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Wer hat Angst vor der KI

Einleitung

Nachdem wir in unserem letzten Beitrag ausführlich und sehr technisch über KI geschrieben haben, wollen wir hier praxisnäher werden. Neben all den wunderbaren technologischen Möglichkeiten stellt sich natürlich die Frage, wie kann ein Unternehmen diese Möglichkeiten nutzen? Ist KI schon praxistauglich oder warte ich lieber ab? Was ist mit dem Thema Sicherheit? Wo finde ich überhaupt Personal mit der notwendigen Qualifikation? Alles gute und berechtige Fragen, auf die wir hoffentlich ein paar wertvolle Antworten liefernkönnen. Hierbei helfen uns zwei aktuelle Studien, mit denen wir uns im nachfolgenden Beitrag näher befassen wollen, und deren Ergebnisse wir darstellen und kommentieren. 

Die Situation in Deutschland

Die Welt verändert sich durch die Digitale Revolution von Grund auf. Alle wollen mitmischen und auf keinen Fall den Anschluss verlieren. Aus diesem Grund will die Bundesregierung dem Thema KI besondere Aufmerksamkeit widmen. Das Gleiche gilt für die EU. Man ist präsent und will die bisherigen Ausgaben deutlich erhöhen.

Warum ist das Thema so wichtig? Prognosen sagen voraus, dass KI das globale Wirtschaftswachstum bis 2030 um jährlich 1,2 Prozentpunkte steigern soll.

Derzeit ist Deutschland mit 46 Forschungseinrichtungen im Fachgebiet KI engagiert, darüber hinaus gibt es aktuell 214 Start-ups (Quelle: https://spotfolio.com/2019/05/02/62-mehr-ki-startups-in-deutschland/) die sich intensiv mit KI beschäftigen Ließ die staatliche Förderung dieser Zukunftstechnologie bislang zu wünschen übrig, wird sich das bis 2025 nach Planungen des Bundes ändern. Rund 3 Milliarden Euro lässt sich unser Land seine KI-Strategie kosten.

Viel bringt nicht immer viel

Konzerne haben das Thema KI seit Jahren auf dem Bildschirm und investieren Millionenbudgets in Forschung und Entwicklung. Man kann und will es sich leisten. Da werden Think Tanks aufgebaut und hunderte von Case Studies entwickelt, es herrscht Aufbruchsstimmung. Das Problem dabei ist, dass weniger als 90 Prozent der mit KI bearbeiteten Case-Studies das Licht der Realität erblicken. Viel Lärm um nichts? Nein, das wäre zu eindimensional gedacht. Es sieht wohl eher so aus, dass diese Use Cases nicht praxisorientiert sind. Deshalb geht es nun darum, Business Cases zu definieren – also Einsatzgebiete, mit denen konkrete Verbesserungs- oder Einsparpotenziale erzielt werden können, und diese mit KI zu analysieren. Raus aus dem Elfenbeinturm, rein ins Doing.

Wie also könnte ein echter Business Case aussehen? Wir versuchen einen zu skizzieren:
Eine Kläranlage ist eine hochkomplexe Anlage, in der viele technische Komponenten zusammenspielen. Fällt plötzlich eine Komponente aus – wir nehmen eine Pumpe als Beispiel – , so führt dies zu einer Kettenreaktion mit dem Ergebnis, dass die komplette Anlage gestoppt werden muss. Die Aufgabenstellung in diesem Business Case liegt nun darin, schnell festzustellen, dass ein Problem vorliegt, oder, noch besser, dass es bald zu einer Störung kommen könnte und warum bzw. woher. Wenn das Problem eintritt, muss auf jeden Fall schnell gehandelt werden. Hier verliert man Zeit, Geld und Nerven. Es geht anders, und KI kann hier helfen. Stattet man die Pumpen mit Sensoren aus und überwacht die Werte, in unserem Fall konkret das Geräusch der Pumpe, kann bei einer Abweichung der Frequenz des Pumpengeräuschs vom normalen Arbeitsmodus proaktiv ein Serviceauftrag ausgelöst werden. Der Techniker steht parat und der Bereich, in dem der Tausch ansteht, kann gezielt für einen kurzen Zeitraum heruntergefahren werden.

Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto genauer werden die Prognosen, desto genauer wird die Planung, desto effizienter wird der Betrieb. Predictive Maintenance dank KI.

KI – Echtes Wachstumspotential

Die Deutschen gelten aus Sicht anderer Nationen oft als zögerlich und skeptisch. Der Studie „Machine Learning / Deep Learning 2019“ von IDG Research Serviceszufolgetrifft diese Einschätzung auf den Umgang mit dem Thema KI nicht zu. So gehören für fast 30 Prozent der Unternehmen Machine Learning und Künstliche Intelligenz zu den Top-Themen im Bereich IT. Dies sind im Vergleich zu 2018 überfünf Prozentpunkte Wachstum.

Die Profiteure? Nicht so einfach zu beantworten

Fest steht, dass der größte Profiteur von Machine Learning immer noch die IT-Abteilung ist. Die größten Vorteile liegen beim Erkennen von Spam-E-Mails und beim Einsatz von maschinellem Lernen in Diagnose-Lösungen. Nach der IT-Abteilung folgen die Bereiche Kundenservice (29 Prozent), die Optimierung von Produktionsumgebungen (27 Prozent) sowie Unterstützung für das Management (27 Prozent). Es sind vor allem wiedergrößere Unternehmen mit einer entsprechend komplexen IT- Infrastruktur, die den Nutzen von KI im IT-Bereich als besonders hoch einschätzen (43 Prozent).

Interessant ist die Tatsache, dass in kleineren Firmen die Bereiche Produktionsumgebungen (30 Prozent), der Einkauf (23 Prozent) und die Customer Experience (24 Prozent) als die wichtigen Einsatzgebiete gesehen werden.

So steht der Mittelstand zu KI

Die Aufgaben, die KI in Unternehmen übernehmen kann, sind vielfältig: Da ist die Personalabteilung, in der durch KI die passenden Kandidaten herausgefiltert werden oder die „berichtsschreibenden“ Algorithmen die Sport- und Börsenberichte erstellen. Auch in der fertigenden Industrie ist KI vertreten und hilft dabei, hochkomplexe Aufgaben zu erledigen und permanent Produktionsprozesse zu verbessern.

Das Institut der deutschen Wirtschaft hat in einer Studie den Verbreitungsgrad untersucht.

Nach dieser Studie verwendeten im Jahr 2019 circa 10 Prozent der heimischen Industrie- und der industrienahen Dienstleistungsunternehmen KI-Techniken zur eigenständigen computergestützten Problemlösung. Das mag auf den ersten Blick nach wenig klingen, aber wenn man sich frühere Befragungen ansieht, sieht man eine rasante Entwicklung: Waren es im Rahmen der Studie Wirtschaft DIGITAL im Jahr 2018 erst 5 Prozent der Unternehmen, die KI nutzen, hat sich Zahl innerhalb eines Jahres nahezu verdoppelt. Im Jahr 2017 waren es sogar nur 2 Prozent. Auch wenn 90 Prozent der befragten Unternehmen keine KI einsetzen, und mehr als 70 Prozent dies auch nicht vorhaben, so sind es immerhin stolze 20 Prozent, die den Einsatz von KI planen. Das birgt jede Menge Potenziale.

Wird KI bereits genutzt, so zeigt die Befragung, dass die Anwendungen recht weit sind und die Testphasen bereits verlassen haben. Sie befinden sich in zielgerichteten Pilotprojekten, sind also bereits Bestandteil von etablierten Prozessen und Dienstleistungen. Häufig wird die Technologie gleichzeitig in verschiedenen Intensitäten verwendet, so die IW Studie.

Ist der Durchdringungsgrad der KI noch vergleichsweise gering, so ist die Einschätzung der Betriebe für den Einsatz dieser Technologie für die Wirtschaft insgesamt positiv. Es ist erstaunlich, dass das nicht für den KI-Einsatz im eigenen Unternehmen gilt.

Für das eigene Unternehmen und die eigene Branche stufen die Unternehmen in Deutschland den Einsatz von KI überwiegend nicht als Chance ein.

Keine Angst. Chancen sehen.

Insgesamt gibt sehr viele Aussagen und Visionen zu diesem Thema. Die einen sehen KI als den Heilsbringer, die anderen unken und tun es als gefährlichen Hype ab. Wir denken, dass das Thema immer mehr an Relevanz gewinnt und ein wichtiger Wendepunkt für den Mittelstand sein kann. Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) hat hierzu eine Expertenbefragung beauftragt. Das Ergebnis ist vielversprechend, wenn auch nicht überraschend.

KI ist die logische Fortsetzung der begonnenen digitalen Transformation der Wirtschaft und Gesellschaft. Das Mysterium KI ist weder bloße Science-Fiction noch das Allheilmittel für den Mittelstand. Es muss fallbasiert geprüft werden, wenn es um die Einsatzmöglichkeiten und Voraussetzungen von KI-Anwendungen geht. Nur so lassen sich die Chancen erkennen und nutzen; dann eröffnet KI große Potenziale für mittelständische Unternehmen.
Das größte Potenzial steckt nach den Umfrageergebnissen in den verschiedensten Anwendungsszenarien. Spitzenreiter hierbei sind Optimierung der Supply Chain und die Steigerung der Prozesseffizienz.

Die größten Hürden bei KI-Projekten stellen die mangelnde Datenbasis, Sicherheitsbedenken beim Datenschutz und wie häufig die fehlenden Fachkräfte dar. Doch diese Hürden können genommen werden, denn KI-as-a-service-Angebote aus der Cloud erfordern ein geringeres IT-Know-how und lassen sich leichter implementieren.

Als wichtig und sinnvoll werden vor allem Best Practices, das Einsetzen von KI-Beratern und Trainern und Qualifizierungsmaßnehmen als öffentliche Förderungsmaßnahmen eingeschätzt. Die Implementierung von KI im Mittelstand muss erheblich beschleunigt werden. Auch wenn in den meisten Prozesslandschaften mittelständischer Unternehmen noch keine KI steckt, nimmt deren Bedeutung bei Kunden, Zulieferern und nationalen bzw. internationalen Wettbewerbern rasant zu.

KI und BI wachsen zusammen

Jede neue Technologie hat den Zweck uns das Leben zu erleichtern. Business Intelligence bildet hierbei keine Ausnahme und Künstliche Intelligenz kann quasi als revolutionäre Erweiterung gesehen werden. Bisher waren Datenaufbereitung und das Data Mining sehr zeitintensiv und menschliche Prognosen und Einschätzungen konnten das Ergebnis, das ein oder andere Mal verschlechtern. Denn während der Mensch nur eine beschränkte Anzahl von Faktoren abwägen kann, ist ein computergestützte Modell in der Lage, eine Bandbreite von mehr als 100 Einflussfaktoren gleichzeitig zu bewerten.

Erweitert man also BI um Machine Learing (ML), dann lässt sich viel manueller Aufwand sinnvoll und einfach automatisieren. Für die Bereiche Datenqualität, Modelling und Metadatenmanagement führt dies zu deutlich besseren Ergebnissen. Mit KI lassen sich hier erhebliche Effizienzgewinne in der Verwaltung erzielen. Dies gilt auch für den Bereich Datenintegration.

Für die Welt der BI bedeutet dies ein hohes Maß an Automatisierungsmöglichkeiten und bereitet den Weg für Augmented Business Intelligence. Wir schaffen damit eine noch stärker datengesteuerte Unterstützung für den Menschen durch proaktiv und automatisch generierte Ergebnisse zur besseren Entscheidungsfindung.

Think big, but …

Wir haben Studien angeführt und gezeigt, dass KI ein interessantes Thema ist. Wir haben Beispiele skizziert, um die Möglichkeiten und Vorteile aufzuzeigen. Im besten Fall haben wir Interesse geweckt und gezeigt, dass wir uns auf das Thema KI vorbereitet haben, um mit unseren Kunden gemeinsam neue Wege zu gehen.

Im nächsten Beitrag gehen wir auf die konkreten Schritte zur Einführung von KI-Algorithmen, vor allem für mittelständische Unternehmen ein. Denken Sie groß, aber setzen Sie in kleinen Schritten um. Wir helfen gerne Ihnen dabei. Mehr dazu im nächsten Blogbeitrag. 

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