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Künstliche Intelligenz im Betrieb:"Das sind nicht wie bei Windows 50 Millionen Zeilen Code"

Jensen Huang, CEO of Nvidia, delivers his keynote address at CES in Las Vegas

Der Mensch und die Daten: Damit KI etwas bringt, muss sie trainiert werden - oft mit Daten aus dem Unternehmen.

(Foto: Rick Wilking/REUTERS)

Auch die Chefs müssen künstliche Intelligenz kapieren. Im Gespräch begründen die Antreiber einer neuen Technologie-Initiative, warum es Zeit wird, die Technologie zu entmystifizieren.

Interview von Helmut Martin-Jung

Was wäre, wenn Sie das Problem wären? Ziemlich provokant, wie sich Autoren der Initiative für künstliche Intelligenz (KI), Applied AI, direkt an die Vorstandsvorsitzenden wenden. Applied AI ist angesiedelt bei "Unternehmertum", dem Zentrum für Gründung und Innovation in Garching bei München. Gemeinsam werben Ex-Siemens-Vorstand Siegfried Russwurm, designierter BDI-Präsident, und Applied-AI-Direktor Direktor Philipp Gerbert dafür, KI zur Chefsache zu machen.

SZ: Sie fordern, Vorstandsvorsitzende müssten sich jetzt mit künstlicher Intelligenz befassen. Tun die das nicht schon längst?

Siegfried Russwurm: Viele schon. Aber man trifft auch welche, die mehr machen könnten. Und, ganz ehrlich, ab und zu trifft man schon auch das Muster: Dafür haben wir doch unseren Digitalvorstand. Aber wer glaubt, bei der Digitalisierung und KI handle es sich um Modetrends, und dafür müsse man sich jemanden halten und ansonsten machen wir so weiter wie bisher, der unterschätzt den Veränderungsdruck, der daraus entsteht. Weniger politisch korrekt: Er hat's halt nicht verstanden.

Wo fehlt es am meisten, bei Konzernen, Mittelständlern oder kleinen Unternehmen?

Russwurm: Ich habe da kein Muster entdeckt. Es gibt auch kleine Unternehmen, die sagen, das ist etwas für uns. Aber es gibt auch immer Menschen, die Innovationen bestenfalls als Seiteneffekt sehen, schlimmstenfalls als bedrohlich für ihr bisheriges Wirken. Da wird's dann schwierig.

Warum klappt es manchmal nicht mit der Umsetzung von KI-Projekten?

Philipp Gerbert: Es gibt Vorstandsvorsitzende, die sagen, wenn ich weiß, was ich will, dann besorg ich mir das einfach. Aber KI ist kein Fertigprodukt, man kann das nicht einfach kaufen. Im Gegensatz zu klassischem Big Data muss KI trainiert werden, oft an eigenen Unternehmensdaten. Da sich Daten und Software dann nicht mehr voneinander trennen lassen, wird auch die Skalierung von KI eine Herausforderung.

Der Umsatz lässt sich dann nicht ohne tiefergehende Veränderungen steigern?

Gerbert: Genau. Deshalb bleiben viele Unternehmen bei Pilotanwendungen stecken. KI muss im Unternehmen ganzheitlich angegangen werden. Es ist ein Topmanagement-Thema, das man nicht einfach delegieren kann. Vorstände und auch Aufsichtsräte müssen sich selbst damit befassen.

Was zeichnet ein Unternehmen aus, das KI versteht?

Russwurm: Wer es richtig macht, der versteht, dass KI eine Basistechnologie ist, die sich auf ganz viele Geschäftsprozesse auswirkt. Im Vorstandsteam wird jeder in seinem Verantwortungsbereich schauen, wo man steht, was man gerne tun würde. Aus diesen Einzelsichten muss dann ein Gesamtbild zusammengefügt werden, um zu sehen, was es für das Unternehmen als Ganzes bedeutet.

Siegfried Russwurm

Ex-Siemens-Vorstand Siegfried Russwurm, designierter BDI-Präsident.

(Foto: Hendrik Schmidt/dpa)

Und alle müssen mitmachen?

Russwurm: Da kann keiner sagen, in seinem Bereich sei das kein Thema. Das ist für die Finanzverantwortlichen genauso ein Thema wie für die Personalchefs. Wenn man dieses Verständnis erreicht hat, kann man es in die Tat umsetzen.

Gerbert: Es muss jedes Vorstandressort verstehen, was ganzheitlich auf sie zukommt. Wie kann ich KI einsetzen, was für Risiken birgt es, was bedeutet es für klassische Entscheidungsprozesse? Es kann auch sein, dass durch KI heutige Profitbringer zerstört werden. Dann muss man überlegen, welche neuen, innovativen Geschäftsmodelle das auffangen können.

Also nicht zögern, sondern machen?

Russwurm: Im Unterschied zum Schachspiel darf man hier auch zwei Züge machen, wenn man schnell genug ist. Manche erkennen zwar das Problem, schaffen es nicht aber nicht, die Erkenntnisse in Aktion umzusetzen. Dann erstarrt man in einem Bedrohungsszenario wie das Kaninchen vor der Schlange. Ich plädiere dafür, hier mutig zu sein. Wenn man die Basics versteht, dann kann man aktiv werden.

Welche Fehler bei KI-Projekten sind vermeidbar?

Russwurm: Da gibt es ein paar einfache Grundregeln. Lernen aus den Fehlern anderer, man muss nicht alle Fehler selbst machen. Aber es lernt sich auch leichter, wenn man es selbst probiert. Und man muss aber auch den Fehlerfall immer mitdenken, um rechtzeitig zu merken, wenn etwas nicht funktioniert, und es dann abbrechen.

Zum Beispiel, wenn es eben keinen Skaleneffekt gibt.

Russwurm: Das Softwaregeschäft hat kaum variable Kosten, daher muss man sich um Skalierung kümmern, und zwar relativ früh. Das hätte den ein oder anderen Versuch, der zwar technologisch interessant, aber erkennbar nicht skalierbar war, zu einem kürzeren Leiden gemacht.

Warum ist das mit der Skalierung so schwierig?

Gerbert: Beim Lernen von Daten muss man die Arbeitsabläufe vom Entwickler bis zum Anwender skalieren. Dafür gibt es noch kaum Standards. Deshalb raten wir den Firmen auch immer, sich am Anfang auf wenige Anwendungsfälle mit großem Payback zu fokussieren.

Woran scheitern Projekte noch?

Gerbert: Manche Projekte scheitern auch, weil die Unternehmen einige Risiken nicht verstanden haben. Ein klassisches Problem ist Bias ...

... eingebaute Vorurteile in der KI ...

Gerbert: ... das ist ein sehr schwieriges und oft falsch diskutiertes Problem. Wenn man als Unternehmen vorab präzise formuliert, was man sicherstellen will, kann man KI entsprechend konzipieren. Man muss nur frühzeitig bestimmen, welche Risiken es gibt und wie man damit umgehen will.

Philipp Gerbert, Direktor von Applied AI.

(Foto: oH)

Schaffen das die Unternehmen ohne Hilfe?

Russwurm: Eines der grundlegenden Missverständnisse bei KI ist ja zu glauben, dass das irgendwann fertig ist. Das ist nie fertig. Expertise nur zuzukaufen, ist deshalb schwierig. Man braucht deshalb schon auch Leute in der Organisation, die's verstehen.

Den Vorstand am besten eingeschlossen?

Russwurm: Ja, sonst musst du denen vertrauen, obwohl du gar nicht weißt, was die machen - eine ziemlich unkomfortable Situation.

Gerbert: KI ist durchaus zugänglich. Das sind nicht wie bei Windows 50 Millionen Zeilen Code. Die Kernlogik eines lernenden Algorithmus umfasst oft nur wenige, verständliche Anweisungen. Er wird dann lediglich an großen Datenmengen trainiert.

Gibt es genügend geeignetes Personal?

Gerbert: Es gibt inzwischen genügend KI-Spezialisten, aber diese kennen sich nicht auch in einer Branche aus oder wissen, wie es in der Produktion zugeht. Wichtig ist, diese Leute gut in ein Team zu integrieren, das dann die richtigen Entscheidungen trifft. Die Erfahrungen mit Chief Digital Officers ...

... also den Digital-Spezialisten im Vorstand ...

Gerbert: ... waren ja nicht so toll, oft hingen diese in der Luft, hatten kein richtiges Ressort. Die Grundprinzipien von KI und deren Implikationen sollte jedes Vorstandsmitglied verstehen, und man kann von den Leuten auch verlangen: Ich will das verstehen.

Nicht nur die Vorstände müssen KI verstehen, ihre Mitarbeiter müssen auch damit arbeiten.

Russwurm: Das Beste, das man tun kann, ist, das Ganze zu entmystifizieren. Man muss den Mitarbeitern erklären, ja, das ist eine Technologie, die ist anders als manche Dinge, die ihr kennt. Aber sie wirkt als Werkzeug in unsere Prozesse hinein, in denen vieles Bekannte weiter gültig bleibt.

Gerbert: "Künstliche Intelligenz" ist natürlich auch ein unglücklicher Begriff, gerade im Deutschen. Maschinelles Lernen ist da neutraler. Man muss aufpassen, keine falschen Ängste zu erzeugen. Aber vieles ist schon anders bei KI.

Zum Beispiel?

Gerbert: Es geht unheimlich schnell. Elektronische Signale sind eine bis ein bis zehn Millionen Mal schneller als Gehirnsignale. Außerdem lernt ein Algorithmus am effektivsten zentral an allen Daten, auch wenn die Ausführung dann dezentral erfolgt. Das muss auch organisatorisch abgebildet werden.

Ist der Zugang zu Daten ein Problem?

Gerbert: Nicht bei Maschinendaten. Personenbezogene Daten sind ein Thema. Dort sollte man überlegen, anonymisierte Datenpools zur Verfügung zu stellen, an denen man man lernen kann. Es ist aber auch ein Irrtum, dass man für KI immer so viele reale Daten braucht. Daten kann man erzeugen. Man kann beispielsweise virtuelle Modelle verwenden. Nvidia ...

... der US-Chiphersteller ...

Gerbert: ... baut jetzt auch Autoplattformen und lernt autonomes Fahren an der Simulation, nicht in der realen Welt. Zudem entwickeln wir Methoden, wie man das, was man mit A gelernt hat, auf B anwendet - das sogenannte Transfer Learning.

Corona, so heißt es vielfach, hat die Digitalisierung beschleunigt. Stimmt das?

Russwurm: Eine Beschleunigung gibt es schon deswegen, weil wir alte Diskussionen beendet haben, die schon viel zu lange andauern. Bei vielen Themen, die technologisch längst gelöst waren, wo es aber immer noch Bedenkenträger gab, hat Corona den Übergang erzwungen. Videokonferenzen sind dafür ein gutes Beispiel. Meine Hoffnung ist, dass dies Raum schafft, damit sich die IT-Experten nun mit echten Innovationen beschäftigen können.

Gerbert: In China war das noch viel stärker ausgeprägt, dort hat KI eine wesentliche Rolle bei der Bekämpfung der Pandemie gespielt. Da ging es etwa darum, wie man kontaktfrei die Temperatur von Menschen in einer Menge misst, 1,1 Milliarden medizinische Anfragen in zwei Wochen per Robocall beantwortet oder Covid-19 per KI diagnostiziert. Die Automatisierung von Prozessen hat einen starken Schub erfahren.

Was bremst uns aus bei der Digitalisierung?

Gerbert: Das größte Defizit in Deutschland und Europa sind immer innovative neue Geschäftsmodelle. Weil wir auch so unglaublich gut sind im Optimieren der bestehenden. Die Automobilindustrie ist das klassische Beispiel dafür. Der Umbruch dort ist daher auch eine Chance, weil jedem klar ist, dass wir fundamental innovieren müssen.

Was würden Sie Studenten heute raten?

Russwurm: Egal, was du studierst, es gibt ein paar Basistechnologien, die musst du mitnehmen. Wenn das im Curriculum nicht vorgesehen ist, dann entscheide es selber. Lernende Systeme gehören dazu, egal ob jemand Geo- oder Sozialwissenschaften studiert, von Technikwissenschaften will ich gar nicht reden. Das ist eine Kulturtechnik.

Gerbert: Denke mal wirklich selbst nach, wie würdest du ein Problem angehen, wenn du ein neues Unternehmen gründen würdest. Nicht alle Studenten wollen Gründer werden, aber sich einfach mal damit zu beschäftigen, das macht einen hundertmal besser. Man wird fit für die großen Herausforderungen unserer Zeit.

© SZ
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