Möglichst sukzessive Einführung

„KI ist kein Allheilmittel“

Laut Marcus Metzner, Chief Marketing Officer bei Arvato Systems, gibt es nicht „das eine ideale KI-Projekt, das zu jedem Unternehmen passt.“ Je nachdem, auf welcher digitalen Reifestufe sich ein Unternehmen befinde, könnten unterschiedliche Projekte sinnvoll und verschiedene Maßnahmen erforderlich sein.

Marcus Metzner, Chief Marketing Officer bei Arvato Systems

Laut Marcus Metzner von Arvato ist KI kein Allheilmittel, „sondern es geht hier aktuell um Systeme, die klar definierte konkrete Aufgaben lösen sollen“.

ITD: Herr Metzner, laut einer aktuellen PwC-Studie setzen erst sechs Prozent der Unternehmen in Deutschland Künstliche Intelligenz ein oder implementieren derzeit KI-Systeme. Was sind mögliche Bremsfaktoren?
Marcus Metzner:
Eine wachsende Zahl von Geschäftsführern und Managern hat bereits erkannt, wie wichtig es ist, KI-Lösungen einzusetzen. Nach unserer Wahrnehmung im geschäftlichen Alltag sind in vielen Unternehmen bereits erste KI-basierte Technologien angekommen und es werden dort entsprechende Erfahrungen gesammelt. Auch in speziellen Markt- und Branchenlösungen finden sich immer häufiger KI-Features. Offenbar dauert es aber viel länger als erwartet, bis Unternehmen KI-Technologien adaptieren. Die Herausforderung besteht vielerorts darin, dass Unternehmen nicht wissen, wie sie KI gewinnbringend nutzen können. Hinzu kommt: Der Geschäftserfolg von KI hängt im Wesentlichen davon ab, ob Unternehmen die Implementierung und Integration der neuen Technologien richtig durchführen. Daher stellt sich die wichtige Frage, welche Voraussetzungen dort für den Einsatz von KI geschaffen werden müssen.

ITD: Für welche Branchen eignet sich KI generell am besten und warum? Wie sehen – abgesehen von Chatbots und digitalen Assistenten – konkrete Einsatzszenarien aus?
Metzner:
Es gibt nicht das eine ideale KI-Projekt, das zu jedem Unternehmen passt. Je nachdem, auf welcher digitalen Reifestufe sich ein Unternehmen befindet, können unterschiedliche Projekte sinnvoll und verschiedene Maßnahmen erforderlich sein. Wie überhaupt bei der Digitalisierung, empfiehlt sich auch für den KI-Einsatz eine sukzessive Einführung. Unternehmen sollten zunächst mit kleineren Projekten starten und erst später größere Initiativen in Angriff nehmen. Was Branchen angeht: Hier gibt es in vielen verschiedenen Bereichen hervorragende Einsatzmöglichkeiten.

Beispiel „Medien“: Für die Arbeit von Journalisten und Produzenten ist es enorm wichtig, in den immer umfangreicher werdenden Archiven die richtigen Videosequenzen zum richtigen Thema zu finden. Dafür werden Videos und Bilder mit inhaltlichen Informationen, sogenannten Metadaten, angereichert, um erfolgreiche Suchen überhaupt zu ermöglichen. Denn je besser die Verschlagwortung, das sogenannte Tagging, desto zielgerichteter gestaltet sich die Suche. Bei einer überschaubaren Menge an Daten könnte dieses Tagging manuell vorgenommen werden, bei mehreren Millionen Daten aber, die bei der Arbeit von Fernsehsendern und Produktionshäusern anfallen, ist dies von Hand nicht zu schaffen. An dieser Stelle kommt Künstliche Intelligenz ins Spiel: Mittels KI werden Videodateien analysiert und automatisch direkt mit Metadaten versehen. KI kann beispielsweise bekannte Personen, Firmenlogos, Städte oder Gebäude erkennen, den Videos zuweisen und diese damit für die Nutzer ad hoc und einfach auffindbar machen.

Beispiel „Energiewirtschaft“: Um ihre Stromnetze zu überwachen und Anomalien zu erkennen, greifen viele Netzbetreiber auf Systeme zurück, die nach festen Schwellenwertkriterien agieren. Das bedeutet, dass die Systeme überwachen, ob sich die betrachteten Zielgrößen innerhalb eines vordefinierten Wertebereichs befinden. Möchte das Unternehmen einen Aspekt des Netzes permanent überwachen, etwa den Lastfluss, muss es dafür also zuvor feste Schwellenwerte definieren. Dank KI- und Machine-Learning-Verfahren (ML) lässt sich das Stromnetz nun deutlich einfacher, flexibler und vor allem zuverlässiger auf Basis von Zeitreihenmessungen überwachen. Die festdefinierten Schwellenwerte sind nicht mehr notwendig, da durch KI und ML automatisch und genauer erkennbar wird, ob Anomalien im Stromnetz auftauchen. So können kritische Situationen frühzeitig gelöst und die Überlastung von Leitungen und Transformatoren vermieden werden.

ITD: Wie lassen sich die wahren KI-Fähigkeiten eines Anbieters erkennen?
Metzner:
Wie so oft hilft es hier sicherlich, auf die Erfahrung des Anbieters zu schauen. Dabei sollten zwei Fragen im Vordergrund stehen. Erstens: Existiert ein valides Beratungskonzept? Das ist wichtig, weil ein guter Dienstleister auf die individuellen Anforderungen des Unternehmens eingehen muss und dabei nicht das technisch machbare, sondern die sinnvollste Lösung im Fokus stehen sollte. Und zweitens: Wurden KI-Projekte bereits erfolgreich realisiert? An ganz konkreten Use Cases lässt sich gut erkennen, inwieweit ein Anbieter die bestehenden Möglichkeiten von KI auch tatsächlich zu praktisch einsetzbaren Services macht und diese nutzbringend in die bestehende IT-Landschaft des Kunden integriert. Kurz und gut: Beratungs- und Umsetzungskompetenz sind wichtig.

ITD: Was sind klassische Fallstricke beim Aufsetzen von KI-Projekten im Unternehmensalltag? Welche Stolpersteine gibt es bei der Implementierung?
Metzner:
Die technischen Möglichkeiten zur Realisierung von KI-Projekten sind grundsätzlich da, und die vordergründige Komplexität von KI-Systemen muss bei der Umsetzung kein Hindernis sein: Durch eine strukturierte professionelle Begleitung auf dem Weg zur KI-Nutzung und beim Betrieb der entsprechenden Systeme lassen sich mögliche Herausforderungen gut meistern, zumal der Zugriff auf KI-Technologien immer einfacher und zunehmend standardisierter wird. Unbedingt beachtenswert – neben einer klaren Zielsetzung für den KI-Einsatz und der Nutzbarmachung benötigter Daten – ist aber auch, die Belegschaft frühzeitig einzubeziehen. Künstliche Intelligenz führt schon heute dazu, dass sich Arbeitsplätze und Aufgaben verändern, einige Tätigkeiten wegfallen, andere neu hinzukommen.

Solche potentiellen Änderungen bringen stets auch Ängste mit sich, mit denen sich Unternehmen auseinandersetzen müssen. Und wer die Mitarbeiter rechtzeitig auf Veränderungsprozesse vorbereitet, holt sie auf dem Weg zur Digitalen Transformation nicht nur ab, sondern kann sie gleichzeitig dazu motivieren, eigene Ideen beizutragen. Offenheit gegenüber Veränderungen und Anpassungs- und Gestaltungswille kennzeichnen also eine ideale Basis für die Digitale Transformation. Um eine solche Unternehmenskultur nachhaltig zu ermöglichen, macht es Sinn, ein strukturiertes professionelles Change Management zu betreiben.

ITD: Welche Rolle spielen Big Data für KI-Systeme?
Metzner:
Zunächst mal ist eine gute und aktuelle Datenbasis eine wesentliche Voraussetzung für Künstliche Intelligenz. Oder kurz gesagt: Ohne Daten, keine KI. Und neue Daten entstehen in Unternehmen heutzutage kontinuierlich an den unterschiedlichsten Stellen, z.B. durch Prozessanalysen, an Kundenschnittstellen oder auch in der Produktion. Und auch die technischen Möglichkeiten, große Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit analysieren zu können, sind ja heute grundsätzlich vorhanden. Allerdings – und das ist wichtig – braucht es Daten, die qualitativ und inhaltlich für die jeweilige KI-Zielstellung geeignet sind. Wesentlich ist daher die Erkenntnis, dass mehr Daten allein nicht zwangsläufig auch zu einer höheren Ergebnisqualität führen. Eine KI kann nur so gut sein wie die Qualität der Daten, mit der sie gefüttert wird.

Werden die Themen „Datensammlung“ und „Datenqualität“ jedoch umfassend im Unternehmen angegangen, führt das schnell zu einer recht großen Komplexität. Damit Unternehmen bei der Einführung von KI frühzeitig Erfolge verbuchen können, empfiehlt es sich daher, eine bedarfsgerechte Datenerhebung durchzuführen, die von einem konkreten Anwendungsfall oder einem Geschäftsmodell ausgeht. Vorteile sind, dass hierbei nicht in einen ungewissen Nutzen investiert werden muss und sich rund um den konkreten Anwendungsfall gut überprüfen lässt, welchen Umfang die Datensammlung idealerweise haben sollte.

ITD: Warum ist KI heutzutage wichtig und was sollte sie 2020 leisten können?
Metzner:
KI ist ja kein Selbstzweck, sondern eine intelligente Möglichkeit, effiziente Lösungen für unternehmerische Herausforderungen zu realisieren. Oder anders gesagt: Künstliche Intelligenz ist schon heute ein äußerst nützliches Werkzeug, das den Geschäftserfolg von Unternehmen fast aller Branchen unterstützen kann und die Zukunft auch im Geschäftsumfeld entscheidend prägen wird. Unternehmen, die sich heute nicht mit Künstlicher Intelligenz, ihrer Auswirkung auf das eigene Geschäft und den daraus resultierenden Veränderungen auseinandersetzen, werden also über kurz oder lang das Nachsehen haben.

Allerdings ist KI auch kein Allheilmittel, sondern es geht hier aktuell um Systeme, die klar definierte konkrete Aufgaben lösen sollen. Wichtig dabei ist, dass das entsprechende System in der Lage ist, sich eigenständig zu optimieren, also quasi selbständig zu lernen, um immer bessere Ergebnisse vorweisen zu können. Text-, Sprach- und Bilderkennung sind eingängige Beispiele für viele Anwendungsszenarien von KI. Dabei imitiert KI die menschlichen Fähigkeiten zu sehen, zu hören, zu analysieren und zu verstehen – z.B. für die Bilderkennung oder für die Verarbeitung von natürlicher Sprache – und wendet sie auf umfassende Daten an. So können Tätigkeiten, die kognitiver Fähigkeiten bedürfen, maschinell erledigt werden und es lassen sich zudem neue Erkenntnisse gewinnen, die zuvor unzugänglich waren – etwa wenn es darum geht, mehr über das Verhalten von Kunden zu erfahren.

Bildquelle: Arvato

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