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Workplace

Wachstumstreiber Künstliche Intelligenz

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Erstellt: 12.10.2018

Denken, lernen und entscheiden wie ein Mensch? Das können auch Maschinen! Künstliche Intelligenz wird die Wirtschafts- und Arbeitswelt grundlegend verändern.


Wachstumsschreiber

Erst stellt er sich in etwas abgehacktem, aber grammatikalisch völlig korrektem Englisch vor: „I’m a collaborative Robot“. Dann hilft er einem Techniker aus Fleisch und Blut beim Heben einer 30 Kilogramm schweren, über Kopf angebrachten Abdeckung. Schliesslich reicht er eine Sprühflasche zum Reinigen eines Fliessbands in mehr als zwei Metern Höhe: ARMAR-6 ist nicht einfach ein Roboter – die in weiss und türkis gehaltene Maschine mit dem menschlichen Antlitz und fünf im Kopf integrierten Kameras ist mit Künstlicher Intelligenz ausgestattet. Der Roboter erkennt ohne Anweisung, wann ein Mensch Hilfe benötigt, kommuniziert ständig mit dem Kollegen und übernimmt dann selbstständig Aufgaben bei der Wartung industrieller Anlagen. „Seine Fähigkeiten haben wir nicht programmiert, sondern sie wurden gelernt“, sagt Tamim Asfour, Entwickler des Roboters und Professor am Karlsruher Institut für Technologie (KIT), bei der Vorstellung der Mensch-Maschine auf der CEBIT im Juni 2018 in Hannover. Heisst: ARMAR-6 ist nicht auf bestimmte, vorher programmierte Betätigung beschränkt, sondern kann durch Beobachtung des Menschen zum Beispiel den Gebrauch neuer Werkzeuge erlernen. Für den Professor steht fest: „Robotik und Künstliche Intelligenz sind Schlüsseltechnologien des 21. Jahrhunderts und werden entscheidend zur Verbesserung der Lebensqualität der Menschen beitragen.“

Neuer Megatrend – neue Chancen

Klar ist: Die Möglichkeiten, die die Künstliche Intelligenz Anwendungen für Wirtschaft und Gesellschaft eröffnen, sind eines der derzeit meist diskutierten Themen, weit über die CEBIT hinaus. Experten überbieten sich mit optimistischen Szenarien. So kommt etwa eine aktuelle Studie von PricewaterhouseCoopers zu dem Ergebnis: Das deutsche Bruttoinlandsprodukt (BIP) dürfte allein aufgrund KI-basierter Innovationen bis 2030 um mehr als elf Prozent steigen. Das entspräche einer Summe von rund 430 Milliarden Euro. Laut der Beratungsfirma Accenture wollen rund 80 Prozent der deutschen Firmen in den kommenden drei Jahren weitere Geschäftsprozesse im grossen Stil automatisieren. Auch die Boston Consulting Group sieht erhebliche Potenziale, verweist aber darauf, dass Wunsch und Wirklichkeit noch auseinanderklaffen: Bisher hätten nur 28 Prozent der Industrieunternehmen weltweit eine klare Strategie für KI entwickelt, in Deutschland sogar nur 23 Prozent.

Eindrucksvolle Vielfalt

Egal, wie gross der Wachstumseffekt am Ende sein könnte – die Bandbreite der KI-Technologien und -Methoden ist jedenfalls gross: Das Spektrum reicht von digitalen Assistenten über kognitive Roboter bis hin zu Deep-Learning-Systemen, also künstlichen neuronalen Netzen nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns. Entsprechend vielfältig sind die Anwendungen. Ob fahrerlose Transportsysteme in der Logistik, Chatbots im Kundenservice oder die KI-gestützte Erstellung von Prognosen im Finanz- und Rechnungswesen – in vielen Einsatzfeldern ergeben sich Möglichkeiten, um Geschäftsprozesse zu automatisieren und effizienter zu gestalten sowie Menschen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen oder von eintönigen Routineaufgaben zu entlasten.

 So greift etwa der Energiekonzern RWE auf eine KI-Plattform zurück, um Kundenkorrespondenz zu verarbeiten. Die Plattform erkennt beispielsweise eigenständig die Anliegen der Kunden in E-Mails und leitet die Post an die passenden Ansprechpartner weiter. Der Flughafenbetreiber Fraport nutzt lernfähige Algorithmen, um die Passagierströme zu analysieren. Auf diese Weise lassen sich Warteschlangen reduzieren und der Personaleinsatz optimieren. Der Landmaschinenhersteller John Deere verwendet intelligente Lösungen in der Fertigung, etwa zur Wartung von Maschinen. Ziel ist es, den Mannheimer Produktionsstandort schrittweise zu einer Smart Factory auszubauen.

Schlau, schlauer, KI

John Deere ist ein typischer Fall. Allein die vorauschauende Wartung von Produktionsanlagen, auch Predictive Maintenance genannt, bietet quer durch die Branchen erhebliche Wertschöpfungspotenziale. Die Grundidee: Grosse Ströme von Sensordaten und anderen Informationen werden von KI-Technologien analysiert, um Anlagen proaktiv zu überwachen. So lassen sich kritische Zustände wie beispielsweise Überhitzung rechtzeitig erkennen. Eine aktuelle Studie von PAC verweist darauf, dass 83 Prozent der europäischen Hersteller- und Transportunternehmen ihre Ausgaben für Predictive Maintenance in den nächsten zwei Jahren erhöhen wollen. Ziel ist es, Reparaturzeiten und Maschinenausfälle zu minimieren, betagte Betriebsmittel flottzumachen und eine bessere Kundenzufriedenheit zu erreichen.

Wird der Mensch überflüssig?

Trotz aller optimistischen Prognosen und erster, Erfolg versprechender Anwendungen in Unternehmen unterschiedlichster Branchen: Auf dem Weg in die Welt der hyperschlauen Maschinen sind viele Fragen offen. Manche Experten verweisen beispielsweise auf den drohenden Verlust von Arbeitsplätzen. Fast jeder fünfte Job könnte hierzulande in Zukunft durch Kollege Computer ersetzt werden, heisst es in einer Untersuchung der OECD. Andere sehen dagegen Chancen für neue Berufe und Qualifikationen. So meinen etwa die Marktforscher von Gartner, dass KI-Technologien bis 2020 mehr Arbeitsplätze schaffen als vernichten würden. Die Politik sieht sich gefordert und versucht, Leitplanken zu setzen. Mitte Juli 2018 verabschiedete die Bundesregierung erste Eckpunkte für einen "Masterplan Künstliche Intelligenz". Und bereits 2017 rief die Bundesforschungsministerin die Experten-Plattform „Lernende Systeme“ ins Leben, um den Dialog über rechtliche, ethische und technische Fragen zu fördern.

 „Das zentrale Hemmnis für den Einsatz für KI ist der Mangel an Fachkräften und internen Kompetenzen“, heisst es in einer aktuellen Analyse von „VDI/VDE Innovation und Technik“ mit Blick auf das produzierende Gewerbe. Eine Studie von PAC kommt dagegen zu dem Ergebnis: Als grösste Hürden würden die Unternehmen vor allem rechtliche Fragen und Compliance-Belange betrachten. Unsicher sei etwa, wer bei einem möglichen Fehler die Verantwortung trage – Mensch oder Maschine? Ein weiteres Hindernis: Interne Prozesse und die Unternehmenskultur seien vielfach noch nicht bereit für KI. Laut PAC ist es für die betreffenden Betriebe nicht sinnvoll, die neuen Technologien gleich zu Beginn breit auszurollen: „Stattdessen bietet es sich an, mit kleinen Anwendungsfällen zu starten, die schnell positive Ergebnisse liefern“.

 

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Mario Engel
Head of Portfolio Management, T-Systems Schweiz
Serie: Arbeitsplatz der Zukunft  Der Arbeitsplatz der Zukunft muss den Anforderungen nach höchster Mobilität,  Flexibilität, Sicherheit und Produktivität gerecht werden. Mehr erfahren
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