Künstliche Intelligenz (KI) eines der Hype-Themen digitaler Transformationsprozesse. Für welche Probleme Künstliche Intelligenz eine smarte Lösung sein könnte, da haben Visionäre die tollkühnsten Ideen. Doch wie steht es um die Praxis und lohnt sich ein Blick in die Technologie auch für kleine und mittlere Unternehmen?
Zusammenfassung:
- KI ist eines der derzeitigen Hype-Themen der Digitalisierung
- Einen großen Impact auf Wirtschaft und Gesellschaft sagen die meisten Forscher voraus
- Bis heute aber unscharfe Trennung der Bereiche von KI
- Große Lücke zwischen Theorie und praktischer Umsetzung
- Deshalb aufpassen, in welche Technologie man wirklich investieren will
- Aber: Auch für Mittelständler kann die Investition in KI-Technologie sinnvoll sein
- Zentral: Eine klare Vorstellung davon, welche Effizienzsteigerung mit dem Einsatz der neuen Technologie erreicht werden soll
Warum ein Thema für KMU?
Prof. Dr. Harhoff vom Max-Planck-Institut für Innovation und Wettbewerb in München macht in seinem Vortrag auf dem Handelsblatt KI-Summit in München auf folgendes aufmerksam: Künstliche Intelligenz ist eine „general purpose technology“, deren Einfluss auf Wirtschaft und Gesellschaft dem der Elektrifizierung gleichkomme. Ein zentraler Grund, weshalb das Thema mittelständische Unternehmen interessieren sollte, die häufig eben auch Technologieführer in Ihrem Bereich sind. Es stellen sich aber Fragen wie: Was kann KI heute überhaupt und wofür kann ich sie einsetzen? Muss ich heute schon auf KI setzen? Kann ich demnächst viele meiner derzeit manuell ablaufenden Prozesse automatisieren?
KI = KI ?
Dass beim derzeitigen Stand der Technologie kaum von Künstlicher Intelligenz gesprochen werden könne, darauf machten einige Forscher auf der Fachtagung aufmerksam. Intelligenz setze per Definition mindestens immer die Fähigkeit voraus, eine eigene Entscheidung zu treffen, die nicht auf bereits programmierten Regeln beruht. Jedoch folgen die meisten heutigen KI-Programme genau solchen automatisierten Regeln, die sie von Ihren Programmierern anfänglich zum 1000-fachen Lernen bekommen haben (Machine Learning – siehe Grafik).
Viele der heute allgemein bekannten KI-Programme im Bereich der Sprach-, Bild- oder Gesichtserkennung wie Siri oder Cortana oder die Gesichtserkennung von Foto- oder Überwachungskameras beruhen auf diesem maschinellen Lernen. Das ist auch in der Wirtschaft und Industrie meist noch so. Darüber hinausgehend Anwendungen, die auf Deep Learning oder Self-Learning beruhen, sind zwar auf dem Weg aber der große Durchbruch steht noch bevor.
Hype vs. Realität
Umso mehr darf man sich als Unternehmer deshalb bei konkretem Handlungsbedarf und den konkreten Chancen nicht von Visionären überrumpeln lassen. Ein Beispiel für eine Vision: Prof. Sabina Jeschke, Vorstand Digitalisierung bei der Deutschen Bahn AG. Sie sprach darüber, dass Verspätungen der Züge künftig über den Einsatz von KI reduziert werden soll. Smarte Sensoren auf Schienen sollen umgestürzte Bäume erkennen und eigenständig an die Leitstelle melden. Man muss sich dabei vor Augen führen, dass die Deutsche Bahn es bis heute nicht schafft, alle Sitzplatzreservierungen rechtzeitig, korrekt oder überhaupt anzuzeigen. Sie werden häufig noch manuell vom Zugpersonal in das System des Zuges überspielt werden. Insofern ist Frau Jeschkes ambitionierte Vision eine mit deutlicher Lücke zur Praxis hin.
Aber auch Start-Ups, die sich auf das Thema KI spezialisiert haben, sind davor nicht gefeit. Ein Beispiel in München, das Start-Up Tawny. Tawny möchte anhand von Künstlicher Intelligenz Emotionen in der Stimme eines Anrufers erkennen und einen möglichen Kundenberater bereits vor dem Telefonat auf die besondere Sensibilität des Gesprächs vorbereiten. Die Live-Demos auf der Fachtagung in München funktionierten bei der Stimmanalyse nur recht vage. Eine Hilfe werden sie wohl derzeit noch nicht sein.
Trotz all den Herausforderungen vor denen die KI-Entwicklung: Eine Beschäftigung mit Start-Ups im Bereich der KI schadet auf keinen Fall. Für Mittelständler und Kleinunternehmer lohnt es sich die Technik auf zukünftige Potenziale im Blick zu behalten oder auch heute schon umzusetzen. Dann empfehlen wir aber auf jeden Fall vorher einen konkreten Use-Case mit dahinterliegendem Nutzen auszuarbeiten und sich erst im Anschluss auf die Suche nach einer entsprechenden Technologie zu begeben. Hierfür bietet sich z.B. die sehr gute Übersicht hinter folgendem Link an, wo bis zu 300 Start-Ups im Bereich in Deutschland aufgeführt werden: https://appliedai.de/startup-landscape-2019/
Falls Sie nicht die Zeit haben sollten, so tief in das Thema einzusteigen und sich zuerst einmal eine konkrete Übersicht verschaffen möchten, was mit KI potenziell auch in Ihrem Unternehmen möglich wäre, sprechen Sie uns gerne an.
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