Zurück in die Zukunft

Befinden wir uns noch in Gegenwart der Zukunft oder schon in der Zukunft, die wir gegenwärtig vorhersagen? Zu ähnlichen chrono-philosophischen Fragestellungen mag kommen, wer sich die zehn IT-Trends zu Gemüte führt, von denen die Auguren der Gartner Group glauben, dass sie vor allen anderen Trends das Jahr 2019 beeinflussen werden. Dabei haben die zehn Megatrends, die für das Jahr 2018 nach Ansicht von Gartner entscheidend gewesen sein sollten, noch kaum ihre Wirkung entfaltet. Aber bis zum Jahreswechsel sind es ja auch noch gut 60 Tage…

Denn kaum ein Unternehmen hat tatsächlich angefangen, seine Produktionsmaschinen und Produkte so mit Sensoren auszustatten, dass bei vollem Ernst von einem „digitalen Zwilling“ die Rede sein könnte, also einem genauen virtuellen Abbild der Realität, das durch die Daten entsteht, die von der Realität erzeugt werden. Jetzt aber spricht Gartner davon, dass es Unternehmen 2019 „leicht fallen „ werde, eine solche „Digital Twin“-Strategie umzusetzen. Bis zum Jahr 2020 sollen 20 Milliarden IP-Adressen im Internet der Dinge aktiv sein, die die Voraussetzung für den digitalen Zwilling von Milliarden Dingen sein werden. Sie werden durch die Daten, die sie sammeln, immer smarter und helfen dabei, das zukünftige Verhalten der Dinge zu simulieren.

Das greift bereits tief in die Trickkiste der künstlichen Intelligenz hinein, die dafür sorgen wird, dass die Dinge im Internet immer stärker autonom agieren und damit die Automatisierung auf einen neuen Level der Selbständigkeit bringen werden. Dabei werden auch die Methoden des Machine Learnings immer weiter genutzt, um tiefergehende Analysen zu ermöglichen, auf deren Basis dann Maschinen ihre Entscheidungen treffen. Dabei wird der Prozess der Datenaufbereitung, der Datenauswertung und der Datenvisualisierung auch selbst immer weiter automatisiert – augmented Analytics nennt Gartner das von nun an.

Dabei wird auch die Entwicklung von neuen KI-Algorithmen immer weiter automatisiert und mit Hilfe von KI-Systemen beschleunigt. Bis 2022 sollen diese Methoden bereits in 40 Prozent der Entwicklungsprojekte Realität sein. Damit verbunden ist freilich ein ungeheurer Bedarf an KI-Entwicklern, die zusammen mit Datenanalysten die Entwicklerteams begleiten. Man darf sich fragen, wie in der Zukunft dieser spezielle Fachkräftebedarf gedeckt wird.

Künstliche Intelligenz wird auch ins Edge Computing eingreifen. Mit der Edge rückt die Cloud wieder stärker an den eigentlichen Ort der Prozesse und Datenentstehung. Man könnte fast sagen, dass hier nach der Zentralisierung Richtung Cloud wieder ein Stück Dezentralisierung kommt, über die die Latenzzeiten – also die Wartezeit, bis die Cloud-Services über die 5G-Bandbreiten reagiert haben – verkürzt werden soll. Allerdings sollen spezielle KI-Chips auch dafür sorgen, dass diese peripheren Endgeräte smart genug sind, um auf Cloud-Services zu verzichten.

Dass mehr Rechenpower und KI-Cleverness auch wieder näher an den eigentlichen Ort des Geschehens rücken soll, findet laut Gartner auch seinen Grund in dem weiter zunehmenden Einsatz von Augmented Reality. Die virtuellen und begleitenden Realitätswelten benötigen nämlich enorme Rechnerleistung, um überhaupt zeit- und realitätsnah entstehen zu können. Das ganze wird dann mehr und mehr unsere Smart Spaces, wie Gartner den Sammelbegriff für Smart Homes, Smart Cities und Smart Factories nennt, beeinflussen.

Demzufolge wird sich ab 2019 eine Diskussion über digitale Ethik und die Bedeutung (wenn nicht den Verbleib) der Privatsphäre eröffnen, die die Rolle des Menschen in dieser KI-fizierten Zukunft untersucht. Vielleicht aber überlassen wir die Entscheidung über richtig und falsch dann schon den Quantum Computern, die auch komplexeste Wechselwirkungen zwischen Maschinen, Materialien, Methoden und Menschen simulieren können. Vielleicht empfiehlt uns Gartner dann, in die Gegenwart zurückzukehren – als Re-Dezentralisierung, Re-Despezialisierung, Re-Delinearisierung und zuletzt Regression.

 * Das Foto wurde der Steven-Spielberg-Produktion „Zurück in die Zukunft“ entnommen.

 

Von der Suchmaschine zur Findemaschine

Was haben Amerika, die kosmische Hintergrundstrahlung, Viagra, Nylonstrümpfe und Sekundenkleber gemeinsam? – Nun, dies alles sind Funde auf der Suche nach etwas anderem. Kolumbus war auf der Suche nach dem Seeweg Richtung Indien; die kosmische Hintergrundstrahlung wurde zunächst als Störgeräusch beim Testen einer Antenne wahrgenommen; Viagra war ursprünglich ein Mittel zu Behandlung von Bluthochdruck und Angina Pectoris; Nylonstrümpfe waren nicht das erste Anwendungsbeispiel für Polyamide, aber deren erfolgreichstes; und die klebrige Eigenschaft von Cyanacrylat wurde zunächst als störend empfunden, ehe dieses „Feature“ als Sekundenkleber zum eigentlichen Verkaufsschlager wurde.

Alle diese Innovationen verbindet die Tatsache, dass ihnen der sprichwörtliche „glückliche Zufall“ zur Seite sprang, der allerdings nur „den vorbereiteten Geist begünstigt“. Will sagen: Nur wer sucht, kann auch finden. Ganz schnell sei noch erwähnt, dass dieses Phänomen seit gut 150 Jahren „Serendipität“ genannt wird, benannt nach dem Sanskrit-Wort für die Insel Ceylon. Denn in nur wenigen Jahren werden wir dieses wunderbare Phänomen nur noch „Big Data Analytics“, „Machine Learning“ oder „Cognitive Computing“ nennen…

Künstliche Intelligenz ersetzt vielleicht nicht den vorbereiteten Geist, aber doch den glücklichen Zufall, indem klassische Suchmechanismen zu Findemethoden ausgebaut werden. Ob bei der Entwicklung neuer Wirkstoffe in der Pharma-Industrie, bei der Diagnose seltener Krankheiten, bei der Hilfestellung am Arbeitsplatz oder beim autonomen Fahren oder Fliegen – KI ist im Begriff, überall den Zufall durch Analyse zu ersetzen.

Nirgendwo ist diese Entwicklung allerdings besser zu beobachten als im Handel, wo seit Jahrzehnten massenhaft gesammelte Konsumentendaten darauf warten, dass die richtigen Schlussfolgerungen zeitnah und zielorientiert gezogen werden. Handel definiert sich seit Jahrtausenden aus dem Ausgleich asymmetrischer Märkte, aus dem Wissensvorsprung des Verkäufers gegenüber dem Käufer, aus dem Ausgleich von Angebot und Nachfrage. KI bedient genau diese Eigenschaften und wird deshalb den Handel – egal ob im stationären Ladenlokal oder im Online-Shop – revolutionieren.

Dabei geht es gar nicht einmal darum, ob Drohnen künftig Waren ausliefern, Roboter im Baumarkt Kundenfragen beantworten, oder smarte Spiegel im Fashion-Shop dabei helfen, das richtige Outfit zusammenzustellen. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz werden schon heute Preise individuell austariert – je nach dem Potenzial des Kunden und dem Wunsch, ihn zu binden. KI sorgt für mehr Marken-Loyalität, weil sie auf das individuelle Bedürfnis der Kunden ausgelegte Erlebniswelten erschafft. Und KI sorgt dafür, dass das individuell gestaltete Produkt genau dem Kundenwunsch entspricht – und zwar, bevor der Kunde diesen Wunsch überhaupt geäußert hat. Am Ende sucht nicht der Kunde nach seinem Produkt, sondern das Produkt findet seinen Kunden. Der „glückliche Zufall“ wird automatisiert.

Mit KI wird Marktforschung zur Meinungsforschung, die sich nicht aus einer Sonntagsfrage speist, sondern jeden Schritt und jede Entscheidung des Käufers analysiert. Nicht nur Amazon und Google experimentieren mit KI-gestützter Kundenanalyse, auch WalMart oder die großen deutschen Discounter optimieren inzwischen ihr Warenangebot und das Laden-Layout mit Hilfe von der Auswertung großer Mengen an Kundendaten. Davon profitieren vor allem globale Handelsketten, die nicht nur über deutlich mehr Datenmaterial verfügen, sondern auch über die notwendigen Economies of Scale, in denen die riesigen Investitionen überhaupt wirtschaftlich vertretbar sind – egal, ob am Point of Sale oder im Lieferservice.

Die Nutzung von künstlicher Intelligenz im Handel steht sonderbarerweise im krassen Gegensatz zur Wahrnehmung der Kunden. Sie bemerken es kaum, wenn KI-Assistenten ihre Kaufentscheidung beeinflussen oder die Lieferung zum richtigen Zeitpunkt am richtigen Ort erfolgt. Im Gegenteil: Nur 15 Prozent der Deutschen glauben, dass KI-Technologie einen tatsächlichen Nutzen erbringt. Damit lebt der Handel auch weiterhin von der Asymmetrie: der Verkäufer weiß mehr als der Käufer – nur auf höherem Niveau.