Skip to main content

16.01.2023 | Künstliche Intelligenz | Im Fokus | Online-Artikel

Künstliche Intelligenz ist noch nicht Mainstream

verfasst von: Andrea Amerland

4 Min. Lesedauer
share
TEILEN
print
DRUCKEN
insite
SUCHEN

Eine Zukunftstechnologie zu erkennen und sie auch einzusetzen, sind offenbar zwei Paar Schuh'. Denn die deutsche Wirtschaft zieht nicht in Zweifel, dass Künstliche Intelligenz ein richtungsweisender IT-Trend ist. Aber sie ist bei der praktischen Umsetzung unsicher.

"Künstliche Intelligenz ist im Business-Mainstream angekommen", schreibt Florian Lauck-Wunderlich in der Zeitschrift "Digitale Welt" | Ausgabe 4/2022.  "2022 wird das Jahr des Durchbruchs für die operative Nutzung von KI", freut sich der Project Delivery Leader bei Pegasystems. 

Empfehlung der Redaktion

2022 | Buch

Künstliche Intelligenz

Wie verändert sich unsere Zukunft?

Künstliche Intelligenz (KI) durchdringt zunehmend unser gesamtes Leben, angefangen bei den hochwillkommenen kleinen Erleichterungen des Alltags bis hin zu gravierenden gesellschaftlichen Veränderungen in Arbeitswelt, Forschung und Entwicklung sowie der Privatsphäre. Dieses Buch erörtert philosophische, ethische, politische, ökonomische Aspekte ebenso wie die Problematik der Selbstbestimmtheit, Freiheit und Manipulierbarkeit.

Investitionen in Künstliche Intelligenz rückläufig

Zu früh gefreut? Denn laut einer Bitkom-Umfrage vom Jahresende, für die 606 deutsche Unternehmen ab 20 Beschäftigte branchenübergreifend befragt wurden, verwenden erst neun Prozent der Arbeitgeber in Deutschland eine KI. Zwar sind den Firmen die Vorteile der Technologie durchaus bewusst, doch der Umgang mit Künstlicher Intelligenz ist ihnen noch zu unsicher. Obzwar die deutsche Wirtschaft KI als wichtige Zukunftstechnologie einstuft, will lediglich jedes zehnte Unternehmen 2023 in eine entsprechende Lösung investieren.

Immerhin 25 Prozent der Wirtschaft plant die KI-Nutzung oder diskutiert zumindest darüber. Auffällig ist allerdings, dass dieser Wert im Vorjahr noch fünf Prozentpunkte höher lag. "Viele Unternehmen sind gezwungen, in einen Krisenmodus zu schalten: Steigende Energiekosten und hohe Inflationsraten sowie unterbrochene Lieferketten als Folge von Corona-Pandemie und dem Krieg gegen die Ukraine setzen der Wirtschaft zu. Da bleibt wenig Raum, an neue Technologien und Geschäftsmodelle für die Zukunft zu denken", erklärt Bitkom-Präsident Achim Berg die Entwicklung.

Viele Unternehmen betrachten KI als Risiko

Doch von wirtschaftlichen Zwängen einmal abgesehen, lässt Skepsis viele Unternehmen beim Thema Artificial Intelligence (AI) zaudern und zögern. Ein Fünftel (21 Prozent) betrachtet die Technologie als Risiko und zwar in Hinblick auf die IT-Sicherheit (79 Prozent), Verstöße gegen Datenschutzvorgaben (61 Prozent) und mögliche Fehler beim Einsatz (59 Prozent). Fast jedes zweite Unternehmen (49 Prozent) fürchtet die fehlende Nachvollziehbarkeit, Programmierungsfehler und die mangelnde Beherrschbarkeit von KI-Systemen (jeweils 48 Prozent). 

Springer-Autor Arnold Kitzmann findet dafür in einem Buchkapitel über die Vor- und Nachteile von Künstlicher Intelligenz einen möglichen Erklärungsansatz (Seite 121 f.). 

'Deep Learning' bezeichnet [...] einen Prozess, mithilfe dessen der Computer seine Leistung ohne menschlichen Eingriff wesentlich verbessern kann. In der Folge ist es möglich, Muster noch genauer zu erkennen, da durch eine fortwährende Nachjustierung und Verbesserung die Exaktheit der Algorithmen beständig zunimmt. Zugleich gehen mit diesem Deep Learning aber auch viele Risiken einher, denn wirklich rekonstruierbar ist der Lernprozess des Computers nicht. Es wird eine Vielzahl von Daten eingegeben, die teilweise nicht mehr nachvollziehbar ausgewertet werden. So treten unwillentlich und unbemerkt Verzerrungen auf, die unter Umständen Vorurteile und falsche Annahmen entstehen lassen, die für den Menschen nicht mehr nachvollziehbar und damit kontrollierbar sind.

Zu wenig Know-how für den AI-Einsatz

Eine weitere Hürde rund um KI ist fehlendes Know-How für den Einsatz in der Praxis. Dem wollen Ramona Greiner, David Berger, Matthias Böck im Buchkapitel "AI in der Praxis" Abhilfe leisten. Sie erklären am Beispiel eines Projektes, durchgeführt zusammen mit dem Data Innovation Lab der TU München, wie mit einem strikten Design-Thinking-Ansatz und mit agilen Methoden, ein Prototyp für die Analyse von Kunden-Feedback entwickelt werden konnte. 

Das Projektteam nutzte dafür Produkt- und Google Reviews, Call-Center-Interaktionen, Umfragen sowie Social Media und offene Foren. Um innerhalb von drei Monaten einen ersten lauffähigen Prototypen ihrer Customer-Feedback-Analytics-Plattform zu entwickeln, gingen sie wie folgt vor:

  1. Einleitende Phase mit Desk Research sowie qualitative Interviews,
  2. Fokussierung auf eine Zielgruppe und Sammlung möglicher Features,
  3. Design Studio,
  4. Story Mapping,
  5. Implementierungs-Sprints und fortlaufendes Feedback,
  6. Modellentwicklung für NLP-Aufgaben,
  7. Evaluation.

Bei der Bearbeitung der Aufgaben wurde nach der Scrum-Methodik gearbeitet. Die Umsetzung fand in zweiwöchigen Sprints mit Sprint Planning, Review und einer kurzen Retrospektive jeweils am Ende einer Iteration statt.

Marketing ist KI-Vorreiter

Bislang nutzen Firmen Künstliche Intelligenz vor allem im Marketing (81 Prozent) und zur Kundenbindung (61 Prozent), heißt es in der Bitkom-Umfrage. In der Personalabteilung spielt die Technologie mit 23 Prozent noch eine vergleichsweise kleine Rolle. Von den Befragten, die derzeit noch keine artifizielle Intelligenz einsetzen, halten allerdings 60 Prozent die Nutzung im HR-Bereich künftig für wahrscheinlich.

Derzeit dominieren in Unternehmen allerdings noch die Bedenkenträger. Diese äußern Vorbehalte wie mangelnde Lerndatenbestände (42 Prozent), Haftungsverpflichtungen (40 Prozent) oder Wissensverlust im Unternehmen (39 Prozent). Jeder dritte Befragte (33 Prozent) geht von einem Image-Schaden für das Unternehmen aus, weil die Technologie kritisch diskutiert werde. 

Jeweils rund ein Viertel (27 Prozent) erwarten verunsicherte Beschäftigte oder einen Kontroll- und Kompetenzverlust bei Führungskräften. Es gilt also noch viel Überzeugungsarbeit zu leisten, bis Künstliche Intelligenz hierzulande wirklich im Business-Mainstream ankommt.

Weiterführende Themen

Die Hintergründe zu diesem Inhalt

01.10.2022 | Wissen — Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz ist im Business-Mainstream angekommen

2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

AI in der Praxis

Quelle:
Analytics und Artificial Intelligence

Das könnte Sie auch interessieren

Premium Partner