Die ganze Welt spricht von Künstlicher Intelligenz – doch was das eigentlich wirklich ist, wissen die wenigsten. Und jetzt heißt es in manchen Bereichen schon wieder, auch beim Cisco-Day, geradezu ketzerisch: Der große Hype ist vorbei! Aber stimmt das? Wissen wir heute überhaupt genau oder haben wir verstanden, was KI ist oder sein kann? 

Wenn wir heute Fotos mit dem Smartphone machen oder uns Google Maps durch die Straßen in unserem Urlaubsort navigiert, dann sind das Anwendungen der Künstlichen Intelligenz, die wir alle bereits nutzen. Die KI ist also längst im Alltag angekommen. Und sie ist noch viel länger schon ein fixer Bestandteil in der Forschung, aber auch in Unternehmen. 1955 wurde der Begriff „Künstliche Intelligenz“ geboren. Und selbst neuronale Netze, auf denen etwa Chat-GPT basiert, gibt es dem Grunde nach seit 1943. Es gibt seit den 1980er-Jahren ein Standardlehrbuch zu KI, das laufend erweitert wird und in der 4. Auflage von 2020 über 2500 Seiten umfasst. Wenn man also die vielen KI-Experten bzw. den Hype, den sie auch auslösen wollen und wollten, kritisch hinterfragt, stellt man fest: Viel Neues ist da für jene, die sich mit der Materie wirklich beschäftigen, gar nicht da. Evolutionär ist sehr viel geschehen, ausgehend von mathematischen Modellen, die ja die Basis für KI-Anwendungen sind. 

Dennoch projizieren sehr viele Menschen auch viel in die KI hinein – nicht nur Positives.

Aus gutem Grund hat ein Teil der KI-Community den Namen KI für seine Arbeit lange nicht verwendet, sondern von „Machine Learning“ oder „Mustererkennung/pattern recognition“ gesprochen, worum es im Kern heute oft geht. Es geht darum, statistische Zusammenhänge zu sehen, aber auch, statistische Fehler auszugleichen oder zu vermeiden. Die Menschen haben die Sorge, dass nur KI künftig Entscheidungen über sie treffen wird oder gar das Ende der Welt einleitet. Das ist so eher unwahrscheinlich. Aber Menschen, die KI verwenden, werden diese Entscheidungen treffen. Natürlich sind Themen wie ein Überwachungsstaat, Missachtung der Menschenrechte oder auch politische Kampagnen auf Social Media Themen, denen wir uns widmen müssen. Jedoch die Richtung ist klar: Jedes Problem, das sich mit Text, Sprache, Bild oder Video beschreiben lässt und musterbasiert gelöst werden kann, wird künftig von einem KI-System gelöst. KI-Anwendungen werden immer besser, man sieht das sehr schön etwa an Google Maps. Am Anfang einer Entwicklung steht immer eine Frage, etwa: Wie können Roboter Fußball spielen? Oder auch: Wie können Maschinen lernen? Das Ziel sollte dabei immer sein, dass eine Anwendung entsteht, die den Menschen einen Mehrwert bringt, idealerweise ihr Leben besser macht. Da muss man fairerweise sagen: Da besteht auch bei uns selbst Handlungsbedarf. Zu viele, vor allem junge Menschen, hängen von früh bis spät am Handy. So entstehen persönliche Einsamkeit, aber auch eine gewisse Unfähigkeit, sich sozial auszutauschen im direkten Kontext, im persönlichen Gespräch untereinander. Das Internet stiehlt uns eine Menge an Lebenszeit, wenn wir es falsch nutzen. Und das öffnet Tür und Tor für Fehlinterpretationen.
 

Erste Anwendungen für die breite Userschicht sind auf dem Markt und leisten, etwa im kreativen Bereich, in der Content-Produktion oder in der Administration, durchaus wertvolle Dienste. Doch wirklich verlassen sollte man sich auf die KI nicht, zeigen immer wieder inhaltliche Qualitätschecks. Was ist Ihr Tipp für den Einsatz von KI im Unternehmen? 

Die Technologie reift aus, die Unternehmen haben verstanden, was geht und was nicht. Copilot ist eine Antwort auf das Bestreben der Firmen, sich mit KI zu beschäftigen. Damit kann man gewisse Dinge machen, die nützlich sind. Wenn die KI bessere Daten zur Wetterbeobachtung oder zur Erstellung von Wahrscheinlichkeitsmodellen liefern kann, so ist auch das von Nutzen für Unternehmen. Daher beschäftigen sich die Firmen mit dieser Technologie, die so vielfältig eingesetzt werden kann. 
Auch in der Medizin werden wir viele Fortschritte durch KI sehen, wenn die KI beispielsweise auf einen Click Wechselwirkungen zwischen verschriebenen Medikamenten aufzeigt und damit dank effizienterer Medikation auch die Medikamentenverschwendung – Stichwort „ewige Chemikalien“ – damit reduziert werden kann. Aber auch im Erkennen von statistischen Häufigkeiten – etwa von Krankheiten in einer Region – kann KI wertvolle Dienste leisten und damit vielleicht Rückschlüsse auf die Ursachen ermöglichen. Die Qualität der Daten ist das Allesentscheidende.
Viele Unternehmen entwickeln gerade ihre Datenstrategie. Sie fragen sich: Welche Daten brauchen wir, in welcher Qualität? Wie viele Daten brauchen wir? Welche Daten sind die richtigen? Da zeigen sich tolle Ergebnisse – wenn etwa die KI erkennt, dass jede zehnte Adresse in einem CRM-System falsch ist, wenn ein Getränkehändler seine Absatzprognosen besser steuern kann oder bestimmte Marketingaktivitäten bei speziellen Zielgruppen besser wirken. 
Wichtig ist auch die Frage, wann macht ein KI-System zu viele Fehler und wann müssen wir neu trainieren, weil die Welt sich geändert hat? Daher finde ich sehr positiv, dass in der neuen Version ISO/IEC 25010 von 2023 die Qualitätskategorie „Safety“ neu dazugekommen ist, mit der wir die Anwendungssicherheit von KI-Systemen beurteilen können.
 

Wo stößt KI heue noch an ihre Grenzen?

KI-Projekte scheitern selten an der technischen Machbarkeit, sondern eher an falschen Erwartungen, fehlender Bedürfnisorientierung und Akzeptanz sowie an unzureichender Prüfung der Wirtschaftlichkeit. Jedes Projekt muss auf 3 Zieldimensionen ausgerichtet sein. Bei Usern entscheidet der Wunsch nach einer Anwendung. Bei Managern die Lebensfähigkeit. Und bei Ingenieuren die Machbarkeit. 
Doch uns muss klar sein: KI ist gekommen, um zu bleiben; denn sie ist heute schon ein wesentlicher Bestandteil unseres Lebens. Die Technologien reifen aus und werden als Komponenten in innovative Anwendungen einfließen. Wir werden immer mehr mit „denkenden“ Maschinen zusammenarbeiten, daher müssen sich auch unsere Fähigkeiten weiterentwickeln. Und damit das alles funktioniert, braucht es das Zusammenspiel aus Netzwerk, Daten, Kommunikation, Algorithmen, Lösungen und Geschäftsmodellen.