Interview: „KI kann viel, aber nicht alles“ – Zur Rolle von KI in der Arbeitswelt

Laut einer aktuellen Umfrage des Digitalverbandes Bitkom erwartet eine Mehrheit der Befragten in Deutschland, dass Künstliche Intelligenz (KI) die Gesellschaft spürbar verändern wird. Wir haben mit Professor Oliver Thomas gesprochen, der das Thema KI sowohl aus Sicht des Wissenschaftlers und Forschers als auch Unternehmers einordnen kann.

Herr Professor Thomas, das Thema KI ist derzeit in aller Munde. Wie würden Sie den Begriff erklären?

Viele wissenschaftliche Definitionen, die beispielsweise auf die Komplexität von Anwendungen zielen oder auf die Fähigkeit zu lernen, sind oft schwer zu verstehen. Eine allgemeinverständliche Definition könnte lauten: Künstliche Intelligenz ahmt menschliches Verhalten nach und bringt dieses nachgeahmte Verhalten in Systeme hinein. Wir Menschen können zum Beispiel sehr gut Muster erkennen, Zusammenhänge erfassen und Ähnlichkeiten identifizieren. All das sind Fähigkeiten, die wir in Systemen abbilden, die zum Teil automatisiert agieren. Das Themenfeld ist dabei sehr breit. Man denke nur an Expertensysteme, wissensbasierte Systeme oder Robotik-Anwendungen. Tatsächlich ist das Thema KI – überspitzt gesagt – schon ewig alt. Wir haben bereits in den 90er Jahren damit gearbeitet. Was extrem zugenommen hat, ist die Mächtigkeit der Systeme und gleichzeitig die Performanz der Rechner.

Können Sie ein paar Beispiele für KI im Alltag nennen?

KI begegnet uns in Steuerungssystemen, zum Beispiel bei der selbstlernenden Heizungssteuerung, oder auch im weiten Feld der Navigationssysteme. Derzeit sind besonders die generativen KI-Anwendungen wie ChatGPT oder Midjourney in der Diskussion. Das ist der Bereich, der am schnellsten in das private Umfeld übergegangen ist. Der Grund ist eindeutig die Nützlichkeit der Anwendungen, die für alle direkt offensichtlich ist.

Allerdings führt die Trenddiskussion rund um KI auch dazu, dass die Möglichkeiten der Technologien überschätzt werden. KI wird dann als Allheilmittel für alle mögliche Probleme gesehen. Dem ist allerdings nicht so: KI kann vieles, aber nicht alles.

Was kann KI denn im Unternehmensumfeld? Können Sie uns ein, zwei konkrete Beispiele geben?

Wir haben zum Beispiel für einen Medizintechnikhersteller Qualitätsverbesserungen an mehreren Produktionsanlagen, unter anderem für Spritzen, erzielt. Dabei kam Machine Learning in Kombination mit Bilderkennung zum Einsatz. Bei der Produktion von Spritzen ist es sehr wichtig, Risse zu erkennen. Die Bilderkennung kann selbst kleinste Anomalien identifizieren. Dadurch vermeidet der Hersteller Ausschuss im zweistelligen Bereich.

Aber nicht nur in der Industrie, sondern auch in der Dienstleistungsbranche gibt es Beispiele – etwa in der Wirtschaftsprüfung. Hier wird häufig kritisiert, dass Wirtschaftsprüfer stichprobenartig vorgehen und Erkenntnisse aus der Analyse ausgewählter Datensätze auf das gesamte Mandat übertragen. Beim Einsatz von KI in der Wirtschaftsprüfung ergeben sich nun gleich mehrere Effekte: Man erkennt schneller Auffälligkeiten in Datensätzen, hinter denen eine betrügerische Absicht stecken kann. Außerdem man kann man mit KI viel größere Datenmengen analysieren und praktisch eine Vollprüfung durchführen.

Wo kommt KI in Unternehmenssoftware zum Einsatz?

Ein sehr starker Effekt ergibt sich aus der Vermischung von strukturierten und unstrukturierten Daten. In der Vergangenheit haben wir zum Beispiel bei Data-Mining-Anwendungen viel Zeit darauf verwendet, Daten aufzuarbeiten und zu vorzustrukturieren. Die aktuell diskutierten KI-Ansätze kommen auch mit unstrukturierten Daten klar.

Dies kann zum Beispiel den Aufbau von Wissensdatenbanken in Unternehmen erleichtern. Und das kann wiederum hilfreich im Service sein: Um dem Servicetechniker die richtigen Informationen für die Wartung eines Geräts vor Ort zu liefern, mussten bisher Informationen aus unterschiedlichen Quellen aufwändig aufbereitet werden, etwa aus den Wartungsanleitungen der Hersteller und bereits vorhandenen eigenen Serviceberichten. Dank KI ist all das nicht mehr nötig. KI kann mit unstrukturierten Daten umgehen. Die Modelle, die ich dazu verwende, sind bereits vortrainiert. Deshalb komme ich bei den generativen KI-Ansätzen mit einem geringen Datenbestand aus.

Genau dies wird auch ERP-Systeme verändern: Eine Strukturierung von Daten wird hier immer weniger nötig sein. Außerdem können KI-Modelle Ähnlichkeiten bei der Bearbeitung von Daten finden und diese als Muster für die Automatisierung nutzen. Ein Beispiel ist das Buchungsverhalten.

Die ERP-Hersteller nehmen hier eine wichtige Position ein: Sie kennen die Abläufe in Unternehmen. Sie sind gleichermaßen BWLer und ITler. Das sind beste Voraussetzungen dafür herauszufinden, wo und wie man KI in ERP-Systemen einsetzen kann.

Dass KI dem Menschen Arbeit abnimmt, kann man so oder so sehen. Welche Auswirkungen von KI auf die Arbeitswelt erwarten Sie?

Wenn wir an das Beispiel der Wirtschaftsprüfung anknüpfen: Kein Wirtschaftsprüfer hat Interesse daran, durch eine Bilanz geführt zu werden wie ein Mensch in einem autonomen Auto. Die menschliche Entscheidungskompetenz soll und wird im Vordergrund stehen bleiben.

Wichtig bei der Nutzung von KI ist die Zielrichtung: Möchte ich reporten? Möchte ich forcasten? Geht es um eine prädiktive Applikation? Das kann man nicht wie Null und Eins diskutieren, man muss in unterschiedlichen Stufen denken. Jedes Unternehmen muss sich fragen: Auf welche Stufe möchte ich?

Klar ist aber auch: KI führt in Teilen zu Rationalisierung. Die generativen Ansätze sind sehr stark bei der Text- und Bilderzeugung. Das Generieren von Ideen, das Erstellen von Texten, das Erzeugen von Logos – all dies funktioniert heute schon auf einem hohen Niveau. Das wird mindestens zu einem hohen Preisdruck in den designorientierten Bereichen, im Umfeld der Verlage, vielleicht auch im Bereich der Weiterbildung führen.

Wo sehen Sie die Chancen von KI für den Mittelstand?

Das Verhältnis zu den Themen Digitalisierung und KI ist im Mittelstand oftmals schwierig. Eine Herausforderung ist es zum Beispiel, das entsprechende Know-How im Unternehmen bereitzuhalten. Beim Thema Digitalisierung geht das noch: Man setzt auf neue Standards, vielleicht auf neue Softwaresysteme. Oder man bildet etablierte Prozesse digital ab und optimiert sie damit.

Beim Thema KI ist das schwieriger: Ich brauche nicht „nur“ den Fachanwender und den Software-Entwickler, sondern auch den KI-Experten. Das Thema KI ist deutlich interdisziplinärer. Und das Wissen rund um KI ist auch deutlich komplexer als im Softwarebereich.

Viele große Mittelständler bauen jetzt hektisch KI-Abteilungen auf. Das halte ich für schwierig. Der Aufbau des KI-Know-Hows geht häufig schief, weil dieses Wissen nicht so schnell mit dem eigenen Produkt-, Markt- und Branchenwissen verbunden werden kann. Deshalb rate ich dazu, das Wissen dazuzukaufen. Viel wichtiger als die beste KI-Anwendung oder den besten KI-Algorithmus zu haben, ist es für den Mittelstand zu wissen, was die Wirkungen des Einsatzes von KI sind.

Professor Oliver Thomas hält auf dem 11. Cloud Unternehmertag am 7. Februar 2024 in Bonn die Keynote mit dem Titel „Empowering Enterprises: Die Rolle von KI zur Automatisierung betrieblicher Prozesse“.