Künstliche Intelligenz
8 Artificial Intelligence Trends
- Nicht der Informatiker mit den höchsten Skills in puncto AI wird der gefragteste Mitarbeiter sein, sondern der „Citizen Data Scientist“, der den Business Case kennt und auf Nutzerfreundlichkeit achtet
- Eine weltweite Bewegung zum verantwortungsbewussten Einsatz von AI entsteht
Den Trend zum Einsatz von Systemen Künstlicher Intelligenz (KI) oder Artificial Intelligence (AI) brechen die Analysten von PwC auf die kommenden zwölf Monate herunter. Längerfristige Prognosen seien auf diesem Feld unseriös, betonen sie in dem Papier "2018 AI Predictions". Die acht Entwicklungen im Einzelnen:
Foto: PwC
1. Mensch und Maschine bilden Zentauren
Die griechische Mythologie schaffte mit dem Zentauren ein Mischwesen aus dem Rumpf eines Pferdes und dem Oberkörper eines Menschen. PwC verwendet den Begriff für ein Duo aus Mensch und KI-System. Das KI-System schlägt dem menschlichen Kollegen Entscheidungen vor, trifft sie aber nicht eigenständig.
Eine frühere Umfrage (PwC Consumer Intelligence Series: Bot.Me, 2017) zeigte, dass 78 Prozent von rund 500 Entscheidern ein solches Team bilden würden. Sie erwarten davon eine Reduktion der eigenen Arbeitsbelastung.
Die Analysten äußern sich auch zur Sorge um den Wegfall von Arbeitsplätzen. Bis 2020 laufe nur einer von hundert Arbeitsplätzen Gefahr, durch KI ersetzt zu werden. PwC unterstützt jedoch die These, dass menschliche Aufgaben anspruchsvoller werden, weil KI-Systeme Routine-Tätigkeiten übernehmen können.
2. Entscheider betrachten AI nutzwertiger
Der Hype legt sich, Unternehmen fangen an, AI konkreter zu betrachten. Die Frage lautet nun, was welche KI-Lösung im eigenen Unternehmen bewirken kann. Dazu ein paar Beispiele aus verschiedenen Branchen: Im Gesundheitswesen können AI-Systeme aus Patientendaten Diagnosen ableiten oder drohende Pandemien erkennen. Energie-Konzerne unterstützt KI mittels Smart Metering und Predictive Maintenance in der Infrastruktur. Logistiker können Lieferketten automatisieren, den Verkehr kontrollieren und die Sicherheit erhöhen.
Foto: PwC
3. AI unterstützt die Datenauswertung
In puncto Big DataBig Data macht sich bei vielen Entscheidern Ernüchterung breit, so PwC. Die Analysten sehen das in einer falschen Herangehensweise begründet. Unternehmen müssen sich zwei Fragen stellen: Wie können wir unsere Prozesse effizienter gestalten und wie können wir Data Extraction automatisieren? Alles zu Big Data auf CIO.de
Außerdem fehlt es oft an den Grundlagen, in diesem Fall an der Datenpflege. KI-Systeme können nur mit Daten arbeiten, die standardisiert, gesäubert und Kategorien zugeordnet sind.
4. Spezialisten und Citizen Data Scientisten stärker gefragt als KI-Experten
Informatiker mit hohen Fähigkeiten in Artificial Intelligence sind auf dem Arbeitsmarkt sehr begehrt. Doch PwC betont, dass sie den Unternehmen nur in Zusammenarbeit mit Fachspezialisten Mehrwert bringen. Die wichtigsten Kräfte werden künftig die sein, die von der Fachseite oder vom Business herkommen und sich in KI-Systeme einarbeiten. Weil nur sie verstehen, wie der Business Case aussieht und was das Unternehmen braucht.
PwC spricht hier von der Rolle eines "Citizen Data Scientisten". Er vertritt die Interessen der Belegschaft, die mit AI arbeiten soll, in Fragen der Nutzerfreundlichkeit.
- Oliver Bracht, Chief Data Scientist bei Eoda
"In der Frage der Akzeptanz von KI und Machine Learning ist die Varianz unter den deutschen Unternehmen sehr hoch. Einige stehen noch ganz am Anfang, andere sind schon weit vorangeschritten." - Robert Gögele, General Manager bei Avanade Deutschland
"Im Feld KI und Machine Learning können in Deutschland viele neue Jobs entstehen. Dafür brauchen wir aber einen Kulturwandel, in dem wir uns als Gesellschaft und im öffentlich Diskurs deutlich mehr den Chancen widmen, als uns hinter den wohlbekannten und legitimen Risiken zu verstecken." - Stefan Gössel, Partner bei Reply
"Im ersten Schritt geht es um die eigene Effizienz. Der wesentliche Treiber ist es jedoch, die Kundenbedürfnisse in den Mittelpunkt zu stellen, um neues Wachstum zu generieren." - Franz Kögl, Vorstand von Intrafind
"Unsere Kunden haben mit dem Thema AI keine Berührungsängste. Alle gehen das pragmatisch an: Business Case und Anforderungen definieren, dann für den Use Case die beste Kombination aus AI-Verfahren auswählen und die Machbarkeit testen." - Ronny Kroehne, Senior IT Architect bei IBM
"Wir reden immer öfter direkt mit den Fachbereichen. Da ist der Innovationsdruck am Größten." - Katharina Lamsa, Pressesprecherin für die Division Digital Factory bei Siemens
"Die zunehmende Digitalisierung ist ein wesentlicher Treiber für die Entwicklung und die Akzeptanz von KI und Machine Learning bei unseren Kunden. Insbesondere im Maschinenbau sehen wir Ansätze, sich mit diesem Innovationsfeld intensiv zu befassen. Darunter finden sich auch kleinere, sehr innovative Unternehmen, die das Zukunftspotenzial des Themas erkannt haben." - Markus Noga, Leiter Maschinelles Lernen, SAP SE
"Unsere Vision ist das intelligente Unternehmen. Dank maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung werden Softwaresysteme Mitarbeiter zukünftig in allen Routinetätigkeiten unterstützen und ihnen die Möglichkeit geben, sich auf kreative und strategische Aufgaben zu fokussieren. Wir treiben diese Entwicklung mit intelligenten Applikationen und Services voran und bieten Anwendungsmöglichkeiten für jeden Kenntnisstand." - Klaus-Dieter Schulze, Senior Vice President Digital Business Solutions bei NTT Data Deutschland
"Ich muss immer mit der Business-Frage anfangen, nicht mit der Technologie." - Max Zimmermann, Data Scientist von Lufthansa Industry Solutions
"Man muss die unterschiedlichen Bereiche Künstlicher Intelligenz definitorisch voneinander abgrenzen. Einfache Regressionsverfahren zum Beispiel genießen derzeit hohe Akzeptanz."
5. AI-Systeme sind die besseren Hacker
Unternehmen brauchen künftig keine menschlichen Hacker mehr anzuheuern, um den eigenen Schwachstellen auf die Spur zu kommen. KI-Systeme erledigen diese Arbeit schneller als Menschen. PwC geht davon aus, dass künftig kein Unternehmen mehr ohne AI-Systeme im Cybersecurity-Toolkit operieren wird.
6. Menschen wollen die "Black Box" öffnen
Viel Misstrauen gegenüber Systemen Künstlicher Intelligenz rührt daher, dass man sie nicht durchschaut. Daher sollten Entscheider die "Black Box" öffnen. Es geht um drei Faktoren:
Transparenz (welchem Modell folgt die Entscheidungsfindung)
Erklärbarkeit (warum wurde diese Entscheidung so und nicht anders getroffen)
Beweisbarkeit (wie mathematisch wahrscheinlich ist dieses Ergebnis).
PwC geht davon aus, dass sowohl Regulierungsbehörden als auch Endanwender diesen Blick in die Black Box fordern werden. Das wird die Nutzung von KI langsamer und teurer machen.
7. Nationen profitieren unterschiedlich von KI
Grob gesagt beobachtet PwC in Sachen KI eine Art Wettrüsten zwischen Ost und West. Dabei werde die chinesische Volkswirtschaft in den kommenden zwölf Monaten stärker von KI profitieren als Nord-Amerika (USA und Kanada) sowie Südeuropa. Es folgen die entwickelten Volkswirtschaften Asiens, Nordeuropa, Afrika und Lateinamerika.
8. Der öffentliche Druck wächst
Wie die Diskussion um das Öffnen der "Black Box" bereits zeigt, wächst das Interesse an der Nutzung von AI. PwC spricht von einer neu entstehenden Bewegung. Weltweit fordern Menschen den verantwortungsbewussten Umgang mit Systemen Künstlicher Intelligenz. Unternehmen müssen noch strenger als bisher auf den Datenschutz achten. Es werden Standards für den Einsatz von AI entstehen. Unternehmen werden Zeit und Geld in das Testing und Monitoring von AI sowie in die Weiterbildung ihrer Belegschaft investieren.