Auswirkungen kluger Algorithmen sind mannigfaltig
Künstliche Intelligenz (KI/AI) wird über- und gleichzeitig unterschätzt. Überschätzt wird die „Intelligenz“ der Systeme, die noch meilenweit entfernt ist von der menschlichen. Unterschätzt werden die Auswirkungen klug eingesetzter KI-Algorithmen und die Geschwindigkeit, mit der KI-Prozesse, Kundenbeziehungen und die gesamten Unternehmen verändern werden.
Zugegeben, es hat bereits in den 60ern und in den 80er Jahren des letzten Jahrhunderts KI-euphorische Zeiten gegeben. Die langen Phasen dazwischen nennen Analysten heute den KI-Winterschlaf. In den euphorischen Phasen der Vergangenheit wurden ähnliche KI-Träume und -Albträume gesponnen wie heute. Terminator und HAL aus Kubricks Filmepos „Odyssee im Weltraum“ lassen grüßen.
Der große Unterschied zu heute: Wir haben jetzt die nötige Technologie und mit Cloud und serverless Computing eine sehr flexible Infrastruktur, welche die außerordentlich CPU- und Speicher-hungrigen KI-Applikationen beherbergen können. Und allem voran haben wir die Daten, die KI braucht, um zu lernen und Muster zu erkennen, die uns häufig verborgen bleiben.
Drei Elemente treiben die Entwicklung voran
Gleichzeitig haben wir selbst den Bedarf für KI-Anwendungen geschaffen. Unsere Welt ist im Großen wie im Kleinen inzwischen so komplex, dass wir sie ohne deutlich weitergehende Analysen und Automatisierung von Prozessen auf Dauer nicht beherrschen. Das gilt zumindest in den Industrienationen für fast sämtliche Bereiche des menschlichen Lebens.
Die drei Elemente Gelegenheit (CPU + Cloud), Bedarf (Digitalisierung, Komplexität) und Motiv (Produktivitätssteigerung) werden dafür sorgen, dass es keinen KI-Winterschlaf mehr geben wird. Im Gegenteil: Die Weiterentwicklung und Adaption von KI wird rasanter verlaufen als der Siegeszug des Smartphones. Das wird nicht mit einem Big Bang geschehen. Vielmehr werden sich die KI-Algorithmen und -Applikationen zügig in digitalen Services und Anwendungssoftware wiederfinden. Deshalb sollten sich Anwenderunternehmen heute auf diese bereits angelaufene Entwicklung vorbereiten. Sonst werden sie in drei bis fünf Jahren sehr gute Geschäftsmöglichkeiten nicht realisieren können.
Warum ist KI so wichtig?
Bei einem solch hohen Handlungsdruck ist es nicht ratsam, abzuwarten, bis mehr Anwender mit der KI-Technologie Erfahrungen gesammelt haben, um auf den draus resultierenden Best Practices eine risikolose Implementierung vorzunehmen.
Denn KI ist keine Ein-Aufgaben-Technologie. Sie ist nicht wie Buchhaltungssoftware, mit deren Hilfe Finanzabteilungen in Unternehmen Ein- und Ausgaben verwalten. KI spielt bereits jetzt und wird beim Bearbeiten sehr vielfältiger Aufgaben auch künftig eine immer wichtigere Rolle spielen. Sie wird überall dort eingesetzt, wo es darum geht, auf Basis von Daten und ihren Mustern zu entscheiden. Das ist öfter der Fall als Viele gemeinhin denken: Gesichtserkennung basiert auf dem Vergleich von Datenbezugspunkten, genau wie Sprachverständnis und Sprachverarbeitung. Ebenso Beispiele im Bereich vorausschauender Wartung (Predictive Maintenance), wo sich strapazierte Bauteile anhand von Vergleichsdaten kurz vor einem Defekt austauschen lassen. All diese Szenarien werden inzwischen mit KI-Algorithmen optimiert. Einiges funktioniert dabei schon erstaunlich präzise, vieles noch nicht optimal. So sind ethische Fragen für Entwicklung und Einsatz von KI noch nicht einmal ansatzweise beantwortet. Aber ist es deshalb richtig, erst einmal abzuwarten, bis alle offenen Fragen geklärt sind?
„Loslegen, nicht zögern“ heißt die Devise
Nein, es ist nicht angebracht, die Verfahren der künstlichen Intelligenz als überbewertete junge Technologie einzustufen. Das Argument, lieber in Ruhe abzuwarten, bis die Technologie die notwendige Reife für den Unternehmenseinsatz aufweist, sticht bei KI nicht. Das hat zahlreiche gute Gründe.
Dagegen spricht schon die zunehmende Komplexität in Produktion, Prozessen und Entscheidungsparametern, welche die bisherige IT an ihre Grenzen bringt. Die meisten Prozesse sind in mittleren und großen Unternehmen IT-gestützt, Tendenz steigend. Gleichzeitig kommen immer öfter digital erweiterte Produkte und Services auf den Markt. Beides erhöht das zu verarbeitende Datenvolumen dramatisch. Hinzu kommt, dass immer mehr Möglichkeiten geschaffen werden, Daten zu erfassen und weiter zu verarbeiten. Einer Faustformel zufolge verdoppelt sich die weltweite Datenmenge zurzeit in nicht einmal zwei Jahren. Die Veränderungsgeschwindigkeit mit der sich Technologien, Produkte und Prozesse ändern, hat sich in den letzten Jahren ebenfalls enorm erhöht. Der Begriff der VUCA-Welt macht die Runde; eine Welt, die geprägt ist von Volatility, Uncertainty, Complexity und Ambiguity, also von schnellen Veränderungen, Unsicherheit, Komplexität und Mehrdeutigkeit. Mit diesem nix-is-fix-Modell kommt klassische IT nicht gut zurecht. Sie reagiert zu langsam, weil sie schwer anpassbar ist, weil sich unterschiedliche Programme nur schwer integrieren lassen und nicht zuletzt, weil immer mehr Fachpersonal fehlt. Eine solche IT ist kostspielig, weil eigene Infrastruktur und teure Software-Lizenzen bezahlt und betrieben werden müssen. Aus den gleichen Gründen ist klassische IT nicht flexibel. In Sachen Schnelligkeit helfen Standardisierung und Automatisierung. Beide Vorgehensweisen machen klassische IT-Landschaften allerdings auch enorm unflexibel.
Flexibilität dank intelligenter Automatisierung
Hier soll Künstliche Intelligenz mit schlauen Automatisierungsansätzen zum Beispiel mit IoT-Analytics, Test-Automation oder AI-Security für Entlastung sorgen. In Sachen Flexibilität und Kosten können Cloud-Computing, Software-Container und Managed Cloud Services helfen. Besonders unterstützen kann KI aber in den Bereichen, in denen es um einfache Entscheidungen geht. Bei KI denkt jeder an Vergabe von Krediten, Risikobewertungen von Versicherungen oder autonomes Fahren. Das ist zum Teil noch Zukunftsmusik. Doch schon Einzug gehalten hat KI, wenn es zum Beispiel darum geht, perfekte von schadhaften Bauteilen zu unterscheiden, bei Übersetzungen, bei Spracherkennung und -Verarbeitung, bei der Suche und bei Empfehlungen im Web, in den von uns allen täglich genutzten Navigationssystemen. Die digitalen Sprachassistenten Alexa, Siri, Cortana oder der Google-Assistent strotzen vor KI. Amazons Shopping-Erlebnis wäre ohne KI undenkbar und die vielen Händler auf der Plattform werden ebenfalls bereits intensiv mit KI unterstützt, ohne dass es ihnen auffällt.
KI setzt Wachstumsimpulse
Ein weiterer triftiger Grund, der gegen das Abwarten spricht: Viele Marktforscher und Unternehmensberater erwarten enorme Auswirkungen von KI auf die Produktivität der Unternehmen und auf das Wachstum des Weltwirtschaftsproduktes. So schätzt Accenture, dass KI im Jahr 2035 für ein zusätzliches Wachstum von rund 1 Billion Euro allein in Deutschland sorgen kann. Voraussetzung dafür ist eine weitreichende Akzeptanz für Künstliche Intelligenz. Das bedeutet für Unternehmen, die an diesem Wachstum teilhaben wollen, dass sie sich sehr schnell und intensiv um KI in ihren Prozessen sowie in ihren Produkten und Services kümmern müssen. Schon die ersten Berichte über die Vorteile von KI legen nahe, dass die Zahlen von Accenture keine Spekulation sind: Im IT-Security-Sector erklärten in einer Untersuchung von Market Cube im Auftrag des Sicherheitsanbieters Cylance 77 Prozent der Befragten, sie hätten mit AI unterstützen Sicherheitstools öfter Datenangriffe verhindert als ohne. 81 Prozent sagten sogar, dass sie mit AI Gefahren vor ihren Sicherheitsteams entdeckt haben. Ein gutes Beispiel dafür, um Wachstum und Produktivitätsgewinn zu belegen und dass es sich lohnt, sich näher mit KI zu beschäftigen.
Viele Algorithmen sind den Kinderschuhen entwachsen
Zumal die gängigen KI-Algorithmen zum Teil aus den 80er Jahren stammen, also nicht unerprobt sind. Heutige Prozessoren, Speichersysteme, Konnektivität im Gigabit-Bereich sowie Datenhaltungssysteme (Data Lakes, NoSQL, In-Memory-Datenbanken, Hadoop, Spark) erbringen die Leistungen, die KI-Algorithmen benötigen, um schnell zu funktionieren. Das wiederum bedeutet, dass viele Algorithmen bereits lange den Kinderschuhen entwachsen sind, häufig Open-Source gestellt und daher lizenzkostenfrei verfügbar sind. Das beschleunigt die Entwicklung enorm. Dadurch wird KI in kurzer Zeit für sehr viele Unternehmen verfügbar werden. Wer sie nicht nutzt, verliert schnell den Anschluss. Dabei sollte aber klar sein, dass KI-Standardalgorithmen in der Regel auch nur Standardherausforderungen lösen. Im Businesskontext braucht es neben diesen Standards auch viele individuell entwickelte KI-Algorithmen.
Und: Mit zunehmender Verbreitung der Künstlichen Intelligenz wachsen die Ansprüche der Kunden. Sie orientieren sich immer an dem, was qualitativ hochwertig, bequem und preiswert ist. Unternehmen, die in ihrer Produkt- und Service-Palette KI einsetzen, bieten ihnen ein besseres Kundenerlebnis; Marktteilnehmer, die sich diesen Technologien verwehren, haben hier schnell das Nachsehen.
Datenmengen beherrschbar machen – Anwendungsfelder erschließen
Ein weiterer Grund, die Zurückhaltung in Sachen KI abzulegen, leitet sich aus der Menge an Daten ab, die explosionsartig ansteigt. Sie wirklich erschöpfend und schnell zu analysieren und zu nutzen, funktioniert nur mit Hilfe von KI. Dementsprechend kräftig wachsen die Ausgaben hierfür in den Unternehmen. Die IDC-Marktforscher sagen voraus, dass die AI-Ausgaben bis 2022 auf 79,2 Milliarden Dollar ansteigen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 2018 bis 2022 von 38 Prozent entspricht. Der Einzelhandel wird in den kommenden vier Jahren 5,9 Milliarden Dollar in Lösungen für automatisierte Kundenservice-Agenten, Shopping-Berater und Produkt-Empfehler ausgeben. Ebenfalls unter die Top 5 Branchen nach Ausgaben gehören die diskreten Fertiger, das Gesundheitswesen und Prozessfertiger. Am steilsten ansteigen werden die Ausgaben laut IDC bis 2022 bei den Bundesbehörden, im persönlichen und im Consumer-Service sowie im Bildungsbereich. Dabei fließt das meiste Geld in die Anwendungsbereiche Service-Bots, Verkaufsempfehlungen und Vertriebsautomatisierung sowie automatisierte Threat Intelligence und Verhinderung. Außerdem verzeichnen die Bereiche Predictive Maintenance, Diagnose- und Behandlungssysteme, Betrugsanalyse und -ermittlung, intelligente Prozessautomatisierung und intelligente Berater sowie Empfehlungssysteme ebenfalls starke Zuwächse.
Die Anwendungsszenarien von KI sind mannigfaltig, das Wachstumspotenzial neuer Technologien riesig. Zumal diese einen entscheidenden Beitrag dafür leisten, das exponentiell ansteigende Datenwachstum weiterhin zu überblicken und zu beherrschen. All dies sind gewichtige Gründe für Unternehmen, ihre KI-Fähigkeiten zügig auszubauen. Die damit verbundene Dynamik ist enorm und es gilt, den Anschluss keinesfalls zu verpassen. Denn eines ist sicher: KI wird sich schneller durchsetzen als Smartphones es geschafft haben.
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