Künstliche Intelligenz Weckruf zur rechten Zeit

Wer im Unternehmen künstliche Intelligenz nutzen will, sollte die Daten seiner Firma genau kennen, mahnen Experten. Dazu braucht es Fachpersonal. Doch das wird knapp, weil viele darum ringen.

Von Katharina Kutsche

Nur noch gut zwei Wochen sind es, bis die neue Datenschutzgrund-Verordnung (DSGVO) wirksam wird, und das ist natürlich auch Thema beim zweijährlichen Kongress von Btelligent. Die Unternehmensberatung lud vergangene Woche zum dritten Mal nach München ein. Nach 30 Vorträgen zu Themen wie Big Data, Business Intelligence und dem Trendthema Künstlicher Intelligenz (KI) wurde deutlich: In vielen Firmen gibt es noch Nachholbedarf - und so ist es fast ein Glück, dass die DSGVO nun dazu zwingt, sich Gedanken über die Daten im Unternehmen zu machen.

Es gibt viel Nachholbedarf. Die Datenschutzverordnung zwingt Firmen nachzudenken

Es sei das Ziel vieler Unternehmen, datengetrieben zu arbeiten und KI zu nutzen, sagt Sebastian Amtage, Geschäftsführer von Btelligent. Die Firmen hätten aber selten einen Überblick darüber, welche Daten sie wo und warum erheben. "Die DSGVO ist der richtige Weckruf", so Amtage. Die Unternehmen seien nun aufgefordert, sich mit ihren Daten zu beschäftigen. Denn wer mit KI arbeiten will, muss wissen, worauf sie basieren soll. Das ist auch ein Problem der Einordnung: Was heißt eigentlich KI im Unternehmen, und vor allem: was nicht?

Das schlüsselt Stefan Cronjaeger, KI-Spezialist bei Microsoft Deutschland, in seinem Vortrag auf. Er unterscheidet fünf Stufen der datengetriebenen Unterstützung. Die unterste ist Business Intelligence, Entscheidungen eines Menschen auf Basis von Daten. Stufe zwei ist das Data Mining, auch hier entscheidet ein Mensch. Das ändert sich in Stufe drei: Eine Maschine entscheidet automatisiert, aber überwacht vom Menschen - im Fach-Englisch Machine Learning, Maschinenlernen. Die optimierte Variante (Stufe vier) wählt autonom aus mehreren Entscheidungsmodellen aus. Die höchste Stufe ist KI in der Vollversion: Deep Learning, selbstlernende Systeme, die miteinander und mit dem Menschen interagieren. Je höher die Stufe, desto mehr übernimmt die Maschine die Kontrolle, desto schneller geht der Prozess, desto höher ist die analytische Kompetenz.

Eine eigene Datenabteilung aufzubauen, dauert zwei bis drei Jahre

Damit Unternehmen diese Schritte durchlaufen können, brauchen sie Personal. Doch das wird ein Problem, prognostiziert Amtage, denn es gebe zu wenig Datenwissenschaftler. "Das wird ein Kampf um Ressourcen, der jetzt schon beginnt. Ich empfehle jedem Unternehmen, eine eigene Datenabteilung aufzubauen." So etwas dauere bis zu drei Jahre - die meisten Firmen fingen bei Null an. Da ist die Gefahr groß, dass gerade kleinere Unternehmen hinten runterfallen, dabei können sie es sich nicht leisten, auf die Arbeit mit KI oder deren Vorstufen zu verzichten. Das haben aber viele in den Vorstandsetagen noch immer nicht erkannt, so Amtage. Genau das zeige sich mit der Umsetzung der DSGVO, bei der erschreckend viele Betriebe trotz Termindrucks nicht vorbereitet sind.

Wer seine Daten für KI nutzen will, trägt eine große Verantwortung. "Das müssen Spezialisten machen", sagt Amtage, nicht etwa Mitarbeiter, die gerade erst von der Universität kommen. "Es müssen Menschen sein, die wissen, was schiefgehen kann", sagt er und weist auf Cronjaegers Vortrag hin. Der hatte Beispiele gezeigt, bei denen die KI Probleme hatte. Gefühlsanalyse etwa hänge von Sprache und Kultur ab, da sind Ironie und Kontext zu beachten. Das falle einer KI schwer. Auch die Einordnung von Bildern sei ein Problem, wenn das System zu wenige Vorlagen habe. Dann lerne es etwas Falsches, bilde zufällige Korrelationen, die für den Menschen nicht nachzuvollziehen sind. Auf Unternehmen, die ihre Daten sinnvoll nutzen wollen, kommt also viel Arbeit zu.