„KI hält uns einen Spiegel vor“ - A1 Blog
Unternehmen, die KI einsetzen möchten, wollen damit nicht Menschen entlassen. Das Problem ist eher der demografische Wandel bzw. der Fachkräftemangel.
Die ganze Welt spricht von Künstlicher Intelligenz – doch was das eigentlich wirklich ist, wissen die wenigsten. Was ist KI?
In der Bezeichnung Künstliche Intelligenz steckt ein Kern, der sich auf die Übertagung von menschlicher Intelligenz auf die Maschine bezieht. Die menschliche Intelligenz kann Texte verstehen, Mathematik beherrschen, Bilder malen und kreieren – KI ist der Versuch, das maschinell zu verkörpern. Einfach gesagt: KI kann sowohl das schwierigste Sudoku als auch jede Formel sowie alle Sprachen der Welt in wenigen Sekunden übersetzen. Schwierigkeiten treten dort zutage, wo es um die emotionale Intelligenz geht. Aber selbst Kreativität ist etwas, das wir zunehmend in KI-Anwendungen finden werden: Gedichte schreiben, Bilder kreieren, da ist KI sehr gut. Nicht, weil sie das alles neu erfindet, sondern ihre Kreativität aus der Erkennung von Mustern schöpft. Dementsprechend werden bekannte Ergebnisse neu formuliert.
Die ersten Anwendungen für die breite Userschicht sind auf dem Markt. Gerade im kreativen Bereich und in der Content-Produktion kann etwa ChatGPT wertvolle Dienste leisten. Wo aber sehen Sie die Limitationen von ChatGPT bzw. auch anderen aktuellen KI-Anwendungen?
Wir sehen im Bereich der generativen KI – davon handelt auch meine Keynote auf dem A1 Business Forum – neue Entwicklungen. Nach den Sprüngen, die wir im Bereich des Maschinellen Lernens gesehen haben, ist jetzt ein starker Trend zu Foundation Modellen sichtbar, die sehr mächtig sind. Ein Thema ist da die Verfassung von Texten. In Unternehmen gibt es eine Vielzahl von Dokumenten wie regulatorische Reports, Managementreports, Marketingtexten und mehr – hier kann KI maßgebliche Unterstützung leisten. Gleichzeitig gilt es, noch vorhandene Lücken in den Anwendungen zu schließen. Die Daten von Unternehmen, mit denen wir arbeiten, sind hochkomplex. Es sind multimodale Daten, nicht nur Text, auch Tabellen und Grafiken – da gibt es bei der KI noch Limitationen, mit dieser Multimodalität umgehen zu können. Und das hemmt derzeit auch noch viele potenzielle Industrieanwendungen. Da braucht es noch viel Forschung. Die KI ist gut im Verstehen von Sprachen und im Erkennen von Bildern. Jetzt geht es darum, tiefer reinzuschauen, zu fragen, wo kann KI Unterstützung leisten und auch wie, wenn viele Bild- und Text- bzw. Grafikdaten anfallen.
Wir sehen im Bereich der generativen KI – davon handelt auch meine Keynote auf dem A1 Business Forum – neue Entwicklungen. Nach den Sprüngen, die wir im Bereich des Maschinellen Lernens gesehen haben, ist jetzt ein starker Trend zu Foundation Modellen sichtbar, die sehr mächtig sind. Ein Thema ist da die Verfassung von Texten. In Unternehmen gibt es eine Vielzahl von Dokumenten wie regulatorische Reports, Managementreports, Marketingtexten und mehr – hier kann KI maßgebliche Unterstützung leisten. Gleichzeitig gilt es, noch vorhandene Lücken in den Anwendungen zu schließen. Die Daten von Unternehmen, mit denen wir arbeiten, sind hochkomplex. Es sind multimodale Daten, nicht nur Text, auch Tabellen und Grafiken – da gibt es bei der KI noch Limitationen, mit dieser Multimodalität umgehen zu können. Und das hemmt derzeit auch noch viele potenzielle Industrieanwendungen. Da braucht es noch viel Forschung. Die KI ist gut im Verstehen von Sprachen und im Erkennen von Bildern. Jetzt geht es darum, tiefer reinzuschauen, zu fragen, wo kann KI Unterstützung leisten und auch wie, wenn viele Bild- und Text- bzw. Grafikdaten anfallen.
Unbestritten ist das große Potenzial, das KI in vielen Bereichen der Wirtschaft, aber auch im Gesundheitswesen oder in der öffentlichen Verwaltung spielen kann und wohl künftig auch soll. Wo stehen wir auf dieser Reise? Was sind für Sie Best Practises bzw. auch No-Gos?
Ein Unternehmen, das in Europa weit vorangeht, ist Brighter AI. Deren Lösung, Deep Natural Anonymization (DNAT), ist eine einzigartige Datenschutzlösung, die auf generativer KI basiert. Sie erstellt unumkehrbare synthetische Gesichtsüberlagerungen, um Personen davor zu schützen, erkannt zu werden, gleichzeitig aber bleiben Datenqualität und -genauigkeit für Analysen und Maschinelles Lernen erhalten. Das ermöglicht im Anlass- oder Verdachtsfall eine weitere Verarbeitung.
Insgesamt stehen wir vor der Herausforderung, mit bewussten oder unbewussten Verzerrungen umzugehen. Wenn wir die KI mit gewissen Daten füttern, sorgen wir für Unschärfen. Die KI ist neutral und wertet auch neutral – aber sie kann nur so bewerten, wie sie trainiert wurde. Nehmen wir das Beispiel HR: Da haben wir Menschen bei der Entscheidung bezüglich Bewerbern sicherlich emotionale Vorteile, vielleicht aber auch gelernte oder unbewusste Vorurteile. Die KI kann Bewerber auf Basis von Trainingsdaten anders bewerten. Die Unternehmen müssen aber darauf achten, in diesen Daten keine Verzerrungen einzubauen, die beispielsweise gesellschaftlich gar nicht mehr der Zeit entsprechen. Will man Inklusion fördern, kann das die KI ohne Programmierung nicht berücksichtigen. Aber gleichzeitig hält uns die KI damit auch einen Spiegel vor und kann aufzeigen, wo wir als Gesellschaft und Wirtschaft vielleicht den Wandel noch nicht so umgesetzt haben, wie wir uns das wünschen oder glauben. Denn klar ist auch: Der gesellschaftliche Konsens ist ja ein momentaner Bias. Doch die Art des Umgangs damit ist ständigen Änderungen unterworfen. Wir leben in Zeithorizonten, die sich ändern. Daher ist kontinuierliche Re-Evaluierung nötig: Woher kommen die Daten? Welche Daten füttert man ein? Und wo bringt man eventuell synthetische Daten ein? Das muss ständig hinterfragt werden.
Interessanterweise haben viele Menschen größten Respekt vor KI, um nicht schon fast zu sagen: Angst! Was würden Sie diesen Menschen sagen? Welche Botschaft können Sie KI-Skeptikern mit auf den Weg geben?
Oh je, ich verliere meinen Job! Das ist die größte Angst! Was ich feststelle: Unternehmen, die KI einsetzen möchten, wollen damit nicht Menschen entlassen. Das Problem ist eher der demografische Wandel, der Fachkräftemangel. Da wird es an allen Ecken und Enden eng, viele Stellen sind unbesetzt. Eine weitere Sorge entsteht auch aus bisherigen Lehren der Digitalisierung. Denn es zeigt sich, dass diese nicht unbedingt zu weniger Arbeit für uns geführt hat. Wir pressen da immer mehr rein. Daher könnten wir bei der KI die Chance betonen, dass wir eine echte Entlastung für die Menschen schaffen – und nicht die Arbeit auflösen. Es geht immer um das effiziente Zusammenspiel von Mensch und Maschine. Der gute alte PC ist ja auch nichts anderes als ein solches Tool! Und wir haben über die Jahrzehnte gelernt, wie produktiv und sogar auch kreativ wir damit sein können. Leider denken wir die Digitalisierung in vielen Teil zu kurz, das sollte uns bei KI nicht passieren. Machen wir Mut zur KI! Zeigen wir, wie sie uns dabei helfen kann, uns für Dinge freizuspielen, die uns Freude bereiten. Mein Tipp ist auch ganz klar: Jede und jeder soll sich genau jetzt mit KI zu beschäftigen beginnen. Die Transformation fängt eben erst an. In den Lebensläufen der Zukunft werden nicht Fähigkeit in Word oder Office oder Mailkompetenz gefragt sein, sondern auch Erfahrung im Umgang mit KI-Tools und Applikationen, die uns entlasten. Darauf werden die Arbeitgeber künftig großen Wert legen. Darauf müssen sich die Arbeitnehmer vorbereiten.
Was uns natürlich interessiert: Wie nutzen Sie selbst KI?
Sehr viel, sowohl in meiner Managementfunktion als auch als Führungskraft. Ich lasse mir Texte generieren mit ChatGPT oder nutze Bilderstellungstools, etwa für meinen LinkedIn-Account. Wir organisieren unser Unternehmen über KI-Tools, mit Projektmanagement-Tools oder für Stichworte für Brainstormings. Es gibt gute und etablierte Programme, die auch KI-Features einsetzen – das kann für jeden ein guter Einstieg sein.
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