Wie verlässlich ist Künstliche Intelligenz?

KI-Systeme stets hinterfragen

Im Interview betont Hans-Peter Sailer, Machine Learning Reply, dass es wichtig ist, „sich nicht komplett auf KI-Systeme zu verlassen, sondern immer wieder zu hinterfragen“.

Hans-Peter Sailer, Machine Learning Reply

„Bei KI-Projekten sollte der gesamte Unternehmenskontext einbezogen werden“, betont Hans-Peter Sailer von Reply.

ITD: Herr Sailer, am 15. November 2018 hat die Bundesregierung ihre „Strategie Künstliche Intelligenz“ beschlossen. Was ist seitdem geschehen? Wie hat sich das Thema „KI“ im vergangenen Jahr in Deutschland entwickelt?
Hans-Peter Sailer: Das vergangene Wissenschaftsjahr stand ganz im Zeichen der Künstlichen Intelligenz. Deutschland beschäftigt sich endlich zunehmend mit KI: Nicht nur neue Professuren und Studiengänge mit Schwerpunkt „KI“ werden geschaffen, auch die Fördermaßnahmen und anwachsende Zahl von Start-ups in Deutschland locken so hochqualifizierte Fachkräfte im digitalen Bereich. Gerade Berlin und München haben sich als KI-Standorte etabliert. Von dieser Entwicklung können auch etablierte Unternehmen profitieren. Ein erhöhtes Bewusstsein und eine verbesserte Einstellung zur Künstlicher Intelligenz stellen die Basis für die weitere Digitale Transformation.

ITD: 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?
Sailer: Der Mangel an Kompetenzen sowie die nicht unternehmensübergreifende oder sogar fehlende Strategie zur Umsetzung von KI-Projekten sind aus unserer Sicht die zwei größten Bremsfaktoren. Hinzu kommen der Vorbehalt gegenüber der neuen Technologie und die Ungewissheit vieler in Bezug auf Sicherheitsaspekte von KI-Systemen.

Den Fokus sollte man daher auf einen einheitlichen Plan für die Implementierung und Nutzung von KI, unter Berücksichtigung der Organisationsstruktur mit unterstützendem Change-Management-Prozess, setzen. Wir unterstützen unsere Kunden bei diesen Thematiken und bieten z.B. durch ein eigenes Programm zur Ausbildung von Data Scientists den Aufbau von Kompetenzen im eigenen Unternehmen an.

ITD: Für welche Branchen eignet sich KI generell am besten und warum? Wie sehen – abgesehen von Chatbots und digitalen Assistenten – konkrete Einsatzszenarien aus?
Sailer: Vor allem interne Arbeitsabläufe können durch KI-Prozessautomatisierung und KI-gesteuerte Entscheidungsfindung unterstützt und der Aufwand reduziert werden. Dazu gehören u.a. Robotic Process Automation und Natural Language Processing, die verbreitet zum Einsatz kommen. Zudem ziehen bereits heute Firmen, die Maschinen und Anlagen einsetzen, einen sichtbaren Nutzen aus KI, wie z.B. durch Predictive Analytics. Durch die Kombination von Sensoren, IoT-Plattformen und KI-gesteuerten Analyse-Tools können Unternehmen nicht nur ihre Anlagen überwachen, sondern Störungen und Ausfälle vorhersagen. Dabei spielt die Branchenzugehörigkeit keine Rolle. 

ITD: Wie lassen sich die wahren KI-Fähigkeiten eines Anbieters erkennen?
Sailer: Ein auf KI spezialisierter Anbieter sollte die Möglichkeit einer End-to-End Lösung, also ein ineinandergreifendes Konzept von Unternehmensstrategie und KI-Technologie, abdecken können. Dabei sollte sich das Fachwissen über ein weitreichendes Portfolio an Technologien und Infrastrukturen erstrecken, um die optimale Lösung für das Unternehmen zu finden. Ferner ist es wichtig, dass Anbieter auch über den POC hinausgehen und nicht nur Pilotprojekte vorweisen können.

ITD: Was sind klassische Fallstricke beim Aufsetzen von KI-Projekten im Unternehmensalltag? Welche Stolpersteine gibt es bei der Implementierung?
Sailer: Bei KI-Projekten sollte der gesamte Unternehmenskontext einbezogen werden. Gerade eine anfangs fehlende Anforderungsanalyse kann später viele Probleme nach sich ziehen. Stakeholder, wie der Endverbraucher oder Kunden, sollten bei einem KI-Projekt deshalb nicht außer Acht gelassen werden. Dabei sollte der Mehrwert des KI-Projekts klar kommuniziert werden, um Widerstände oder Ablehnung zu vermeiden. Hilfreich sind erfahrungsgemäß Use-Case-Workshops, in denen man anhand konkreter Anwendungsfälle eine Roadmap erstellt und diese mit multidisziplinären Teams umsetzt.

Auch Big Data stellt seit längerem eine große Herausforderung für Unternehmen dar, sodass die richtige Auswahl von Daten immer schwieriger wird. Stimmt die Basis nicht, kann auch der beste Algorithmus keine akkuraten Ergebnisse liefern. Für die Auswahl des richtigen Modells gibt es KI-Plattformen wie z.B. die Lösung von Datarobot oder Tools wie Thoughtspot, die eigenständige Auswertungen liefern sowie die Use-Case-Entwicklung hochgradig automatisieren.

ITD: Welche Rolle spielen Big Data für KI-Systeme?
Sailer: Big Data spielt eine große Rolle für Künstliche Intelligenz, denn sie nährt sich von großen Datenmengen. Ein KI-System kann sich durch die Vielzahl und Vielfältigkeit an Daten weiterentwickeln. Bei vorhandener Datenqualität analysiert und lernt es erfolgreicher mit Big Data. Wesentliche Muster und Trends können durch ein KI-System identifiziert werden, die ansonsten falsch interpretiert oder sogar übersehen werden.

ITD: Stichwort „Kollege KI“: Wie sehen Mitarbeiter den Einsatz von Künstlicher Intelligenz? Sind ihre Sorgen begründet? Wo hat der Mensch auch in Zukunft gegenüber Algorithmen Vorteile?
Sailer: Wie bei dem allgemeinen Thema der Digitalisierung haben auch Mitarbeiter die Befürchtung, durch KI ersetzt zu werden. Meist nimmt KI aber teilautonom dem Mitarbeiter Arbeit ab und schafft mehr Zeit für hoch wertschöpfende Tätigkeiten. Haben Mitarbeiter den Zweck von KI-Systemen verstanden, sehen diese die Technologie als hilfreiche Unterstützung an. Das Ziel sollte also sein, auf Mitarbeiter einzugehen und Möglichkeiten aufzuzeigen, bei denen KI die Arbeit erleichtern kann. In Zukunft werden Arbeitskräfte zunehmend mit autonomen Co-Bots Hand in Hand zusammenarbeiten und durch diese unterstützt. So haben Mitarbeiter Zeit für neue Tätigkeiten und damit verbunden ein großes Potenzial für neue Projekte und Dienstleistungen.

Zu den menschlichen Talenten gehören soziale, emotionale und kreative Kompetenzen, die Algorithmen sicherlich nicht allzu schnell erlernen werden.

ITD: Welche Risiken bergen KI-Systeme?
Sailer: Der Datenmissbrauch, die Erstellung und Auswertung von Inhalten sowie reine Entscheidungen basierend auf vermeintlicher Intelligenz der Maschinen sollten kritisch betrachtet werden. Es ist wichtig, sich nicht komplett auf KI-Systeme zu verlassen, sondern immer wieder zu hinterfragen. Dies gilt auch bei der KI-Aufgabendefinition.

ITD: Stichwort „KI-Governance“: Wie laut ist der Ruf nach einer gesetzlichen Regulierung von KI? Inwieweit sollte es Ihrer Ansicht nach Gesetze und Vorschriften zur Regulierung von KI geben (Stichworte „Ethik“, „Sicherheit“ und „Datenschutz“?
Sailer: Transparenz ist bei dem Thema „KI-Governance“ besonders hervorzuheben und wird immer weiter gefordert. Unternehmen sollten daher die Antworten auf die Fragen „Wer?“, „Was?“, „Wie?“, „Wann?“, „Wo?“ und „Weshalb?“ in Bezug auf ihre Daten und ihre spätere Nutzung beantworten können. Eine Regulierung kann die Datensicherheit durch eine klar geforderte Data Ownership mit festgelegten Verantwortungen verbessern und Vertrauen schaffen.

Deutschland sollte diese Diskussionen in einem globalen Kontext führen und den zeitlichen Faktor, sowie mögliche Einschränkungen beim Wettlauf um Daten, unbedingt berücksichtigen.

ITD: Welchen Stellenwert räumen Sie dem im Aufbau befindlichen KI-Observatorium ein, das im Frühjahr 2020 im Bundesarbeitsministerium (BMAS) eröffnet werden soll?
Sailer: Soweit mir bekannt ist, sind zunächst überschaubare acht Stellen geplant, mit dem Ziel der Erstellung einer KI-Marktanalyse, die ermittelt, wo und wie KI in Deutschland eingesetzt wird. Vorschläge für mögliche gesetzliche Regelungen sollen danach abgeleitet werden. Dies erscheint zunächst als ein pragmatischer Ansatz mit dem Potenzial, die KI-Technologien gesetzlich und ethisch zu integrieren.

ITD: Warum ist KI heutzutage wichtig und was sollte sie 2020 leisten können?
Sailer: KI ist nicht ein unverzichtbarer Bestandteil, der uns vielfältig im Alltag begegnet und Prozessschritte verbessert. Digitale (Sprach-)Assistenten, Recommendation Engines bei Musik oder Film-Streaming, aber auch Staubsaugroboter haben Einzug in die Haushalte gehalten. In der Medizin wird KI in der Bilderkennung eingesetzt, um Krankheiten zu identifizieren und nachzuverfolgen. Ein großes Thema für Deutschland ist sicherlich die Mobilität. Autonomes Fahren, Navigation oder Ampelsteuerung werden durch KI möglich oder optimiert. In 2020 wird KI sicherlich dem Ziel näherkommen, mehr Aufgaben eines Systems zu beherrschen, unter anderem durch eine automatisch generierte KI-Architektur.

Bildquelle: Reply

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