„Menschen überschätzen gerne ihre Fähigkeiten“ – Interview mit Kai Uwe Ernst von der Reply AG

Künstliche Intelligenz und ihre Anwendungen erleben wir zum größten Teil aus der Sicht der Nutzer. Sei es als private Nutzer von KI basierten oder unterstützten Diensten. Sei es bereits in unserer Arbeitswelt, als Anwender von entsprechenden Tools und Systemen. Wie sieht aber die Welt aus der Sicht von jemandem aus, dessen Unternehmen genau diese KI Technologien entwickelt und Implementiert? Kai Uwe Ernst, CEO Deutschland der Reply AG, gibt uns einen Einblick in seine Erfahrungen, Prognosen und Einschätzungen. Dabei geht es um die größten Potenziale von KI, die Zukunft von Arbeitsaufgaben und eine neue Organisation von Unternehmen.

Nicht umsonst werden KI Technoloigien als „prediction machines“ bezeichnet. Denn gerade wenn es um Voraussagen geht, sind neuronale Netze und andere KI Systeme unschlagbar gut. So lag auch für Reply der Anfang der eigenen KI Arbeit im Bereich der „Predictions“. Hier kann prinzipiell alles vorausgesagt werden – vorausgesetzt es gibt genug passende Daten: Entwicklung von Verkaufskampagnen oder die Wahrscheinlichkeit für eine Reparatur einer Maschine oder auch das Ausfallrisiko von Anlagen für einen Industrie-Versicherer. Auch heute noch ist Predictive Analytics eines der wichtigsten Einsatzgebiete von Künstlicher Intelligenz.

Reply beschreibt sich selbst als ein auf die Entwicklung und Einführung von Lösungen auf Basis neuer Kommunikationskanäle und digitaler Medien spezialisierter IT und Service Anbieter. Mit seinem Netzwerk aus hochspezialisierten Unternehmen arbeitet Reply für die europäischen Branchenführer in der Entwicklung von Geschäftsmodellen, die auf den neuen Paradigmen wie Big Data, Cloud-Computing, Digitalen Medien und dem Internet der Dinge basieren. Zu den von Reply angebotenen Services gehören: Beratung, Systemintegration und Digital Services.

Im Zeitalter von Internet of Things und Big Data lasse sich heute von Reply ganz neue und vor allem hoch effiziente und realistische Modelle für Vorhersagen bauen, die dann von Unternehmen für verschiedene Zwecke eingesetzt und weiter entwickelt werden können. Eine besonders wichtige Richtung sind dabei sogenannte Stream Analytics, also Auswertungen eines „Live“ Datenbestandes. Dadurch wird es Unternehmen und Menschen in diesen Unternehmen und Prozessen möglich, auf Situationen flexibel und gleichzeitig bestmöglich zu reagieren. Das kann beispielsweise in der klassischen Industrieproduktion der Fall sein oder bei der Steuerung und Kontrolle von Maschinenparks und großen Anlagen oder auch bei der Organisation, Lenkung und dem Management von LKW Flotten. Möglich wird das durch die Auswertung aller möglichen direkten und indirekten Daten für Vorhersagen zu Störungen, Abnutzung oder zur Effizienzsteigerung, welche die KI sicherstellt. 

Die entscheidenden Treiber der weiteren Entwicklung

Nach Meinung von Ernst ist die Automation in fast allen Branchen der Wirtschaft  momentan der größte Treiber für den Einsatz von KI. Beispielsweise findet sich diese Automatisierung im Marketing in den Bereichen Text Mining oder Sentiment Analysis mittlerweile schon als Standard wieder. In der klassischen Industrieproduktion ist die Automatisierung seit jeher an der Tagesordnung, wenn es um mehr Effizienz und Qualität geht. Dabei gibt es vor allem Automatisierung bei vorgelagerten und nachgelagertem Prozessen – also vor allem auf die Ein- und Ausgangskanäle bezogen – in Standardabläufen bei Unternehmen. Hier kann KI viele Schritte und Aufgaben übernehmen, die bisher Menschen oder klassische Systeme übernommen haben.

Automatisierung wird dabei zunehmend eine relativ neue Form annehmen: Assistance, also automatisierte Unterstützung für Menschen durch KI basierte Systeme. Anstelle eines starren Skripts, das heute für Assistenzen die Grundlage bildet, wird eine Maschine mehr und mehr Vorschläge liefern, was Menschen in verschiedenen Situationen tun können und sollten. Ein Beispiel ist das Recommendation Management für Vertriebsmitarbeiter. KI Systeme geben den Mitarbeitern im Vertrieb immer wieder neue zugeschnittene Next Best Actions (NBA) oder Next Best Offers (NBO) als Empfehlungen für ihren Job. Auf einer höheren Ebene geben die selben Systeme für eine ganze Organisation Empfehlungen für Channel-Optimierungen, um die Ziele eines Unternehmens oder eines Unternehmensteils in der Vertriebsstrategie zu erreichen. 

Diese Veränderungsprozesse werden durch drei Faktoren weiter vorangetrieben. „Das ist AI, das ist RPA (Robotic Process Automation) und das ist Process Mining“, sagt Ernst. „Dadurch ergibt sich letztlich ein ganzer Regelkreis zur Analyse und Steuerung von kompletten Unternehmen.“ 

Diese Entwicklungen werden dazu führen, dass es generell weniger Einsatz von Menschen in vielen Abläufen und Prozessen in Unternehmen geben wird. Die Rationalisierungseffekte durch Automatisierung und Künstliche Intelligenz seien einfach zu stark, als das Unternehmen auf diesen Effizienz- und Kostenvorteil verzichten könnten. Dagegen wird es aber durch die gleiche Veränderungswelle neue Geschäftsmodelle geben, die vor allem im Bereich servicebasierter Tätigkeiten nach Innen, also im Unternehmen oder für das Unternehmen, und auch nach Außen entwickelt werden und wiederum neue Jobs mit neuen Profilen entstehen. 

Menschen überschätzen gerne ihre Fähigkeiten – und ziehen die falschen Schlüsse

Insgesamt und mit einem etwas weiteren Horizont betrachtet, ist diese Entwicklung aber nicht neu. „Der klassische Industrie-Arbeiter in der Werkshalle kennt das alles schon. Fabriken beispielsweise sind schon komplett durchrationalisiert“, betont Ernst. Der Bereich der sogenannten Verwaltung in Unternehmen und im öffentlichen Sektor sei bisher nur weitgehend von dieser Rationalisierungswelle verschont geblieben. „Und genau das passiert jetzt gerade. An vielen Stellen wird jetzt die Frage gestellt: Was kann in der Verwaltung automatisiert werden?“ Und da gibt es viele Möglichkeiten und Ansatzpunkte. Die gute alte Sachbearbeitung sei ein Feld, in dem es viel Potenzial für Automatisierung und Optimierung über Künstliche Intelligenz gibt. Gleiches gilt für die Eröffnung von Prozessen oder Beziehungen, also Konten oder Kundendaten aufnehmen oder anlegen, Standardprozesse für die Bearbeitung von Anfragen, Aufträgen oder Bestellungen gehören ebenfalls dazu und alle Abläufe, in denen es um „Datenübertragung von links nach rechts“, also von einem Dokument oder System ins nächste gehe.

„Bei allen Prozessen oder Tätigkeiten wo Menschen heute mit zwei oder mehr Bildschirmen arbeiten, kann man das als Zeichen für Automatisierungspotenzial sehen“, sagt Ernst. Robotic Process Automation sei dabei die erste Stufe, weil hier bisher getrennte Systeme verbunden werden, was wiederum Raum und Möglichkeiten für weitere Automatisierung und Maschinisierung biete. Bei der Beurteilung der Möglichkeiten würden Menschen dazu neigen, die eigenen menschlichen Fähigkeiten zu überschätzen. „Was anstrengend ist in Prozessen, was Zeit und Nerven kostet, muss deswegen nicht immer auch produktiv sein. Viel Energie wird verschwendet und Zeit vergeudet, wenn man mal ehrlich hinschaut“, so Ernst. Diese subjektive Wahrnehmung der eigenen Arbeit, führe dann auch zu falschen Hoffnungen, Erwartungen oder Befürchtungen bezüglich KI im eigenen Job. Automatisierung und KI-Systeme können hier viel mehr Arbeit abnehmen und dadurch Kapazitäten sparen, als den meisten Menschen heute bewusst sei.

Diese Effizienz- und Geschwindigkeitssprünge würden auch dringend gebraucht. Das wichtigste Kundenproblem sei nämlich in vielen Fällen folgendes: Das Marktwachstum ist bei den Unternehmen stärker, als die vorhandenen und künftigen Fachkräftekapazitäten. Unternehmen können und wollen wachsen, können dieses Wachstum aber nicht mehr mit dem Einsatz von Menschen in den bisherigen Organisationsformen und Prozessen abbilden. „Einsparungen sind darum beim KI Einsatz auch nicht das erste Ziel“, betont Ernst. Die Frage lautet vielmehr: „Wie kann ich sicherstellen, dass ich weiter skaliere und diese Wachstumsprozesse als Unternehmen verkrafte?“ Automatisierung und der Einsatz KI basierter Lösungen sei hier eben der Schlüssel zur notwendigen Skalierung. Gleichzeitig gebe die Automatisierung auch neue Möglichkeiten zur Schaffung von frei werdenden Kapazitäten für strategische Projekte in Unternehmen, in denen bestimmtes Domänen Know How gebraucht wird, das die Mitarbeiter heute schon mitbringen, es aber nicht ausreichend produktiv einsetzen können. Grund: Heute sind diese Mitarbeiter meistens (noch) mit Aufgaben beschäftigt, die automatisierbar wären.

Die Basis für den KI Einsatz: Verstehe die Regeln. Erkenne Zusammenhänge.

Dieses spezielle auf Wissen, Erfahrung und Markt- und Menschenkenntnis beruhende Know How in bestimmten Kompetenzfeldern oder Domänen und die Kreation und Ideenfindung werden auch weiter typisch menschliche Aufgaben bleiben. KI Systeme sind Effizienz- und Optimierungsweltmeister, könnten aber in absehbarer Zeit diese Aufgaben nicht übernehmen. Umso wichtiger sei es, so Ernst, dass die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI funktioniere und Verständnis für Funktionsweisen und Zusammenhänge bei den Menschen vorhanden sei. „Menschen müssen nicht die komplette Technologie hinter KI verstehen, um mit ihr zu arbeiten“, sagt Ernst. „Aber Menschen müssen wissen, wie sie die Klaviatur dieser Systeme und Anwendungen spielen müssen.“ Die Grundregeln und Anforderungen müssten von Menschen definiert und verstanden werden, nicht die Fülle der komplexen Details in der Maschine dahinter. Neue Angebote unter dem Motto „KI von der Stange“ würden diese Notwendigkeit noch weiter verstärken. Angebote und Tools wie der Microsoft KI Builder oder ähnliche KI Customizing Services von Amazon oder Uber machen es schon jetzt jedem Menschen mit dem entsprechenden technischen Verständnis und Abstraktionslevel im eigenen Denken möglich, eigene KI Modelle zu trainieren und im eigenen Unternehmen zu nutzen. Alles, was man mitbringen muss sind Daten, Ziele und Aufträge, die erfüllt werden sollen und Know How im Umgang mit den Systemen. Eine Grenze gäbe es hier bei Werte gebundenen oder Werte bezogenen Entscheidungen. Hier können Menschen besser entscheiden, als Maschinen und Systeme. Das Verbinden der eigenen Ziele und Tätigkeiten mit Meta-Ebenen, die Sinngebung und Abwägung sind menschliche Fertigkeiten.

KI verändert Organisationen. Doch Menschen entscheiden, wie radikal das geschieht.

Trotz aller Unschärfen und offenen Fragen zur ferneren Zukunft von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen ist eines aber völlig klar: Automatisierung und KI Einsatz verändern unvermeidlich die Organisation von Unternehmen. Am deutlichsten und radikalsten geschieht das immer dann, wenn neue Geschäftsmodelle durch den KI Einsatz entdeckt und überhaupt erst möglich werden. In der höchsten Radikalität geht das sogar soweit, dass die Maschine oder das System der Kern des Geschäftsmodells ist. Das ist dann der Fall, wenn alle Abläufe im Front- und Backend eines Unternehmens voll automatisch funktionieren, ohne dass Menschen involviert sein müssen. Die Rolle und Aufgabe des Menschen fokussiert sich dann auf die Bereiche der Kreation, auf den direkten Kundenkontakt (nachdem Standardprobleme oder Anfragen automatisiert aussortiert und bedient worden sind), auf alle strategischen Überlegungen und Planungen und auf die  weitere Entwicklung von Produkten, Services oder Geschäftsmodellen. Gerade hier ist eben menschliches Zusammenhangdenken und das berühmte „um die Ecke Denken“ unerlässlich für den Erfolg. Die Technologie könne hier Anstöße geben, sei aber letztlich immer nur Mittel zum Zweck so Kai Uwe Ernst. Und den Zweck kann sich eine Technologie nie selbst geben, sondern das muss der Mensch in kreativen Prozessen tun.  Die Entwicklung von neuen Modellen beruhe letztlich auf der Basis von bisherigen Erfahrungen in der Anwendung und Anpassung von Technologien. So würde auch Reply selbst neue Angebote und Produkte entwickeln. Es gehe hier um das Umdenken und das Entdecken von neuen Anwendungsmöglichkeiten von technischen Prinzipien und Funktionalitäten in anderen Bereichen. „Beispielsweise kann man solche Prinzipien, die in der Industrie bereits erfolgreich angewendet werden, modifiziert auf andere Bereiche wie beispielsweise Finance oder Versicherungen übertragen und weiterentwickeln und anpassen“, sagt Ernst. Unternehmen müssten sich einen Überblick über ihr eigenes Wissen und die eigenen Daten aus einer zunehmenden Anzahl von externen wie auch internen KI Cases verschaffen und dann fokussiert und kreativ überlegen: „Was kann ich mit den Daten und Modellen noch machen?“

Die meisten Unternehmen würden im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz im Rahmen der klassischen Prozessautomatisierung denken und das Blickfeld auf Effizienz beim Einsatz von Automatisierung und KI beschränken. Dabei gebe es schon heute einen vergleichsweise hohen KI Anteil in vielen Prozessen und Abläufen für Spezialanwendungen und für genau definierte Abläufe. Da könne sicher noch weiter optimiert werden, aber die wirklichen Potenziale liegen nach Meinung von Ernst anderswo.  Dieser Schritt zu weiterer Radikalität, das Nachdenken über Ideen und Möglichkeiten zu weiteren Anwendungen werde von vielen Unternehmen dann nicht mehr gegangen, obwohl er sich doch fast schon aufdränge. „Vielleicht wird sich das aber auch bald ändern“, sagt Ernst. KI verändert die Organisation und auch die Kernkompetenzen von Mitarbeitern und Unternehmen. Eine alte Weisheit aus Zeiten lange vor Künstlicher Intelligenz sei aber nunmal, das Unternehmen ihren Wettbewerbsvorteil und ihr Geschäftsmodell auf diese Kernkompetenzen aufbauen sollten. Insofern komme keiner um radikale Schritte herum. Die Frage sein nur: Wer geht voran und bestimmt damit auch die Richtung?

Team WEGOFIVE
team@wegofive.net
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