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KI

Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) ist in aller Munde. KI bietet Unternehmen enorme Potenziale, enthält aber auch zahlreiche Fallstricke. Um ein Scheitern von KI-Projekten zu verhindern, müssen die Möglichkeiten und Grenzen von KI bekannt sein.

Bei der Umsetzung gilt es bezüglich Mitarbeiter und Datennutzung einige wesentliche Punkte zu beachten. 

Wofür eignet sich KI? 

Im Spielebereich bewies KI längst ihre Überlegenheit gegenüber dem Menschen. So schlug das Googles AlphaGo-Programm 2016 den Champion Lee Sedol haushoch. Und das chinesische Brettspiel Go ist weitaus komplexer als Schach. Dies zeigt die Stärke bestehender KI-Software. 

Im Maschinenbau steht vorausschauende Instandhaltung derzeit im Blickfeld. Aber mit künstlicher Intelligenz lassen sich weit mehr Aufgaben effizienter lösen. So erstellt KI Bedarfsprognosen in der Produktionsplanung, sagt die Qualität in der Produktion vorher und erkennt Anomalien bei der Qualitätsprüfung. KI unterstützt das virtuelle Design und die Bewertung neuer Produkte und ermöglicht eine Vorhersage der dazu erforderlichen Hardware-Ressourcen. 

Der Einsatz von KI ist vielfältig. Er reicht vom Kundenservice über die Überwachung des Gesundheitszustands in der Tierhaltung bis hin zu selbstfahrenden Autos der Zukunft. Dieses unendliche Spektrum wirft aber auch Fragen auf und schürt Ängste. Übernehmen selbstlernende Maschinen künftig unsere Arbeitsplätze? Die Beantwortung dieser Frage erfordert, neben den Einsatzmöglichkeiten die Grenzen künstlicher Intelligenz zu kennen. 

Wo liegen die Grenzen von KI? 

Heutige KI ist zwar selbstlernend und in bestimmten Bereichen unschlagbar, aber hält noch lange nicht mit menschlicher Intelligenz mit. Im Vergleich zum Menschen braucht sie Unmengen an Daten. Und hier liegt die Krux der Sache, denn KI-Algorithmen können nur so gut sein wie ihre Datenbasis. Damit kämpfen viele Firmen gerade im mittelständigen Bereich. Müll ist und bleibt auch aufbereitet Müll, es braucht beim Einsatz die richtige Strategie und geschultes Personal, um nicht zu scheitern. KI kann Gemeinsamkeiten und Korrelationen aufzeigen, sie nutzen und so Daten optimieren. 

Vermeintliche Korrelationen können aber auch auf den Holzweg führen. Etwa auf Europa bezogen: 

„Je kleiner die Menschen, desto katholischer“ oder auf die USA: „Die Senkung amerikanischer Forschungsausgaben reduziert die Selbstmordrate“. Menschen realisieren solchen Unsinn, Computer nicht. 

KI passt sich an vorgegebene Regeln perfekt an, ändern sich diese jedoch, muss sie mit viel Aufwand neu trainiert werden. Menschen finden sich mit neuen Voraussetzungen viel schneller zurecht.  Der Mensch muss erkennen, wann sich der Einsatz von KI zur Lösung seiner Aufgaben lohnt, welche Daten die KI braucht und was Sinn macht.  

Vernichtet KI Arbeitsplätze? 

Führungskräfte müssen beim Einsatz künstlicher Intelligenz ihre Mitarbeiter mitnehmen und Ängste und Vorurteile abbauen, insbesondere in Bezug auf Arbeitsplätze. Tun Unternehmen dies nicht, sind KI-Projekte zum Scheitern verurteilt. 

Der Digitalverband Bitkom befragte 2020 dazu insgesamt 1.004 Personen telefonisch mit dem Ergebnis: Beim Einsatz von KI argwöhnen 73 % eine stärkere Kontrolle der Beschäftigten und 65 % den Verlust von Arbeitsplätzen. Aber 45 % sind überzeugt, dass KI dabei hilft, Fehler zu vermeiden und langweilige Routinetätigkeiten reduziert. 

KI vernichtet keine Arbeitsplätze, sie wandelt sie um. Sie beschleunigt Arbeitsprozesse, benötigt aufgrund der oben aufgezeigten Grenzen jedoch Menschen, die den Einsatz kontrollieren. KI befreit Fachkräfte von stupiden und immer wiederkehrenden Aufgaben und räumt ihnen Zeit für wichtigere und komplexere Aufgaben ein.  

Dies müssen Führungskräfte vor dem Einsatz von KI ihren Mitarbeitern vermitteln. Ein Umdenken ist erforderlich, ansonsten besteht die Gefahr, dass diese den Einsatz ablehnen oder gar untergraben und so zum Scheitern bringen. Geht es um Arbeiten am Fließband, ist diese Diskussion überflüssig, denn in den Fabriken liegt der Automatisierungsgrad für gleichbleibende Arbeitsschritte bereits bei über 90 Prozent, der Umwandlungsprozess ist weitgehend erfolgt. 

KI ist kein Jobkiller, sie schafft neue Berufsfelder. Die traditionelle Datenanalyse durch Datenwissenschaftler reicht künftig nicht mehr aus, es gilt die Lücke zwischen den Datenexperten und den Entwicklern, Analytikern, Ingenieuren, Technikern oder Fachanwender zu schließen. Diese Aufgabe kann der Citizen Data Scientist übernehmen, der „bürgerliche“ Allrounder, der in der Lage ist, aus riesigen Datenquellen Wissen zu schöpfen und die gewonnen Erkenntnisse verständlich zu kommunizieren. 

KI basiert auf Daten – was bedeutet das konkret? 

Daten sind das A und O von selbstlernenden Systemen. KI entsteht nicht von selbst, sie muss trainiert werden – und das Ergebnis ist nur so gut wie die Trainingsdaten. Diese zu sammeln und aufzubereiten ist der größte Aufwand beim Umsetzen von KI-Projekten – und damit ein Hauptgrund für das Scheitern. 

Unternehmen mangelt es oft an der entsprechenden Erfahrung. Hier heißt es klein anfangen und mit Pilotprojekten beginnen. Damit lässt sich KI-Kompetenz aufbauen, die Integration in die Unternehmenssoftware schrittweise umsetzen, Datenschnittstellen testen, die Datenqualität erforschen und sichern. Gleichzeitig fördert ein solches Vorgehen die KI-Akzeptanz seitens der Mitarbeiter. Hauseigenes Personal verwandelt sich in KI-Experten, wird zu Citizen Data Scientist. 

Plattformen wie die der innoSEP GmbH ermöglichen diese Vorgehensweise. Mit der Data-SciencePlattform lassen sich Anwendung ohne Programmierkenntnisse mit wenig Data Science Background schnell erlernen. 

Hüseyin Sahin, Co-Founder und CTO
Hüseyin Sahin
Co-Founder und CTO, innoSEP GmbH
Das Unternehmen hat eine KI-Self-Service Plattform für die Industrie entwickelt. Seit
2020 ist er zum Aufbau eines zweiten Standorts nach Düsseldorf gezogen.

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