Von HAL 9000 zu Cimon

AI (Artificial, also Künstliche Intelligenz) entwickelt sich rasant zum Milliar­den-Business. Dabei klafft eine große Lücke zwischen den Vorstellungen der Öffentlichkeit und den derzeitigen Möglichkeiten in den Unternehmen.

Seit Mitte der 1950er-Jahre polarisiert „AI“, seither wechselt sie vom Hype („Milliarden-Business“) zur Verteufelung („Jobabbau­mons­ter“). Stets werden Parallelen gezogen zu HAL 9000, Stanley Kubricks AI-Einheit im Film Odyssee im Weltraum aus dem Jahr 1968,  sowie zu J.A.R.V.I.S. („Just a rather very intelligent System“) aus den Marvel-Comic-Verfilmungen (Avengers, Iron Man).  Also zu einer denkenden, im Fall von HAL mörderisch eigenständig handelnden Form von Intelligenz.

Die Definitionen von AI gehen auseinander und sind jeweils zeitabhängig. Clemens Wasner, Gründer von Enlite AI (www.enlite.ai), fasst es in einem Blogbeitrag so zusammen: „Andrew Ng, einer der Väter des aktuellen AI-Hypes, hat die Faustregel aufgestellt, dass all jene Tätigkeiten, die weniger als eine Sekunde Nachdenkzeit erfordern, gute Kandidaten für eine Automatisierung sind. Dazu gehören z. B. Supportprozesse wie HR, IT-Support und alles, was sich um das Thema Forecasting dreht. Voraussetzung ist dabei lediglich, dass die Prozesse in ausreichend hoher Frequenz auftreten und somit genügend Daten für das Trainieren eines AI-Modells vorliegen.“

AI ist ein Überbegriff, unter dem IT-Disziplinen agieren wie Machine Learning, Deep Learning, automatische Bilderkennung/-verarbeitung, Open-Source-Technologien etc.

Tempo und Infrastruktur

Es ist ein Milliarden-Business. Wie bei solchen Entwicklungen üblich warnen Auguren, dass Österreich „jetzt dringenden Handlungsbedarf hat, um international nicht den Anschluss zu verlieren“. Lukas Haider, BCG-Partner und Leiter des Wiener Büros: „In Österreich nutzen aktuell lediglich 13 Prozent aller Unternehmen konkrete AI-Anwendungen, knapp 30 Prozent entwickeln diese gerade erst.“ OCG-Präsident Wilfried Seyruck fordert: „Die Initiative der österreichischen Regierung, eine AI-Strategie zu erarbeiten, ist sicher begrüßenswert. Wir wünschen uns hier vor allem auch eine entsprechende Förderung der heimischen AI-Forschung – dazu braucht es z. B. mehr Professuren und Lehrstühle für AI an heimischen Universitäten und Fachhochschulen und mehr Forschungsförderung zu diesem Thema.“

Haushaltsgerät, Smartphone, Produk­tionsstraßen, Hard- und Software – AI ist bzw. wird gerade überall integriert. „Eine voll vernetzte, intelligente Welt rückt immer näher“, sieht Kevin Hu, Präsident der Huawei Network Product Line, den Wandel aufziehen. Hu identifiziert Rechenzentren als Kernstück der neuen Infrastrukturen wie 5G (demnächst werden in Österreich die Frequenzen für den künftigen Mobil-, aber vor allem „Datenfunk in Echtzeit“ versteigert) und AI, denn Rechenleistung und schnelle Datenleitungen sind mehr als die halbe Miete. Schließlich beziehen AI-Systeme riesige interne (z. B. mehrere hunderttausend Röntgen- und MRT-Bilder in der medizinischen Tumorerkennung und -diagnose) oder/und externe Datenberge in die Analyse und Entscheidungsfindung ein. Die Branche schätzt, dass das jährliche Datenvolumen weltweit bis 2025 von zehn auf 180 Zettabytes ansteigt. Bestehende Rechenzentrumsnetze werden laut Hu ohne innovative neue Technologien überfordert sein.

Was Unternehmen von AI erwarten

AI dient derzeit für die auf selbstlernenden Prozessen beruhende Erledigung wiederkehrender Tätigkeiten durch Analyse großer Datenmengen in kürzester Zeit (im Optimalfall ein paar Sekunden) und kommt dort zum Einsatz, wo menschliche Ressourcen für eine Steigerung der Performance nicht ausreichen. Es versteht unstrukturierte Daten (Natural Language Processing – geschriebene Texte, mündliche Sprache, visuelle Kommunikation), denkt logisch (trifft Geschäftsentscheidungen regelbasiert) und lernt konstant dazu, wodurch sich die logische Urteilskraft zunehmend verbessert.

Mit dem Ziel, bis dato unerkannte, brachliegende Korrelationen und Potenziale zu entdecken sowie Diagnosen und Vorhersagen zu erstellen, damit Menschen darauf basierende Entscheidungen treffen können. Wobei sich die Geister streiten, ob der Mensch deswegen die Letztinstanz sein muss, um die Haftungsfragen vor Gericht leichter zu klären, oder ob dies noch aus ethischen Gründen geschieht.
 Einfacher gesagt: Unternehmen geht es um Lösungen, damit Arbeit wegfällt, automatisiert und günstiger wird und neue Business-Modelle entstehen können.

„Wichtig ist, welchen Mehrwert sich ein Unternehmen vom Einsatz Künstlicher Intelligenz erwartet. Etwa verbesserte Reports und Prognosen durch erhöhte Datenqualität oder eine Steigerung des Umsatzes etc.“, fasst ­Elaheh Momeni, Erfinderin der in Österreich entwickelten AI-Software „eMentalist“ (www.ementalist.ai), zusammen. Die jüngst beim österreichischen eAward 2019 ausgezeichnete Lösung kommt etwa beim AI Fitness Scan von Advicum Consulting (www.advi cum.com) zum Einsatz, analysiert Nachrichten- und Social-Media-Plattformen und deckt so „Disruptionen und Zusammenhänge auf. Andererseits werden bis dato nicht erkannte und unerwartete Korrelationen in Unternehmensdaten und -kennzahlen ermittelt“. Es basiert auf Algorithmen, die von selbst lernen und so mit jedem Analyseschritt präziser werden. Durch semantische Analysen werden Stimmungen in geschriebenen Texten erkannt.

Menschliche Stimmungen werden von einem AI-System erkannt? Wer das nicht glaubt, sollte sich beim deutschen Versicherer Talanx (www.talanx.com) bewerben. Dort werden Kandidaten u. a. in einem Gespräch mit einem „SmartBot“ (stellt Fragen wie: „Was haben Sie am Wochenende gemacht?“) von Precire (www.precire.com) analysiert, bewertet und die Ergebnisse dem HR-Verantwortlichen vorgelegt. Der darf dann offiziell die Entscheidung treffen, was Precire inoffiziell vorweggenommen hat. Zweites Beispiel gewünscht? www.audEERING.com aufrufen.

Watson Talent Suite

Die erste Begegnung mit einem smarten ChatBot ist in der Regel die erste Bekanntschaft von Firmen mit einem AI-System, merkt Sven Semet, AI-Experte u. a. für Personal für die D-A-CH-Region von IBM an. Big Blue hat mit Watson wohl d a s, aber zumindest eines der bekanntesten AI-Systeme im Portefeuille. Semet, auf HAL & Co. angesprochen: „Von den allgemeinen Eindrücken in der Öffentlichkeit sind wir meilenweit entfernt. AI ist ein datenbasierendes Instrument, das mehr Transparenz und mehr Handlungsmöglichkeiten und -empfehlungen als bisher anbietet.“

Was erwarten Kunden der IBM Watson Talent Suite? Semet: „Beispielsweise Unterstützung im Recruitment, damit die Time-to-hire, also die Zeit und Qualität, die richtigen Bewerber herauszupicken, geringer wird, gepaart mit Sensibilität denjenigen gegenüber, die keinen Job angeboten bekommen.“ Weitere Möglichkeiten sind die Analyse der Historie der Unternehmensbelegschaft und externer Quellen, um Kerneigenschaften für Erfolg in den verschiedenen Jobpositionen zu definieren und so die passendsten Kandidaten unvoreingenommen von Alter, Geschlecht, Herkunft, Bildung oder bisherigen Arbeitgebern zu ermitteln. Oder personalisierte Weiterentwicklungsangebote für Mitarbeiter („Career Coach“), Dialog mit dem Jobsuchenden und das darauf basierende Vorschlagen passender Stellenangebote, Messen von Mitarbeiter-Abwanderungstendenzen durch die HR-Abteilung, um mit individuellen Maßnahmen proaktiv entgegenzuwirken. Und ob die existierenden Stellenbeschreibungen mit der Realität im Job tatsächlich zusammenpassen – in vielen Firmen ein wunder Punkt.

„Watson erledigt auch Kundenkorrespondenz, beispielsweise werten wir die Beschwerden der Kunden für die Versicherungskammer Bayern aus“, so Semet. Dabei wird auch analysiert, wie verärgert der Kunde ist. Semet: „Sogar das bayrische Granteln wird bereits verstanden, damit etwa das zweideutige ,Ihr habt ja wieder mal superschnell funktioniert‘ nicht als Lob, sondern als Beschwerde erkannt wird.“
Semet: „Die Systeme funktionieren nicht nur ab 10.000 Mitarbeiter, sondern auch von 300 bis 500 Mitarbeitern aufwärts, darunter ist es schwierig, relevante Datenmengen aus dem Unternehmen zu bekommen.“ Rechnen tut sich so ein Projekt laut Semet relativ schnell, ab 3.000 Mitarbeiter aufwärts bei 30.000 bis 50.000 Euro in sechs bis acht Monaten.

Übrigens: Stanley Kubricks Vision wurde 50 Jahre nach seinem Film wahr. 2018 arbeitete erstmals ein AI-System gemeinsam mit Menschen im Weltraum, an Bord der Internationalen Raumstation ISS zur Unterstützung von Forschungstätigkeiten der Astronauten. Aber kein HAL, sondern Cimon (Crew Interactive MObile CompanioN), der auf der Watson-AI basiert und von seinen Entwicklern bei Airbus, DLR, IBM und der Ludwig-Maximilians-Universität München sogar einen Körper bekam.

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