Über den menschlichen Verstand hinaus

Künstliche Intelligenz (KI) rückt immer mehr in den Fokus von Konzernen. Jedes vierte Unternehmen (24 Prozent) plant etwa KI-Investitionen – das ist das Ergebnis einer Bitkom-Befragung von mehr als 600 Unternehmen aller Branchen. Mehr als zwei Drittel sagen gar, dass KI die wichtigste Zukunftstechnologie ist.

Einen der Gründe für den Erfolg von Künstlicher Intelligenz sieht Peter van der Putten, Director Decisioning und AI Solutions bei Pegasystems, darin, dass sie längst keine Technologie ausschließlich für Innovationslabore oder Pilotprojekte mehr ist. „Fast alle Organisationen des privaten Sektors und der öffentlichen Hand sehen in der Umstellung auf eine stärker evidenzbasierte, datengetriebene Organisation eine strategische Toppriorität. Und genau da spielt KI ihre Vorteile aus“, betont er. Mit ihrer Hilfe könnten Unternehmen aus Erkenntnissen lernen, diese mit strategischem Wissen anreichern und automatisiert entscheiden. Davon profitierten verschiedene Anwendungsbereiche. „KI ist ergebnisorientiert – und sie ist ironischerweise eine Technologie, die Unternehmen helfen kann, menschlicher zu werden“, ist sich der Experte sicher.

Steffen Wischmann ist Leiter der Begleitforschung zum Innovationswettbewerb „Künstliche Intelligenz als Treiber für volkswirtschaftlich relevante Ökosysteme“ des BMWi und Gruppenleiter „Künstliche Intelligenz und Zukunftstechnologien“ im Bereich Gesellschaft und Innovation der VDI/VDE Innovation + Technik GmbH. Er betont: „KI kann überall dort Mehrwert generieren, wo statistische Zusammenhänge in großen Datenmengen erkannt werden können.“ Der Einstieg, um mit KI zu experimentieren, sei mittlerweile durch zahlreiche Open-Source-Tool-Boxen und -Entwicklungsumgebungen deutlich niedrigschwelliger, als das noch vor einigen Jahren der Fall war. Hinzu komme der zunehmende internationale Druck auf die eigene Wettbewerbsfähigkeit. „Viele unternehmerische Entscheider betrachten KI als wesentlichen Faktor für nachhaltigen Geschäftserfolg.“

Dass KI in der aktuellen Diskussion rund um die Digitale Transformation auf fruchtbaren Boden fällt, hebt Pieter den Hamer, Senior Research Analyst bei Gartner, hervor: „KI entwickelt sich immer weiter, vor allem im Bereich ‚Machine Learning‘ und – als Teil dessen – im Bereich ‚Deep Learning‘.“ Die Rolle Künstlicher Intelligenz werde zudem aufgrund von aus der Digitalen Transformation und Digitalisierung folgenden und wachsenden Komplexitäten, Konnektivitäten und Störungen – vor allem bezogen auf die Krise – in Unternehmen immer bedeutender.

Magisches Wundermittel?

Die Coronavirus-Pandemie hat die Digitalisierung angeschoben – und so auch die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz beschleunigt. Diese Entwicklung wiederum hilft nun dabei, die Pandemie besser bekämpfen zu können. „Wissenschaftliche Erkenntnisse und innovative Ansätze aus den Bereichen ‚Künstliche Intelligenz‘, ‚Data Science‘ und ‚Robotik‘ können einen wichtigen Beitrag leisten, die Verbreitung von Covid-19 einzudämmen, Erkrankungen rasch zu diagnostizieren, Wirkstoffe gegen den Erreger zu finden und die medizinische Grundversorgung der Bevölkerung stabil zu organisieren“, informiert Wischmann. Es gehe daneben aber auch um die Stabilität von Lieferketten, das Antizipieren von Engpässen in der Versorgung und das schnelle Reagieren auf Veränderungen in den Wertschöpfungsketten.

Dem stimmt auch van der Putten zu: „Auf den Gesundheitssektor bezogen hat KI geholfen, die medizinische Fachliteratur zu durchforsten, die Wirkung von Maßnahmen zu simulieren und die Entwicklung von Impfstoffen, Medikamenten und Behandlungsmethoden zu beschleunigen.“ Allerdings warnt er eindringlich davor, KI als magisches Wundermittel anzusehen. Viele Anwendungen zur Erkennung von Covid-19 in der Bildgebung etwa seien gescheitert.

Dennoch sinkt die Skepsis gegenüber dem Einsatz von KI in Konzernen mehr und mehr – auch das belegt die Bitkom-Studie: Der Anteil derjenigen, die vor allem Risiken sehen, ist innerhalb eines Jahres von 28 auf 23 Prozent zurückgegangen. Kein Wunder – durch die fortschreitende Entwicklung glänzt KI in immer mehr Gebieten. „KI ist nutzbar in allen Bereichen von Unternehmen und in allen Bereichen der Industrie“, betont Gartner-Experte den Hamer. Besonders glänze sie dort, wo ausreichend Daten für Machine Learning verfügbar seien – obwohl Innovationen wie „Composite AI“ Künstliche Intelligenz auch dort einsetzbar machten, wo es weniger Datengrundlagen gebe und stattdessen menschliche Expertise unterstützend wirken könne. Häufig werde sie bereits etwa bei Kundeninteraktionen, im Marketing und in der Produktion verwendet. Im Marketing könne sie beispielsweise eingesetzt werden, um intelligente Empfehlungen abzugeben und die Beziehung zum Kunden zu optimieren, fügt van der Putten an.

Auch Steffen Wischmann sieht ein breites Einsatzspektrum von Künstlicher Intelligenz: „Die 24 KI-Projekte im Rahmen des vom Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie geförderten KI-Innovationswettbewerb widmen sich etwa der praxisnahen Anwendung von entsprechenden Verfahren in den Bereichen ‚Medizin‘, ‚Landwirtschaft‘, ‚Smart-Living‘, ‚Dienstleistungen‘ und ‚Krisenmanagement‘“, informiert er. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz bringe Unternehmen viele Vorteile. Die genannten Projekte sollen diese Mehrwerte einerseits in konkreten Anwenderberichten aufzeigen, aber ebenso Ökosysteme aktivieren, in denen auch Unternehmen außerhalb der Förderung von den KI-Entwicklungen profitieren könnten.

Wischmann rät allerdings jedem Unternehmen, KI nicht nur zum Selbstzweck einzusetzen: „Um Lösungen sinnvoll einzusetzen, sollte man sich zuallererst auf die Business-Anwendung konzentrieren. Wo kann ich interne Prozesse verbessern? Wo drückt meinen Kunden der Schuh? Welchen Mehrwert kann ich generieren?“ Im Anschluss müsse man sich der Frage widmen, welche Daten für die Business-Anwendung in welcher Qualität zur Verfügung stünden. Erst dann werde die Frage wichtig, welche KI-Modelle und -Verfahren dafür nutzbar seien. „KI ist keine Wunderwaffe, sondern Mittel zum Zweck.“

Gartner-Experte den Hamer rät zudem zu einer verantwortungsvollen Einführung von KI-Lösungen, um deren erfolgreichen Einsatz zu gewährleisten. Sensible Daten müssten z.B. geschützt werden. Generell spiele das Thema „Sicherheit“ eine wichtige Rolle. „Alle Personen eines Unternehmens, die mit der KI in Kontakt kommen, sollten entsprechend ausgebildet, trainiert und gecoacht werden, um das Potenzial der Daten und der KI auszuschöpfen“, betont er. Auch müssten Sexismus, Diskriminierung und Co. vermieden werden – ein Problem, das derzeit häufig im Gespräch ist und für Skepsis bei Mitarbeitern sorgt.

Denn: Keine Maschine ist objektiv, da sie von Menschen indoktriniert wird. Vorurteile in einer KI zu verhindern, ist quasi unmöglich, da sowohl die genutzten Daten als auch das generelle Wissen der Experten in die Künstliche Intelligenz einfließen – beides ist oft bereits vorurteilsbelastet – da sind sich auch die Experten einig. „Am Beispiel der ersten digitalen Assistenten, insbesondere von Chatbots, zeigte sich, dass KI-Technologien unerwartete diskriminierende Entscheidungen und Aussagen treffen können“, berichtet Wischmann. Es sei daher umso wichtiger, sich bewusst zu machen, was Künstliche Intelligenz wirklich kann. „Das Bild einer autonomen, kognitiven KI, das oft entsteht, ist einfach falsch. Heutige Verfahren erkennen statistische Zusammenhänge in großen Datenmengen, nicht mehr, nicht weniger.“ Das heißt: „Im Umkehrschluss, wenn sich ein Vorurteil in den Datenmengen findet oder diese nicht ausreichend repräsentativ und qualitativ abgesichert sind, dann wird KI genau diesen Bias finden und im schlimmsten Fall verstärken.“

Die Voreingenommenheit einer Künstlichen Intelligenz kann sich in ganz verschiedenen Stadien einschleichen – etwas bei der Entwicklung und dem Aufbau der Modelle, wie van der Putten erläutert. Aber auch später, beim Einsatz der Systeme, ist das noch möglich. Deshalb müssten Organisationen erkennen, wo Voreingenommenheit entstehen kann, und die Systeme End-to-End daraufhin testen – „nicht nur bei den Vorhersagen, sondern auch final bei den maschinengesteuerten, automatisierten Entscheidungen“. Dabei reiche es nicht aus, Variablen wie etwa das Geschlecht herauszunehmen, da diese mit anderen, zunächst harmlosen erscheinenden Daten korrelieren würden.

Das Positive an der Situation: Das Problem ist vielerorts bereits bekannt und die Anzahl der Lösungen und Techniken, die Vorurteile minimieren sollen, wächst entsprechend. „Schlüsselfaktor in allen Herangehensweisen ist die Diversität: Diversität im Bereich der Daten, aber auch Diversität der Menschen, die damit betraut sind, ein KI-System aufzubauen“, hebt den Hamer hervor. Das habe bereits Erfolge gezeigt – insofern, dass die Wahrscheinlichkeit, Vorurteile im System zu finden, deutlich geringer geworden sei. „Eine andere Möglichkeit des Vorgehens, die es wert ist, genannt zu werden, ist das Validieren.“ Eine interne oder externe Person oder eine Gruppe könne eingestellt werden, um ein Modell zu validieren, bevor es genutzt wird – „etwa indem immer wieder versucht wird, Szenarios nachzustellen, die Vorurteile enthalten könnten“.

Doch nicht nur Vorurteile in der KI-Lösung selbst müssen behoben werden – auch die häufig noch vorhandene Skepsis von Mitarbeitern gegenüber Künstlicher Intelligenz kann zu Komplikationen bei der Einführung und im Nachgang sorgen. Deshalb müssen Mitarbeiter auf dem Weg mitgenommen werden. „Mitarbeiter sollten konstant in alle Vorgänge involviert sein, um so ihr Vertrauen aufzubauen – von Anfang an. Auch ist es wichtig, dass Transparenz und Ehrlichkeit über den Einfluss des neuen Systems auf das Unternehmen und auf die Rollen der Mitarbeiter herrschen“, beschreibt den Hamer. Viele Mitarbeiter, denen KI neu sei, könnten zudem sehr unrealistische Erwartungen haben – entweder im positiven oder im negativen Sinne. Auch Pegasystems-Experte van den Putten betont: „Am Anfang sind wir skeptisch, aber wenn sich etwas bewährt hat, sind wir von Natur aus faul und dadurch besteht die Gefahr, nicht mehr zu hinterfragen.“ Die richtige Einstellung sei, offen für die Vorteile zu sein, es auszuprobieren, aber trotzdem kritisch zu bleiben.

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 11/2021. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

Vielen ist zudem nicht bewusst, dass sie bereits mit KI in Kontakt gekommen sind, bevor das Thema im Unternehmenskontext zur Sprache kommt – etwa durch „Smartphones mit Gesichtserkennungstechnologie, automatische Rechtschreibprüfung beim Verfassen einer E-Mail, Wegbeschreibungen zum Restaurant von einem digitalen Sprachassistenten oder personalisierte Empfehlungen von Streaming-Diensten“, zählt Steffen Wischmann auf. Vertrauen, Akzeptanz und die dafür notwendige Erklärbarkeit seien wichtige Grundpfeiler in der Entwicklung neuer Lösungen.

Auch deshalb sind sich den Hamer und van der Putten einig, dass nach Implementierung die neue Lösung im Konzern weiterhin einer regelmäßigen Kontrolle bedarf. Hauptgrund dafür, dass menschliche Kontrolle und Übersicht über die KI essentiell bleiben, ist laut den Hamer der so genannte Drift, der sich darauf bezieht, dass sich der Kontext, in dem die Künstliche Intelligenz arbeitet, konstant verändert. „Genau wegen dieser Veränderung müssen KI-Modelle hin und wieder rekalibriert werden, um akkurat weiterarbeiten zu können“, erläutert er. „Die Tatsache, dass eine menschliche Kontrolle notwendig ist, bedeutet aber nicht, dass dies manuell geschehen sollte“, erklärt van der Putten. „Im Gegenteil, ein hohes Maß an Automatisierung ist notwendig, um sicherzustellen, dass Unternehmen die KI-Governance operationalisieren können.“

Das Wissen auf die Straße bringen

Und wo wird es in Zukunft mit Künstlicher Intelligenz hingehen? Das ist schwer vorherzusehen, denn Ansätze gibt es viele. Steffen Wischmann vermutet, dass KI helfen wird, repetitive und monotone Tätigkeiten überflüssig zu machen. Damit werde sie einen Prozess fortführen, der bereits mit der Industriegesellschaft begonnen habe. „Insbesondere in der Wissensarbeit kann uns KI noch viel – oft lästige – Arbeit abnehmen und uns damit, klug eingesetzt, mehr Freiräume geben, unsere menschlichen Stärken einzusetzen“, ist er sich sicher. Der zukünftige Rang Deutschlands im Wettbewerb der starken Wirtschaftsnationen werde stark davon abhängen, inwieweit es gelinge, die wirtschaftlichen, gesellschaftlichen und technologischen Potenziale der KI zu erschließen und datenbasierte Wertschöpfungsstrategien zum Erfolg zu führen. „Allein für Deutschland wird erwartet, dass mit KI-basierten Dienstleistungen und Produkten im Jahr 2025 Umsätze in Höhe von 488 Mrd. Euro generiert werden.“ Deutschland sei in puncto KI wissenschaftlich hervorragend aufgestellt – „da brauchen wir uns nicht vor den USA oder China zu verstecken“. Um im Wettbewerb mitzuhalten, müsse dieses Wissen aber auf die Straße gebracht werden. „Und an der Stelle tun wir uns im Vergleich oft noch schwer“, betont er.

Senior Research Analyst den Hamer sieht drei Richtungen, in die sich KI – allerdings nicht nur KI – künftig entwickeln könnte. Die erste Richtung wäre „Synthetic AI“. Hierzu würde noch stärkere Hardware eingesetzt und neue Techniken wie „Multi-Agent-Systems“, „Composite AI“ und „Generative AI“ genutzt werden, um ein autonomes, adaptives System zu kreieren. „Die Intelligenz dieser Systeme würde zwar kontinuierlich ansteigen, aber vermutlich dennoch sehr limitiert im Vergleich zur menschlichen Intelligenz bleiben“, erklärt er. Eine weitere mögliche Richtung sei die sogenannten Augmented Intelligence. Sie würde menschliche Stärken und die Stärken von KI verbinden. Das ginge von einer intuitiven Mensch-Maschine-Interaktion mithilfe von Gesten, Sprache etc. bis hin zu Gehirnimplantaten. „Zuletzt besteht die Option, dass KI sich über den menschlichen Verstand hinaus entwickelt und zur ‚Super Intelligence‘ wird“, sagt den Hamer. Fast alle KI-Wissenschaftler sehen diese Möglichkeit allerdings nicht in nächster Zeit gegeben. „Eine solche Entwicklung ist Jahrzehnte entfernt – falls sie überhaupt je möglich ist.“ Viele bahnbrechende Entdeckungen in Bereichen der Technologie insgesamt und der Neurowissenschaft speziell seien noch notwendig, um dies zu erreichen. „Auch dürfen wir eines nicht vergessen: Wir benötigen ein noch viel besseres Verständnis davon und ein Einverständnis darüber, was ‚Intelligenz‘ überhaupt genau ausmacht.“

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