Mittendrin statt nur dabei

Androide Roboter, die menschliches Verhalten nachahmen, autonome Fahrzeuge oder Sprachassistenten wie Alexa und Co. – sie stehen meist im Fokus der Öffentlichkeit, wenn KI-Fragen diskutiert werden. Es ist kein Zufall, dass gerade KI-Produkte, die mit menschlichen Merkmalen ausgestattet sind, großes Interesse hervorrufen. KI an sich ist abstrakt, hochkomplex und schwer greifbar; Attribute wie ein Gesicht, eine Stimme oder ein Name vermitteln daher einen Anknüpfungspunkt. Mit etwas zu interagieren, von dem man eine bildliche Vorstellung hat, ist einfacher als mit gesichtslosen Algorithmen.

Dass KI allerdings auch schon dort in unseren Alltag eingezogen ist, wo sie keinen Namen und keine Kulleraugen hat, zeigte jüngst deutlich eine internationale Pega-Studie. Hier gaben 34 Prozent der 6.000 Befragten an, schon einmal mit KI in Berührung gekommen zu sein – tatsächlich nutzten jedoch, so legte es die Analyse der von ihnen verwandten Geräte und Anwendungen offen, 84 Prozent bereits regelmäßig KI-Funktionen – ohne sich dessen bewusst zu sein.

Nach wie vor herrscht also Unsicherheit darüber, was eigentlich KI ist. Dr René Kühlheim von der Unternehmensberatung PTA gibt daher zu bedenken, dass KI ein „extrem großes Themenfeld ist, bei dem man differenzieren und korrekt einordnen sollte“. Die dem Menschen ebenbürtige Intelligenz von KI sei z. B. bisher rein theoretisch, so der KI-Experte. Im Bereich des „Deep Learnings“ – einem Unterpunkt des sogenannten maschinellen Lernens – seien in den vergangenen Jahren große Fortschritte erzielt worden, so Kühlheim weiter. Wie intelligent die jeweiligen Systeme tatsächlich seien, hänge davon ab, auf welche Daten sie trainiert wurden. „Letztendlich sind auch KI-Algorithmen nur Algorithmen. Und diese lernen aus dem, was man ihnen vorsetzt“, stellt der Fachmann klar. Da diese nicht unterscheiden können, ob ihre Trainingsdaten diskriminierend sind oder nicht, sei es wichtig, genau zu wissen, aus welcher Datenbasis die Systeme lernen.

Ein Problem, dem sich auch „KIDD – KI im Dienste der Diversität“ verschrieben hat. Das Konsortium ist als vom Bundesministerium für Arbeit und Soziales (BMAS) gefördertes Forschungsprojekt unter dem Dach der Initiative Neue Qualität der Arbeit (INQA) gestartet. Ziel ist es, mehr Transparenz, Empowerment und Schulungen für Arbeitnehmer und Mitarbeitervertretungen zu schaffen, damit diese selbstbestimmt mitreden können. „Denn KI ist in ihrer Anwendung – eine der Grundthesen von KIDD – nicht so schwer zu verstehen und geheimnisvoll“, sagt Christoph Henseler, Mitinitiator und fachlicher Berater von Female.vision e. V. Hier werde oft ein viel zu technischer Ansatz verfolgt, der Betroffenen das Verständnis erschwere und somit das Thema noch unnahbarer mache. Das Konsortium setze, so Henseler auf einen praxisorientierten Ansatz, um den Zugang zu vereinfachen. Da KI-Anwendungen zunehmend auch ins Berufsleben Einzug halten, gilt es, hier besonders kritisch hinzuschauen, damit die vermeintliche absolute Objektivität der KI nicht in Voreingenommenheit umschlägt. Der kritischste Bereich liegt laut Henseler in allen Personal­fragen und auf Menschen bezogenen Prozesse: „Hier können sich leicht aus der verwendeten Datenbasis oder auch durch Auslassung von Daten und Kriterien, die bestimmte Gruppen besonders betreffen, Biases ­ergeben, die bestehende Stereotype oder Diskriminierung fortschreiben oder sogar neu schaffen“, warnt er.

Doch wie kann man eine möglichst diverse Daten­basis  schaffen? „Das ist eine der großen Herausforderungen, die uns momentan noch ungelöst erscheinen“, sagt Henseler und erläutert, dass KI-Ansätze auf das Lernen historischer Daten angewiesen seien. Während es zwar immer Alte und Junge, Männer und Frauen gab, so hätten sich die Rollenbilder und zum Teil auch die Realitäten massiv geändert, gibt er zu bedenken. Hinzu seien ganz neue Gruppen gekommen, die die Gesellschaft heute diverser machen – für diese Gruppen ­lägen dementsprechend noch keine gesicherten Daten vor. „Eine aus Unsicherheit intuitiv fremdenfeindliche KI ist aber so leicht vorstellbar. Daher gibt es aus unserer Sicht noch viele offene Fragen und weiteren Forschungsbedarf.“

Zwischen Buzzword, Hype und Alltag

Während etliche Verbraucher mangels praktischer Erfahrung KI-Szenarien grundsätzlich skeptisch ­sehen, gibt es – gerade in Unternehmen – einen gegenläufigen Trend. Hier wird schnell zugegriffen und investiert, ­sobald eine Lösung suggeriert, sie basiere auf KI-Algorithmen. Zu schnell? „Aktuell sorgt die Aufschrift ,KI‘ für Aufmerksamkeit bei Kunden und Investoren. Ent­sprechend groß ist das Getöse auf dem Markt. Da bekommt so manche Lösung das KI-Siegel verliehen, bei der im Hintergrund einfache Regelwerke ihre Dienste tun“, so die ernüchternde Einschätzung von Professor Dr. Volker Gruhn. Obwohl der Gründer und Aufsichtsratsvorsitzende des IT-Dienst­leistungsunternehmens Adesso natürlich auch eine Vielzahl überzeugender Anwendungen sieht, mahnt er, vor dem Aufsetzen vermeintlicher KI-Projekte das Ziel im Fokus zu haben und nicht die Grundsatzfrage „KI Ja oder Nein?“ als Entscheidungsbasis zu verwenden. Erst wenn geklärt sei, was die Lösung können, wer sie nutzen und welche Prozesse sie verbessern soll, gehe es an die Auswahl der Tools. „Das kann KI sein, aber sie ist keine Allzweckwaffe“, stellt er klar.

Den Hype um KI beobachtet auch René Kühlheim von PTA. Dieser sei allerdings auch mit Vorsicht zu genießen, da er auch eine erhöhte Erwartungshaltung mit sich bringe. Echte KI-Durchbrüche gab es ihm zufolge in den Feldern Bildklassifikation, Spracherkennung und maschinelle Übersetzung. Doch in vielen Bereichen sei man noch weit davon entfernt, menschliches Niveau zu erreichen. Diese Grenzen seien den Menschen oft noch nicht bewusst. „Hier gilt es auch, Aufklärungsarbeit zu leisten, indem man nicht nur beschreibt, was am ‚Horizont der Möglichkeiten‘ alles steht, sondern auch differenziert und aufzeigt, welche dieser Möglichkeiten überhaupt realistisch umzusetzen sind und welche nicht“, so sein Rat.

Vom Labor in die Praxis

Da stellt sich natürlich die Frage, mit welchen Erwartungen Unternehmen in der Praxis KI-Projekte an­gehen. Sind ihre Erwartungen bezüglich erreichbarer Ziele überhaupt realistisch? „Wie Unternehmen mit KI umgehen, variiert stark von Branche zu Branche“, hält der Adesso-Aufsichtsratvorsitzende Gruhn fest. Von „Natur aus“ digitale Unternehmen wie E-Commerce-Anbieter oder Plattformbetreiber, aber auch Banken und Versicherungen hätten ein anderes Verständnis für die Bedeutung von ­Daten. Rund um das Sammeln, Aufbereiten und Nutzen, so der Experte, existieren hier bereits etablierte Prozesse – ergo hätten diese einen Vorsprung gegenüber anderen Bereichen der Wirtschaft.

Eine aktuelle Adesso-Studie zeigt, dass viele Mitarbeiter die KI-Kompetenz des eigenen Unternehmens skeptisch sehen. Zu den Hindernissen, so Gruhn, zähle, dass 38 Prozent der Befragten angaben, es gebe unternehmensinterne Widerstände, während ebenso viele glaubten, KI mache Arbeitsplätze im eigenen Umfeld überflüssig. „Nicht die besten Voraussetzungen, um KI beherzt anzugehen“, resümiert er. Hinzu komme der Mangel an Fachkräften mit KI-Know-how.

Ein Problem, das Dónal Travers, Head of Technology, Consumer and Business Services Investments bei IDA Ireland, der Investitionsförderungsagentur der irischen Regierung, energisch angeht. „In den letzten Jahren sind KI-Anwendungen allgegenwärtig und leichter zugänglich geworden und durch ihren Fortschritt sind möglicherweise die menschlichen Fähigkeiten überholt, die erforderlich sind, um das KI-Potenzial auszuschöpfen“, erklärt er zunächst das Problem. IDA Ireland und weitere Schwesteragenturen wie Skillnet hätten sich daher zusammengetan, um die Entwicklung von KI-Kompetenzen zu fördern. So habe die irische Regierung im Rahmen ihrer nationalen KI-Strategie einen Maßnahmenplan veröffentlicht, der vorsehe, ein größeres Bewusstsein für KI-Fähigkeiten und -Tools zu schaffen, die Unternehmen mit einschlägigem Fachwissen zu verbinden, das Experimentieren mit KI-Plattformen zu fördern und die Unternehmen bei der Einführung und Nutzung von KI-Kompetenzen zu unterstützen. „Wenn Firmen nicht ihre eigenes Fachwissen ent­wickeln, werden sie nicht in der Lage sein, die neuen KI-Technologien optimal zu nutzen“, mahnt der IDA-Experte eindringlich. Diejenigen Unternehmen, die zügig Anwendungen einführen, die sie nicht nur effizienter und kostengünstiger machen, sondern ihnen auch eine beschleunigte Bereitstellung von Produkten und Dienstleistungen ermöglichen, können sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, sagt er. Eines seiner Ziele für Irland ist ein möglichst tiefgreifendes Ökosystem an KI-Talenten.

Dazu müsse ein breites Spektrum an Fähigkeiten auf allen Ebenen vorhanden sein und viele Unternehmen müssten helfen, diese Kompetenzen aufzubauen. „Irland“, so Travers, „war eines der ersten Länder der Welt, das einen nationalen KI-Masterstudiengang eingeführt hat, der inzwischen an mehreren Universitäten angeboten wird. Der Lehrplan für den KI-Master wurde von Skillnet nach ausführlichen Konsultationen mit mindestens 50 irischen und ausländischen Unternehmen entwickelt, um das Ökosystem der Talente zu unterstützen und aufzubauen“, erklärt er. Die Zahlen geben ihm Recht: Eine aktuelle Linkedin-Studie ergab, dass die „Grüne Insel“ den europaweit höchsten Anteil an KI-Talenten hat. Das Erfolgsrezept: die Zusammenarbeit mit den weltweit besten Unternehmen in den verschiedenen Bereichen, um deren Entwicklung in Irland zu unterstützen. Diese hätten in der Vergangenheit ihre zentralen Aktivitäten in Forschung, Innovation und Entwicklung dort aufgebaut, sagt Travers. „Daher war es für sie sinnvoll, hier auch KI-Fähigkeiten auszubilden“, folgert er. Die enge Beziehung zwischen Industrie und Hochschulen, ist er sicher, trägt dazu bei, dass die Qualifikationen dem Bedarf der Industrie entsprechen, wenn z. B. neue Technologien entstehen.

Insbesondere Befürchtungen, KI könne menschliche Arbeitskraft verdrängen, sind dennoch nicht von der Hand zu weisen. Immerhin kennt gerade die Industrie eine Vielzahl von Einfachjobs – nicht jeder Arbeiter wird sein oft beschworenes „kreatives Potenzial an anderer Stelle im Unternehmen einbringen können“, wie es oft in Aussicht gestellt wird. René Kühlheim von PTA kennt viele unterschiedliche Studien zu diesem Thema. Einige, so erinnert er sich, hätten einen Jobverlust durch KI von bis zu 18 Millionen Stellen prognostiziert, während andere vorhersagten, es würden durch KI ebenso viele Arbeitsplätze geschaffen wie entfielen. Für ihn ist die Entwicklung eine schleichende. In vielen Fällen, vermutet er, werde eine Symbiose stattfinden, in der Roboter die Menschen nicht ersetzen, ihnen aber die Arbeit erleichtern.

Fortschritt ist besser als Nachsicht

Für Volker Gruhn sind Transparenz und Realismus beim Abbau von Ängsten zentral: „Die Verantwort­lichen müssen auf diese Bedenken in ihren Unternehmen mit offener Kommunikation und transparenten Maßnahmen reagieren. KI-Technologien werden Arbeitsplätze quer durch alle Aufgabenbereiche verändern.“ Auch er ist überzeugt, es werde dabei weniger um „KI statt Mensch“, sondern eher um „KI und Mensch“ gehen. „Das Einbinden der Beteiligten in das Gestalten dieses Prozesses ist entscheidend für die Akzeptanz von KI in einem Unternehmen“, schließt er.

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 9/2021. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

„Man muss sich klarmachen, dass die Probleme aus dem Einsatz von KI in vielerlei Hinsicht eine Fort­setzung der Entwicklungen seit der Industrialisierung darstellen und auch ähnliche Probleme und Konflikte hervorrufen, nämlich das Gefühl für den Einzelnen, ohnmächtiges Zahnrad in einem automatisierten Betrieb zu sein“, erkärt Christoph Henseler. Aufgrund dieser Kontinuitäten könne man allerdings auf schon bewährte Ansätze der Partizipation und ­betrieblichen Mitbestimmung ­setzen, wenn man diese um Transparenz, Fort- und Weiterbildung sowie eine explizite Repräsen­tation von Diversity ergänze, sagt er.

Die Verbreitung von KI lässt sich nicht aufhalten – das steht fest. Wer jedoch dem Fortschritt offen, informiert und aufgeklärt begegnet, wird auch an seinen Vorteilen partizipieren können. Für KI-Entscheidungen gilt wie für so vieles im Leben: Angst ist ein schlechter Berater.

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