Wo Künstliche Intelligenz den kleinen Unterschied macht

Siri, die künstliche Intelligenz-Assistentin von Apple findet ihre Besitzerin „ziemlich klasse“ und „Bärtierchen echt beeindruckend“ und weiß, dass es keinen Sinn macht, null Kekse auf null Freunde zu verteilen, weil man sonst das Krümelmonster enttäuscht. Humor und Wissen hat sie. Wenn es aber um echte Gefühle geht, muss Siri passen. Schnell folgt ein: Gibt es etwas Anderes, bei dem ich helfen kann? Man könnte sie und ihre Kolleginnen und Kollegen aus dem Team Künstliche Intelligenz (KI) auch als Fachidiotinnen und Fachidioten bezeichnen, in einigen Themenbereichen hervorragend ausgebildet, in anderen eine Niete. „Ich bin Übersetzer. Ich bin nicht dafür gemacht, eine Steckdose von einem Computer-Terminal zu unterscheiden", erklärt auch C-3PO, der goldene Dolmetscher aus der Star-Wars-Reihe, seine Grenzen.

Eines unterscheidet die künstlich Intelligenten vor allem von den Menschen: Sie sind seelenlos. Auch wenn Star Wars-Schöpfer George Lucas seine R2D2s, C-3Pos und BB8s im Film hier und da ein wenig vermenschelt.  Ein Algorithmus kann nichts Einzigartiges schaffen. Der Mensch als Schöpfer wird immer den Unterschied machen.

Wenn es aber um die Erkennung komplexer Muster in großen Datenmengen geht, ist KI kaum zu übertreffen. So findet sie in immer mehr Bereichen Anwendung und kann unser Leben oftmals erleichtern. Die mathematischen Algorithmen, mit denen künstliche Intelligenz arbeitet, können wissenschaftliche Daten und Bilder analysieren oder Texte übersetzen. Sie sortieren Ergebnisse von Suchanfragen im Internet und priorisieren den Nachrichtenstrom in sozialen Medien, und sie sind inzwischen sogar in der Lage, in diagnostischen Daten Hinweise auf eine mögliche Erkrankung zu finden oder Fahrzeuge durch den Straßenverkehr zu steuern. In Zeiten von Fachkräftemangel können Servierroboter, OP-Roboter oder KI-Kassiererinnen manchmal auch die fehlende Nachwuchskraft ersetzen. 

Für den Mittelstand versprechen KI-basierte Anwendungen ein enormes Potenzial: Durch die intelligente Nutzung und Verknüpfung von Daten lassen sich unternehmerische Prozesse entlang der gesamten Wertschöpfungskette optimieren.

Nicht nur für Großunternehmen, sondern auch für den Mittelstand bietet künstliche Intelligenz vielfältige Einsatzmöglichkeiten: So kann KI sowohl zur Optimierung unternehmensinterner Prozesse (z.B. Controlling) als auch für die Wertschöpfung selbst (z.B. im Rahmen einer KI-basierten Produktentwicklung) genutzt werden.

Die vom Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Tourismus Baden-Württemberg geförderten Projekte „KI-Transfer BW“ sowie der „Digital Hub Karlsruhe Angewandte Künstliche Intelligenz“ unter Koordination des DIZ | Digitales Innovationszentrum haben hierfür Best Practices und Angebote zur Einführung von KI bei KMU erarbeitet. Dabei zeigen die durch beide Projekte umgesetzten bzw. dokumentierten KI-Implementierungen deutlich: Wer erfolgreich KI in einem KMU einführen möchte, sollte nicht nur die technische Lösung, sondern auch die Herausforderungen, die sich auf der Ebene der Organisation, der Prozesse und der Mitarbeitenden ergeben, im Fokus haben.

Basis für eine KI-Einführung ist ein Grundverständnis von KI im Unternehmen. Hier kann es sich sowohl auf der Ebene der Mitarbeitenden, aber auch bei der Geschäftsführung lohnen, eine KI-Basisschulung zu besuchen. Hinsichtlich der KI-Einführung kann entweder ein Bottom-up- oder ein Top-down-Ansatz genutzt werden. Bei einem Top-down-Ansatz ist zuerst die Durchführung einer KI-Readiness-Analyse sinnvoll, um die Voraussetzungen für eine KI-Implementierung im Unternehmen zu prüfen. Hierauf basierend kann eine KI- und Datenstrategie entwickelt werden, mithilfe derer einzelne KI-Projekte gestartet werden. Wird Bottom-up vorgegangen, so werden zunächst erste kleinere KI-Projekte umgesetzt, damit das Unternehmen ein besseres Gespür für die Technologie und ihre Möglichkeiten hat. Stellen sich hierbei erste Erfolge ein, kann auf Basis der gemachten Erfahrungen das Thema KI im gesamten Unternehmen ausgerollt werden.

Künstliche Intelligenz benötigt Daten und hierin liegt eine der größten Herausforderungen für KI-Projekte. So müssen nicht nur hochwertige Daten in ausreichenden Mengen generiert werden, sondern ein gemeinsames Datenverständnis der KI-Entwicklerinnen und -Entwickler und der Fachexpertinnen und Fachexperten aus dem Unternehmen ist für erfolgreiche KI-Projekte unabdingbar. Um ein solches gemeinsames Datenverständnis zu erleichtern, kann eine Datenstrategie entwickelt, die Datenkompetenz in der Belegschaft erhöht und eine Datenkultur im Unternehmen gefördert werden. Einem Mangel an Daten kann mit Hilfe von Ansätzen, die das Teilen von Daten zwischen Unternehmen fördern, wie dem Federated Machine Learning, begegnet werden.

Insbesondere im Mittelstand kann die Verfügbarkeit von finanziellen, zeitlichen oder wissensbezogenen Ressourcen KI-Projekte erschweren. Vor diesem Hintergrund empfiehlt es sich, mit kleineren KI-Projekten zu beginnen, damit das Unternehmen ein besseres Gespür für den geschäftlichen Mehrwert bekommt und eher bereit ist, KI einzusetzen. Darüber hinaus gibt es zahlreiche Förderprogramme wie z.B. das Invest BW-Programm, die eine Umsetzung von KI-Projekten im Mittelstand fördern.

Um KI zum Erfolg zu führen, ist es entscheidend, die passenden KI-Methoden auszuwählen. Dabei ist es aber nicht nur bedeutsam, dass diese Methoden passend für die jeweilige konkrete Unternehmensfragestellung sind, sondern sie sollten auch möglichst sparsam mit Daten umgehen. Darüber hinaus können Techniken wie z.B. Edge AI eingesetzt werden, um Datenschutzbedenken vorzubeugen.

Wichtig ist es, die Ebene der Mitarbeitenden und Kundinnen und Kunden bei KI-Projekten zu berücksichtigen, denn interagiert die KI stark mit Menschen und vertrauen diese der Technologie nicht, kann sie ihre Mehrwerte nicht generieren. Entscheidend für die Akzeptanz und das Vertrauen ist u.a. der Grad der Autonomie der KI: Je nachdem, wie selbstständig eine KI Entscheidungen trifft, verändert dies die Wirkung z.B. bei den Mitarbeitenden. Hieraus können u.a. Ängste um den eigenen Arbeitsplatz entstehen. Um diesen Problemen vorzubeugen, ist es entscheidend, dass mithilfe von Methoden der User Experience und des Change Managements die Einführun

g von KI partizipativ gestaltet wird.

Mit all diesen Bausteinen kann KI auch im Mittelstand zum Erfolg werden.