SAS Institute GmbH

Unter “Künstlicher Intelligenz” versteht man heute Anwendungen aus dem Bereich des Machine Learnings und Deep Learnings. Das sind Verfahren, mit deren Hilfe “Maschinen” respektive Algorithmen bestimmte Sachverhalte lernen und anwenden. Ein plakatives Beispiel: Wenn ich einem Bilderkennungsalgorithmus tausend Mal ein Bild von einem Tisch zeige und jeweils dazu sage “das ist ein Tisch”, dann wird dieser Algorithmus mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit auf einem weiteren Bild einen Tisch erkennen, wenn dort einer zu sehen ist. Es handelt sich also um hochspezialisierte Anwendungsfälle. Davon zu unterscheiden ist die eher aus Science-Fiction-Filmen stammende Vorstellung einer “Allgemeinen Künstlichen Intelligenz”, eine Art von Überwesen mit Bewusstsein, das eigenständig denkt und handelt.

Nein, niemand muss Angst haben. Es ist zwar richtig, dass es einen großen Wandel geben wird. Es werden Arbeitsplätze verloren gehen – aber es werden auch neue entstehen. Eine Machtübernahme einer “allgemeinen Künstlichen Intelligenz” steht nicht zu befürchten, davon sind wir weit entfernt. Im Gegenteil wird uns diese technische Revolution ermöglichen, lästige Routineaufgaben an “Maschinen” abzugeben und uns den Dingen zu widmen, die uns als Menschen besonders wichtig sind. Ich bin Optimist.

Das ist schwer zu sagen. Angenommen, das autonome Fahren – das im Wesentlichen auf KI,  also etwa dem automatisierten Erkennen von Objekten in Echtzeit, beruht -  wird in Kürze serienreif, dann könnten Taxifahrer und die gesamte Logistikbranche betroffen sein. Die Angestellten dieser Branche hätten dann mit Jobverlust bzw. verändertem Berufsprofil zu kämpfen, die Kunden hingegen würden von besserem und günstigerem Service profitieren. In vielen informationsverarbeitenden Berufen wird man den technologischen Wandel nicht so disruptiv wahrnehmen, das ist eher ein schleichender Prozess. In Kundenhotlines, jeglicher Sachbearbeitung, in der Buchhaltung – überall dort, wo routinemäßig mit Daten gearbeitet wird - werden automatisierte Entscheidungssysteme, die auf KI basieren, immer mehr Aufgaben übernehmen. Ich glaube auch, dass im Bereich Medizin große Veränderungen möglich sind: bessere Diagnosen, wirksamere Therapien, weniger Nebenwirkungen.

Der erste Schritt ist immer das unvoreingenommene Sichten im eigenen Unternehmen. Wer ohne Betriebsblindheit und mit ein wenig Kreativität auf vorhandene oder leicht zu erschließende Datentöpfe blickt, wird schnell Möglichkeiten finden. Verschiedene Innovationlab-Ansätze helfen dabei: entweder man gründet selbst eine Einheit oder man schaut sich bereits bestehende Innovationlabs an. Die gibt es für verschiedene Branchen und in vielen Städten. Wenn man ein Gefühl dafür gewonnen hat, lohnt sich die Investition in Aus- und Weiterbildung der eigenen Belegschaft und der Aufbau eines dezidierten Teams.

Wir werden in 10 Jahren eine Dienstleistung oder ein Produkt ganz anders wahrnehmen und nutzen als heute. Das wird uns aber selbstverständlich vorkommen und wir werden erst bei genauem Hinsehen merken, dass das etwas mit “Künstlicher Intelligenz” zu tun hat. Pakete werden bequemer ausgeliefert werden, Versicherungsfälle werden schneller und genauer bearbeitet, Arzttermine vereinbaren Maschinen miteinander, nicht Menschen in Warteschleifen. Mit ein bisschen Glück können wir diese Effizienzgewinne in umweltschonende Nachhaltigkeit ummünzen und nicht in noch mehr ressourcenfressenden Konsum.