Große Mehrheit der Unternehmen hält künstliche Intelligenz für Trend – und weiß ihn nicht zu nutzen.
Illustration: Geralt Absmeier
Das Marktforschungsunternehmen Wakefield Research hat im Auftrag von Avanade Unternehmenslenker und IT-Entscheider über künstliche Intelligenz (KI) befragt. Das Ergebnis: 98 Prozent der Teilnehmer halten hierzulande KI für ein Resultat des Zeitgeists. Zugleich sind sie der Meinung, dass Unternehmen noch nicht wissen, wie sie diesen Technologieansatz richtig nutzen können.
KI wurde dabei nicht als einzelne Technologie definiert, sondern als eine Zusammenstellung aus mehreren Bereichen; diese entsprechen nacheinander betrachtet oft den einzelnen Schritten, die bei der langfristigen Einführung erfolgen. Dazu gehören insbesondere die Aspekte Robotic Process Automation (RPA), also die Automatisierung von manuellen und sich wiederholenden Aufgaben und Geschäftsprozessen, sowie intelligente Automatisierung (IA), die Prozesse etwa mit humanisierenden Interaktionsformen verbessert; dazu zählt etwa die Verarbeitung natürlicher Sprache.
Zuversicht für erfolgreiche KI-Nutzung in Deutschland teils höher als in den USA
Weiterhin zugehörig zum KI-Set sind fortschrittliche Analysemethoden. Mit ihrer Hilfe lassen sich Daten so verarbeiten und auswerten, dass Prozesse besser verstanden, präzise Vorhersagen getroffen und Daten innovativ genutzt werden können. »Advanced AI« schließlich unterstützt und erweitert durch maschinelles Lernen – inklusive dem sogenannten Deep Learning – die Fähigkeiten von Mitarbeitern. In Summe ergibt sich so das Bild einer auf den Menschen ausgerichteten KI: Sie ersetzt zum Beispiel keine Mitarbeiter, sondern unterstützt sie gezielt bei ihrer Arbeit, steigert somit Erfolge und erhöht die Kundenzufriedenheit.
»Beim Blick auf die Ergebnisse unserer weltweiten Befragung fallen einige globale Unterschiede auf«, analysiert Robert Gögele, Geschäftsführer der Avanade Deutschland GmbH. »So ist insbesondere im sonst sehr risikobewussten Deutschland die Zuversicht groß, dass Roboter in der Zusammenarbeit mit Kunden aber auch Kollegen so gut funktionieren können wie Menschen. 44 Prozent der deutschen Teilnehmer denkt, dass hier in drei Jahren oder weniger »Gleichstand« herrscht. In den USA liegt dieser Wert nur bei zwölf Prozent. Das ist eine sehr interessante Entwicklung und Einschätzung. Sie gibt uns die Chance, im Bereich der Digitalisierung nicht nur etwas aufzuholen sondern in einigen Bereichen in Führung zu gehen. Beim Blick auf das mangelnde Verständnis der gewinnbringenden Nutzung gibt es dennoch einige Hausaufgaben zu erledigen.«
Herausforderungen liegen auf Management-Ebene
Die Auswertung der Befragung zeigt außerdem, dass die Herausforderungen bei Leibe nicht nur im technologischen Bereich liegen: 85 Prozent der weltweit Befragten meinen, dass KI-Implementierungen in Unternehmen scheitern, solange ineffektives Kultur- und Change-Management beziehungsweise unzureichendes Management von Mensch und Maschine vorherrschen. Dieser Wert liegt in Deutschland mit 94 Prozent nochmals deutlich höher – und über den Zahlen aller anderen Länder (USA, Australien, Kanada, Frankreich, Japan und UK), in denen Entscheider befragt wurden. Relativ gesehen sind hier Teilnehmer aus Japan mit 72 Prozent am positivsten eingestellt. Hier dürfte die langjährige Erfahrung und Offenheit des Landes im Umgang mit Robotik-Technologie zum Tragen kommen.
Auch zeigen sich deutliche und potenziell ebenfalls kulturell beziehungsweise wirtschaftlich motivierte Unterschiede in den einzelnen Ländern, wenn es um die Einsatzbereiche geht: Im traditionell maschinenbaulastigen Deutschland glauben nur 17 Prozent der Befragten, dass KI-Technologien im Bereich der automatisierten Produktion hilfreich sein können; der globale Schnitt beträgt hier 31 Prozent. Insgesamt schlecht schneidet der Marketing-Bereich ab, dem nur 13 Prozent der Befragten Vorteile durch KI beimessen (Deutschland: 15 Prozent). Am positivsten sehen die Teilnehmer den Bereich der Datenanalyse, etwa für die vorausschauende Wartung: Immerhin 31 Prozent der weltweit und in Deutschland Befragten erwarten für ihre Unternehmen messbare Mehrwerte.
Einsatzzweck ausschlaggebend für Erfolg
Für die erfolgreiche Nutzung intelligenter Maschinen müssten Unternehmen genau auf den Einsatzzweck achten, so Jeanne Ross, Prinicipal Research Scientist beim Massachusetts Institute of Technology (MIT). Der große Fehler liege demnach in der Regel bei der Implementierung: »Unternehmen, die intelligente Maschinen nur als Mittel sehen, um die Kosten zu senken, werden sie mit hoher Wahrscheinlichkeit an den falschen Stellen und auf die falsche Art und Weise einsetzen und den Geschäftswertbeitrag nur unvollständig betrachten.«
Robert Gögele ergänzt: »Wichtige Schritte bei der Implementierung von KI: sind die Erhebung, Auswertung und Nutzung von unternehmensrelevanten Daten. Privatsphäre und Sicherheit haben Priorität, dabei ist die Einrichtung eines Gremiums für digitale Ethik wie dem Avanade Digital Ethics Council durchaus empfehlenswert. So ein Council sollte aber unterstützend und nicht verhindernd wirken. Unternehmen müssen zudem die Expertise der Mitarbeiter zum Umgang mit Daten schaffen und erweitern. Grundsätzlich ist eine Mischung aus langfristiger Strategie und schnellen Etappenimplementierungen hilfreich, um den digitalen/KI-Anschluss nicht zu verpassen.«
[1] Im Rahmen der Erhebung wurden in Deutschland 30 C-Level Executives und 70 IT-Leiter von Firmen mit mindestens 1.000 Mitarbeitern befragt. Die Umfrage wurde zudem in USA, UK, Japan, Australien, Deutschland und Frankreich mit jeweils gleich vielen Personen durchgeführt.
Fünf Voraussetzungen für die Optimierung des KI-Einsatzes
Illustration: Geralt Absmeier, Kellepics
Künstliche Intelligenz ist weder Allheilsbringer noch Weltuntergang, sondern eine ausgereifte Technologie, die Unternehmen schon heute nutzbringend einsetzen können. Experten KI-gesteuerter Cognitive-Insights-Lösungen erläutern, welche Voraussetzungen dafür zu beachten sind.
Wahrnehmungen von KI gehen weit auseinander. Während die einen darin eine Bedrohung sehen, betonen andere die damit verbundenen Vorteile. Tatsache ist, dass KI, erfolgreich angewendet, in den meisten Unternehmen einen immensen Nutzen mit sich bringt: sie steigert die Effizienz und Qualität in der Fertigung; sie erlaubt Banken und Versicherungen, ihren Kunden perfekt zugeschnittene Services anzubieten; sie befähigt Chatbots, Anrufer interaktiv über Produkte zu informieren; und ganz allgemein kann KI Daten unterschiedlichster Herkunft so analysieren und aufbereiten, dass sie als wichtige Grundlage für unternehmerische Entscheidungen dienen.
Dafür müssen KI-basierte Applikationen aber optimal entwickelt und implementiert werden. Squirro beschreibt die wichtigsten Voraussetzungen dafür.
- Große Datenmengen nutzen
Für die Leistungsfähigkeit der eingesetzten KI-Technologien wie prädikative Analytik, maschinelles und Deep Learning ist es entscheidend, dass die eingesetzten Algorithmen durch eine möglichst große Datenmenge »lernen« und auf diese Weise bessere Ergebnisse in Form aussagekräftiger Analysen und Handlungsempfehlungen liefern. Hohe Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit der Analyse sind maßgeblich, damit Unternehmen sie als Basis für ihre – oft kurzfristig nötigen – Entscheidungen nutzen können.
- Unstrukturierte Daten erschließen
Strukturierte Daten stellen lediglich rund fünf Prozent aller zur Verfügung stehenden Daten dar; die große Mehrheit liegt unstrukturiert vor. Somit nutzen Unternehmen nur einen minimalen Anteil ihres zur Verfügung stehenden Datenkapitals als Basis für Geschäftsentscheidungen. KI-Lösungen sind, anders als bisherige Tools, auch in der Lage, Daten aus beliebigen Quellen zu analysieren – strukturierte, aber eben auch unstrukturierte. Unternehmen müssen dafür sorgen, dass sie für die Auswertung dieser beiden Datenarten eingesetzt werden. Damit erreichen KI-Lösungen eine völlig neue Ebene von Handlungsempfehlungen, die die Qualität der unternehmerischen Entscheidungen schlagartig verbessert.
- Für transparente Algorithmen sorgen
Der Einsatz von KI-Technologien ist zumindest anfangs ein Schritt ins Ungewisse. Bedingt durch die große Zahl von Parametern und technischer Verfahren bei der Auswertung und Aufbereitung von Daten kann es für Unternehmen schwer sein nachzuvollziehen, wie KI-Software zu einem Ergebnis gekommen ist. Wichtig für die Anwenderakzeptanz, egal ob Mitarbeiter oder Kunden, ist deshalb die Transparenz der Algorithmen: Wie und warum ist die KI-Lösung zu dem Vorschlag gekommen? In einigen Branchen wie bei Banken und Versicherungen ist die Transparenz aus Compliance-Gründen sogar vorgeschrieben.
- Entwickler besser für KI qualifizieren
Seit den Anfängen der Computergeschichte gilt das Prinzip, dass Applikationen nur die Aufgaben ausführen, die von Entwicklern programmiert wurden. Daran ändert sich auch bei KI-Lösungen nichts. Deshalb ist die Erfahrung, Kompetenz und Kreativität der Entwickler für die Qualität und Leistungsfähigkeit von KI-Lösungen entscheidend. Neben der Nutzung von KI-basierten Softwareentwicklungs-Assistenten ist die gute Ausbildung und kontinuierliche Weiterbildung der Entwickler also unverzichtbar: beim maschinellen Lernen, beim Deep Learning oder auch beim Natural Language Processing. Nur so ist die Erstellung optimaler KI-Lösungen möglich.
- Künstliche mit menschlicher Intelligenz kombinieren
Aktuelle KI-Technologie kann in sehr kurzer Zeit sehr große Datenmengen verarbeiten und im Hinblick auf Muster und Trends untersuchen. Daher sind automatisierte KI-Werkzeuge wie Bots und Roboter in vielen Bereichen zwar unabdingbar, sie erschließen aber nur einen Teil des möglichen Potenzials. Das ist erst mit Augmented Intelligence möglich. Diese »erweiterte Intelligenz« kombiniert die Ergebnisse automatisch arbeitender Algorithmen mit der Erfahrung und Intuition menschlicher Experten: Tatsächlich reicht es nicht, dass Entscheider die Empfehlungen einer KI-Lösung 1:1 übernehmen. Das enorme Potenzial können sie nur dann realisieren, wenn sie künstliche Intelligenz mit ihren eigenen kognitiven Fähigkeiten verstärken.
»Schnellere Computer und größere Datenmengen stellen eine immer bessere Basis für die Nutzung von KI-Lösungen dar. Ihr wahres Potenzial können sie aber erst dann entfalten, wenn sie optimal eingesetzt werden«, sagt Dr. Dorian Selz, CEO und Mitgründer von Squirro. »Die Analyse auch unstrukturierter Daten, transparente Algorithmen und nicht zuletzt hochqualifizierte Entwickler sind Voraussetzungen dafür. Aber erst die Kombination von künstlicher und menschlicher Intelligenz verbessert massiv die Qualität unternehmerischer Entscheidungen.«
Squirro bietet Augmented-Intelligence-Lösungen. Die einzigartige Technologie vereint künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen sowie prädiktive Analytik und ermöglicht damit Unternehmen, ihre Daten in KI-getriebene Erkenntnisse umzuwandeln. Unternehmen, die Squirro einsetzen, nutzen dessen Funktionen, um Leads zu generieren und die nächstbeste Aktion automatisch zu empfehlen. Das Realtime-360-Grad-Cockpit bietet ein ganzheitliches und umfassendes Verständnis der Customer Journey.
Squirros Applikationen für Corporate Financial Services, Insurance und Manufacturing werden von weltweit führenden Unternehmen wie ING, Investec, Helvetia, AXIS Re, Sony und Bühler erfolgreich eingesetzt. Squirro wurde 2012 gegründet und hat derzeit Büros in Zürich, London, München, New York, San Francisco und Singapur.
Trendradar 2018: Bessere Kundenansprache durch künstliche Intelligenz?