Artikel Smart Data Digitale Transformation

So schlau wie eine Biene

01 Mär 2018

Digitale Assistenten, Roboterchirurgen, individualisierte Kundenprofile – dank verbesserter Datenauswertung mit Künstlicher Intelligenz (KI) verändert sich das Geschäfts- und Berufsleben. Was ist heute schon möglich, was können wir zukünftig von KI erwarten?

Die Maschinen sind los. Wirklich? Betrachtet man den jüngsten Erfolg von Alpha Go, der Künstlichen Intelligenz (KI) von Alphabet-Tochter Deepmind, erscheint diese Behauptung gar nicht so weit hergeholt. Das dritte Modell, Alpha Go Zero, wurde lediglich mit den Regeln des asiatischen Brettspiels Go, jedoch nicht mit menschlichen Spielstrategien gefüttert und trainierte, indem es gegen sich selbst spielte. Innerhalb von drei Tagen erreichte es das Niveau des Vorgängermodells Alpha Go aus dem Jahr 2016 und schlug dieses noch vom Menschen trainierte System mit hundert zu null. Der amtierende Go-Weltmeister bezeichnet Alpha Go als Go-Gott. „KI ist ein Game-Changer. Für uns Forscher ist das gerade ein bisschen wie Wild Wild West“, sagt Damian Borth. Er leitet das Competence Center Deep Learning am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), das unter anderem Unternehmen zu KI-Systemen berät. Was lange nur in Science-Fiction-Filmen möglich war, scheint nun zum Greifen nah – KI ist zum Schlagwort für die nächste technische Revolution avanciert. Computer erkennen plötzlich Krebserkrankungen, fahren unsere Autos und wissen besser, welche Musik wir mögen, als wir selbst. Die großen Technologieunternehmen aus dem Silicon Valley überschlagen sich mit intelligenten Produkten und Apps.

Laut einer Umfrage im Auftrag des US-Datenanalyse-Spezialisten Teradata investieren bereits 80 Prozent der internationalen Großunternehmen in Künstliche Intelligenz. Die Befragten erwarten die größten Auswirkungen durch KI in der IKT-Branche (59 Prozent), im Bereich B2B-Service- und Beratungsleistungen (43 Prozent) und bei B2C- und Finanzdienstleistungen. Zum Hype gehören aber auch Kritiker. Der Philosoph Nick Bostrom warnte 2016 vor den smarten Maschinen: „Wir sind wie Kinder, die mit einer Bombe spielen.“ Tesla-Gründer Elon Musk und Wissenschaftslegende Stephen Hawking forderten bereits 2015, dass die neuen Technologien der Gesellschaft als Ganzes zugutekommen müssten. Stefan Wess beschäftigt sich seit mehr als 30 Jahren mit KI und bleibt gelassen. „Ich sehe das Thema eher ingenieurmäßig“, sagt der CEO des Softwareanbieters Empolis Information Management. KI-Konzepte werden schon lange verwendet, zum Beispiel in der Programmiersprache Java oder im Virenscanner. 

Realistisch bleiben

Auch DFKI-Forscher Borth hält nichts von Übertreibungen. Zwecks Marketing würden Begriffe wie „superintelligence“ oder „superhuman performance“ benutzt. „Das selbstfahrende Auto erkennt zwar Straßenschilder besser als wir Menschen, ist aber noch keine Superintelligenz à la Hollywood. Davon sind wir noch sehr weit entfernt“, erklärt er. 

Der aktuelle Hype gilt dem maschinellen Lernen, speziell dem Deep Learning, einem kleinen Teilbereich der KI-Forschung. Ziel ist es, die Fähigkeiten des menschlichen Gehirns durch sogenannte künstliche neuronale Netze zu simulieren. Diese Netze lernen durch Beobachten und Ausprobieren, wie ein Kind. Ursprünglich hatten sie drei Schichten. 2012 gewann das Netzwerk AlexNet mit acht Schichten den Bilderkennungswettbewerb Image Net Challenge, ein Meilenstein in der Entwicklung von Deep Learning. Heute gibt es Netze mit Hunderten oder Tausenden Schichten. Je vielschichtiger ein neuronales Netz, desto mehr Daten und Rechenleistung braucht es zum Trainieren und desto besser wird es, zum Beispiel in Bild- und Spracherkennung. 

Die Wissenschaft unterscheidet zwischen schwacher und starker KI. Die schwache oder ingenieurtechnische KI, erklärt Deep-Learning-Experte Borth, ist das, was wir heute schon in verschiedenen Anwendungen sehen: eine komplexe Maschine, die intelligent aussieht, aber im Grunde nur Daten nach vorgegebenen Regeln verarbeitet. Diese Maschine mit Inselbegabung wandelt dann gesprochene Sprache in Text um oder dirigiert das Auto in die Parklücke. „Aber diese KI hat kein Bewusstsein“, sagt Stefan Wess.

Smart, smarter, KI

Und trotzdem verändert die schwache Künstliche Intelligenz schon unseren Alltag. Denn sie weitet die Automatisierung auch auf geistige Tätigkeiten aus. "Smarte Software kann Datenbanken effizienter durchsuchen, das Wissen eines Unternehmens in Zeiten von Big Data nutzbar machen und so neue Geschäftsmodelle und Gewinne generieren“, erklärt Jörg Bollow, Executive Director Marketing DACH bei Bisnode. In Anwaltskanzeleien filtert sogenannte Lawtech in wenigen Minuten relevante Daten für juristische Fälle aus großen Aktenmassen. Intelligente Sprachsoftware unterstützt den Personaler bei der Bewerberauswahl.

Versicherungen wickeln Schadensfälle mit roboterbasierter Prozessautomatisierung ab. Im Einzelhandel können die Kundenbedürfnisse mithilfe von KI aus unstrukturierten Daten, beispielsweise aus sozialen Medien, viel individueller ermittelt und bedient werden. Ein Roboterberater generiert aus den gesammelten Kundendaten Anlage- und Spartipps. Der menschliche Bankberater moderiert dann zwischen Kunde und Maschine.

Schöne neue KI-Welt?

Maschinelles Lernen sorgt für Bewegung in der Wirtschaft. Google prescht voran und disruptiert gleich das eigene Geschäftsmodell. Denn durch sprachgesteuerte Software fällt das grafische Interface als Platt form für die Werbeeinnahmen weg. KI steckt in fast allem, was Google anpackt, sei es der Google Assistant, der Bilderdienst oder das selbstfahrende Auto. Auch wenn smarte Maschinen nicht alle Unternehmen so umkrempeln werden, bieten die neuen Technologien doch viele Chancen. Mit der Open-Source-Software der großen Player können Start-ups neue KI-basierte Anwendungen entwickeln. Immer mehr junge Player beraten etablierte Konzerne zum maschinellen Lernen. Die lernenden Maschinen personalisieren und verbessern den Kundenservice von Dienstleistern.

Haben deutsche Unternehmen eine Chance gegen die Top-Player aus dem Silicon Valley? Borth glaubt daran: „Google und Facebook sind natürlich direkt am Endkunden dran und deshalb sichtbarer. Hier in Deutschland sind wir aber gerade im weniger sichtbaren B2B-Bereich sehr gut.“ Trotzdem müsste noch mehr in Forschung und Entwicklung investiert werden, um die Wettbewerbsfähigkeit zu erhöhen. Auch KI-Pionier Wess prognostiziert, dass Deutschland von der Digitalisierungswelle mehr profitieren wird als die USA. An der Schwelle hin zu intelligenten Produkten könnten deutsche Unternehmen ihre Stärke in der Güterproduktion ausspielen.

Laut einer Befragung von Crisp Research beschäftigten sich 2016 bereits 64 Prozent der Unternehmen in Deutschland mit den Möglichkeiten des maschinellen Lernens. Laut Monitoring Report Wirtschaft DIGITAL 2017 nutzen jedoch nur zwei Prozent der gewerblichen Unternehmen KI-Möglichkeiten. Bei den IKT-Unternehmen in Deutschland sind es immerhin 15 Prozent, bei den Maschinenbaubetrieben sind es drei Prozent. 79 Prozent aller befragten Unternehmen gaben an, dass KI für sie derzeit noch kein Thema sei.

KI – Eine Definition

KI – Eine Definition

Künstliche Intelligenz ist die Eigenschaft eines IT-Systems, menschenähnliche intelligente Verhaltensweisen zu zeigen. Dazu sind in unterschiedlichen Anteilen bestimmte Kernfähigkeiten notwendig: wahrnehmen, verstehen, handeln und lernen. Diese erweitern das Grundprinzip alles EDV-Systeme: Eingabe - Verarbeitung - Ausgabe. Das wirklich Neue ist vor allem das Lernen. Heutigen "echten" KI-Systemen ist gemein, dass sie in der Verarbeitungskomponente auch trainiert werden und damit lernen können.

  1. Vertrieb ankurbeln: 3 von 4 Unternehmenm, die KI implementieren, steigern den Verkauf der Produkte und Dienstleistungen um 10 %
  2. Prozesse voranbringen: 78 % der Unternehmen, die KI implementieren, steigern die Effizienz ihrer Prozesse um mehr als 10 %
  3. Kunden binden: 75 % der Unternehmen, die KI verwenden, erhöhen die Zufriedenheit ihrer Kunden um mehr als 10 %
  4. Einblicke gewinnen: 75 % der Unternehmen, die KI implementieren, gewinnen neue Einblicke und verbessern ihre Datenanalyse

Quelle: Capgemini; Stand: Juni 2017

Moderne Arbeitswelt

Wie auch andere technische Revolutionen verändert maschinelles Lernen die Arbeitswelt. Berufsprofile wandeln sich, manche Jobs werden der Automatisierung zum Opfer fallen, es entstehen neue Berufsbilder. Die Unternehmensberatung Accenture erwartet drei zukünftige KI-Jobprofile: Der Trainer wird die KI-Systeme schlau machen, der Explainer die Ergebnisse der smarten Software auswerten und aufbereiten. Schließlich wird der Sustainer darauf achten, dass die smarten Technologien ethische Grenzen einhalten. Wess vermisst in der derzeitigen Umbruchphase eine entsprechende politische Debatte, beispielsweise zum bedingungslosen Grundeinkommen. Facebook-Gründer Mark Zuckerberg fordert mittlerweile ein solches Grundeinkommen.

Borth fokussiert sich auf die junge Generation: „Jeder spricht über drei Millionen US-amerikanische LKW-Fahrer, die durch selbstfahrende Laster ihre Jobs verlieren. Aber keiner spricht darüber, dass diese Fahrer irgendwann in Rente gehen und heute keiner mehr diesen Job möchte.“ Deshalb müsse man besonders in entsprechende Bildung investieren. Das DFKI hat zusammen mit der Deutschen Akademie der Technikwissenschaften den ersten deutschsprachigen Online-Kurs zum maschinellen Lernen entwickelt, an dem rund 5.000 Interessierte teilnahmen.

Auf dem Weg zum KI-TÜV

Auch die ethische Dimension des maschinellen Lernens beschäftigt immer mehr Menschen. Google, Facebook und Co. etwa arbeiten seit 2016 in einer KI-Partnerschaft an sozialen und ethischen Best-Practice-Regeln für KI. Wissenschaftler Borth erklärt: „Wir müssen die Ziele und Grenzen der KI-Technologie diskutieren. Das muss im gesellschaftlichen Konsens entschieden werden, nicht in irgendeinem Unternehmen im Silicon Valley oder von einer isolierten politischen Person.“ Wess stellt fest: „Die größte Gefahr ist, dass KI-Systeme beim Lernen unsere Vorurteile übernehmen.“ Das DFKI arbeitet bereits mit der Volkswagen-Stiftung an einem Klassifikationssystem, einer Art KI-TÜV. Unternehmen müssten sich mit ihren smarten Maschinen dann an diese Compliance-Regeln halten.

Die Netze wachsen weiter

Viele Deutsche stehen der Entwicklung verhalten positiv gegenüber. Bei einer aktuellen Befragung durch PwC erhoffen sich 77 Prozent der Deutschen, dass KI den Menschen helfen wird, ihren Alltag besser zu organisieren. Allerdings haben auch 51 Prozent Angst vor der Entwicklung. Ist diese Angst begründet? „Heutige neuronale Netze simulieren das Gehirn einer Biene. Dank besserer Grafikkarten und Big Data wachsen sie weiter. 2028 könnte rein rechnerisch die Leistung des menschlichen Gehirns simuliert werden“, erklärt Jörg Bollow. „Aber diese neuronalen Netze hätten dann wohl immer noch kein echtes Bewusstsein, wären also noch keine starke KI“, ergänzt Wess. Auch Borth glaubt nicht daran: „Wir haben ja noch nicht einmal  hundertprozentig verstanden, wie das menschliche Gehirn und unser Bewusstsein funktionieren.“ Ist eine starke KI realistisch? „Da ändert sich meine Meinung auch jeden Tag“, sagt Wess. Aber selbst ohne künstliches Bewusstsein sind lernende Maschinen nicht mehr aus dem Alltag wegzudenken.

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