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Job-Killer oder Lieblingskollege – welche Rolle spielt KI?

| Autor / Redakteur: Prof. Dr. Volker Gruhn / Nico Litzel

Noch lässt sich nicht absehen, welche Form der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI sich herauskristallisieren.
Noch lässt sich nicht absehen, welche Form der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI sich herauskristallisieren. (Bild: gemeinfrei / Unsplash)

Der Aufgabenbereich eines Softwareentwicklers bringt es mit sich, dass die Experten Anforderungen und Technologien sachlich betrachten. Welcher Lösungsansatz ist geeignet? Welche Entwicklungsumgebung ist die passende? Aus diesem Blickwinkel ist Künstliche Intelligenz (KI) ein weiteres Werkzeug im IT-Werkzeugkasten.

Es gibt Einsatzszenarien, bei denen KI-Anwendungen bessere Ergebnisse liefern als klassische Lösungen. Andersherum gibt es Fälle, in denen KI nicht funktioniert. Beispielsweise, wenn die vorhandene Datenbasis zu dünn ist.

Aber in der öffentlichen Wahrnehmung ist KI nicht irgendein IT-Thema. Cloud-Technologien schafften es bisher weder auf die Titelseiten der Publikumsmagazine noch in die sonntäglichen Talkshows. Über KI reden die Menschen. Nicht nur IT-Experten und Unternehmensverantwortliche, sondern auch Arbeitnehmer, Anwender, Künstler, Kunden, Philosophen oder Politiker. In dieser Technologie scheint etwas Besonderes mitzuschwingen. Denn Systeme, die Denkprozesse imitieren, konfrontieren uns mit grundlegenden Fragen über uns. Was macht Menschen aus? Was sind Kreativität oder Empathie? Was davon können Entwickler in Algorithmen nachbauen?

Der Blick in jede moderne Fabrikhalle zeigt: Die manuellen Fertigkeiten eines Menschen lassen sich – zumindest in Teilen – automatisieren. Jetzt geht es um kognitive Fähigkeiten. Und die Veränderungen, die diese Entwicklung mit sich bringt.

Was KIs inzwischen alles verstehen

Die Fachwelt ist weit davon entfernt, auf eine einheitliche Definition von menschlicher oder Künstlicher Intelligenz zu setzen. Für die folgende Analyse reicht diese pragmatische Definition: KI ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Erforschung von Mechanismen des intelligenten menschlichen Verhaltens befasst.

In den letzten Jahren erzielten Forscher dank des sogenannten Machine Learning (ML) bis vor kurzem kaum vorstellbare Durchbrüche. ML ist die Fähigkeit eines Systems, das Durchführen von Aufgaben durch gemachte Erfahrung selbstständig zu verbessern. Bei regelbasierten Systemen formuliert der Mensch die Regeln, nach denen das System handelt. Im Gegensatz dazu gibt er bei ML-Systemen nur noch die Eigenschaften vor, die das System beobachtet und anhand derer es Regelmäßigkeiten erkennt. Noch weiter gehen sogenannte Deep-Learning-Systeme: Bei diesen ermittelt das System die zu beobachtenden Eigenschaften selbstständig.

Ein Beispiel für das Leistungsniveau, das KI-Anwendungen erreichten, ist der Umgang mit Texten. Sogenannte Natural-Language-Processing-Techniken (NLP) ermöglichen es ihnen, mit natürlicher Sprache umzugehen und Inhalte von unstrukturierten Dokumenten oder Unterhaltungen zu verstehen. Eine Fähigkeit, die vielfältige Auswirkungen auf Arbeitsabläufe in Unternehmen hat.

Künstliche Intelligenz – Die Zukunft ist schon da!

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Wissen steckt in Zukunft nicht mehr nur in Köpfen

Der Informationsflut Herr zu werden, den Überblick zu behalten und schnell wichtige Erkenntnisse abzuleiten: Das sind die Kernaufgaben der sogenannten Knowledge-Worker. Die wichtigste Aufgabe dieser Wissensarbeiter ist die Arbeit mit Daten. Die Experten arbeiten aufgrund ihrer Ausbildung, ihres Fachwissens und ihrer Erfahrung an komplexen Problemen, strategischen Fragestellungen oder neuartigen Abläufen. Ein Profil, das quer durch alle Branchen und Unternehmen weit verbreitet ist. Ob der Kampagnenmanager in einer Marketingabteilung, der Großkundenbetreuer in einer Bank oder der Analyst in einer Versicherung: Bei allen Unterschieden in der tagtäglichen Arbeit eint sie die Aufgabe, aus Daten etwas zu schaffen.

Am Beispiel der Versicherung lässt sich das Aufgabengebiet exemplarisch beschreiben. Experten, die sich mit dem Bewerten von Risiken beschäftigen, haben es mit einem ununterbrochenen Strom von Informationen zu tun. Dazu gehören Änderungen der gesetzlichen Rahmenbedingungen auf nationaler oder internationaler Ebene. Aber auch neue Entwicklungen auf den weltweiten Kapital- und Finanzmärkten. Hinzu kommen Studien zu den Auswirkungen der globalen Erwärmung auf das Unwetter- und Schadensrisiko. Die Fachleute sichten, prüfen, analysieren, bündeln und erarbeiten auf dieser Basis Handlungsempfehlungen.

Für Einzelne oder auch ganze Teams ist es schier unmöglich, alles relevante Material zu erfassen und auf seine Bedeutung hin zu bewerten. Daraus ergibt sich ein Einsatzgebiet für KI-Systeme. Grundlage ist ihre Fähigkeit, mit Texten umzugehen. Dank NLP erfassen sie die Inhalte von in natürlicher Sprache vorliegenden Dokumenten. Es gelingt ihnen, den Sinn herauszuarbeiten, mehrere Quellen und Dokumente zu einem Report zu verdichten und Zusammenfassungen beispielsweise in Form von Dashboards darzustellen. Sie ergänzen die gewonnen Informationen mit Angaben aus unternehmensinternen oder -externen Datenbanken. Dem menschlichen Experten liegt am Ende ein ausgearbeitetes Dokument vor, das er als Grundlage für seine Analyse nutzt.

Mit einer herkömmlichen Suchmaschine ist so ein KI-basiertes Recherchesystem nicht vergleichbar. Es listet nicht nur Informationen auf, es übernimmt einen Teil des bisher durch Menschen getriebenen Recherche- und Auswertungsprozesses. Gerade beim Einstieg in ein neues Thema oder beim regelmäßigen Aktualisieren von Reports leistet sie gute Dienste.

Wie Künstliche Intelligenz eine durchgängige Markenführung unterstützt

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15.05.19 - Jeder Kanal und jede Zielgruppe stellt andere Anforderungen an Inhalte und deren Aufbereitung. Das ist gerade für eine durchgängige Markenführung eine große Herausforderung. Um einheitlich zu kommunizieren öffnet Künstliche Intelligenz neue Möglichkeiten im Marketing. lesen

Die Rollenverteilung ist noch offen

Das Beispiel zeigt: Noch lässt sich nicht absehen, welche Form der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI sich herauskristallisieren. Wie gut sind die automatisiert erstellten Reports? Genügen die Informationen den Ansprüchen? Oder wachen mit den neuen Möglichkeiten auch diese Ansprüche an Tiefe und Aktualität? Wie viel einer Analyse lässt sich automatisieren? Wo ist menschliche Intuition gefragt?

Auch die Fertigungsroboter in der Produktion haben ab den 1980ern den menschlichen Arbeiter nicht verdrängt, sondern neue, gemeinsame Arbeitsabläufe ermöglicht. Jede Seite bringt ihre individuellen Vorteile in die Zusammenarbeit ein: Der Roboter beispielsweise seine Fähigkeit, ohne Ermüdungsescheinungen schwere Gegenstände zu bewegen. Der Mensch sein Talent für das flexible Reagieren auf Veränderungen oder Störungen. Gemeinsam entsteht ein Prozess, der dem alten Ablauf überlegen ist. Eine ähnliche Kooperation wird in Zukunft mit KIs auch in vielen Bereichen zu beobachten sein, in denen heutzutage traditionell Wissensarbeiter aktiv sind.

Die Verantwortlichen in Unternehmen stehen vor der Aufgabe, diesen Veränderungsprozess zu koordinieren. Auf der einen Seite stehen dabei Mitarbeiter mit ihren Befürchtungen, Hoffnungen und Ansprüchen sowie einer individuellen Offenheit für das Thema KI. Auf der anderen Seite stehen neue Technologien und Verfahren – für deren Einsatz es wenig bis keine Erfahrungswerte gibt – und deren Potenzial und Fähigkeiten sich laufend weiterentwickeln.

Will das Management die Möglichkeiten von KI in den eignen Arbeitsabläufen entdecken, bietet sich ein dreistufiges Vorgehen an:

Welle 1: Erste Erfahrungen

Unternehmen sollten KI-Anwendungen in Wellen ausrollen
Unternehmen sollten KI-Anwendungen in Wellen ausrollen (Bild: Adesso AG)

In der frühen Phase der Arbeit mit KI in wissensbasierten Arbeitsprozessen setzen die Verantwortlichen auf einzelne, technologieaffine Anwender. Gemeinsam mit ihnen arbeiten sie Anwendungsfälle aus, erproben Technologien und entwickeln schnell erste Lösungen.

Die Erfahrungen, die die Beteiligten hier gewinnen, sind die Grundlage für das weitere Vorgehen. Ein wichtiger Aspekt ist das Ausgestalten der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI-Lösung. Am Ende der ersten Phase entscheiden die Verantwortlichen darüber, ob KI-Anwendungen der geeignete Ansatz sind.

Welle 2: Ausrollen in einem begrenzten Aufgabengebiet

Auf Basis der Erkenntnisse der ersten Welle entwickelt das Projektteam die prototypisch designten KI-Lösungen weiter. Jetzt stehen Aspekte wie stabile Technologie oder die Integration der neuen Anwendungen in die vorhandene IT-Infrastruktur auf der Agenda. Die Beteiligten erweitern den Kreis der Nutzer, sodass die Anwendung jetzt einen größeren Aufgabenbereich abdeckt.

In dieser Phase sammeln die Experten weitere Daten über den Umgang mit der neuen Lösung: Wie setzen Anwender sie ein? Was sind die Erfolgsfaktoren? Welche Hemmnisse gibt es? Welche Leistungskennzahlen beeinflusst die Lösung? Decken sich die Ergebnisse mit den Erwartungen?

KI muss den Menschen mitnehmen

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31.07.19 - Kanzlerin Angela Merkel hat Gesellschaft und Wirtschaft aufgerufen, sich auf Künstliche Intelligenz einzulassen. Was das für KI-Technologien, aber auch deren Einsatzmöglichkeiten und Transparenz bedeutet, kommentiert Volker Gruhn, Aufsichtsratsvorsitzender und Gründer der adesso AG. lesen

Welle 3: KI in der Breite

Kommen die Verantwortlichen am Ende von Welle 2 zu dem Ergebnis, dass die Rahmenbedingungen – sowohl technologisch und fachlich als auch menschlich – passen, rollen sie die KI-Anwendung breit im Unternehmen aus. Die Erfahrungen der ersten Schritte helfen ihnen, den ganzen Prozess kommunikativ zu begleiten. Welche Widerstände gibt es? Welchen Informationsbedarf haben die Mitarbeiter? Auf dieser Basis integrieren Unternehmen KI-Szenarien Schritt für Schritt in die eigenen Prozesse.

KI als Selbstläufer?

Auch mit diesem strukturierten Vorgehen und gemeinsamen Erarbeiten von Anwendungsszenarien und Lösungen, wappnen sich Unternehmen nicht gegen alle Eventualitäten. Denn wo die Reise mit KI hingeht, kann niemand seriös beantworten. Wer hätte vor zehn Jahren vorhergesagt, wie Smartphone und Apps Leben und Wirtschaft verändern? Irgendwann fahren Autos selbst und die Algorithmen arbeiten in Bereichen, die wir uns heute kaum vorstellen können. Menschen wollen oder müssen weiterziehen, zu neuen Aufgaben. Aufgaben, die heute noch auf keinem Lehrplan stehen. Für die es noch nicht einmal Namen gibt. Die Größe des Umbruchs und seine Geschwindigkeit lassen sich nicht prognostizieren. Auch über die Frage, ob am Ende durch KI-Anwendungen mehr Jobs entstehen als wegfallen, herrscht Uneinigkeit bei den Experten.

Was hilft angesichts von so viel Unsicherheit? Flexibilität. In der Ausbildung, in den Strukturen, im Kopf. Weniger denn je haben Mitarbeiter eine Gewähr dafür, wie ihr Aufgabenbereich morgen aussieht und welches Fachwissen gefragt sein wird. Damit umgehen zu können, wird eine der entscheidenden Qualifikationen der nächsten Jahre sein.

Dieser Artikel erschien zuerst auf unserem Partnerportal BigData-Insider.

Kann Künstliche Intelligenz kreativ sein?

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13.08.19 - IBM Watson oder AlphaZero zeigen eindrücklich, wozu Künstliche Intelligenz (KI) heute schon in der Lage ist und wie rasant die Entwicklung in diesem Feld voranschreitet. Dass Maschinen nicht nur intelligent, sondern auch kreativ werden, sollte also nur eine Frage der Zeit sein, oder? lesen

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