KI-Summit 2019 in München

KI und ML kommen in der Unternehmensrealität an

| Autor / Redakteur: Ariane Rüdiger / Nico Litzel

Prof. Sabina Jeschke, Vorstandsmitglied Digitalisierung, Deutsche Bahn, erklärt, was intelligente Algorithmen zukünftig zur Leistungssteigerung der Bahn beitragen sollen.
Prof. Sabina Jeschke, Vorstandsmitglied Digitalisierung, Deutsche Bahn, erklärt, was intelligente Algorithmen zukünftig zur Leistungssteigerung der Bahn beitragen sollen. (Bild: Rüdiger)

Analysen der aktuellen Situation, Forderungen für die Zukunft sowie eine ganze Reihe von Anwendungen und jungen Firmen aus dem Sektor Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML): All das gab es auf dem KI-Summit 2019 in München.

Es herrschte spürbar Goldgräberstimmung beim KI-Summit in München. Auf der zweitägigen Veranstaltung präsentierten Unternehmen, Wissenschaftler und Berater aktuelle Trends der Branche. Die wirtschaftlichen Erwartungen an die KI sind sehr optimistisch. So könnte laut den präsentierten Daten das BIP Deutschlands bis 2030 durch KI und ML jährlich um rund ein Prozent zulegen. Im Jahr 2030 könnten bereits zehn Prozent des BIP und damit geschätzte 400 Milliarden Euro durch KI/ML-Technologien erwirtschaftet werden.

Erfreulich ist: Deutschland und Europa stehen, was KI angeht, weniger schlecht da, als häufig behauptet wird. So scheint es jedenfalls nach den aktuellen Zahlen, die Prof. Dietmar Harhoff, Vorsitzender der Expertenkommission Forschung und Innovation der deutschen Bundesregierung, Direktor am Max-Planck-Institut für Innovation und Wettbewerb, präsentierte. Und: Die KI-Ethik fristet kein Randdasein mehr, sondern fließt an vielen Stellen in die Debatten ein – wie weit sie reicht, wenn aus ethischen Gründen auf Euros verzichtet werden muss, wird sich zeigen.

Der Arbeitsmarkt werde zwar nachhaltig durch die Technologien beeinflusst, sagte Harhoff, die Nachfrage nach Arbeit werde schwanken und sich zu neuen Qualifikationen verschieben, doch „Horrorszenarien sind wissenschaftlich nicht begründbar.“

China veröffentlicht, Europa wird zitiert

Laut den von Harhoff präsentierten Daten ist China bei den Veröffentlichungen zwar als einzelnes Land führend. Fasst man Europa jedoch zusammen, trägt es ebenfalls viel zum neu generierten Wissen über ML und KI bei. Zudem werden europäische wissenschaftliche Veröffentlichungen weltweit am häufigsten zitiert.

Das könnte bedeuten, dass die generierten Publikationen inhaltlich besonders wertvoll sind. Es könnte aber auch bedeuten, dass europäische Wissenschaftler ihresgleichen ganz einfach lieber zitieren als die Kollegen aus dem Reich der Mitte.

In Deutschland entstehen derzeit die meisten Erstveröffentlichungen europaweit zu KI-Themen. Hier befinden sich mit München und Karlsruhe auch zwei Entwicklungs-Hotspots. KI-Brennpunkt Nummer 1 in Europa ist allerdings London.

Professorengehälter zu niedrig

Besonders auf einem Bereich scheint es dringenden Verbesserungsbedarf zu geben: Für Wissenschaftler in den begehrten Feldern KI und Analytics ist Deutschland ganz schlicht nicht attraktiv genug. Es gehen mehr dieser anderswo besonders hoch dotierten Forscher in andere Länder, als von dort nach Deutschland zu kommen, um ihre wissenschaftliche Karriere voranzubringen.

Anders sieht es etwa in der Schweiz und Dänemark aus, die wegen günstiger Bedingungen Zustrom verzeichnen. Die von den Referenten dafür genannten Gründe sind wenig überraschend: schlechte Bezahlung, Uni-Bürokratie sowie fehlende attraktive Programme für den Forschungsnachwuchs sind die wichtigsten Faktoren.

Deutsche KI-Strategie zu unkonkret

Die Stände und Präsentationen auf der begleitenden Ausstellung zum KI Summit 2019 erfreuten sich großen Zuspruchs.
Die Stände und Präsentationen auf der begleitenden Ausstellung zum KI Summit 2019 erfreuten sich großen Zuspruchs. (Bild: Rüdiger)

In diesem Zusammenhang sahen viele Referenten das Drei-Milliarden-Programm der Bundesregierung als Hoffnungsschimmer. In dessen Rahmen sollen auch 100 neue Professorenstellen entstehen. Doch gleichzeitig regte sich in München Kritik. Viel Geld fließe in bereits genehmigte Projekte, die nun lediglich der KI-Strategie zugeschlagen werden.

Noch fehle zudem jede konkretere Ausgestaltung: Ziele und Zwischenziele, Erfolgsmaßstäbe und Indikatoren, um diese zu messen. Zudem mahnten gleich mehrere Referenten europaweites Agieren statt deutscher Alleingänge an, beispielsweise beim Datenzugang oder in der Forschung.

KI-Nutzung in Industrie und Dienstleistung

Doch was können KI und ML heute, wofür werden sie tatsächlich eingesetzt? Dafür gab es auf der Messe eine ganze Reihe von Beispielen. Wacker Chemie etwa verwendet KI als Komponente im Frontend beim Dialog mit Kunden und in der Prozessgestaltung, wie Dirk Ramhorst, CIO und CDO des Unternehmens, berichtete. Bei der Polysilizium-Abscheidung optimieren intelligente Algorithmen 14.000 Parameter, damit der Prozess optimal gefahren wird. Die Viskosität von Stoffen wird mit intelligenten Algorithmen berechnet. Und KI ist es auch, die aus einer Forschungsdatenbank mit einer fünfstelligen Zahl an Rezepturen für chemische Stoffe die besten Kandidaten für die gezielte Entwicklung hinsichtlich eines bestimmten Einsatzzwecks herausfischt.

Der Automatisierungsspezialist Festo, so Alfons Riek, VP Technologie und Innovation, wird in Zukunft in alle Businesspläne KI-Komponenten integrieren. Hier geht es wie auch bei anderen Maschinen- und Anlagenbauern beispielsweise darum, das vorhandene tiefe Technologie- und Prozesswissen in Software einfließen zu lassen. Sie macht dann neue Geschäftsmodelle möglich, etwa in der vorbeugenden Wartung.

Prof. Sabina Jeschke, Vorstandsmitglied Digitalisierung der Deutschen Bahn, erklärte, wie durch intelligente digitale Technologien die Abstände zwischen den Zügen auf dem Gleis verringert, Hindernisse auf der Strecke durch Sensoren frühzeitig detektiert und beseitigt werden sollen. Das alles soll die Kapazität der Bahn erhöhen, ohne neue Züge zu bauen.

Gutes Geschäft für Berater

Das Beratungsunternehmen Capgemini hilft als einer von vielen Anbietern auf diesem Bereich Unternehmen KI-getriebene Geschäftsmodelle zu realisieren. Für einen Kreuzfahrtspezialisten wurde eine Lösung entwickelt, die stark auf Gesichtserkennung samt Emotionsanalyse basiert. Sie hilft beispielsweise, das An-Bord-Gehen der Passagiere zu beschleunigen. Außerdem wurde der Unterhaltungsbereich dieses Kunden analytisch fit gemacht: Eine Gesichtserfassung samt Emotionsanalyse macht deutlich, wen im Publikum beispielsweise eine Bühnenaufführung amüsiert oder langweilt. Auch die Passagierbetreuer sollen mit ähnlichen Algorithmen beim Umgang mit den Schiffsgästen unterstützt werden. Weiter versucht man durch das Hinzunehmen von Drittdaten Zielgruppen für entsprechende Angebote zu clustern.

Ein Automobilhersteller optimiert mithilfe von Capgemini seine Testfahrtgestaltung. Testfahrten werden mithilfe einer 360-Grad-Sicht der jeweiligen Kunden geplant und gestaltet, je nachdem, welche Vorlieben sie haben. Um das herauszufinden, werden die bekannten Daten analysiert. Wird die fahrende Person während der Fahrt durch eine Kamera beobachtet, kann sie in Echtzeit Feedback bekommen, etwa Hinweise auf im aktuellen Moment interessante Funktionen, die man ausprobieren könnte.

Optimierung beim Rückversicherer

Der Rückversicherer Swiss Re versichert andere Versicherungen, sodass diese auszugleichende Schäden refinanzieren können. Muss Swiss Re einem seiner Versicherungskunden besonders viel Geld ersetzen, versucht das Unternehmen mit intelligenten Algorithmen herauszufinden, warum das der Fall ist. Dabei zeigen sich dank bisher ungenutzter Datenquellen häufig Einflussfaktoren, die der Aufmerksamkeit des Erstversicheres bislang vollständig entgangen waren und die er bei seiner Prämiengestaltung noch nicht berücksichtigt.

Anhand der Ergebnisse der Analysen kann dieser dann entweder die Prämien passend gestalten oder aber spezifische Risiken aus der Versicherung ausschließen. Swiss Re betont aber, dass der Versicherungsgedanke der wechselseitigen Absicherung durch Pooling bei allen Optimierungsversuchen stets erhalten bleiben soll.

Automatisierung des Backoffice

Ein Beispiel für einen Newcomer, dessen algorithmenbasierte Lösung dazu beiträgt, einen ganzen Berufszweig auf den Kopf zu stellen, ist WorkFusion. Das Start-up will nichts weniger als die meiste Arbeit im Backoffice überflüssig machen. Für diese Aufgabe müssen sich heute Kunden entweder selbst Lösungen selbst bauen, Lösungen für Teilbereiche wie OCR (optische Zeichenerkennung) oder RPA (Robotic Process Automation) zusammenstricken oder sie sind auf branchenspezifische Teillösungen verwiesen.

Diese Begrenzungen will WorkFusion überwinden und nutzt dazu unter anderem Selbstlern-Mechanismen. Anwender im Backoffice arbeiten in einer Serverumgebung, auf der unter anderem WorkFusion läuft. Während der Arbeitsprozesse registriert die intelligente Software, was die Mitarbeiter genau tun und lernt daraus, wie ein Vorgang abzuwickeln ist und wie die Inhalte beliebiger unstrukturierter Dokumente zu behandeln sind. Nachdem das System eine gewisse Menge von Arbeitsprozessen verfolgt hat, weiß es selbst, was zu tun ist. Nur unklare Fälle werden weiter an menschliche Mitarbeiter verwiesen. WorkFusion adressiert mit seiner Lösung vor allem Großkunden, etwa aus dem Bankwesen.

Fazit

KI- und ML-Applikationen sind kein Traum mehr, sondern inzwischen gelebte Realität in vielen Unternehmen. In den vergangenen Jahren standen häufig Konzepte, Ideen und Bedenken im Mittelpunkt einschlägiger Kongresse. Nun geht es um die Umsetzung im praktischen Unternehmensalltag. Das Schürfen nach dem neuen Rohstoff „Daten“ hat definitiv begonnen.

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