Die Meinung der SAP-Community Lünendonk - Kolumne MAG 1910

Künstliche Intelligenz – Utopie oder reale Fiktion?

luenendonk text in front of 2 men shaking Hands

Künstliche Intelligenz ist – zumindest in Deutschland und Europa – immer noch ein Hype, wobei sich nahezu alle großen Konzerne damit beschäftigen, wie KI ihre Geschäftsmodelle verbessern könnte. Allerdings gibt es einige – wenn auch wenige – Vorreiter, die KI schon sehr wertschöpfend einsetzen.

Einige Direktversicherungen setzen KI-basierte Chatbots in ihrer Kundenkommunikation ein, die durch Machine Learning immer besser werden. Große Industrieunternehmen wie Bosch und Siemens sowie die großen Energieversorger sind im Bereich Predictive Maintenance und Field Services schon sehr weit, ebenso wie einige Finanzdienstleister, die Robo Advisors als Alternative zu konventionellen Geldanlageformen entwickelt haben.

In Gesprächen mit Softwareanbietern, Beratungs- und IT-Dienstleistern und Anwendern wird immer wieder deutlich, dass zwar sehr viel mit KI-Technologien experimentiert, aber aus unterschiedlichen Gründen noch wenig produktive Anwendungen eingeführt wurden.

Die aktuelle Lünendonk- Studie „Der Markt für IT-Beratung und IT- Service in Deutschland“ zeigt jedoch, dass bereits bei 48 Prozent der befragten IT-Dienstleister KI-Projekte einen nennenswerten Teil der Projekte ausmachen – Tendenz steigend.

Fujitsu

Dennoch gibt es immer noch eine ganze Reihe an Faktoren, die KI-Projekte häufig erschweren: Mangel an KI-Experten und Data Scientists; veraltete IT-Landschaft und da­rauf aufbauend eine schlechte Datenqualität in den Unternehmen; das Topmanagement sieht nicht die Chancen und Potenziale von KI; Unternehmenskultur und Mentalität der Mitarbeiter und Führungskräfte sind nicht auf Innovationen ausgerichtet.

Trotz der Hindernisse beschäftigen die Möglichkeiten von künstlicher Intelligenz die meisten Unternehmen, entweder verbunden mit der Chance, neue Wettbewerbsvorteile aufzubauen, oder mit der Sorge, technologisch ins Hintertreffen zu geraten.

Insgesamt liegen der Standort Deutschland sowie Europa im Vergleich zu China und den USA sehr weit zurück. Zum Vergleich: Während die Bundesregierung zur Förderung von KI bis zum Jahr 2025 insgesamt drei Milliarden Euro investieren möchte, gibt allein die Verwaltung Schanghais 15 Milliarden Dollar für KI-Projekte aus.

Hinzu kommen in Deutschland allerdings noch Investitionen der Unternehmen selbst. So plant beispielsweise Bosch, 35 Millionen Euro in den Aufbau eines weiteren AI Campus in Tübingen zu stecken. Insgesamt investiert der Konzern bis 2021 rund 300 Millionen Euro in KI-Technologien.

Eine aktuelle Lünendonk-Studie hat sich Mitte des Jahres 2019 mit dem Status quo und der Zukunft von künstlicher Intelligenz in großen deutschen Unternehmen befasst. Dazu wurden 33 persönliche und telefonische Interviews mit KI-Verantwortlichen durch Jonas Lünendonk persönlich durchgeführt.

Die Ergebnisse der Interviews überraschten vor dem Hintergrund des großen KI-Hypes etwas. Nur wenige Unternehmen verfügen laut Studie über eine bereichsübergreifende KI-Definition, um den wirtschaftlichen Erfolg ihrer Marktaktivitäten sicherzustellen beziehungsweise auszubauen.

Ausnahmen fanden sich in der Automobilindustrie, im Handel und in der Energiewirtschaft. Die meisten Unternehmen experimentieren mit KI allenfalls isoliert in peripheren Bereichen.

Dafür gibt es viele Gründe, die von der kritischen Datenverfügbarkeit und -qualität über fehlende Systemvoraussetzungen und Schnittstellen bis hin zur Sorge der Beschäftigten über die Zukunft ihrer Arbeitsplätze reichen.

Darüber hinaus ist die Datenverfügbarkeit auch durch rechtliche Hürden limitiert, jedoch sind diese für KI-Projekte essenziell. Wieder andere vermögen das Potenzial künstlicher Intelligenz noch gar nicht richtig einzuschätzen.

Der weitaus größte Teil der KI-Verantwortlichen in Großunternehmen und Konzernen (81 Prozent) ist davon überzeugt, dass künstliche Intelligenz in ihrer Branche zu disruptiven Veränderungen führen wird.

KI geht nicht ohne den Menschen

Bezüglich der Wertschöpfung von KI sind sich die meisten befragten Führungskräfte einig: Beim Einsatz künstlicher Intelligenz soll der Mensch das letzte Wort haben. Nur die wenigsten befragten Unternehmen (sechs Prozent) können sich einen vollautonomen Einsatz ohne Supervision durch den Menschen vorstellen.

„Wir wollen keine vollautonomen Anwendungen, da wir auf den Menschen vertrauen“

so die einhellige Meinung der Befragten.

Allenfalls bei Prozessen wie dem automatischen Ausspielen von Werbung auf Webseiten, automatischen Produktvorschlägen oder ähnlich unkritischen Aufgaben, die ein großes Volumen aufweisen, hält ein Teil der Befragten vollautonome Lösungen für sinnvoll und richtig.

Unter der Prämisse „Human in the loop“ setzen Unternehmen künstliche Intelligenz zur Unterstützung der Mitarbeiter und Kunden im Alltag ein. So unterstützt KI beispielsweise die Entwicklungsabteilung bei der Verifizierung und beim Test von Kons­truktionen oder die Qualitätsabteilung mittels Bilderkennung beim Erkennen von Produktfehlern.

Aber auch im Backoffice soll KI mehr und mehr zum Einsatz kommen. Auch an dieser Stelle der Gespräche wurde stets deutlich, dass KI nicht dazu führen soll, Beschäftigte freizusetzen und Personalkosten zu sparen.

Das Ziel von KI-Werkzeugen ist vielmehr, monotone und zeitraubende Aufgaben der Maschine zu überlassen und individuelle Fragestellungen durch den Mitarbeiter bearbeiten zu lassen.

Luenendonk 1910

Hürden für den Einsatz von KI

Ein großer Teil der Manager ist zwar davon überzeugt, dass künstliche Intelligenz ein wirklicher Game Changer sein wird, und traut KI großes Veränderungspotenzial in ihrem Unternehmen zu.

Allerdings ist klar festzustellen, dass die untersuchten Unternehmen KI-Methoden derzeit hauptsächlich bei Einzelprojekten in Randbereichen oder vereinzelten Wertschöpfungsschritten anwenden und nicht flächendeckend im Gesamtunternehmen ausrollen.

Dieser Grass-Root-Ansatz macht jedoch durchaus Sinn, da Unternehmen Erfahrungen in diesem neuen Themenkomplex sammeln müssen und viele Unternehmen nach dem Trial- and-Error-Prinzip vorgehen.

Dies wird durch eine weitere zentrale Aussage der Lünendonk- Studie gestützt. Demnach schwanken die Ergebnisse der verschiedenen Data- Science-Projekte im Unternehmen sehr stark.

Grund hierfür ist, dass oftmals zu Beginn eines KI-Projekts nicht klar ist, ob die Ideen der Fach- oder Innovationsbereiche überhaupt umsetzbar sind, weil beispielweise die Daten nicht verfügbar sind oder deren Menge und Struktur unklar ist.

Aus diesem Grund setzen nahezu alle befragten Abteilungen bei der Entwicklung von KI-Projekten auf eine agile Vorgehensweise (81 Prozent) und MVPs. Durch die kurzen Iterations- und Feedback-Schleifen kann somit schnell sichergestellt werden, dass der Aufwand für Proofs of Concept überschaubar bleibt.

Ein häufiger Show Stopper für KI-Projekte ist jedoch die fehlende Datengrundlage und die schlechte Datenqualität. Problematisch ist, dass kein unternehmensweites Verständnis darüber besteht, was unter künstlicher Intelligenz zu verstehen ist.

Investitionen in KI

Die Investitionsbereitschaft in KI-Projekte und -Produkte ist sehr unterschiedlich ausgeprägt und hängt vor allem von der Größe der befragten Unternehmen ab. Große Budgets mit deutlich über 50 Millionen Euro waren nur in der Automobilindustrie auszumachen, da hier das Thema autonomes Fahren als zentral angesehen wird.

In fast allen anderen Branchen lagen die Budgets deutlich unter zehn Millionen Euro. Vor dem Hintergrund der starken Präsenz in den Medien und der Öffentlichkeit hat dieses Ergebnis durchaus überrascht, da damit gerechnet wurde, dass bereits in größerem Umfang investiert wird.

2018 hat nur ein Drittel der Unternehmen mehr als zwei Millionen Euro in KI-Projekte und -Produkte investiert. Die Tendenz im laufenden Jahr (2019) ist klar. So sollen die Investitionen deutlich steigen.

Jedes zweite Unternehmen plant, im aktuellen Jahr mehr als zwei Millionen Euro in KI-Projekte zu investieren. Eine Steigerung der Ausgaben für Forschung & Entwicklung rund um KI ist aus Analystenperspektive auch nur zu empfehlen, da sich vor allem China und die USA einen harten Wettbewerb um den ersten Platz als KI-Nation liefern.

Deutschland als führende Exportnation und größte EU-Volkswirtschaft muss in Sachen KI-Investitionen und KI-Reifegrad einfach besser werden, um bei digitalen Geschäftsmodellen in Bereichen wie IoT, Industrie 4.0 oder autonomes Fahren nicht noch stärker ins Hintertreffen zu geraten.

Über den Autor

Mario Zillmann, Lünendonk

Angestellt als Partner bei der Lünendonk GmbH

Hinterlassen Sie einen Kommentar

AdvertDie Meinung 2