Co-Bots Der Aufstieg künstlicher Intelligenz in Unternehmen

Autor / Redakteur: Dr. Torsten Oelke / Ira Zahorsky

Wodurch wird ein Roboter zum „Robert“? Sollte es einfach nur die Fähigkeit sein, spezielle Aufgaben besser auszuführen als wir Menschen, dann könnte man auch einen herkömmlichen Staubsauger als Roboter bezeichnen. Klingt seltsam, aber genau so sind die meisten der heute üblichen Roboter konstruiert. Doch für echte Smartness bedarf es einiges mehr.

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Laut Forrester Research sollen die Investitionen in Künstliche Intelligenz dieses Jahr um 300 Prozent gegenüber 2016 ansteigen.
Laut Forrester Research sollen die Investitionen in Künstliche Intelligenz dieses Jahr um 300 Prozent gegenüber 2016 ansteigen.
(Bild: ©Jakub Jirsák-Fotolia.com)

Roboter sind in der Regel so ausgestattet, dass sie eine bestimmte Aufgabe besonders gut erledigen. Sie können beispielsweise einen Motorblock halten, während die Mechaniker am Fließband die Schrauben festziehen; oder eine Leiterplatte für ein elektrisches Gerät mit Elektronikbauteilen bestücken. Selbst die lustigen menschenähnlich gestalteten Roboterkerle, die einem im Warenhaus oder Heimwerkermarkt den Weg durch die Gänge weisen, sind nicht mehr als genau das: sie erledigen einen definierten Job – in diesem Fall unterstützt durch Spracherkennung. Sie geben lediglich vor, ein bisschen smart zu sein; aber sobald man versucht, sie in ein Gespräch zu verwickeln, muss man feststellen, dass sie doch nur dumme kleine Blechbüchsen sind.

Smarte Maschinen lernen Lernen

Die überwältigende Mehrheit der Roboter, die heute in den Fabrikhallen arbeiten oder im Haushalt helfen, sind mehr oder weniger stupide Maschinen. Dumpfheit aber ist nicht gerade das, was wir mit unseren Investitionen in die digitale Transformation, wie sie sich derzeit in praktisch jeder Branche ereignen, erzielen wollen. Allerdings: je smarter diese Maschinen werden, je besser sie sich einer sich permanent verändernden Umgebung anpassen, je mehr Daten sie verdauen und analysieren können, desto mehr wandeln sie sich in lernende Maschinen, die sich selbst für die nächsten anstehenden Aufgaben optimieren. Sie sind in der Lage, auf Gesten und Sprachbefehle zu reagieren, während ihre Sensoren ihnen dabei helfen, nicht im Weg zu sein. Und darum geht es bei Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI).

Kollege Roboter – ein Meilenstein der künstlichen Intelligenz

Um mit KI ausgestattete Roboter von ihren dummen Brüdern zu unterscheiden, hat sich der Begriff Co-Bot etabliert – eine Kombination aus den Worten Kollege und Roboter, beziehungsweise als Abkürzung für Collaborating Robots. Sie sind das Beste, was die Technologie derzeit zu bieten hat: Nach Einschätzung von Marktbeobachtern sind lediglich fünf Prozent der rund 290.000 Roboter, die pro Jahr verkauft werden, solche Learning Machines. Ihre Vorteile liegen in der größeren Flexibilität. Während man konventionelle Roboter jedes Mal neu programmieren muss, wenn sie einen neuen Fertigungsprozess übernehmen sollen, können sich Co-Bots weitgehend selbst auf die neue Situation einstellen. Co-Bots mit künstlicher Intelligenz sind ein Meilenstein auf dem Weg zur Lean Production, also dem Wechsel von der Massenfertigung zur Herstellung individueller Waren.

Eine Technologie, die denkt und handelt wie ein Mensch?

Künstliche Intelligenz markiert den Unterschied zwischen dummen Systemen und solchen, die auf der Basis großer verarbeiteter Datenmengen angemessen reagieren. Das ist alles andere als menschliches Verhalten – und dennoch schreckt man auf, wenn IBMs Deep Blue eine Schachmeisterschaft gewinnt (1997), sein Nachfolger, IBM Watson, seine Gegner in der amerikanischen Quizshow Jeopardy übertrumpft oder Googles AlphaGo beim weltweit komplexesten Brettspiel einen der führenden Go-Spieler der Welt mit 3:0 demütigt. Tatsächlich definierte in einer Umfrage aus dem Jahr 2015 ein Drittel der Befragten den Begriff künstliche Intelligenz so: „ eine Technologie, die denkt und handelt wie ein Mensch”. Doch könnte nichts weiter entfernt von der Realität sein. Danach befragt, welchen Vorteil künstliche Intelligenz aus ihrer Sicht beim Einsatz im Unternehmen eröffnen sollte, antworteten immerhin 44 Prozent und damit die größte Gruppe: „ein automatisierter Kommunikationsprozess, der Informationen zur Entscheidungsunterstützung liefert“. Das klingt schon wahrscheinlicher.

Tatsächlich dürften Fehleinschätzungen über das, was künstliche Intelligenz heute vermag, zu den größten Hinderungsgründen beim Einsatz von Learning Machines im Unternehmen und Zuhause sein. Nach Schätzungen von Narrative Science weiß rund ein Drittel der Entscheider überhaupt nicht, was künstliche Intelligenz wirklich ist, während gleichzeitig die überwältigende Mehrheit Funktionen der künstlichen Intelligenz bereits nutzt, ohne es zu merken. Den Kaufempfehlungen von Amazon beispielsweise begegnen wir praktisch jeden Tag, ohne dass uns wirklich bewusst ist, dass dahinter ein lernendes System steckt. Und letztendlich ist auch das autonome Fahrzeug ein KI-Megatrend.

Ein Anstieg an Investitionen und Umsetzungsprojekten

Das gilt für die meisten aktuellen Megatrends wie Big Data, Spracherkennung oder Cyber Physical Devices und Virtual Reality, die in Kombination mit unbegrenzter Rechenleistung zu einem Maschinenverhalten führen, das wir getrost als künstliche Intelligenz bezeichnen können. Und diese Technologien entwickeln sich extrem schnell weiter. Zahllose Startups und globale Industriekonzerne, die strategische Kooperationen mit ihnen anstreben, haben für einen massiven Anstieg an Investitionen und Umsetzungsprojekten geführt. Marktstudien dokumentieren den Aufstieg künstlicher Intelligenz im Unternehmen: So sagt Forrester Research, dass die Investitionen in KI dieses Jahr um 300 Prozent gegenüber 2016 ansteigen. Das würde einem Wachstum von acht auf 24 Milliarden US-Dollar weltweit entsprechen, legt man die Marktzahlen von IDC zu Grunde.

Einsatzgebiete künstlicher Intelligenz

Aber was genau treibt denn eigentlich Anwendungen der künstlichen Intelligenz derart an, dass bis zum Jahr 2020 47 Milliarden US-Dollar damit umgesetzt werden sollen? Der Forrester TechRadar zählt eine ganze Reihe von Einsatzgebieten auf, in denen künstliche Intelligenz den nächsten Schritt der Digitalisierung auslösen wird – und dabei geht es nicht einfach nur darum, in einer Quizshow gut auszusehen.

Spracherkennung – die vielversprechendste Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine

Spracherkennung und virtuelle Agenten. Mit dieser Technologie wird natürliche Sprache in ein maschinenlesbares Format übertragen, das von Computern weiterverarbeitet werden kann. Das beflügelt nicht nur digitale Assistenten wie Cortana, Siri oder Echo. Sie gelten auch als der Schlüssel für mobile Anwendungen der nächsten Generation. Sprachsteuerung dürfte sich als vielversprechendste Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine entpuppen. Denn während der Arbeit am Montageband können einfache Befehle wie „Halten“, „Greifen“ oder „Heben“ den assistierenden Co-Bot steuern. Der Satz „Ich brauche mehr Details” könnte in Zukunft der meistgesprochene Satz im Rechnungswesen sein.

Cognitive Computing - Analysen und Vorhersagen auf Basis von Big Data

Machine Learning und Deep Learning Plattformen. Algorithmen und Application Programming Interfaces (APIs), mit denen Anwendungen entworfen und trainiert oder Datenmodelle auf Maschinen übertragen werden können, sind die treibende Kraft hinter Analysen und Vorhersagen auf der Basis von Big Data. Darüber hinaus werden Muster in großen Datenmengen über mehrere Abstraktionsstufen mit Hilfe von neuronalen Netzen erkennbar. Diese Plattformen für das sogenannte Cognitive Computing durchstöbern hunderttausende klinische oder medizinische Studien um Ähnlichkeiten und Zusammenhänge zu identifizieren.

Der automatisierte Assistent – Generierung von natürlicher Sprache

Verarbeitung und Generierung von natürlicher Sprache. Indem Systeme lernen, die Struktur und Bedeutung eines Satzbaus zu verstehen, können automatisierte Assistenten flexibel auf Feedback von Kunden reagieren und die Anfragen gezielt an den zuständigen Sachbearbeiter weiterleiten. Umgekehrt können KI-Systeme immer besser natürlich-sprachige Texte aus Daten erstellen.

Biometrische Systeme – intuitives Interagieren mit dem Mensch

Biometrische Systeme in der Prozessautomation. Mit diesen Technologien können Systeme Gesten, Berührungen, Bilder und Sprache erkennen und somit intuitiv mit Menschen interagieren. Gegenwärtig liegt das Hauptaugenmerk auf der Weiterentwicklung von Co-Bots, die vorgegebene Aufgaben durch Ablaufschemata und Beobachtung und somit ohne Programmierung erlernen sollen.

Künstliche Intelligenz weckt Zuversicht und Furcht

Tatsächlich liegt die Hauptzielsetzung der aktuellen KI-Technologien in der Verbesserung der Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Während wir uns damit abgefunden haben, dass wir im Sprachsinne eine Maschine bedienen, sollten die Systeme eigentlich uns bedienen. Das zweite Ziel besteht darin Arbeiten zu erledigen, die entweder zu eintönig (und damit ermüdend) für Menschen sind oder so komplex, dass sie die Auffassungsmöglichkeiten von Menschen übersteigen. So haben Wissenschaftler kaum noch eine reelle Chance, alle für sie relevanten wissenschaftlichen Publikationen in einer angemessenen Zeit zu durchstöbern. Medizinische Diagnosen von Röntgenaufnahmen oder die Identifikation seltener Krankheiten werden bereits heute durch Bilderkennungssysteme erleichtert. Dabei dürfte feststehen, dass mit künstlicher Intelligenz ausgestattete Systeme Arbeitsplätze vernichten werden – sie werden aber umgekehrt auch neue Jobs und zusätzliche Wertschöpfung ermöglichen. Der technologische Fortschritt hat im Arbeitsleben noch immer sowohl Furcht als auch Zuversicht hervorgerufen. Nahezu vier von fünf befragten Entscheidern haben sich in einer kürzlich veröffentlichten Umfrage skeptisch zu der Frage geäußert, ob ihre Organisationen mit dem technologischen Fortschritt mithalten können oder vielmehr ihre gegenwärtige Führungsposition verlieren könnten.

Mitarbeiter in höherwertigen Aufgaben neu beschäftigen

Die Konsequenzen aus dem Einsatz künstlicher Intelligenz waren auch eines der heißesten Themen beim diesjährigen World Economic Forum in Davos. Selbst Unternehmer wie Vishal Sikka, CEO des indischen IT-Giganten Infosys, beschäftigte sich mit den Unwägbarkeiten, die durch KI auf dem Arbeitsmarkt hervorgerufen werden könnten. Andererseits betonte er mit Bezug auf eine von Infosys in Auftrag gegebenen Studie, dass immerhin 76 Prozent der Entscheider KI als grundlegende Voraussetzung für die erfolgreiche Umsetzung zukunftsorientierter Unternehmensstrategien ansehen. Zugleich sehen 64 Prozent, dass das zukünftige Wachstum vom KI-Einsatz abhängt.

Obwohl 62 Prozent meinen, dass es „ klarer ethischer Standards bedarf, um erfolgreiche KI-Projekte zu sichern”, sind die meisten Befragten zuversichtlich, die Mitarbeiter in höherwertigen Aufgaben neu zu beschäftigen. Immerhin 85 Prozent planen, die Mitarbeiter so zu schulen, dass sie aus dem Umgang mit KI Vorteile ziehen können. Und 80 Prozent der Entscheider, in deren Unternehmen bereits Arbeitsplätze durch Roboter ersetzt wurden, geben an, die Mitarbeiter fortbilden und für neue Aufgaben einsetzen zu wollen.

Dieser Beitrag erschien zuerst in unserem Partnerportal Industry of Things.

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