Interview mit Joachim Buhmann, ETH

Warum KI für Schweizer KMUs mehr als einen Blick wert ist

Uhr | Aktualisiert

Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde, doch noch stehen die meisten Unternehmen ganz am Anfang, wenn es um den Einsatz der Zukunftstechnologie geht. Joachim Buhmann, Professor für Computerwissenschaften an der ETH, gibt Auskunft über die Effizienz von KI für Unternehmen, den Intelligenzbegriff und Pflanzen in Büros.

(Source: ETH Zürich / Giulia Marthaler)
(Source: ETH Zürich / Giulia Marthaler)

Wo sehen Sie das grösste Potenzial für KI-Lösungen in KMUs?
Joachim Buhmann: Das grösste Potenzial sehe ich in der Organisations- und Administrationsarbeit. So könnte jemand, der in einer Firma administrativen Support leistet, zukünftig statt nur drei Chefs möglicherweise fünf oder gar zehn Chefs zuarbeiten, weil die Effektivität stark zugenommen hat. Eine weitere Möglichkeit ist der Kundenkontakt. Hier muss man bedenken, dass die meisten Kunden eine gewisse Personalisierung erwarten. Die Kaufbereitschaft ist höher, wenn ich das Gefühl habe, dass jemand vernünftig auf mich und meine Belange eingegangen ist. Dann ist der Preis des Produkts auch nicht mehr das alles entscheidende Argument. Wenn ich also einen Service bereitstellen kann, der über die normale Personalisierung hinausgeht, dann stelle ich eine emotionale Verbindung mit dem Verkäufer her und kann eher darauf vertrauen, dass das vorgeschlagene Produkt auch vernünftig sein wird. Ich glaube, hier können wir in Zukunft Neuartiges von den KI-Lösungen erwarten.

Welche weiteren Arbeiten könnte eine KI in KMUs schon heute vereinfachen?
Dazu gehören ganz klar Verwaltungsarbeiten. Auch Produktpersonalisierungen könnten dazugehören, wo ein Produkt flexibel gemacht und auf den Kunden zugeschnitten wird. Hier könnte eine KI in Erfahrung bringen, welche Faktoren für den Kunden entscheidend sind, um das Produkt entsprechend zu personalisieren. Wie sehr das aber schon umgesetzt wird, weiss ich nicht genau.

Dieses Interview erschien in der Netzwoche-Nummer 01/2019. Alle Inhalte des Hefts finden Sie hier.

Können KMUs auch überleben, wenn sie auf KI-Assistenz verzichten?
Auf Dauer wahrscheinlich nicht. Solange der Mensch noch billiger ist als die KI, wird er vermutlich weiterhin einigermassen effizient die Aufgaben ausführen können, die schon ein Programm übernehmen könnte. Aber die KI arbeitet auch an den Wochenenden und wird besonders dann weniger kosten als ein Mensch. Das ist der normale Vorteil der Automatisierung. Dazu kommt, dass die Modernität von gewissen Produkten in Zukunft daran gemessen werden wird, ob sie KI-Features haben oder nicht. An diesen Kundenwünschen muss man sich auch ausrichten. Firmen, die das nicht tun, müssen dann entweder Vorteile im Preis vorweisen können oder sie werden verschwinden.

Wie lange bleibt denn noch Zeit, bevor man eine KI ins Büro holen sollte?
Gewisse Formen von KI setzen wir schon heute im Büro ein, wenn wir Spamfilter oder Rechtschreibprogramme benutzen. Das sind Anwendungsfelder von IT, die schon eine gewisse künstliche Intelligenz oder – anders ausgedrückt – adaptive Programme verwenden. Die Bezeichnung hängt von der Definition von "Intelligenz" ab, denn früher hätte man möglicherweise ein Rechtschreibprogramm schon als "intelligent" bezeichnet, während es heute schlicht als adaptives Programm betrachtet wird. Auch der heutige Intelligenzbegriff wird sich höchstwahrscheinlich vom Verständnis der Intelligenz unterscheiden, das zum Beispiel 2030 verwendet werden wird.

Wie steht es denn um die Wirtschaftlichkeit von KI-Lösungen?
Wenn die Technologien automatisieren sollen, werden sie Zeit sparen, und sobald sie das tun, werden sie sich als wirtschaftlich erweisen. Das ist selbstverständlich der wesentliche Grund, weshalb sie sich durchsetzen. Die Effizienz von Kopfarbeit wird drastisch erhöht, wenn ein Programm zum Beispiel die Aufgaben einer administrativen Assistentin übernehmen kann. Das sieht man schon beim Spamfilter, denn in der Vergangenheit ist es die Sekretärin gewesen, die die Mails auf Spam untersucht hat. Heute macht das ein Programm, und das viel effizienter.

Wäre es effizient, KIs zukünftig gewisse Aufgabenbereiche komplett übernehmen und selbstständig ausführen zu lassen?
Wenn KIs Aufgabenbereiche selbstständig ausführen, ist das damit vergleichbar, dass Mitarbeiter Aufgabenbereiche selbstständig bearbeiten: Es ist zwar sehr angenehm, wenn die Mitarbeiter mitdenken, aber sie müssen auch vertrauenswürdig sein und im Sinne des Auftraggebers entscheiden können. Dabei wird man mit KI-Programmen, die Entscheidungsbefugnisse haben, dieselben Probleme haben wie heute schon mit Menschen, die diese Rechte besitzen. Denn wenn jemand falsch entscheidet, muss jemand Verantwortung dafür übernehmen. Doch gerade bei KI-Lösungen, die auf Machine Learning basieren, werden die Entscheidungen weniger gut vorhersehbar sein, da sich ihre Funktionen nicht nur aus ihrer Programmierung ergeben, sondern aus dem Zusammenspiel der Programmierung mit den Daten, mit denen die KIs gefüttert werden.

Werden KIs Arbeitsplätze kosten?
Bei so einer Aussage muss man auf die Ausdrucksweise achten. Der Ausdruck "kosten" ist noch einigermassen neutral, aber häufig wird auch gesagt, "KI wird Arbeitsplätze vernichten". Meiner Meinung nach wäre es viel ehrlicher, zu sagen, dass jede technologische Revolution Arbeitsplätze transformiert. In der Vergangenheit war es meistens so, dass bei einer derartigen Revolution mehr Arbeitsplätze geschaffen wurden als wegfielen – ansonsten wäre ja der Wohlstand in der Bevölkerung insgesamt nicht gewachsen. Die Transformation hatte somit noch immer eine positive Bilanz. Zudem beobachten wir auch Folgendes: Der grösste Bedarf, insbesondere auch nach Personalisierung, wird im Beruflichen wie Privaten bei den Mensch-zu-Mensch-Beziehungen entstehen. Da sind wir viel schwieriger zu ersetzen. In diesen Bereichen werden wir uns auf ganz andere Dinge konzentrieren können und müssen als noch vor der KI-Zeit.

Welche Rolle wird das Machine Learning in Zukunft spielen?
Nehmen wir an, dass Adaptivität eine der zentralen Eigenschaften ist, die eine Anwendung haben muss, um als "intelligent" zu gelten. Eine Adaptivität, die auch das Planen unvorhergesehener, wechselnder Ereignisse – sogenanntes "kontrafaktisches Denken" – erfordert. "Was wäre wenn?" zu fragen und sich eine alternative Vergangenheit auszudenken, ist meiner Meinung nach eine zentrale Fähigkeit des Menschen, die ihn vom Tier unterscheidet und abhebt. Ohne maschinelles Lernen wird man eine derartige Adaptivität nicht erzielen, das heisst, moderne KI ist maschinelles Lernen.

Was sind die Vorteile eines Neural Networks gegenüber anderen künstlich intelligenten Lösungen?
Naja, die Nachteile sind klar. Wenn ich 150 Millionen Parameter habe, ist das Ganze viel weniger durchsichtig als bei anderen Systemen. Aber wenn wir den Menschen betrachten, ist auch nicht jeder Denkvorgang einfach nachvollziehbar. Intelligenz ist auf gewisse Weise auch viel intuitionsbasiertes, subrationales Denken. Früher hat man fälschlicherweise angenommen, dass alles intelligent ist, was man rational erfassen kann. Heute ist bekannt, dass ein Mensch viel mehr weiss, als er rational und bewusst erklären kann. Dennoch fliesst dieses Wissen in seine Entscheidungen mit ein. Müssen wir erklären, wieso wir in einer gewissen Situation wie reagiert haben, kommen wahrscheinlich von uns zurechtgelegte Gründe heraus, die aber nicht notwendigerweise die vollständige Wahrheit darstellen und auch nicht die Performanz erklären, die wir in der Situation an den Tag gelegt haben. Auf der rationalen Ebene versuchen wir, etwas Struktur in unser Wissen zu bringen, doch das subrationale Denken macht ein wesentlicher Teil der Intelligenz aus. Hier kommen die KIs mit neuronalen Netzen ins Spiel, die das natürlich viel besser können als die ganzen Logiksysteme anderer intelligenter Lösungen.

Werden KIs, die auf Neural Networks basieren, andere KI-Anwendungen ablösen?
Das wird ganz klar passieren. Ich sehe nicht, wie man die erforderliche Intelligenzleistung erzeugen möchte, wenn man das nicht über datengetriebene, anpassungsfähige Algorithmen bewerkstelligt.

Mit welchen Entwicklungen darf man bei der KI noch rechnen?
Momentan sieht es noch so aus, dass man der KI zeigen muss, was man von ihr möchte. Man zeigt ihr zum Beispiel eine Reihe von Bildern, auf denen eine Pflanze im Büro abgebildet ist. Wenn das KI-System genügend viele Eingabebilder erhalten hat, kann das Programm danach je nach Aufgabenstellung und Programmierung Bilder von Pflanzen in Büros erkennen und richtig kategorisieren. Die Methode, wie die KI lernt, nennt man "überwachtes Lernen": Man zeigt dem Programm die Antwort auf die Frage. Der nächste grosse Durchbruch wird stattfinden, wenn man der KI eine beliebige Datenbank vorlegen und sie beauftragen kann, beispielsweise nach interessanten Inhalten zu suchen. Wenn KI-Systeme durch unüberwachtes Lernen eine derartige Auswahl sinnvoll treffen können, dann haben wir den heiligen Gral unseres Gebiets gefunden. Das ist eine Revolution, die kommen muss und sicherlich kommen wird.

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