Kommentar von Stefan Welcker, Expert System Deutschland

Wie KI und Cognitive Computing Produktions- und Unternehmensprozesse revolutionieren

| Autor / Redakteur: Stefan Welcker / Nico Litzel

Der Autor: Stefan Welcker ist Managing Director DACH von Expert System Deutschland
Der Autor: Stefan Welcker ist Managing Director DACH von Expert System Deutschland (Bild: Expert System Deutschland)

Das Ergebnis ist auf den ersten Blick mehr als deutlich: Künstliche Intelligenz (KI) sei in deutschen Unternehmen angekommen und verändere schon heute die Art, wie Organisationen agieren und Entscheidungen treffen. Sieben von zehn Managern erwarten außerdem, dass KI bis zum Jahr 2025 einen großen bis sehr großen Einfluss auf die Unternehmensstrategie haben wird. So zumindest lautet eine Studie, für die Sopra Steria Consulting über 200 Geschäftsführer, Vorstände und Führungskräfte aus Unternehmen mit mehr als 500 Mitarbeitern befragt hat.

Obwohl das Thema KI noch sehr jung ist, stellen die Befragten bereits heute „deutliche Veränderungen in Form von Kosteneffekten bei Prozessen und Abläufen in fast allen Unternehmensbereichen“ fest. Konkret soll Künstliche Intelligenz den Unternehmen helfen, die stetig wachsende Datenflut zu beherrschen. Das sagen 41 Prozent der befragten Entscheider, ebenso viele setzen auf die Reduzierung von Arbeitskosten.

Die Beschleunigung von Prozessen (36 Prozent) und die Verringerung von Routineaufgaben (34 Prozent) sowie die Bewertung von Informationen (31 Prozent) sind weitere häufig genannte Ziele. Auch auf der Kundenseite wird das Innovationspotenzial von KI durchaus gesehen: Immerhin 37 Prozent sagen, dass sie ihre Angebote mithilfe von KI besser auf Kundenanforderungen zuschneiden können. Zudem erhoffen sich die Befragten eine zielgenauere Kundenansprache (34 Prozent) und eine bessere User Experience (30 Prozent). 17 Prozent möchten KI nutzen, um neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln.

Soweit so gut, möchte man meinen. Schaut man aber auf die Einsatzbereiche, die in der Befragung genannt werden, erfährt man spannende Details: So werde KI derzeit hauptsächlich in Form von Chatbots eingesetzt, bei dem Roboter über Chatfenster „einfache Auskünfte erteilen“. Exakt aber diese Begrifflichkeit der „Einfachheit“ in Verbindung mit KI und Chatbots zeigt, welchem Trugschluss man nicht unterliegen sollte. Denn für eine tatsächliche Veränderung der Unternehmensprozesse, einer Automatisierung von Abläufen und einer somit nachhaltigen Optimierung des Unternehmens, reichen Chatbots in ihrer jetzigen Form nicht – Intelligenz geht anders. „Chatbots sollen den Handel revolutionieren, aber noch sind sie zu blöd“. Zu diesem Schluss kam die Wirtschaftswoche unlängst und fügte hinzu: „Ich kann dich nicht verstehen“, das sei noch allzu oft das Ergebnis dieser nur vermeintlich schlauen Roboter. Keine Frage: Es braucht andere Mittel.

Verlässlich automatisierte Abläufe durch KI und Cognitive Computing

Von einer hingegen durch KI und Cognitive Computing geschaffenen Revolution der Unternehmensprozesse lässt sich erst dann sprechen, wenn dadurch Abläufe verlässlich automatisiert werden. Diese umfassende Neugestaltung der Abläufe tritt erst dann ein, wenn die im Unternehmen auftretende Datenflut beherrscht wird und diese sich intelligent nutzen lässt. Das reduziert kostbare Arbeitszeit und senkt die damit verbundenen Kosten. Mitarbeiter werden bei ihrer Entscheidungsfindung valide unterstützt und können Problemlösungen anders als bisher angehen.

Ein Beispiel, das in diesen Tagen in Zusammenhang mit KI und Cognitive Computing oft genannt wird, sind maschinelle Prozesse im Internet of Things (IoT). Maschinen und Geräte sollen im IoT Störungen selbstständig beheben. Und am Ende eines langen Weges in einigen Jahren sollen sie sogar eines Tages wie Menschen denken und handeln – natürlich immer zum Wohle des Unternehmens und der Mitarbeiter. Das setzt voraus, dass diese Investitionsgüter den richtigen Input bekommen. Sie müssen Wissen erhalten, kurzum: Sie müssen lernen. Und hierbei leisten die beiden genannten Technologien Großes. Im Gegensatz zu dem, was in der Branche als reines „Machine Learning“ bekannt ist. Der Begriff „Learning“ ist hier nämlich irreführend.

Reines Machine Learning ist nicht genug

Per Definition bedeutet Machine Learning aus heutiger Sicht, dass technologische Lösungen Beispieldokumente für ihr Training und ihr Lernen erhalten. Dies in großen Mengen, da sich ansonsten kein „Lerneffekt“ einstellt. Dabei entstehen jedoch gleich zwei Herausforderungen. Denn, erstens, impliziert eine große Menge an Dokumenten auch eine entsprechende Menge an Fehlern. Das ist an sich weder verwerflich noch dramatisch. Denn wo Arbeit primär manuell ausgeführt wird, kommt es auch zu Fehlern.

Ein Beispiel: Große Medienhäuser leisten sich noch Dokumentationsabteilungen. Dort werden in journalistischen Artikeln die geschriebenen Fakten ein weiteres Mal geprüft, bevor sie veröffentlicht werden. Schleicht sich jedoch während dieser Tätigkeit nur ein einziges Mal ein Fehler ein, so ist es durchaus möglich, dass dieser über Jahre repliziert wird. So war in einem großen deutschen Nachrichtenmagazin über einen sehr langen Zeitraum immer die Rede von Fernsehstudios in „Köln-Hürth“. Gut, nun liegen diese TV-Produktionsorte zwar unmittelbar an der Grenze der Dommetropole, aber dennoch bereits auf dem Gebiet des Erftkreises. Hürth ist eine eigenständige Stadt. Kein weltbewegender Fehler, aber einer, der sich hartnäckig hielt. Und es gibt unzählige Beispiele aus der Finanzbranche, wie sich ähnliche Petitessen wie etwa ein Komma, das eine Stelle zu weit nach rechts gerückt ist, zu einem wahren Erdbeben ausweiten können.

Darüber hinaus lässt sich hier nicht von tatsächlichem Lernen sprechen. Das tritt erst dann ein, wenn Systeme auch Zusammenhänge erkennen. Wenn sie also intelligent, akkurat und umfassend Kontext aus den unterschiedlichsten Quellen verstehen und unmittelbar verarbeiten können. Das heißt, die Maschine wendet menschliche Verständnismuster an, um Big Data und unstrukturierte Informationen aus unterschiedlichsten Quellen zu interpretieren. Dieses Zusammenspiel funktioniert heute mit Dokumenten, Nachrichten, Presseartikeln, Forschungsberichten, E-Mails, Formularen und sogar Bildern und Videos. Unternehmen verbessern derart ihr Informations- und Wissensmanagement in Forschung, Produktion, Entwicklung oder im Marketing. Sie stärken ihre Handels- und Investmentaktivitäten, nutzen zielgerichtet Informationen zur Vermeidung operativer Risiken und erhalten neue Möglichkeiten und eine intelligentere Sicht auf geschäftskritische Herausforderungen. Das ist der Status quo.

Fazit: Gegenseitige Verwertung von Informationen

Blickt man ein paar wenige Jahre voraus, so wird schnell deutlich, welche Chancen sich im Internet der Dinge noch verbergen. Maschinen, Sensoren, Geräte ja ganze Produktionsstraßen geben dann Unmengen an Informationen preis und bekommen im Umkehrschluss auch entsprechendes Wissen zurück. Es findet also eine gegenseitige Verwertung von Informationen statt. Und erst dieses Vorgehen, das auf einer Kombination von KI und Cognitive Computing basiert, lässt von einer tatsächlichen Revolution sprechen.

Exakt diese Einsatzbereiche sind es dann auch, die die Teilnehmer der Sopra-Steria-Untersuchung für sich identifiziert haben. Sie sehen diese vor allem in intelligenten Automatisierungstechnologien und digitalen Assistenten. Jeder Zweite erkennt demnach in der Automatisierung (49 Prozent) das größte Potenzial für die Unternehmensentwicklung, 43 Prozent setzen auf digitale Assistenten. Für jeden Dritten bieten aber auch die Bereiche Knowledge Management Software (37 Prozent) sowie intelligente Sensorik (33 Prozent) großes Potenzial. Eine Kraftreserve, die in vielen Unternehmen schlummert und die erst durch KI und Cognitive Computing zum Leben erweckt werden kann.

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