Was Unternehmen im Projektalltag erleben

KI: Status quo und Projektrealität

Künstliche Intelligenz (KI) und Internet-of-Things-Plattformen (IoT) sind in aller Munde. Wie sieht jedoch der aktuelle Status quo aus? Was erleben Unternehmen im Projektalltag – und wie reif sind die Kundenorganisationen für den Einsatz von KI? Im Gespräch sucht André Vogt, Direktor EIM bei dem Beratungs- und Softwarehaus Cenit, nach Antworten.

André Vogt von Cenit

André Vogt von Cenit

IT-DIRECTOR: Herr Vogt, starten wir mit einer Bestandsaufnahme. Wie integriert ist KI in dem Alltag der Unternehmen?
A. Vogt:
KI und selbstlernende Systeme sind bereits in unseren Projekten und bei unseren Kunden etabliert, wobei sie nicht als Ersatz für etwas Altes, sondern als Ergänzung genutzt werden. Vor allem die Analyse großer Datenbestände – Daten und Dokumente übrigens – mittels KI, die Durchführung von wiederkehrenden Tätigkeiten mittels Robotic Process Automation (RPA) und die Nutzung natürlicher Sprache im Umfeld von Dialogsystemen oder Chatbots werden stark nachgefragt.

Richtig ist zudem, dass wir auf dem Höhepunkt der Visibilität sind und sich derzeit viele Unternehmen mit KI beschäftigen. Hierbei fungieren die Fachbereiche als Impulsgeber für die Überführung von Erfahrungen aus dem privaten (Bild-, Spracherkennung, persönliche Assistenten, Chatbots, etc.) in den beruflichen Nutzungsbereich. Hinzu kommen oftmals weitere Impulse aus dem Top-Management, die zusätzliche Einnahmequellen aus der Verwertung der Unternehmensdaten ermöglichen wollen.

Die Unternehmen beschränken ihre KI-Aktivität immer auf Effizienz. Die reine Innovation zählt noch nicht zu den Top-Antriebsfaktoren. Allerdings ist der Wissensstand in vielen Unternehmen sehr unterschiedlich ausgeprägt, vor allem der datengetriebene Ansatz der KI ist für viele Firmen noch recht neu. Dies und die gesellschaftliche Diskussion über den verantwortungsvollen Einsatz finden wir immer wieder vor.

IT-DIRECTOR: Wie sehen KI-Projekte in der Regel aus?
A. Vogt:
Üblich sind Projekte aus dem kognitiven Umfeld und damit das Erkennen von Bildern, Texten und natürlicher Sprache im Kontext von internen oder externen Prozessen. Also das, was wir heute Narrow-AI nennen. Obwohl hier die Diskussion über den sinnvollen Einsatz gar nicht geführt werden müsste, werden wir oft gebeten, neben der Begriffsnormierung der KI-Welt, Antworten und Coaching zu diesen Aspekten zu geben.

Ebenfalls Standard ist die Diskussion über die Plattform. Ist Produkt A besser als Produkt B – was sagen die Berater? Wir betonten stets das Gleiche: Nicht die Funktionen sind zu bewerten, sondern die Geschwindigkeit, mit der die Plattform sich entwickelt – und zwar in zwei Dimensionen: der Verbesserung und Ergänzung von Services sowie dem Wachstum der Nutzeranzahl.

IT-DIRECTOR: Inwieweit gibt es KI-Vorreiter?
A. Vogt:
Es gibt Unternehmen, die sich schon länger mit der KI beschäftigen und damit einen erheblich leichteren Einstieg in dieses Thema haben. Diese Firmen setzen bereits komplexere Techniken und Methoden wie Deep und Machine Learning ein, was über das klassische Data Mining und statistische Modelle bei weitem hinausgeht. Inhaltlich sind die anspruchsvollen Ma­chine-Learning-Projekte jedoch rar gesät. In diesen findet keine Diskussion über den sinnvollen Einsatz von KI oder der gesellschaftlichen Verantwortung bei der Nutzung von KI statt. Ebenso haben wir hier auch keine Tool- oder besser Plattformdiskussion geführt. Die Projekte zeichnen sich dafür durch einen wissenschaftlichen Ansatz aus und verfolgen eine Vision der echten Automatisierung durch Künstliche Intelligenz – beispielsweise in der Erkennung und Verarbeitung von medizinischen Forschungsdaten.

Gemeinsam haben diese Projekte, dass die Unternehmen zunächst einmal grundsätzliche Fragen klären müssen: Woher kommen die richtigen Daten? Wie ist es um deren Qualität bestellt? Wie kann ich die vorhandenen Datenpools sinnvoll zusammenfassen, etc.?

IT-DIRECTOR: Mit welchen Herausforderungen werden Sie in Projekten konfrontiert? Gibt es Hürden? Wie umgeht man diese?
A. Vogt:
In diesem Kontext gilt es, zahlreiche Hürden zu nehmen. Dazu zählen zum einen die bereits erwähnten Daten. Hier kommt es vor allem auf eine ausreichende Datenmenge und deren Qualität an. Zum anderen spielt das Thema Know-how innerhalb der Firma eine große Rolle. Denn oft fehlt es an gut ausgebildeten KI-Experten, die solche Projekte sach- und fachgemäß steuern und mit Leben füllen können. Nicht zu verschweigen sind die offenen Fragen hinsichtlich der Datensicherheit und des Datenschutzes.

Die Projektdurchführung ist ebenso wichtig wie der Know-how-Transfer in die Kundenorganisation. Die dafür vorgesehenen Organisationseinheiten sind meist schon vorhanden: als KI- oder Innovationseinheit formiert, mit großen Budgets und einer Vision, die auf dem Weg zu detaillieren ist. Dies klingt wie eine ideale Voraussetzung für die Berater – in der Realität ist es aber schwierig, da die erwähnten Abteilungen durch Evaluation der Tools und Plattformen einen „eigenen“ Erfahrungsschatz erzeugt haben. Es kommt somit oft vor, dass Kunden die KI-Plattform für unreif oder fehlerbehaftet halten. Diese Diskussion hilft der Organisation nicht. Wenn man den Fokus auf die internen Prozesse und vorhandenen Daten richten würde, könnte ein klarer Nutzen für die Kundenorganisation herausspringen, und die Berater hätten es ebenfalls leichter.

IT-DIRECTOR: Mit welchen Tipps lässt sich KI in Unternehmen sinnvoll etablieren?
A. Vogt:
Fortschritt bedeutet Veränderung: In Zeiten der Digitalisierung gilt das für alle im Projekt involvierten Unternehmensbereiche – von den eingesetzten Technologien über interne Prozesse bis hin zur kompletten Arbeitsweise und -haltung. Nicht umsonst sind Flexibilität und der Wille zum lebenslangen Lernen die wichtigsten Qualifikationen, die Mitarbeiter mitbringen sollten. Dies gilt in beide Richtungen, so dass sich auch die Führungsebene darüber im Klaren sein muss, dass Fortschritt durch die KI-Einführung eine Anleitung und Begleitung benötigt. Der Einsatz moderner Technologien, die eine Reihe von Veränderungsprozessen auslösen, findet nicht immer direkt Anklang bei allen Mitarbeitern und muss mit entsprechenden Change-Management-Maßnahmen begleitet werden.

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 06/2018. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

Langfristig werden wir sicherlich die als negativ betrachteten Aspekte von KI aussortieren und fast nur von den positiven Konsequenzen profitieren. Man nehme das Beispiel Gesundheit: Im Industrie-4.0-Umfeld sind derzeit Predictive-Maintenance-Angebote sehr gefragt. Dieses Prinzip des vorausschauenden Handelns wird künftig auch auf den Menschen übertragen werden können. In Zukunft wird man im besten Fall weit seltener krank, weil im Hintergrund schon so viel Arbeit geleistet wird, um Krankheiten vorzubeugen und zu heilen.

Bildquelle: Cenit

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