAG) werden Daten DSGVO-konform verarbeitet. Unternehmen behalten jederzeit die volle Kontrolle über ihre Informationen - ohne zusätzlichen Installationsaufwand oder technisches Vorwissen.
Zentrale Features
Zu den zentralen Funktionen von Rosie gehören eine durchgängige 24/7-KI-Unterstützung, personalisierte Beratung, die auf die konkreten Herausforderungen von KMU zugeschnitten ist, sowie eine sofortige Einsatzbereitschaft ohne zusätzliche Einrichtung. Datenschutz steht dabei im Mittelpunkt: Ende-zu-Ende-Verschlüsselung und vollständiges Dateneigentum gewährleisten maximale Sicherheit. Zudem ist Rosie in der Testphase kostenfrei nutzbar – finanziert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE) sowie die beteiligten Forschungspartner.
Anwendungsbereiche
Rosie richtet sich an KMU verschiedenster Branchen - vom Einzelhandel über die Fertigung bis hin zu professionellen Dienstleistungen.
Der Chatbot liefert zugängliche und praxisnahe Handlungsempfehlungen, die sowohl für erste Schritte mit KI als auch für die gezielte Weiterentwicklung einzelner Geschäftsbereiche genutzt werden können.
Praxisbeispiele
Wie Rosies Beratung funktioniert, wurde auf dem Innovationstag Mittelstand 2025 in Berlin präsentiert: Eine fiktive Buchhändlerin nutzte den Chatbot, um Strategien zur Umsatzsteigerung zu entwickeln. Rosie stellte gezielte Rückfragen, schlug Social-Media-Maßnahmen vor, empfahl eine Suchmaschinenoptimierung und half dabei, eine Community rund um das Geschäft aufzubauen - alles in Echtzeit und ohne externe Beratung.
Auch Unternehmen wie Platzer Kommunikation und die KoSytec Systemhaus GmbH haben Rosie bereits getestet. Ihr Fazit: Rosie liefert praxisnahe, umsetzbare Empfehlungen, die das eigene Fachwissen sinnvoll ergänzen.
Ausblick
Rosie befindet sich derzeit in der Pilotphase. Bereits jetzt zeigt sich jedoch, wie skalierbare KI-Lösungen KMU konkret unterstützen können - beispielsweise bei der Bearbeitung von Kundenanfragen, der Automatisierung interner Prozesse oder der Analyse von Geschäftsdaten.
Die gewonnenen Erkenntnisse fließen in weitere Initiativen ein, unter anderem im Rahmen des KI-Innovationswettbewerbs und der Mittelstand-Digital-Initiative. Ziel ist es, darauf aufbauend zusätzliche praxisnahe Tools und Beratungsangebote für KMU zu entwickeln, um die digitale Transformation schrittweise zu erleichtern.
Rosie leistet damit einen wichtigen Beitrag, KI-Anwendungen für KMU greifbar und nutzbar zu machen, und stärkt so die Wettbewerbsfähigkeit deutscher und europäischer Unternehmen im internationalen Umfeld.
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