Interview
14. Mai 2021 6:03  Uhr

KI: kein Allheilmittel, aber Technologie mit Potenzial

Bevor künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt, sollte man erst die menschliche nutzen, empfiehlt Prof. Dr. Patrick Glauner, geschäftsführender Gesellschafter skyrocket.ai und Professor für KI an der TH Deggendorf.

Viele Hoffnungen richten sich auf die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz – nicht alle werden sich erfüllen. | Foto: Lee – stock.adobe.com

Von Thorsten Retta

Herr Professor Glauner, was ist KI eigentlich? Es wird sehr viel über das Thema gesagt und geschrieben. Verschaffen Sie uns etwas Klarheit.

Prof. Dr. Patrick Glauner: Es ist hilfreich, künstliche Intelligenz im Kontext der Automatisierung zu erklären. Seit Jahrzehnten führen Maschinen repetitive Tätigkeiten mit geringer Varianz aus. In solchen Aufgaben ist der Mensch nicht wirklich gut, wir ermüden schnell und machen Fehler. Gut darin sind wir dagegen, viele sehr unterschiedliche Entscheidungen zu treffen. Das lässt sich mit der klassischen IT oder Automatisierung nicht abbilden. KI zielt nun darauf ab, diese Art der Entscheidung zu automatisieren.

In einem Satz …

Die eine Definition gibt es nicht. Ich sage: KI hat das Ziel, menschliches Entscheidungsverhalten zu automatisieren. Mir gefällt auch, was Peter Norvig, Forschungsdirektor bei Google, sagt: KI ist die Wissenschaft, zu wissen, was man tun muss, wenn man nicht weiß, was man tun muss.

KI ist die Wissenschaft, zu wissen, was man tun muss, wenn man nicht weiß, was man tun muss.

Im KI-Kontext fällt auch oft der Begriff des maschinellen Lernens. Was ist das?

Dabei geht es darum, Computern die Möglichkeit zu geben, zu lernen, ohne sie explizit dafür programmieren zu müssen. Ein Problem muss nicht mehr en détail beschrieben werden. Man nutzt viele Beispiele beziehungsweise Daten und setzt dann Statistik an diese Daten an, um darin Muster zu erkennen. Diese Muster können verwendet werden, um für neue Eingaben Vorhersagen zu machen.

Was wären dafür Beispiele?

Handschriften- und Adressenerkennung etwa beim Postversand. Handschrift ist nicht mit detaillierten Regeln beschreibbar, sie ist zu unterschiedlich. Möglich dagegen ist es, eine KI mit sehr vielen Schriftproben zu „füttern“ und ihr so zu zeigen, wie eine Fünf oder ein B aussehen kann. Die KI erkennt in diesen Beispielen Zusammenhänge und macht so für noch nicht bekannte Beispiele Vorhersagen.

Wo und wann sollte künstliche Intelligenz sinnvoll im Unternehmen eingesetzt werden? In Filmen ist KI häufig die Lösung für alles.

In der Realität sind wir weit weg von Science-Fiction. KI ist sinnvoll, wenn Prozesse teuer sind, lange dauern und eine gewisse Unschärfe oder Unsicherheit haben. Unschärfe wäre etwa gegeben, wenn zwei Mitarbeiter bei der Lösung der gleichen Aufgabe zu unterschiedlichen Ergebnissen kommen. Ist eines der drei Kriterien erfüllt, dann ist der Einsatz von KI sinnvoll.

In der Realität sind wir weit weg von Science-Fiction.

Der Einsatz kann also auch nicht sinnvoll sein. Wann?

Es muss konkrete Anwendungsfälle geben, die zu lösen sind. Herzugehen und zu sagen, ich möchte jetzt KI machen und Probleme zu suchen, die es gar nicht gibt, ist der falsche Weg. Bevor die künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt, sollte die menschliche genutzt werden, um zu prüfen, ob der Einsatz überhaupt Sinn macht.

Was muss ein Mittelständler, der KI nutzen möchte, beachten?

Einmal ist es wichtig, alle mitzunehmen. Nicht nur das KI-Team sollte ein Verständnis für das Thema haben, ein Grundverständnis sollte bei allen über alle hierarchische Stufen geschaffen werden. Ein kleiner „Crashkurs KI“ befähigt jeden im Unternehmen, selbst Verbesserungspotenziale zu erkennen und entsprechend Vorschläge zu machen. So lassen sich auch Entscheidungsträger im Unternehmen für künftige Projekte leichter gewinnen. Starten aber sollte man mit einem überschau- und messbaren Projekt.

Es muss konkrete Anwendungsfälle geben, die zu lösen sind.

Welche Fehler gilt es zu vermeiden?

KI-Lösungen sollten nicht nur eingekauft werden. Eigene KI-Experten sind wichtig, um nicht zu sehr von Beratungsunternehmen oder Lösungsanbietern abhängig zu sein. Es ist auch wichtig, eine KI-Strategie zu entwickeln und in die Digitalisierungsstrategie des Gesamtunternehmens einzubetten. Denn es braucht eine Basisdigitalisierung, um Daten zu gewinnen, die analysiert und für die KI verwendet werden können.

Lauern hier Konflikte zwischen klassischer IT und KI?

Ja. Der Fokus der klassischen Unternehmens-IT liegt auf der Betriebssicherheit. Bestimmte Services müssen sicher und zuverlässig ablaufen. Das steht einem innovativen KI-Ansatz im Grunde entgegen. Die beiden Bereiche müssen sich aber ergänzen. Ich empfehle, einen KI-Verantwortlichen einzustellen und mit vergleichbaren Befugnissen auszustatten wie den Leiter der hauseigenen IT. Das KI-Team braucht gewisse Freiheiten, sonst klappt das nicht.

China ist weltweit die Nummer eins bei KI. Was macht die Chinesen so gut?

Trotz aller wirtschaftlichen Erfolge ist der Durchschnittschinese im Vergleich zum Durchschnittseuropäer noch relativ arm. Daher gibt es Aufholbedarf und die Gesellschaft ist offener für neue Technologien. KI wird vor allem als Chance begriffen. Themen wie Datenschutz und Regulierung sind in China nicht so bedeutend. Darüber hinaus setzt die Politik künstliche Intelligenz gezielt zur Überwachung ein und sieht darin auch ein großes Potenzial mit Blick auf ihre militärischen Ambitionen.

Wir haben eine soziale Marktwirtschaft, der Mensch steht im Vordergrund. In China ist das anders, nicht besser.

Stehen wir dem Thema nicht aufgeschlossen genug gegenüber?

Deutschland hat sicherlich etwas verschlafen, aber so schlimm, wie wir oft tun, ist es nun auch nicht. Klar kann man über regulatorische Hürden streiten, da muss man gewiss auch solche abbauen, die den Fortschritt zu stark ausbremsen. Aber eben immer mit Maß. Wir haben eine soziale Marktwirtschaft, der Mensch steht im Vordergrund. In China ist das anders, nicht besser. Was China allerdings in dem Bereich investiert, ist schon sehr bemerkenswert. Die drei Milliarden, die in Deutschland über einen Zeitraum von fünf Jahren investiert werden, werden in China im gleichen Zeitraum von einer einzigen Stadt für KI ausgegeben. Und das ist noch nicht mal die Stadt, die bei dem Thema am meisten Geld in die Hand nimmt.

Und wie bewerten Sie die Lage in Bayern? Der Freistaat sieht sich selbst ja gerne als Vorreiter bei KI.

Zu Recht! Bayern tut hier mehr als der Bund und die anderen 15 Länder zusammen. Es werden großzügig Professuren eingerichtet und Fördermittel bereitgestellt. Das sollten alle in der Dimension tun. Ich komme aus Baden-Württemberg, die beiden Länder waren bei den F&E-Investitionen vor zehn, 15 Jahren in etwa gleich auf – vielleicht sogar mit einem kleinen Vorsprung für Baden-Württemberg. Heute ist Bayern weit vorne.

Dr. Patrick Glauner ist seit 2020 Professor für künstliche Intelligenz an der Technischen Hochschule Deggendorf. Parallel ist er Geschäftsführender Gesellschafter des KI-Beratungsunternehmens skyrocket.ai GmbH sowie stellvertretender Leiter der Regionalgruppe Bayern im KI Bundesverband e. V. Von 2018 bis 2019 war er Innovationsmanager für künstliche Intelligenz bei der Krones AG. Seine fachlichen Schwerpunkte liegen in den Bereichen maschinelles Lernen, Deep Learning, KI-Anwendungen im Maschinenbau sowie Innovationsmanagement. | Foto: THD