So setzen Dax-Konzerne künstliche Intelligenz ein
Ein 60 Meter hohes Riesenrad soll die Zukunft eines intelligenten Unternehmens visualisieren. Kameras und Sensoren messen die Anzahl der Gäste, die Höhe der Gondeln und die Temperatur. Das Riesenrad hat SAP aufgebaut – es ist das optische Highlight der Cebit 2018 in Hannover. Laut dem deutschen Softwarekonzern repräsentiert es die Zukunft der Branche: Das personalisierte Kundenerlebnis. Automatisierte Prozesse stehen demnach im Mittelpunkt.
Künstliche Intelligenz ist der aktuelle Hype-Begriff, der längst nicht nur die Tech-Branche beschäftigt. Sämtliche großen Unternehmen loten die Möglichkeiten der Technologie aus. Das Versprechen: schnellere, effizientere Prozesse, mehr Umsatz, eine bessere Risikoabwägung. Experten sind sich einig: Die kritischen Geschäftsprozesse sollten besser heute als morgen mit KI optimiert werden. Je früher die Algorithmen mit Trainingsdaten gefüttert werden, desto schneller kommen Unternehmen zu besseren Ergebnissen.
Tempo ist wichtig, denn Fachkreise warnen: Insbesondere das englischsprachige Ausland und Asien ist mit der Entwicklung schon viel weiter. In Deutschland hingegen kommt bei dem Thema Angst auf. Angst davor, von einer Künstliche Intelligenz ersetzt zu werden.
Wir haben uns unter den großen Dax-Konzernen umgehört und wollten wissen, welche KI nutzen, wie die Technologie eingesetzt wird und welche Rolle der Mensch überhaupt noch spielt.
Der intelligente Freizeitpark auf der Cebit
Doch zurück zur Cebit: Unter dem Motto „intelligenter Freizeitpark“ veranschaulichte SAP nicht nur die Möglichkeiten von Digitalisierung, sondern auch wie KI in Unternehmen eingesetzt werden kann. Neben dem personalisierten Kundenerlebnis wird mit dem Riesenrad auch das Thema vorausschauende Wartung veranschaulicht.
Die Technologien basieren auch auf Machine Learning (ML), dem derzeit vielversprechendsten Ansatz der künstlichen Intelligenz. So stellte SAP ein Szenario vor, in dem das System durch aktuell gesammelte Daten Besucherströme steuern kann: Dafür soll die Anzahl der Gäste bei den verschiedenen Attraktionen gemessen werden, um die Wartezeit für neue Besucher bestimmen zu können. ML kann nun auf der Grundlage dieser Daten, den getroffenen Entscheidungen und den dadurch entstehenden Folgen lernen und in Zukunft auf gewisse Szenarien besser reagieren. Das Ziel: Die Gäste sollen so kurz wie möglich warten.
KI holt mehr aus Mitarbeitern raus
Auch wenn das nur ein Modell ist, zeigt es dennoch die innovativen Chancen, die künstliche Intelligenz den Unternehmen bietet. Das obige Szenario zeigt auch, dass Digitalisierung und der Einsatz von künstlicher Intelligenz nicht zwangsweise Arbeitskräfte ersetzen muss. So sei „eines der Kernprinzipien der SAP, nicht den Menschen wegzurationalisieren, sondern einzelne Tätigkeiten zu automatisieren“, sagt Sebastian Wieczorek, Head of Leonardo Machine Learning Foundation bei SAP. „Die Mitarbeiter höherwertiger einsetzen, das ist das Ziel“, bestätigt SAP-Sprecher Daniel Reinhardt. Beide sprechen damit eine häufig einhergehende Angst an, wenn es um den Einsatz von Digitalisierung und künstlicher Intelligenz geht.
„Kollegen im Kundensupport nicht in erster Linie dafür da sein, dir deinen aktuellen Kontostand zu sagen.“
So wird im Marketing beispielsweise eine Software verwendet, die urheberrechtlich geschützte Bilder identifiziert und mithilfe von Objekterkennung alternativ verwendbares Bildmaterial aus der internen Medienbibliothek vorschlägt. Bei der Verhandlung von Verträgen nutzt SAP Texterkennung, um den Text auf mögliche Änderungen zu prüfen. Während früher der gesamte Text von einem Menschen durchgelesen werden musste, kann dies heute eine künstliche Intelligenz übernehmen. Insgesamt verschieben sich laut SAP so die Tätigkeitsfelder der Mitarbeiter. Nicht anspruchsvolle, repetitive Arbeit macht Platz für abwechslungsreichere und kreativere Aufgaben. So sollten „Kollegen im Kundensupport nicht in erster Linie dafür da sein, dir deinen aktuellen Kontostand zu sagen, sondern dem Kunden einen Mehrwert zu liefern“, sagt Wieczorek von SAP.
Auch andere Dax-Unternehmen beeilen sich zu versichern, dass die KI bei ihnen menschliche Arbeit nicht ersetzen, sondern ergänzen soll – zumindest ist das auch das Ziel von Daimler. So stehe der Mitarbeiter weiterhin im Mittelpunkt, schreibt ein Unternehmenssprecher auf Anfrage. Konkret vernetzt der Automobilkonzern in der Produktion die Maschinen miteinander und sammelt mithilfe von Sensoren große Menge Daten. Für deren Auswertung wird letztlich künstliche Intelligenz eingesetzt. Die soll jedoch nur ein Werkzeug für die Mitarbeiter sein.
Der Konzern will die Produktion aber bewusst nicht vollständig automatisieren. Vielmehr soll es eine „intelligente Arbeitsteilung“ zwischen Mensch und Maschine geben. Künstliche Intelligenz soll genau an dieser Schnittstelle eingesetzt werden: bei der Maschinenbedienung und der Auswertung der gesammelten Daten. Die endgültigen Entscheidungen werden weiterhin dem Menschen überlassen.
Künstliche Intelligenz soll Mitarbeiter nicht vor die Tür setzen
Auch die Deutsche Telekom ist sich der Angst bewusst mit der viele die neue Technologie betrachten. Sie hat daher Leitlinien zum Einsatz von künstlicher Intelligenz aufgestellt. Wie die anderen Dax-Konzerne betont die Telekom, KI solle den Menschen unterstützen und seine Fähigkeiten erweitern und ihn weder einschränken noch ersetzen. In den weiteren Punkten spricht die Telekom von Transparenz, Sicherheit und Verantwortung. Außerdem stehe der Kunde stets im Mittelpunkt, dessen Leben mit künstlicher Intelligenz vereinfacht und bereichert werden solle.
Auto-Zulieferer Continental setzt beim Thema KI auf Zusammenarbeit mit Forschern. Conti ist kürzlich eine Kooperation mit dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) eingegangen und investiert darüber hinaus in eine Zusammenarbeit mit Nvidia und mehreren Universitäten. So setzt der Automobilzulieferer auf KI-basierte Werkzeuge sowie die Bestimmung des Materialbedarfs mithilfe von Machine Learning. KI ist die Grundlage für derzeitige Forschungen am autonomen Fahren, an dem neben den Herstellern auch Zulieferer wie Conti forschen.
Conti ist ebenfalls bemüht, den Eindruck von KI als Arbeitsplatzvernichter zu vermeiden: „KI soll unsere Mitarbeiter in ihrer Arbeit unterstützen und ihnen neue Werkzeuge an die Hand geben“, wird Kurt Lehmann, Corporate Technology Officer bei dem Konzern, in einer Mitteilung zitiert.
Deloitte: Künstliche Intelligenz wird Arbeitsplätze kosten
Doch Experten widersprechen. „Tätigkeiten, die sich automatisieren lassen, werden früher oder später auch automatisiert“, sagt KI-Experte Martin Hellmich von der Unternehmensberatung Deloitte. Zwar entstehen dem Experten zufolge auch neue Arbeitsplätze – aber weniger als alte wegfallen: „Aus heutiger Sicht werden in den nächsten zehn Jahren mehr Arbeitsplätze ersetzt werden.“ Dass es noch nicht soweit ist, liegt seiner Einschätzung nach vor allem an technischen Unzulänglichkeiten: Künstliche Intelligenzen seien noch lange nicht ausgereift und einige Systeme kämpften mit hohen Fehlerraten. „Aktuell benötigen wir noch hohes Maß an menschlicher Arbeit.“
Bisherige Lösungen, mit denen KI-Software entwickelt werden kann, stecken noch in den Kinderschuhen, sagt auch KI-Experte Alexander Linden, Research Vice President bei Gartner. Ein großes Problem sei aber auch der Arbeitsmarkt. So wissen viele Unternehmen noch nicht, wie sie sich in dem Bereich aufstellen sollen. Es fehle vor allem an Schnittstellenspezialisten, die zwischen der Geschäftsproblematik, der IT und der Mathematik – wie sich aus Daten Wissen herleiten lässt – kommunizieren können. Für diese Berufsgruppe fehlt aktuell sogar noch der Name.
Dax-Konzerne setzen auf KI – doch der Mittelstand droht den Anschluss zu verpassen
Den größeren Konzernen in Deutschland ist dennoch längst bewusst, wie wichtig künstliche Intelligenz und Machine Learning für die Zukunft sind. So haben alle großen Unternehmen häufig bereits eigene Entwickler-Teams, die sich auf KI-Lösungen fokussieren. „Die großen Unternehmen in Europa oder auch in Deutschland tun sich eigentlich nichts. Daimler, Deutsche Bank, Siemens haben hervorragende und auch große Abteilungen“, sagt Linden.
Auch die Telekom arbeitet mit eigenen Entwickler-Teams an KI- und ML-Technologien im Bereich Vertrieb, Marketing und Kundenservice. Die meisten Projekte befassen sich dabei mit der Optimierung von internen Prozessen.
Während im Kundenservice beispielsweise ein intelligenter Chatbot zum Einsatz kommt, hat die Telekom auch ein System zur Wartungsvorhersage ins Leben gerufen. Mithilfe des von der Telekom vorangetriebenen Netzes NB-IoT und dem Partnerunternehmen BS2-Sicherheitssysteme wurde ein intelligentes Frühwarnsystem entwickelt. So kann auf Basis einer großen Anzahl gesammelter Sensoren-Daten, wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Korrosion, eine benötigte Wartung für Gebäude sowie Brücken vorhergesehen werden. Diese Vorhersage kann viel eher getroffen werden, als sie ein Mensch machen könnte. Schäden könnten so reduziert sowie Kosten und Reparaturarbeiten minimiert werden.
Sorgen bereitet Linden dagegen die Zurückhaltung des deutschen Mittelstands beim Thema KI. Das Interesse an künstlicher Intelligenz sei bei mittelständischen DACH-Unternehmen aktuell sehr verhalten – vor allem im internationalen Vergleich können die deutschsprachigen Länder nicht mithalten.
„Wenn wir nicht aufpassen, verlieren wir sehr viele Arbeitsplätze, die wir auch nicht so schnell ersetzen können.“
Denn auch wenn die KI am Ende vermutlich Arbeitsplätze kosten wird, wäre es das Falscheste sie deshalb abzulehnen. Wer heute nicht in KI-Technologie investiert, könnte schon bald den Anschluss verlieren: „Wenn wir nicht aufpassen, verlieren wir sehr viele Arbeitsplätze, die wir auch nicht so schnell ersetzen können“, warnt Linden – auch weil Deutschland ein rohstoffarmes Land sei.
Gerade im internationalen Vergleich mit den USA, Indien, China oder im europäischen Raum mit England oder Finnland stehen die kleinen und mittleren DACH-Unternehmen nicht gut da. Linden verweist darauf, dass der Einsatz von KI nicht nur die Qualität eines Produktes verbessern, sondern auch die Produktionskosten deutlich senken kann. Wer nicht innerhalb der nächsten Monate auf den Zug aufspringt, werde Probleme haben, auf dem Niveau der Konkurrenz zu bleiben.