Interview mit Prof. Dr. Thomas Hofmann

Leitfaden für Führungskräfte zu KI und maschinellem Lernen

| Autor / Redakteur: Anna Rathje / Nico Litzel

Prof. Dr. Thomas Hofmann, CTO 1plusX & Co-Founder Recommind
Prof. Dr. Thomas Hofmann, CTO 1plusX & Co-Founder Recommind (Bild: CTO 1plusX)

Prof. Dr. Thomas Hofmann ist Experte auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz mit Stationen in der Wissenschaft (ETH Zürich), multinationalen Unternehmen (ehemaliger Direktor bei Google) und Start-ups (CTO von 1plusX, Mitbegründer Recommind). Im Interview teilt er seine Gedanken darüber, wie ein Unternehmen aufgestellt sein sollte, um die Chancen auf einen ROI für seine KI-Initiativen zu erhöhen.

BigData-Insider: Wie wichtig ist es für Führungskräfte, mit KI und ihrer Funktionsweise vertraut zu sein?

Hofmann: Künstlich intelligente Technologien haben sich in vielen Bereichen und Branchen bereits bewährt. Das bedeutet jedoch nicht, dass sie immer „out-of-the-box“ funktionieren. Eine Komponente, die KI-Systeme sicher benötigen, sind Daten: und zwar die richtigen Daten und eine Menge davon. Sonst kommt am Ende des Tages nicht viel mehr bei der Übung heraus als „Müll rein, Müll raus“. Daten unternehmensweit zu sammeln und gegebenenfalls durch Datenallianzen und Daten Dritter anzureichern, ist daher ein Aspekt, der für Führungskräfte wichtig ist, da er mit strategischen Fragen, Partnerschaften und ähnlichem verknüpft ist. Ein weiterer Aspekt, den es zu verstehen gilt, ist, dass die Entwicklung von KI-Lösungen nicht als einmaliges Projekt verstanden werden kann, sondern ein langfristiges Unterfangen ist, das kontinuierliche Arbeit erfordert. Führungskräfte sollten genügend Verständnis für die Arbeitsweise von KI haben, um gut funktionierende Teams und Praktiken zu schaffen und aufrechtzuerhalten.

Gibt es Geschäftsmodelle, die sich besonders gut für KI-Unternehmen und -Projekte eignen?

Hofmann: Ein echtes KI-Unternehmen wird von aussagekräftigen Metriken getrieben, die den gesamten Entwicklungsprozess und Betrieb begleiten: von der Ideenfindung bis zur Implementierung. Im B2B-Kontext bedeutet das, dass wir immer mehr Geschäftsmodelle sehen werden, die zahlen- und leistungsorientiert sind. Dies setzt auch die richtigen Anreize für Anbieter von KI-Diensten und ermöglicht es ihnen, ihre Systeme auf maximale Leistung zu kalibrieren.

Sollten Unternehmen KI-Projekte als experimentelle Forschung und Entwicklung behandeln, bei denen sie ein gewisses Risiko des Scheiterns eingehen und akzeptieren müssen?

Hofmann: Ja und nein. Wenn man „experimentell“ liest wie in: keine signifikanten Ressourcen für das Projekt binden, dann „nein“. Man kann z. B. die KI nicht einfach in kleinem Maßstab testen und dann vergrößern. Ohne eine kritische Datenmenge und Rechenleistung kann man ihr wahres Potenzial leicht unterschätzen. Andererseits ist es wahr, dass der Erfolg von KI-Projekten oft schwer vorherzusagen ist. In diesem Sinne kann man nicht immer ein positives Ergebnis erwarten, sondern muss mit verschiedenen Setups und Methoden experimentieren. Generell sind Experimente zur inkrementellen und kontinuierlichen Verbesserung ein wesentliches Merkmal datengetriebener Methoden.

Gibt es Führungskräfte, die für die Überwachung von KI- und ML-Initiativen am besten geeignet sind? CTOs? Chief Innovation Officers? Chief Product Officers?

Hofmann: Die Eignung hängt nicht so sehr von der Bezeichnung ab, sondern vielmehr von der Erfahrung und den Fähigkeiten der Person und auf einer zweiten Ebene von ihren Möglichkeiten, den notwendigen Einfluss im Unternehmen auszuüben. Es ist nicht einfach, ein gutes Urteil zu fällen, man braucht tiefe analytische Fähigkeiten, um den Problemen auf den Grund zu gehen. Darüber hinaus sind Führungsqualitäten unerlässlich, um andere davon zu überzeugen, Änderungen an Geschäftsmodellen, Produktentwicklung und Unternehmenskultur vorzunehmen.

Sollten alle Unternehmen KI-Abteilungen haben? Gibt es Gründe, warum ein Unternehmen nicht selbst bauen, sondern lieber kaufen sollten?

Hofmann: In einigen Unternehmen ist eine eigene Abteilung sinnvoll, in der die KI entlang der Unternehmensziele für die Zukunft parallel weiterentwickelt wird und dabei viele Produkte und Dienstleistungen umfasst. In anderen Fällen kann es besser sein, die KI-Experten direkt mit den Product Ownern und Entwicklern zusammenzusetzen. Oftmals ist es ratsam, die Product Owner Metriken definieren zu lassen, die das KI-Team im Anschluss optimieren kann. Zwei der wichtigsten Kriterien sind hierbei das Recruiting der richtigen Leute (die nicht nur „auf dem Papier“ qualifiziert sind) und die Etablierung sinnvoller Praktiken und Organisationsstrukturen. Auch die laufenden monetären Investitionen und der notwendige tief greifende Kulturwandel werden oft stark unterschätzt. Jeder kann fix etwas in Spark oder TensorFlow (beispielsweise) programmieren, aber das ist nur ein winziger Schritt zu einem Produkt oder einer Dienstleistung von kommerziellem Wert. Ich sage daher voraus, dass viele solcher Versuche scheitern werden und dass die Lösung in vielen Fällen darin besteht, einige der komplexen KI-Herausforderungen an spezialisierte Unternehmen auszulagern, indem man solche Dienstleistungen einkauft oder beauftragt.

Welche Art von Engineering- bzw. technischen Profilen möchten Sie einstellen?

Hofmann: Die größte Gruppe von Kerningenieuren bei 1plusX arbeitet entweder an einer großen Datenverarbeitungsinfrastruktur oder an maschinellen Lernalgorithmen und Analysen. Darüber hinaus gibt es ein breites Spektrum an spezialisierten Profilen von UI und Kundenintegration bis hin zu Entwicklung und Sicherheit. Generell sind wir auf der Suche nach Menschen, die selbstständig und lern- und wachstumsfreudig sind. Das Wissen und Können unserer Ingenieure ist ein wesentlicher Faktor zur Steigerung von Produktivität, Qualität und letztlich Erfolg.

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