Technologie

Mit Künstlicher Intelligenz in die dritte Welle der Business Transformation.

Die Entwicklung und Beherrschung der Anwendungsformen von Künstlicher Intelligenz (KI) ist eine Schlüsselfrage für Deutschland. Die Einsatzmöglichkeiten, Chancen und Risiken von Anwendungen der KI werden zurzeit breit diskutiert: Sprachassistenzsysteme und Chatbots sind schon jetzt für viele Menschen fester Bestandteil des Alltags. KI-Systeme sind seit den 60er Jahren verfügbar, in smartphones und  Internet implementiert und lernende Software unterstützt Unternehmen in Einkauf, Vertrieb, Planung und Kontrolle innerhalb der Industrie 4.0. Insgesamt steht die Entwicklung aber noch am Anfang, obwohl die Fortschritte exponentiell und der Nutzen-Wendepunkt erreicht ist .

Eckpunkte für eine Strategie Künstliche Intelligenz

Zu den Handlungsfeldern zählen unter anderen die Förderung von Forschung und Entwicklung im Bereich KI, der Transfer von Forschungsergebnissen in die Wirtschaft, die Förderung einer Gründungsdynamik für KI-basierte Geschäftsmodelle und Produkte sowie (ordnungs-) politische Maßnahmen zur sozialverträglichen Gestaltung der damit einhergehenden Veränderungen auf dem Arbeits- und Ausbildungsmarkt.

Wichtige Anwendungsgebiete von KI-Technologien für die deutsche Wirtschaft sind unter anderem Gesundheit, Mobilität, Energie, Industrie sowie Smart Home. Ziel ist es, die Erforschung, Entwicklung und Anwendung von KI in Deutschland auf ein weltweit führendes Niveau zu bringen.

 

Potenziale der KI für die deutsche Wirtschaft

Eine Steigerung der Bruttowertschöpfung allein im produzierenden Gewerbe von über rund 32 Milliarden Euro für die nächsten fünf Jahre wird prognostiziert; das entspricht einem Drittel des gesamten für diesen Bereich prognostizierten Wachstums. Viele andere Studien kommen zu ähnlich hohen Potenzialen für viele Branchen.

Deutschland ist im Bereich Künstliche Intelligenz, insbesondere bei Themen wie Lernende Systeme und Maschinelles Lernen, auf einem weltweit führenden Niveau. Handlungsbedarf besteht unter anderem beim Technologietransfer, beim Rechtsrahmen und der digitalen Infrastruktur. Für moderne Methoden der KI und lernende Systeme sind die Verfügbarkeit, und Güte von Daten zentrale Voraussetzung und bestimmende Faktoren für die Qualität der Ergebnisse. Gleichzeitig ist die Sicherheit einer nutzbaren Datenbasis von essentieller Bedeutung. Der Zugang zu Daten ist aber vielfach beschränkt. Deshalb muss die Menge an nutzbaren, qualitativ hochwertigen Daten deutlich erhöht werden, ohne dabei Persönlichkeitsrechte, das Recht auf informationelle Selbstbestimmung oder andere Grundrechte zu verletzen.

Um die Potenziale Künstlicher Intelligenz bestmöglich zu nutzen, ist es entscheidend, den digitalen Wandel durch innovationsfreundlichere Rahmenbedingungen zu gestalten und den Technologiestandort Deutschland durch verstärkte Wissenstransfers und gezielte Förderung weiter zu stärken.. Der Bundeswirtschaftsminister setzt sich für europäische Kooperation im Bereich KI ein mit einem Gesamtvolumen von 140 Millionen Euro.

 

Intelligente Netze: Virtuelle und physische Welt vernetzen

Basierend auf der fortschreitenden Verschmelzung von virtueller und physischer Welt sowohl im privaten als auch im beruflichen Bereich werden Kommunikationsnetze immer bedeutsamer, beispielsweise im Kontext von Industrie 4.0 oder dem Internet der Dinge, insbesondere in den Sektoren Bildung, Energie, Gesundheit, Verkehr und Verwaltung. Telekommunikation und Informationstechnik gelten deshalb als Teil der sogenannten Kritischen Infrastruktur, die den ökonomischen Erfolg, die öffentliche Sicherheit sowie die soziale Kontinuität in Deutschland sicherstellen. Aus der intelligenten Verknüpfung und Steuerung gesellschaftlicher Basisinfrastrukturen könnte ein wirtschaftliches Potenzial von über 55 Milliarden Euro pro Jahr entspringen – das entspricht rund zwei Prozent des Bruttoinlandsprodukts in Deutschland.

Aber auch für besonders anspruchsvolle Kommunikationslösungen beispielsweise in der Industrie müssen moderne Kommunikationsnetze über intelligente Funktionalitäten und adäquate Schnittstellen zu produktionsbezogenen Systemen verfügen, um eine autonome, sichere und zuverlässige Vernetzung einzelner Geräte und Komponenten bereitzustellen. Um die Potenziale und Chancen intelligenter Netze bestmöglich zu nutzen, ist es deshalb entscheidend, die Intelligente Vernetzung sektorübergreifend voranzutreiben.

 

Initiative Intelligente Vernetzung: Maßnahmen und Ziele 

 Mit vielfältigen Aktivitäten trägt die Open-Innovation-Plattform zu einem besseren Verständnis Intelligenter Vernetzung bei und sorgt so für neue Impulse.

Seit 2017 legt die Open-Innovation-Plattform den Fokus auf den Schwerpunkt Künstliche Intelligenz und Intelligente Vernetzung. Gemeinsam mit der Community sollen die Chancen, Potenziale und Herausforderungen der künstlichen Intelligenz als Teil der intelligenten Vernetzung Deutschlands genauer untersucht werden. Denn um die Entwicklung und Anwendung der künstlichen Intelligenz in Deutschland aktiv zu gestalten, ist es entscheidend, sich einen Gesamtüberblick darüber zu verschaffen, welche konkrete Rolle künstliche Intelligenz in den fünf Sektoren Bildung, Energie, Gesundheit, Verkehr und Verwaltung aktuell bereits spielt.

Be prepared!

Wie Künstliche Intelligenz (KI) die Produktivität bei Industrie 4.0, Work 4.0 und der digitalen Transformation steigert. Bei der Digitalisierung kann man auf den Einsatz von KI nicht verzichten, da KI Methoden und Verfahren komplexe und komplizierte Daten in dezentralen Systemen zusammenführt.

  • Welche Arbeitsschritte übernehmen Maschinen und welche neuen Kompetenzen benötigen Mitarbeiter?
  • Wie sehen digitale Prozesse und Geschäftsmodelle aus und welche Innovationen/Disruptionen entstehen daraus?
  • Wie stark beeinflusst Künstliche Intelligenz den Software Entwicklungsprozess und wie lässt sich damit die Produktivität steigern?

 

Kompakte Erklärung.

Die industrielle Revolution hat die 4. Generation erreicht, mit intelligenten Software- Technologien beginnt die dritte Welle der Unternehmens Transformation. In der ersten Welle wurden die Arbeitsschritte des Menschen an die Maschinen angepasst und vereinfacht (Taylorismus) und als Standard Prozesse programmiert (Algorithmen). Die zweite Welle hat mit Business Process Reengineering (BPR), die Standard Prozesse optimiert und parametrisiert (flexibel) als Applikationen programmiert und damit die Arbeitsschritte automatisiert (flexibilisiert). Mit der dritten Welle werden die Arbeitsschritte wieder integriert (komplexer) und mit lernenden Systemen (Kognitive Verfahren) als mit KI Systemen programmiert (RPA – Robotic Process Automation) und an den Mensch angepasst (Human Assistenz Systeme – Daten basiert). Damit werden neue Geschäftsmodelle, dramatische Produktivitätssteigerungen und bessere Ergebnisse in der Lieferkette zum Kunden erwartet.

 

Grundlagen:

KI Systeme sind Datenbasierte Wahrscheinlichkeits – Prognosen (Prediction machines), die in Zusammenwirken mit Mensch und Umwelt fehlende Daten für Entscheidungen liefern. Die mathematischen Grundlagen wurden von Bayes und Laplace erfunden und bewiesen: Bayes Theorie: P(A I B) = P (a I b) * P(a) / P (b)

 

Computer besitzen keine messbare Intelligenz, sondern Rechenleistung und sind damit in der Datenverarbeitung dem Menschen nicht nur im unbegrenzten Einsatz überlegen:

In Zusammenwirken mit statistischen Regressionsanalysen (Goodness of Fit) oder wirtschaftlichen Parametern (z.B. ROI) werden die Daten als Input-, Training- und Reflektions- Daten komplettiert und als Wissen (BI-Knowledge) für Entscheidungen für den Anwender aufbereitet. Dies wird als Künstliche Intelligenz  (Artificial Intelligence) bezeichnet.

 

Wo sind die Anwendungsgebiete zum Redesign der Arbeitsprozesse in Unternehmen?

  • Robotic Process Automation (RPA). Hier werden Cyber Physical Systems (Sensoren, Aktuatoren) als Datenquelle in die digitale Welt integriert (Internet of Things, Cloud computing) und mit KI (Decision Tree) Algorithmen (IF .., Then..) trainiert um daraus Aktionen vom Computer auszulösen.
  • Kognitive Einsicht (Deep Learning). Hier werden ethische Verhaltensregeln, Gesten und Emotionen als Mensch Maschine Schnittstelle verknüpft und als „Profiler“-Regeln für Anweisungen an die Computer definiert.
  • Kognitiver Einsatz (Machine Learning). Mit Bilderkennung und Spracherkennung und Mustererkennung (pattern recognition) simulieren neuronale Systeme (parallel arbeitende Computer Systeme) Echtzeit Vorgaben (Trigger) für die Arbeits-Prozesse.

 

Aktuelle Beispiele:

  • Robot Staubsauger und Mähroboter, Tesla Open AI – autonomes Fahren, Lagersysteme (pick by light, chaotisches Lager), home care.
  • Sprachsysteme (Alexa, SIRI, Babelfish –Google Earplug Translator), Image Recognition (FaceID/Apple, Verkehrszeichen, LIDAR 3D View) und smart Glasses (AR/VR), Drohnen.
  • Wissensbasierte Systeme. Google – Search, Maps, Translate, WAZE, Deep Mind (Alpha GO), IBM – Watson (Schachcomputer), CRISPR CAS (Genomics Projekt), Fintech (Creditanalyse)

Noch nutzen wenige Menschen oder Unternehmen die Vorteile der digitalen Transformation – obwohl digitale und KI Systeme schon seit Langem verfügbar sind.

 

Historischer Rückblick, Entstehung von KI Systemen:

Ada Lovelace und Charles Babbage haben die Theorien für Computer Systeme (ca. 1930) entwickelt, Turing hat den Turing Test erfunden, wie KI identifiziert werden kann (ca. 1950), M. Minski /MIT und R. Weill haben die ersten KI Systeme entwickelt und eingesetzt (1970). Heute beschäftigen sich 9 von 10 Startup Unternehmen mit KI Technologien (meist Blockchain) und generieren neue Geschäftsmodelle (Beispiele: Buy/Ship – ebay, Lease/Rent – Car2Go, PayperUse – UBER, Airbnb, Freemium – Skype, Appshops, Exchange/Trade – Facebook, Bitcoin, Predict/Order –Amazon,Google, Update/Enhance – Apple, Microsoft, License/Subscribe – Books, Kindle). Die Voraussetzungen für KI wie Big Data, schnelles Internet, hohe Rechenleistung, und performante Software, grenzenlose Kommunikation sind heute wirtschaftlich vorhanden.

Warum Setzt sich KI erst heute durch?

Die Erwartungen der Unternehmen an digital und KI sind:  aus Kundenerwartungen (innovativen use cases), effektive und effiziente Geschäftsprozesse zu generieren.

Folgende Opportunity / Risk Analyse (SWOT) soll diese Erwartungen erklären:

Stärken (S):              KI Algorithmen unterstützen Menschen!

Schwächen(W):     Datenverfügbarkeit für Analysen?

Möglichkeiten (O):  innovative Problemlösungen mit KI!

Risiken (T):              wird der Mensch durch Maschinen ersetzt?

Die KI Ansätze sind komplementär (train), Mensch Maschine orientiert (explain), Intelligent (sustain), unterstützend (analyse) oder hybrid (interact) und werden entweder

  • regelbasiert auf von Neumann Architekturen (game theory – IF Then),
  • entscheidungsbasiert (Blockchain – OpenNN) oder
  • parallel auf neuronalen Architekturen (Fuzzy Logic – CLIPS)

in Informations Systemen (Cloud Architekturen) realisiert.

Ausblick:

Die Zukunft kommt schneller als erwartet, Innovationen beschleunigen sich exponentiell. Verdichtung der Informations- Technologien die zur Revolution bei der Digital Transformation von Unternehmen führen.

Digitale Erfolgsfaktoren (Digital Business Objectives), Cognitive Computing (Artificial Intelligence) ,Blockchains (General Ledger Database), Biometrics (Virtual- / Augmented-  Technologies), Robotic Control Systems (Mensch Maschine Schnittstelle) liefern exponentielle Lernkurven im Einsatz in Unternehmen.

Die Gründer der Singularity University (Ray Kurzweil, Peter Diamandis) sehen 7 Faktoren, die zur digitalen Entwicklung der Menschheit und den Unternehmen führen.

  1. Faktor Unbegrenzte Rechenleistung (Moore’s Law)
  2. Unendliche Geschwindigkeit (Real Time Simulation)
  3. Unbegrenzte Mittel (unlimited Assets / Funds)
  4. Grenzenlose Verfügbarkeit (Aufhebung von Zeit und Raum)
  5. Globale Kommunikation (alle Menschen sind vernetzt)
  6. Genialität (Zugriff auf die besten Resourcen – Masterminds)
  7. Unsterblichkeit (verlängerte Lebenszeit)

Die Verschmelzung von Raum, Zeit, Wissen und Kapazitäten in Informations Systemen führt zu Konvergenz bei Lösungen (einem digitalen Big Bang).

 

Fazit: Wertschöpfung (Value Creation) mit KI basierten Software Systems am digitalen Arbeitsplatz.

Digital und KI ist zwar etabliert aber erst am Anfang um von Menschen akzeptiert zu werden (Ethik). Die Datenaufbereitung für die digitale Transformation nimmt heute ca. 80% der Aufwendungen in Anspruch und wird durch Big Data, über 90%  des Aufwands auf Kosten der Datenanalysen in Anspruch nehmen. Mit intelligenten Datenanalysen entstehen innovative Kunden- Lösungen die nur in Kombination von Menschen und Maschinen (Computer) möglich sind.

 

 

Disclaimer

Diese Zusammenfassung bietet komprimierte Einblicke basierend auf praktischen Erfahrungen sowie aus Forschung und Lehre. Sie liefern Ideen für digitale Strategien die aber für Unternehmen und konkrete Aufgabenstellungen angepasst werden müssen. Das Kompetenzhaus bietet dazu Methoden (Hype Cycle, IT Due Diligence), Verfahren (Digital Strategie-Navigator, Periodische Strategische Planung), Assessments (Digitaler Reifegrad, Digital Maturity) und Kompetenzen (Change Management, Projekt Management) sowie Kapazitäten (Beratung, Coaching), Aus- und Weiterbildungen (Führungskräfte, Talente) und Controlling (Digital Advisory Board, Finanzen und Beteiligungen) als Strategieberatung, Organisationsberatung, Personalentwicklung, Coaching und Interim Management zur Unternehmenstransformation an. Nehmen Sie mit uns Kontakt auf!

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.