Mehr Demokratie wagen

Als Arthur C. Clarke sich vor 50 Jahren auf die „Space Odyssey“ begab, konnte sich niemand eine Welt vorstellen, die nicht von IBM dominiert würde. Deshalb nannte er seinen übermächtigen Computer „HAL“. Die Buchstaben sind im Alphabet jeweils eins vor „IBM“. Heute ist IBM nach zig Quartalen mit Umsatzrückgang – Entschuldigung – bedeutungslos.

Und als Bill Gates sich vor einem knappen Vierteljahrhundert auf den Weg zur „Road Ahead“ machte, vergaß er – zumindest in der Erstausgabe – das Internet. Niemand konnte sich vorstellen, dass es einmal eine Welt geben könnte, in der es keine von Microsoft beherrschte PC-Welt geben würde. Doch das missachtete Internet hat die Regeln des Marktes radikal verändert.

Und als Steve Jobs vor elf Jahren das iPhone ankündigte, konnte sich niemand vorstellen, dass die heruntergekommene Apple Corporation einmal das reichste Unternehmen der Welt sein würde und diesen Status auf ein Telefon stützen würde.

Und heute lesen wir von den mutmaßlich niemals endenden Vormachtstellungen der Internet-Giganten Google, Facebook, Alibaba, Tencent, Microsoft und Apple. Doch nichts, das lehrt uns die Vergangenheit, ist in Stein gemeißelt. Schon gar nicht wirtschaftliche Macht. Vor 20 Jahren hießen die größten Unternehmen in der „Fortune 500“-Liste Exxon, General Motors, IBM, British Petrol und Shell – und Microsoft. Heute ist nur noch Microsoft in dieser Liste.

Und das ist einem sensationellen Comeback zu verdanken, das einen Namen trägt: Satya Nadella. Da kann es nicht überraschen, dass das Wirtschaftsblatt Forbes dem dritten Microsoft-CEO inzwischen den Titel „CEO of the Year in Cloud Wars“ verliehen hat. Denn niemand hat wie er die Möglichkeiten erkannt, die sich aus der Bereitstellung von Cloud Services ergeben. Und niemand – weder Bill McDermott (SAP), Larry Ellison (Oracle), Jeff Bezos (Amazon), noch Larry Page und Sergey Brin (Google) – hat dabei die gesamte Entwickler-Kompetenz auf Services für die Enterprise-Kunden angesetzt.

Das zahlt sich jetzt aus. Bei der Ankündigung seiner Ernennung zum CEO hatte Microsoft eine Marktkapitalisierung von gut 300 Milliarden Dollar. Letzte Woche lag der Marktwert des Unternehmens auf mehr als dem doppelten Wert: 681 Milliarden Dollar. Einer der Gründe liegt darin, dass Microsoft das erste Unternehmen werden könnte, das mehr als 20 Milliarden Dollar mit Cloud Services umsetzen wird. In einer Zwölf-Monats-Prognose ist dieser Wert bereits überschritten worden. Aber was zählt, sind echte Umsätze aufs Jahr gerechnet. Und bis zum 30. Juni 2018 könnte es in der Tat klappen.

Natürlich haben SAP, Oracle, Amazon und Google ebenfalls sensationelle Erfolge in der Cloud. Aber keiner – nicht einmal SAP oder Oracle – hat in der Vergangenheit so stark auf Unternehmenssoftware aus der Cloud gesetzt wie Microsoft. Das liegt nicht allein daran, dass die historischen Zukäufe, die die Basis für die ERP-Suite Dynamics bilden, inzwischen in der Cloud verfügbar sind. Es liegt eher daran, dass sowohl Dynamics als auch die traditionelle Office-Suite inzwischen massiv durch künstliche Intelligenz aufgepeppt wurden. Wer Office oder Dynamics mit dem Zusatz „365“ nutzt, kann inzwischen auf Services zurückgreifen, die neben dem Sprachassistenten Cortana, Bilderkennung und Übersetzungsfunktionen auch smarte Features umfassen, die das Arbeitsleben leichter machen.

Satya Nadellas Leistung besteht nicht allein darin, die Cloud zur zentralen Plattform zu erheben und damit gewissermaßen den PC vom Thron zu stoßen. Seine wirkliche Leistung besteht darin, dass er unterschiedlichste Entwicklerteams vor die Aufgabe gestellt hat, KI-Funktionen in die klassischen IT-Angebote einzubauen. „Demokratisierung von künstlicher Intelligenz“ hat Satya Nadella das genannt. Und in der Tat hat die Devise, mehr Demokratie zu wagen, jetzt Erfolg.

Der „Cloud War“ ist noch lange nicht entschieden. Aber mit Webservices für das Internet der Dinge und künstlicher Intelligenz hat Microsoft zwei Wachstumsmärkte erobert. Das kommt einer Vorentscheidung nahe. Anders als IBM, die mit Watson vor allem exquisite, aber eben auch exklusive Lösungsangebote unterbreitet, hat Microsoft das Internet der Dinge und Systeme der künstlichen Intelligenz demokratisiert. Teilhabe nennt man das im Soziologendeutsch.

Satya Nadellas Aufstieg – und der von Microsoft in der Cloud – sind ein Mutmacher. Es zeigt, dass man sich unter neuen Geschäftsmodellen neu erfinden, neu aufstellen kann. Denn eigentlich war die Cloud der Sargnagel für den PC-Spezialisten Microsoft. Dass sie im Gegenteil für eine Lebensverlängerung gesorgt hat, liegt einzig und allein an der visionären Kraft des dritten Microsoft-CEO.

Begegnungen der dritten Art

Das Jahr 2017 ist nun Vergangenheit – aber es ist nicht fort. Es bestimmt als gewesene Gegenwart die gerade eintreffende Zukunft. So viel populäre Philosophie ist wohl nötig, um zu erklären, was diesen Jahreswechsel von seinen Vorgängern unterscheidet: Denn – zumindest in meinem persönlichen Empfinden – sind die Debatten, die wir vor gerade erst zwölf Monaten geführt haben, aus heutiger Sicht ungemein gestrig…

Vor zwölf Monaten glaubten wir noch, die Digitalisierung wäre ein technisches Projekt, in dem es darum geht, analog arbeitende Maschinen durch moderne zu ersetzen, um möglichst viele Daten zu möglichst vielen Prozessen zu erhalten, die dann ausgewertet und genutzt werden können. Aber im Laufe des Jahres wuchs die Erkenntnis, dass Digitalisierung zugleich Dematerialisierung bedeutet: Immer mehr Eigenschaften eines Produkts oder eines Prozesses werden durch digitale Dienste aus der Cloud definiert. Ein Auto ist nicht einfach nur ein Fahrzeug, sondern ein mobiles Kommunikationsgerät; eine Uhr ist nicht einfach nur ein Chronometer, sondern ein Multifunktionsgerät.

Digitalisierung schafft lediglich die Infrastruktur, auf der die eigentliche Revolution allmählich Gestalt anzunehmen beginnt. Denn hinter den digitalen Diensten aus der Cloud steckt immer häufiger künstliche Intelligenz. Diese Systeme sind es, die in Wirklichkeit unser Leben verändern werden. Sie helfen Unternehmen dabei, sich mit ihren Angeboten besser auf unsere Wünsche einzustellen. Sie helfen Kliniken dabei, die wahren Ursachen unserer Krankheiten zu diagnostizieren. Und sie helfen sich selbst dabei, komplexe Strukturen und Regelwerke zu erlernen und damit Entscheidungen zu treffen, die geradezu übermenschlich sind…

Und diese Entwicklung hat ein Tempo angenommen, dass inzwischen wenige Monate wie Jahre wirken. Was wir gestern noch Machine Learning nannten, haben Wissenschaftler und Entwickler in Googles Schwestergesellschaft DeepMind jetzt mit einem neuen Begriff versehen: Reinforcement Learning. Das neuronale Netz AlphaZero lernt dabei Verhaltensmuster und Strategien aus sich selbst heraus – ohne dass es auf menschlichen Input angewiesen ist. In nur vier Stunden hat AlphaZero sich selbst Schachspielen angeeignet und es dabei zu einer Meisterschaft gebracht, die das bislang beste Schachprogram namens Stockfish wie einen Anfänger aussehen lässt. In einhundert Partien hat AlphaZero nicht ein einziges Mal verloren, aber 25 Siege davongetragen.

Das Revolutionäre daran ist, dass AlphaZero sich damit unabhängig von menschlichen Vorurteilen entwickeln kann. Sie gelten in vielen lernenden Systemen als ein Hemmnis, wenn es darum geht, neuen, bislang unbetretenen Denkpfaden zu folgen. Menschliche Voreingenommenheit ist aber umgekehrt auch die sicherste Methode, inhumane Entscheidungen durch künstliche Intelligenzen zu verhindern. Keine geringeren als Ginni Rometty (IBM), Vishal Sikka (damals Infosys) und Satya Nadella (Microsoft) haben auf dem World Economic Forum in Davos diese ethischen Fragestellungen zur Sprache gebracht. Es ist erst zwölf Monate her, aber es wirkt heute wie ein Ruf aus weiter Ferne.

Denn 2018 wird das Jahr sein, in dem wir überall eine Begegnung der dritten Art in Gestalt von künstlicher Intelligenz haben werden. Dass ihre überwiegend positiven Leistungen möglichst vielen Menschen zugutekommen sollen, ist das Ziel zahlreicher Initiativen. DeepMind ist eine davon. IBMs kognitiver Computer Watson erscheint tagtäglich in sympathischen Werbeeinblendungen mit freundlichen Fingerzeigen fürs tägliche Leben. Und Microsofts hat praktisch seine gesamte Produktpalette mit künstlicher Intelligenz aus der Cloud hinterlegt. „Demokratisierung von künstlicher Intelligenz“, nannte Microsofts CEO Satya Nadella diese Vision im vergangenen Sommer. Inzwischen ist sie Realität.

AlphaZero wird seine Milliarden-Investitionen nicht dadurch rechtfertigen, dass es andere Schachprogramme in Grund und Boden spielt. Reinforcement Learning kann dafür genutzt werden, komplexe Logistiknetzwerke zu optimieren oder Verkehrsströme zu lenken. Es kann an der Börse spekulieren oder unsere Kaufabsichten erahnen, wenn nicht gar beeinflussen. Es kann aber auch Drohnen lenken und auf menschliche Ziele ansetzen. Und es kann bei Null anfangend völlig eigene Denkstrukturen aufbauen. Tabula Rasa nennen das die Autoren des Fachartikels, der AlphaZeros mathematische Grundlagen beschreibt.

Der Begriff Tabula Rasa weckt ungute Assoziationen. Und er wirft – wie in der Begegnung der dritten Art – neue ethische Fragen auf, denen wir uns 2018 stellen werden.

Vor dem HAIpe

In regelmäßigen Abständen liefert uns die Gartner Group Megatrends und Zukunftstechnologien frei Haus, die uns ein anregendes Kribbeln im Rückgrat verursachen, weil sie so unfassbar sind, dass wir nicht glauben können, noch zu Lebzeiten mit ihnen konfrontiert zu werden. Und in der Tat bedeutet dieser Blick in die Kristallkugel der Informationstechnologie auch nach Gartners eigener Definition, dass wir uns nach kurzem Schaudern auch gut wieder den eigentlichen Herausforderungen des digitalen Wandels zuwenden können.

Denn der Hype Cycle, der den Technologieprognosen zugrunde liegt, ist von Gartner im Jahr 2000 in fünf Phasen unterteilt worden: Nach dem Auftauchen der Innovation (I) folgt der Gipfel der überzogenen Erwartungen (II), die schließlich ins Tal der Desillusion (III) führen, worauf sich der sanfte Anstieg der Erleuchtung und realistischen Einschätzung (IV) anschließt, der schließlich auf der Hochebene des produktiven Einsatzes (V) ankommt. Demnach sind die Megatrends und Zukunftstechnologien stets in der Phase der überzogenen Erwartungen.

Aber auch im Hype erkennt man die Richtung, in die sich die Informationstechnologie in einem Zeitraum von fünf bis zehn Jahren bewegen wird. Und der Hype der Stunde schreibt sich mit AI: „Artificial Intelligence Everywhere“ nennen die Gartner-Analysten das, was uns aus neuronalen Netzen und regelbasierten Systemen blüht. Denn während die künstliche Intelligenz auf Servern irgendwo in der Cloud residiert, nutzen alle möglichen mobilen und stationären Anwendungen die AI-Services über APIs – nahtlos und unmerklich.

Und gleich dürfen wir auch wieder neue Hype-Vokabeln lernen:

  • Artificial General Intelligence ist die Allgemeinverfügbarkeit dieser Dienste, die der menschlichen Intelligenz noch recht nahe kommen soll.
  • Deep Learning oder Machine Learning beschreibt die Fähigkeit, mit Hilfe neuronaler Netze aus den Aktivitäten für die Zukunft zu lernen. Einsatzgebiete sind Bild-, Sprach- und Gesichtserkennung.
  • Deep Reinforcement Learning wiederum erweitert die Lernmechanismen um Methoden zur Verstärkung (Belohnung) und Schwächung (Bestrafung) von Impulsen. So wird ein System animiert, sich so weiterzuentwickeln, dass der Anteil an Belohnung möglichst 100 Prozent ist.
  • Cognitive Computing schließlich beschreibt die Simulation menschlicher Denkprozesse, wie sie heute pionierhaft durch IBM Watson erreicht wird. Dabei wird eine Kombination bereits bewährter Technologien angewendet: Data Mining, Mustererkennung, die Verarbeitung natürlicher Sprache und die Nachahmung menschlicher Fähigkeiten wie Lernen, Erinnern, Argumentation und Problemlösung.

Da AI-basierte Systeme nicht nur menschliches Verhalten simulieren, sondern auch menschliches Verhalten zu deuten verstehen, wird die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine immer komfortabler – jedenfalls für den Menschen. Gartner hat auch dafür einen neuen Hype-Text erfunden: Transparently Immersive Experience. Gemeint ist, dass Maschinen immer mehr in die Ausdruckwelt des Menschen eindringen, ihn verstehen und sich verständlich machen. Dazu tragen nicht nur AI-Funktionen wie Sprach- und Gestensteuerung bei, sondern auch neue Darstellungsformen wie Virtual beziehungsweise Augmented Reality oder die Möglichkeit, von praktisch jedem physischen Gegenstand einen digitalen Zwilling zu erzeugen, der Simulationen, Modifikationen, Wartung, Erweiterungen und Weiterentwicklungen erlaubt, ohne dass das Original dafür auseinandergenommen oder auch nur vom Netz oder aus dem Arbeitsprozess genommen werden muss.

Und schließlich glaubt Gartner, dass sich digitale Plattformen für Alles und Jedes in der Cloud etablieren werden. So wird es beispielsweise unter der Wortschöpfung Edge Computing zu Vorschalt-Systemen kommen, die das massive Datenvolumen aus dem Internet der Dinge bündeln, ehe AI-Systeme mit den Daten konfrontiert werden. So ist bereits heute klar, dass ERP-Systeme ein Manufacturing Execution System benötigen, um mit dem gigantischen Datenvolumen aus dem Internet der Dinge fertig zu werden. Ähnliche Plattformen wird es auch in anderen Bereichen geben – beim autonomen Fahren, beim Smart Farming, bei der Telemedizin oder bei Sicherheitssystemen.

Ach ja: 5G, der um das Zehnfache gegenüber der heutigen LTE-Technologie schnellere Mobilfunkstandard, gehört laut Gartner ebenfalls zu den wichtigsten Zukunftstechnologien, auch wenn nach Einschätzung der Gartner-Analysten im Jahr 2020 erst drei Prozent der Anbieter diese zehn Gigabit pro Sekunde schnelle Bandbreite im Programm haben werden. Aber bei allem HAIpe um künstliche Intelligenz – da lassen wir natürlich die neue Bundesregierung nicht vom Haken.

Der Anlern-Kollege

Es ist doch immer wieder die gleiche Leier – diesmal hat sie das Beratungshaus capgemini angestimmt: Während die Unternehmen weltweit künstliche Intelligenz vor allem zur Verbesserung der Kundenbindung und damit der Umsatzsteigerung nutzen, liegt das Hauptmotiv bei den Deutschen in der Produktivitätssteigerung und damit in der Kostensenkung. Das ergab eine aktuelle Befragung von Entscheidern rund um den Globus.

Ähnliche Ergebnisse hörten wir schon zum Thema Digitalisierung im Allgemeinen, Industrie 4.0 im Besonderen, und auch bei Big Data Analytics werden die Erkenntnisse hierzulande bevorzugt zur Prozessoptimierung genutzt. Es ist der altbekannte Reflex, nach dem die Deutschen in bestehenden Märkten immer besser werden und dabei mitunter die neuen Märkte erst spät betreten. Es ist auch die Quelle, aus der die Kritiker der deutschen Wirtschaft ihr Menetekel von der mangelnden Investitionsbereitschaft schöpfen.

Aber im rechten Licht betrachtet, ist es gar nicht mal so verkehrt, mit Hilfe künstlich intelligenter Systeme zunächst einmal die produktiven Prozesse zu verbessern, ehe neue Dinge angegangen werden. Zwar ist der Begriff „künstliche Intelligenz“ älter als das Internet und erst recht älter als das Internet der Dinge. Aber trotzdem steckt die Disziplin auch 60 Jahre nach ihrer Schöpfung durch Marvin Minsky noch immer in den Kinderschuhen. Das gilt zwar für das Internet der Dinge auch – aber diese Disziplin hat ja gerade mal ein Jahrzehnt auf dem digitalen Rücken.

Während einerseits durch kognitive Systeme wie IBMs Watson oder KI-Services aus der Cloud, wie sie mit Microsofts Cortana angeboten werden, derzeit völlig neue Einsatzgebiete entstehen – und dabei einer weiteren Studie zufolge sogar mehr Arbeitsplätze geschaffen als obsolet werden – und andererseits die Verknüpfung von großen Datenmengen mit neuen Analyseverfahren auch einen erheblichen Erkenntnisgewinn bringt, sind es doch vor allem die guten, alten regelbasierten Systeme, die die Produktivitätssteigerungen im Unternehmen bringen. Erste Versuche mit den sogenannten Expertensystemen stammen schon aus den achtziger und neunziger Jahren des vergangenen Jahrhunderts. Aber inzwischen sind die Regel- und Lernkomponenten so ausgefeilt, dass man damit richtig arbeiten kann.

Schätzungen zufolge sind allein in der Buchhaltung – und damit also in jedem einzelnen der 3,3 Millionen Betriebe in Deutschland – 70 bis 90 Prozent der anfallenden Arbeiten Kandidaten für die Ablösung durch KI-Systeme. So können regelmäßig wiederkehrende Buchungsvorgänge leicht durch regelbasierte Systeme bewältigt werden, die auch nach klaren Regeln entscheiden, ob ein Betrag vom Normalen abweicht und deshalb den Eingriff des Buchhalters erfordern. Im Controlling können Auswertungen so regelbasiert gestaltet werden, dass Manager-Dashboards mit wenigen Key Performance Indikatoren einen Überblick über das Tagesgeschehen gewähren.

Und natürlich können KI-Systeme die Daten aus dem Internet der Dinge so auswerten, dass eine notwendige Wartung frühzeitig erkannt werden kann, weil die Präzision der Maschine eine bestimmte Toleranzgrenze überschritten hat. Das Kaufverhalten der Kunden gibt schließlich nach klaren Regeln wichtige Informationen über die zukünftigen Produktionsschwerpunkte und den damit verbundenen Einkauf von Vorprodukten. Dass auch den Kunden selbst genauere Empfehlung für ihr nächstes Kauferlebnis vermittelt werden, ist ebenfalls mit regelbasierten Systemen zu meistern.

Diese KI-Systeme sind nichts anderes als Anlern-Kollegen, die aus einem starren Regelwerk heraus ihre Entscheidungen treffen und zugleich dokumentieren, wie sie zu diesen Ergebnissen gelangt sind. So können die Regeln immer weiter verfeinert, die Entscheidungsmöglichkeiten immer weiter ausgebaut werden. Mit Hilfe von neuronalen Netzwerken ist es darüber hinaus möglich, diesen Anlern-Prozess weiter zu automatisieren, in dem die KI-Systeme in der Lage sind, direkt aus den Ereignissen Regeln abzuleiten, ohne auf die Formulierung durch den menschlichen Mentor zu warten.

Wann immer aber derzeit die Diskussion zur künstlichen Intelligenz aufkommt, wird schnell von ethischen Herausforderungen bei der Entscheidungsfindung gesprochen. Die Frage, ob KI-Systeme jemals ein Bewusstsein entwickeln können, lässt wahre Untergangsszenarien entstehen. Und die Vorstellung, Roboter mit künstlicher Intelligenz würden nicht nur die Arbeitsplätze, sondern gleich auch die Weltherrschaft an sich reißen, ist ebenfalls schnell zitiert.

Dabei sind die heutigen KI-Systeme noch immer vor allem eins: Anlern-Kollegen, die genau das tun, was ihnen eingegeben wurde – und nicht mehr. Es ist unser Bewusstsein und unser Reflex, der ihnen größere geistige Fähigkeiten unterstellt. Dabei sind sie gerade einmal gut genug, uns von langweiligen, langwierigen, immer gleichen und deshalb gesundheitsschädlichen Arbeiten zu befreien. Und das ist doch wohl die edelste Form der Prozessoptimierung.