Information At Your Fingertips

 

Es war ein unglaubliches Versprechen, das Microsoft-Gründer Bill Gates vor einem knappen Vierteljahrhundert in seiner Keynote auf der Computermesse Comdex in Las Vegas formulierte: Jeder erhält die Informationen, die er (oder sie oder es) benötigt, genau im richtigen Umfang zur richtigen Zeit und am richtigen Ort. „Information at your fingertips“ nannte er das. Dass er dabei vergaß, das Internet als notwendige Infrastruktur zu erwähnen, ist längst ein Treppenwitz der Geschichte. Aber selbst wenn er es erwähnt hätte, wären ihm andere Begriffe nicht in den Sinn gekommen, weil es sie vor 25 Jahren noch gar nicht gab: Cloud Computing, Mobile Computing, Internet of Things und Artificial Intelligence.

Erst diese vier lassen die Vision von damals Wirklichkeit werden. Dass inzwischen drei davon zu unserem Alltag gehören, zeigt, wie viel sich im letzten Vierteljahrhundert getan hat: Wikipedia statt Encyclopedia Britannica, Instagram statt Diashow, Facebook statt Tagebuch, Industrie 4.0 statt Massenware. Doch der flächendeckende Einsatz von künstlicher Intelligenz lässt weiter auf sich warten. Allgegenwärtig sind selbststeuernde Computer und Roboter in Zukunftsstudien und – je nach Vorurteilen – Utopien und Dystopien. Der Grund ist freilich einfach zu erkennen: Ohne Digitalisierung keine Daten, ohne Daten keine Analyse. Das dauert.

Dennoch füllen sich die Stellenausschreibungen mit neuen KI-orientierten Jobprofilen wie Data Scientist, Entwickler für Machine Learning oder KI-Beauftragte. 70.000 neue Jobs, so hat IBM jetzt ermittelt, werden im KI-Umfeld bis zum Jahr 2020 allein in den USA ausgeschrieben werden. Die meisten davon werden wohl kaum mit ausreichendem Skill aufgefüllt werden. Denn der Bedarf wird sich nach dieser Prognose jedes Jahr verdoppeln. Nur eine Jobkategorie im IT-Umfeld wächst noch schneller: Spezialisten für Cybersicherheit.

Tatsächlich ist die digitale Transformation erst mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz wirklich rund. Denn wenn jedes Gerät, jede Maschine und jede Ware im Unternehmen künftig in der Lage ist, Auskunft über Ziel und Zustand zu geben, braucht es eine Instanz, die aus diesen Daten Informationen generiert. Doch diese Instanz gibt es bislang noch nicht. Weder Unternehmenslösungen wie Enterprise Resource Planning oder Customer Relationship Management sind auf diese Herausforderung vorbereitet, noch sind es die Datenbanksysteme und Kommunikationsplattformen. Und auch die Visionäre sind Mangelware. „Information at your fingertips“ ist noch immer so weit entfernt, wie es vor 25 Jahren war.

Möglicherweise verbergen sich hinter KI genau jene Killeranwendungen, die der Digitalisierung erst zum Durchbruch verhelfen. Vorausschauende Wartung ist ein Beispiel, wie erst durch intelligente Auswertung der Daten monetarisierbarer Nutzen entsteht, die Automatisierung von Buchungsvorgängen in der Buchhaltung und im Controlling ein weiteres. Kommunikationsprozesse können durch Sprachassistenten standardisiert und systematisiert werden. Fertigungsprozesse werden weniger durch Roboter als vielmehr durch agile Steuerungssysteme revolutioniert.

Noch fehlt es in vielen Unternehmen an der Vorstellungskraft, eine Welt zu imaginieren, in der smarte Systeme Steuerungsaufgaben übernehmen. Insofern hätte der deutsche Mittelstand wieder einmal recht mit seiner zögerlichen Haltung gegenüber dem digitalen Wandel. Denn mittelständische Unternehmen, erst recht, wenn sie familiengeführt sind und auf langfristige Ziele setzen, investieren nicht in neue Technologien um der Innovation willen. Der Grenznutzen muss stimmen. Und Maschinen, die Daten produzieren, sind wertlos, solange niemand mit diesen Daten etwas anfangen kann. Doch allein die schiere Masse an Daten, die wir künftig erzeugen, verlangt nach neuen Analysemethoden auf der Basis künstlicher Intelligenz.

Deshalb führt die Frage, ob KI-Systeme eher Job-Killer oder eher Job-Creator sind, in die Irre. Denn ohne autonome, agile und selbststeuernde Systeme ist die digitalisierte Welt witzlos. Und erst dann werden wir das Vermächtnis von Bill Gates einlösen können: „Information at our fingertips“.

 

Intelligente Produkte intelligenter verkaufen!

Wer von künstlicher Intelligenz spricht, bemüht schnell den Androiden mit menschlichem Antlitz, der hier und da dem Menschen zur Hand geht. Und je nach persönlicher Grundeinstellung wird daraus entweder die Vision vom arbeitslosen Mitarbeiter oder vom Menschen, der nunmehr seine ganze Kreativität entfalten kann. Beides aber ist eher eine Vision von übermorgen, wie eine Studie des Beratungshauses Deloitte jetzt herausarbeitet. Danach entsteht aktuell der Nutzen von KI in ausgewählten Branchen, die weniger durch automatisierte Produktion als vielmehr durch intensivierten Kundenkontakt definiert sind.

Technologie, Medien und Telekommunikation sind demnach die Branchen, in denen sich schon heute erheblicher Einsatznutzen zeigt: So behaupten 57 Prozent der Entscheider aus diesen TMT-Branchen, KI-Tools seien elementar für die eigene Strategie, 46 Prozent benötigen sie dringend für die Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen. 43 Prozent versprechen sich einen Wettbewerbsvorteil, und über drei Viertel erwarten eine substanzielle Transformation des kompletten Unternehmens innerhalb der nächsten drei Jahre. 40 Prozent ziehen bereits substanziellen Vorteil aus dem Einsatz von KI-Systemen, während in anderen Industriezweigen dieses Ergebnis erst bei einem Viertel der Befragten beobachtet wird.

Gerade Technologie-Unternehmen haben erkannt, dass die wichtigsten Qualitätseigenschaften und damit Differenzierungspotenziale ihrer Produkte in der Fähigkeit liegen, ihre Umwelt wahrzunehmen und entsprechend zu reagieren. Deshalb sind Digitalisierung und Big Data wichtige Voraussetzung für intelligente Produkte, aber erst künstliche Intelligenz macht aus Dummies echte Innovationen. So führt Sprachsteuerung zwar schnell zu einem neuen Produkterlebnis – im Grunde aber ändert sich im Produkt dadurch nichts. Erst wenn – wie Cimon (sprich Simon), der auf IBMs Watson-Technologie basierende Weltraum-Computer im Gepäck von Astronaut Alexander Gerst – die Systeme auf die Stimmungen und Wünsche ihrer Besitzer einzugehen lernen, wird ein Quantensprung in der Produktwelt erreicht. Kein Wunder also, dass gerade Technologie-Unternehmen den Markt an KI-Experten derzeit leerfegen.

Vorteile sehen die Executives zusätzlich in den verkaufsnahen Geschäftsprozessen. So helfen KI-Systeme den Verkäufern im „Handy-Shop“ inzwischen dabei, den Weg durch den Tarif-Dschungel zu finden, während im Service-Sektor vor allem hochautomatisierte Geschäftsprozesse den Nutzen bringen. Auch die Medien-Unternehmen optimieren ihr Produktangebot inzwischen mit Hilfe künstlicher Intelligenz. Das beginnt bei der individuellen Auswahl von Werbe- und Medieninhalten, die auf massenhaftes wie individuelles Surfverhalten basieren und endet bei der individuellen Betreuung einzelner Kunden, die mit Hilfe von Chatbots durch den Beratungs- und Verkaufsprozess geführt werden.

Dabei hilft Natural Language Processing oder Conversational Computing, bei denen die Leistung des KI-Systems weit über die heute verbreitete Sprachsteuerung hinausgeht. Vielmehr sind die Chatbots in der Lage, auch nicht vorformulierte Begriffe und unklare Anliegen zu interpretieren und entsprechend zu reagieren. Nach einem solchen „Vorgespräch“ kann dann der Verkäufer oder Berater einspringen und den „Deal“ machen.

Doch das kann nur gelingen, wenn nicht nur die KI-Systeme fehlerfrei funktionieren, sondern der intelligente Mensch dahinter seine Fähigkeiten auch tatsächlich auslebt. Darauf machte jetzt Microsofts Deutschland-Chefin Sabine Bendiek in einem Beitrag für das Handelsblatt aufmerksam. „Neben technologischen Kompetenzen und innovativen Lerninhalten für den Umgang mit KI sollte die Stärkung kognitiver Fähigkeiten wie Zusammenarbeit, Problemlösungs- und Kreativitätstechniken trainiert werden“, heißt es da. Das System der beruflichen Ausbildung brauche dringend ein „Update“. Nur so kann man intelligente Produkte erdenken und bauen und schließlich intelligenter verkaufen.

Dann geh´ ich eben!

Die größte Gefahr, die sich aus der nur schleppend verlaufenden digitalen Transformation ergeben könnte, besteht möglicherweise nicht darin, dass zögerliche Unternehmen den Anschluss im internationalen Wettbewerb verlieren. Studien des Beratungshauses Gartner Group und des Research-Arms des Computer-Dinosauriers Unisys legen eine viel näherliegende Bedrohung nahe: es könnten nämlich die Top-Mitarbeiter und Fachkräfte sein, die ihrem Arbeitgeber den Rücken kehren, wenn die persönlichen Arbeitsplätze nicht die erwünschte komfortable digitale Ausstattung aufweisen. Dann wäre die Wettbewerbsfähigkeit bereits im Wettstreit um die schlauesten Köpfe verloren.

Gartner und Unisys befragten nicht die CIOs und CEOs der Firmen, sondern die Mitarbeiter selbst. Und gut die Hälfte von ihnen äußerte sich frustriert über das „technologische Zaudern“ ihrer Arbeitgeber, während lediglich sechs Prozent ihr Unternehmen als Technologieführer ansehen. Die Unisys-Studie, für die 12000 Angestellte in zwölf Ländern befragt wurden, identifizierte bei der unzufriedenen Hälfte der Befragten eine fünfmal höhere Bereitschaft, den Arbeitgeber zu wechseln, als bei Angestellten der Technologieführer.

Untersucht wurde unter anderem die Ausstattung der persönlichen Arbeitsplätze, die offensichtlich weit weniger digital ausgeprägt ist, als man gemeinhin unterstellt. Strategien wie „Bring Your Own Device“ – also die Erlaubnis, Endgeräte der eigenen Präferenz einzusetzen – sind keineswegs üblich. Umgekehrt gaben aber die Mitarbeiter an, dass sie schon häufiger ungefragt Apps oder Web-Services runtergeladen hätten, die von der Firmen-IT nicht beschafft und auch nicht unterstützt werden. Viele Mitarbeiter statten sich also unerlaubt und unbeobachtet mit vermeintlich besseren Werkzeugen aus. Laut Gartner glauben weniger als die Hälfte der Mitarbeiter, dass ihre IT-Chefs tatsächlich eine Ahnung davon haben, wie ein digitaler Arbeitsplatz ausgestattet sein sollte. Dieses Urteil teilen interessanterweise jene, deren Arbeit keinen unmittelbaren Bezug zur Informationstechnik haben, mit denen, die sich beruflich mit IT befassen.

Auch bei der Wahl der IT-Strategie, die das gesamte Unternehmen in die digitale Zukunft transformieren soll, haben die Mitarbeiter nicht allzu viel Vertrauen in den Veränderungswillen ihrer CIOs und CEOs. Praktisch jeder Dritte sieht im Internet der Dinge den wichtigsten Trend bei der Runderneuerung der Geschäftsprozesse, während gut ein Viertel der Befragten der Ansicht ist, dass künstliche Intelligenz den digitalen Arbeitsplatz der Zukunft am stärksten beeinflussen wird. Dabei gab jedoch ein Viertel (bezogen auf IoT) beziehungsweise ein Fünftel (bei künstlicher Intelligenz) Wissenslücken zu.

Gleichzeitig sehen die Mitarbeiter aber ihr Unternehmen gerade beim KI-Einsatz weitgehend unvorbereitet. Einer der Gründe dürfte darin liegen, dass die Qualität der firmeneigenen Datenbestände für eine KI-gestützte Analyse gar nicht ausreicht. Die für ein erfolgreiches Machine Learning-Projekt notwendigen Daten sind entweder nur unzureichend gepflegt oder werden gar nicht erst erhoben. Deshalb sind IoT-Projekte, bei denen aus den laufenden Geschäftsprozessen Daten geschöpft werden, auch die Voraussetzung für einen erfolgreichen KI-Einsatz.

Dabei sickern KI-Services nahezu unbemerkt ins Unternehmen ein, weil sich Mitarbeiter eigenständig mit Web-Service für ihren digitalen Arbeitsplatz versorgen. Ähnlich wie beim Aufkommen der ersten Personal Computer mit den Killer-Anwendungen Tabellenkalkulation und Texterfassung, scheint sich auch bei der Nutzung von Analyse-Werkzeugen ein Wildwuchs aus Abteilungslösungen oder persönlichen Tools breit zu machen.

Das Fehlen einer einheitlichen KI-Strategie ist nach Ansicht der Studien-Autoren auch auf eine verfehlte Kommunikationsstrategie zurückzuführen. Das bisher übliche Narrativ in Unternehmen und in der öffentlichen Diskussion verläuft nämlich stets entlang der Linie „Mensch oder Maschine“, während sich der eigentliche Nutzen beim KI-Einsatz tatsächlich nach dem Motto „Mensch plus Maschine“ einstellt. Dass sich immer mehr Mitarbeiter ihren eigenen digitalen Arbeitsplatz selbst gestalten und dabei auch auf KI-Unterstützung zurückgreifen, zeigt, wie sehr diese Debatte inzwischen ins Leere greift.

 

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.