Achtung, Fortschritt

Reportage

KI ist der nächste logische Schritt im Zuge der Digitalisierung. Jetzt ist die Zeit, Zukunft aktiv zu gestalten.

­Datenautobahnen, papierlose Büros, digitalisierte und daher beschleunigte Prozesse – an all das denkt man nicht, wenn man beim Amtsgang brav seinen Nummernzettel zieht. Am vielversprechendsten erscheint noch der Getränkeautomat im Wartezimmer, klingt doch der zweite Teil der Wortkomposition fast schon nach Fortschritt.

Der Staat, der eigentlich als Vorbild fungieren, der digitale Kompetenz vorleben müsste, um auch digital-kompetente, digital-mündige Bürger hervorzubringen, hat sich irgendwann in dreifacher Ausfertigung im letzten Jahrhundert verzettelt.

Unkenntnis und Unbehagen gegenüber Algorithmen kennzeichnen laut einer Umfrage der Bertelsmann Stiftung unsere Bevölkerung quer durch alle Alters- und Bildungsschichten. So können 45 Prozent spontan nicht sagen, was ihnen zum Begriff „Algorithmus“ einfällt und 73 Prozent fordern ein Verbot von Entscheidungen, die Software alleine trifft.

Politische Willensbekundungen sind immerhin vorhanden. So will die EU mit ihrem Plan für den Ausbau der künstlichen Intelligenz (KI) die Investitionen in Forschung und Entwicklung in diesem Bereich im öffentlichen und privaten Sektor bis 2020 um 20 Milliarden steigern. Woher das Geld kommen soll, ist dabei allerdings noch unklar, stockt man doch das eigene Forschungsprogramm Horizon 2020 nur um 1,5 Milliarden auf.

Vielleicht aus dem Cyber Valley in Deutschland. Die vom Land Baden-Württemberg geförderte Initiative hat zumindest schon erhebliche KI-Investitionen bewirkt. So wird beispielsweise Amazon ein Forschungszentrum für KI in der Universitätsstadt Tübingen eröffnen. 886 Millionen Euro investierte die öffentlich-private Risikokapitalgesellschaft Hightech Gründerfonds in Robotik-, Automatisierungs- und Virtual-Reality-Start-ups.

Chancen wahrnehmen

Mut macht auch eine aktuelle PwC-Studie, die vorrechnet, dass das deutsche Brutto-Inlandsprodukt allein durch KI bis zum Jahr 2030 um 11,3 Prozent steigen könnte, was einer Wertschöpfung von 430 Milliarden Euro entspräche.

Einzig der Konjunktiv trübt, weist PwC selbst doch darauf hin, dass die Zahlen „als potenzieller Umfang der wirtschaftlichen Auswirkungen von KI interpretiert und nicht als direkte Schät­zung des zukünftigen Wirtschaftswachs­tums aufgefasst werden“ sollten.

Ein Potenzial, welches sicherlich nur ausgeschöpft werden kann, wenn man die Bevölkerung und letzten Endes die eigenen Mitarbeiter mit an Bord holt. Dass hier auch innerhalb der Unternehmen noch Nachholbedarf besteht, offenbart auch eine aktuelle Umfrage von Another Monday, die der Anbieter intelligenter Prozessautomatisierungslösungen beim Markt- und Meinungsforschungsunternehmen YouGov in Auftrag gab.

So fühlt sich jeder dritte deutsche Arbeitnehmer in Bezug auf den digitalen Wandel vom eigenen Unternehmen schlecht beraten und 65 Prozent gaben an, dass zu wenig thematisiert wird, welche Auswirkungen die Digitalisierung auf die eigene Tätigkeit hat. Dennoch sehen 72 Prozent der Befragten die Digitalisierung eher als Chance für ihre berufliche Weiterentwicklung und Unternehmen stehen vor der essenziellen Pflicht, ihre Mitarbeiter dabei zu unterstützen, die sich bietenden Chancen wahrzunehmen.

Dies betrifft beispielsweise auch die HR-Abteilung eines Unternehmens. „Sowohl Arbeitsziele und -inhalte als auch die eingesetzten Werk­zeuge werden sich massiv verändern“, berichtet Wieland Volkert, Country Manager Deutschland von PeopleDoc. Die HR mutiert immer mehr zum strategischen Erfolgsfaktor innerhalb eines Unternehmens.

Im War of Talents müssen Strategien entwickelt werden, „um die Besten der Besten für das Unternehmen zu gewinnen. Zudem müssen sie durch perfekte Services und gezielte Mitarbeiterförderung die Leistungsträger langfristig binden. Und schließlich ist die HR dafür verantwortlich, eine Infrastruktur aufzubauen, die in Personalfragen maximale Flexibilität, Rechtssicherheit und Wettbewerbsfähigkeit garantiert.“

„Robotic Process Automation“ (RPA) hilft, die HR von „zeitfressenden Routinearbeiten zu befreien“ und Freiräume für strategische Aufgaben zu schaffen. Allein das Onboarding, ein Prozess, der bislang rund vier Wochen in Anspruch nahm, kann mittels RPA völlig automatisiert werden.

RPA löst das tschechische Lehnwort Roboter von seiner physischen Manifestation. Der ursprünglich menschenähnliche Automat war verdammt, unentwegt monotone körperliche „robota“, also Zwangs- oder Fronarbeit, zu verrichten. „Jetzt ahmen Software-Roboter menschliches Verhalten nach“, berichtet Frank Termer, Bereichsleiter Software beim Digitalverband Bitkom. „Wenn sie zum Beispiel Daten automatisiert in Formularfelder eingeben.“

Dass Mitarbeiter so mehr Zeit für andere Tätigkeiten erhalten, bestätigt auch Martin Wild, CEO von Sogedes, und hebt hervor: „Die Arbeit wird einfach effizienter und mit weniger Fehlern erledigt. Sobald RPA im Einsatz ist, kann mit gleichem Ressourceneinsatz mehr getan werden, was natürlich Raum für neue Geschäfte entstehen lässt.“ Konkretes Neugeschäft sieht er beispielsweise im Kundenkontakt entstehen. „Hier können Cross- und Upsell-Potenziale genutzt werden, schnellere Vorgangsbearbeitung kann zu höherem Datendurchsatz, geringere Feh­lerquoten bei komplexen Buchungsprozessen können zu weniger Storni führen.“

Die Folge sind zufriedenere Kunden, was auch Dirk Dose, Managing Consultant bei PPI, bestätigt. Das Unternehmen berät Finanzdienstleister hinsichtlich des Einsatzes von Software-Robotern.
„Damit erhält jeder Mitarbeiter einen virtuellen Baukasten, um die eigenen Tätigkeiten zu verbessern“, berichtet er. Geringe Kosten, hohe Produktivität, mehr Qualität, bessere Compliance, schnelle Umsetzung und eben zufriedene Kunden sind die Folge.

Enormes Potenzial für den Einsatz im Unternehmen bietet auch Advanced Analytics, wie Clemens Frank, Mitglied der Geschäftsführung und verantwortlich für die Ressorts IT Platforms und Innovation bei Verovis, am Beispiel des Cash Forecastings verdeutlicht. „Bei der Cash-in-Position existiert eine gewisse Unsicherheit, die aus dem Zahlungsverhalten der Kunden resultiert“, erläutert er das Problem.

Durch die Daten innerhalb der ERP-Systeme können Advanced-Analytics-Methoden Muster des Zahlungsverhaltens der Kunden bzw. Kundengruppen erkennen. Beispielsweise zahlt ein Kunde immer am ersten Donnerstag im Monat, da der Zahlungslauf in dessen ERP-System entsprechend eingestellt ist. „Hat man solche Muster entdeckt“, führt Frank aus, „können konkrete Handlungsanweisungen für das Management der Geschäftsprozesse erzeugt werden.“

„Die gute Nachricht ist“, meint Michael Kanellos, Technologieanalyst bei OsiSoft, „dass Unternehmen den Wert von Analytics verstehen.“ Dabei legt sein Unternehmen den Fokus auf die Auswertung von Maschinendaten, wo noch extremer Nachholbedarf besteht. Laut einer IDC-Studie werden 45 Prozent aller Daten nicht genutzt.

„Maschinen erzeugen enorme Datenmengen, auf die die Mitarbeiter schnell reagieren müssen“, betont er. Analytik kann dabei auf die Datenebene gehen und strukturierte Daten für zusätzliche Erkenntnisse auswerten. „Ein Datenmanagementsystem wie unseres kann Probleme Stunden bis Tage im Voraus erkennen. Die Analytik liefert Vorhersagen Wochen oder sogar Monate im Voraus.“ Den effektiven Nutzen verdeutlicht Michael Kannellos mithilfe eines Beispiels: „Eine Firma entdeckte ein Windkraftanlagenproblem frühzeitig mithilfe unseres PI-Systems, wodurch die Reparaturkosten um 90 Prozent gesenkt werden konnten.“

Technologien richtig implementieren

Die Vorteile für Mitarbeiter und Unternehmen liegen auf der Hand, sie müssen nur noch zum Einsatz gebracht werden. „Für eine gewinnbringende Nutzung von RPA bedarf es keines besonderen digitalen Reifegrads“, ist sich Wild von Sogedes sicher, betont jedoch, dass der entscheidende Faktor für ein erfolgreiches Projekt nicht per se die grundsätzliche Herangehensweise sei, „sondern die klare Zieldefinition der zu optimierenden und automatisierenden Prozesse und Applikation.“

Darius Heisig von Kryon Systems hat sich zum Ziel gesetzt, Unternehmer dabei zu unterstützen, überhaupt erst die notwendige Klarheit über die Prozesse im eigenen Haus zu erhalten. Welche Hürden es dabei in der Regel zu überwinden gilt, verdeutlicht er wie folgt: „Sehr häufig werden Investitionen mit großen Systemhäusern in RPA-Projekte investiert. Allein für die Analyse, welche Prozesse zu analysieren sind, werden dann schon mehrere Hunderttausend Euro ausgegeben.“ Problematisch dabei ist zudem, dass diese Analysen oft noch fehlerhaft sind und nicht alle Varianten erkannt werden.

Abhilfe schafft dabei die „Process Discovery“ genannte Methodik. Dabei ermittelt eine KI die sich wiederho­lenden Prozesse beim Bildschirm­arbeits­alltag und macht Vorschläge hinsichtlich des höchsten Optimierungspotenzials.

Jetzt kann also fröhlich losautomatisiert werden. Automatisierungsraten von 99 Prozent und Kostenersparnisse von bis zu 75 Prozent lassen sich damit generieren. Kein Wunder also, dass rund 72 Prozent der befragten Unternehmen aus den USA, Großbritannien, Frankreich und Deutschland laut des aktuellen Automation Index des Marktforschungs- und Beratungshauses ISG bis 2019 RPA im laufenden Betrieb oder zumindest als Test in Pilotprojekten einsetzen wollen.

Die Arbeit wird einfach effizienter und mit weniger Fehlern erledigt.

Eine gemeinsame Initiative führender RPA-Anbieter unter der Federführung des Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) soll Unternehmern dabei helfen, auf dem sonst intransparenten Markt für Prozessautomatisierung den richtigen Partner zu finden. Die IEEE-Initiative und Another Monday, der einzige deutsche Anbieter, der sich aktuell an diesem Vorhaben beteiligt, wollen mit einem neuen IEEE-Standard Auswahlprozesse in Sachen intelligenter Prozessautomatisierung (IPA) verbessern.

Der Standard soll noch dieses Jahr auf den Markt kommen, neben einer einheitlichen Definition, die für Vereinfachung und Transparenz sorgt, soll er 160 Kriterien für RPA-Lösungen zusammenfassen, damit Anwender marktgängige Technologien besser einordnen und vergleichen können. Die Taxonomie der Kriterien erleichtert Unternehmen, zen­trale Aspekte des eigenen Anforderungskatalogs zu bewerten – beispielsweise wie skalierbar eine Automatisierungslösung und wie hoch der Implementierungsaufwand ist.

Auch Dr. Andreas Liebl, zuständig für New Venture Creation und appliedAI bei UnternehmerTUM, will „Deutschland ins KI-Zeitalter bringen“. Hierzu wurde die appliedAI-Initiative ins Leben gerufen, die Unternehmen zusammenbringt, die alle vor der gleichen Herausforderung stehen – dem Einsatz von KI im Unternehmen.

„Wir ermöglichen als gemeinnützige Initiative den offenen Austausch an einem neutralen Ort, bilden Mitarbeiter und Manager von Unternehmen weiter und verringern die Einstiegshürden durch die Möglichkeit, in unserem KI-Lab mit neuester Technologie und Expertenunterstützung prototypische KI-Systeme zu erstellen.“

Und nach der Implementierung?

„Die Automatisierung betrieblicher Abläufe ist kein Projekt, das mit dem Tag der Implementierung abgeschlossen ist“, bedenkt Hans Martens, Gründer von Another Monday. „Nur wenn sich hieran ein kontinuierliches Monitoring anschließt und Software-Roboter bei Veränderung der Systemlandschaft entsprechend angepasst werden, hat die RPA-Initiative Aussicht auf nachhaltigen Erfolg.“

„Idealerweise geschieht die Anpassung dann nicht erst, nachdem die Änderung schon stattgefunden hat“, wagt Heisig von Kryon Systems mit dem Begriff „Continuous Process Optimisation“ den Blick in die Zukunft. „Eine AI könnte, schon bevor Änderungen eingeführt werden, proaktiv einen Vorschlag machen.“

„KI entwickelt sich so rasant, dass viele Fragen ungeklärt sind bzw. immer neu gestellt werden müssen“, ergänzt Dr. Liebl. „Will eine Firma mithalten, müssen sich ihre KI-Experten zum Teil wöchentlich über aktuelle KI-Trends auf den neusten Stand bringen.“ Dies gelte nicht nur für die Auswahl der richtigen Methoden und Algorithmen, sondern insbesondere auch für organisatorische Fragen, die stets im Vordergrund stehen sollten.

Achtung, Datenschutz!

Bevor RPA und künstliche Intelligenz oder deren Verschmelzung, RPA 2.0, die Produktivität innerhalb der Unternehmen zu steigern vermögen, gilt es, Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes auszuräumen.

Unternehmer, die auf KI beruhende Systeme implementieren wollen, sind gefordert, an dieser Stelle für Transparenz zu sorgen und den Mitarbeitern gegenüber kennt­lich zu machen, welche Daten erhoben werden und wie eine Anony­mi­sie­rung gewährleistet wird.

In besonderem Ausmaß gilt das für die so­genannten kognitiven Systeme. Selbst­lernende Bild­erkennungssoftware bedarf ihr zur Verfügung gestellter Bilder; Chatbots lernen durch die Auswertung unserer Eingaben und die immer populärer werdenden digitalen Assistenten, die à la Alexa immer natürlicher auf das gesprochene Wort reagieren sollen, be­nötigen Tonaufnahmen. Nur so werden sie geschult, uns immer besser im Büroalltag, zu Hause oder auch beim Navigieren auf der Straße zu unterstützen.

Gib Gas!

KI soll gerade die Automobilbranche hierzulande laut oben erwähnter PwC-Studie wieder auf die Überholspur bringen. Dabei liegt nicht nur das freihändige Navigieren, sondern insbesondere das freihändige, das autonome Fahren im Fokus der Forschung.

Auch wenn der Name Elon Musk in diesem Zusammenhang den meisten eher ein Begriff sein dürfte als Professor Ernst Dickmann. Der ehemalige deutsche Robotiker und Hochschullehrer war der Erste, der in Zusammenarbeit mit der Daimler-Benz AG im Rahmen eines von der Europäischen Forschungsorganisation Eureka geförderten Projekts schon 1994 selbst fahrende Autos auf die Straße brachte.

Aus diesem Prometheus genannten Projekt gingen wichtige Technologien, vom Tempomaten bis zur Bremsautomatik, hervor. Während das namensgebende Feuer und Fortschritt stiftende Vorbild auf Geheiß des Göttervaters im Kaukasusgebirge festgeschmiedet wurde, wurde der prometheische Funken des Forschungsprojekts nur auf Eis gelegt. – Der Gott des Marktes ist der Kunde und dieser fuhr in den 90ern lieber noch selbst.

Erst 2010, mit dem Druck aus dem Silicon Valley und durch eine neue Autofahrer-Generation, die einfach nur von A nach B kommen will, begann die Eisschmelze. Seither setzt man wieder verstärkt auf die Entwicklung von KI-Technologien. Bleibt zu hoffen, dass dieses Umdenken nicht, wie schon bei der Elektromobilität, zu spät stattgefunden hat, war doch 2010 auch ausgerechnet das Jahr, in dem sich Professor Dickmann aus Forschung und Lehre zurückzog und seither nur noch hier und da bei vereinzelten Vorträgen auftaucht.

Autonomie heißt Selbstbestimmung

Ist also der Autofahrer der 90er-Jahre oder ist vielleicht unsere Mentalität, unsere Skepsis oder Ignoranz das größte Hindernis des technologischen Fortschritts? Immerhin versuchte die Bundesregierung mit der Einführung des elektronischen Identitätsnachweises (eID) die Digitalisierung anzukurbeln und scheiterte gnadenlos: Von 51 Millionen Bürgern, die 2017 den seit 2010 verfügbaren Personalausweis im Scheckkartenformat besaßen, hatte nur ein Drittel den elektronischen Identitätsnachweis überhaupt freigeschaltet.

Und nur 15 Prozent davon, also etwa gerade einmal 2,5 Millionen Bürger, haben die Funktion überhaupt schon einmal genutzt. „Wir waren der Meinung, dass man den elektronischen Personalausweis bewerben muss“, klagte BVA-Präsident Christoph Verenkotte. „Das sah der Bundestag seinerzeit anders und hat den einstelligen Millionenbetrag für eine Öffentlichkeitskampagne gestrichen.“

Diese Aussage tätigte Verenkotte im Zuge der Debatte um das „Gesetz zur Förderung des elektronischen Identitätsnachweises“, welches am 7. Juli 2017 verkündet wurde und wodurch seither die eID-Funktion standardmäßig aktiviert ist. Die Privatwirtschaft hat dabei schon längst selbst erfolgreiche Identifikationsverfahren via Webcam und selbstlernender Deep-Learning-Algorithmen etabliert.

Ein starkes KI-Ökosystem braucht Daten als Grundlage für Forschung und Entwicklung.

Der Staat hat letzten Endes die gleiche Aufgabe zu bewältigen wie die Unternehmen, sollen seine Digitalisierungsvorhaben nicht genau so scheitern wie die Einführung des digitalen Personalausweises.

Er ist verpflichtet, den Bürger aufzuklären und ihm gegenüber kenntlich zu machen, welche Daten erhoben und wie eine Anonymisierung gewährleistet wird. Die Aufgabe der Politik sollte es nicht primär sein, den Bürger durch immer neue Gesetze zu bevormunden, zu verwirren oder zu überfordern. Sie sollte aufklären, sodass dieser selbstständig Entscheidungen treffen kann.

Datenschutz hat sicherlich seine Berechtigung, aber nicht all unsere Daten sind hochsensibel. Immerhin ist eine totale Verweigerung jeder Datenweitergabe in digitaler Form gleichbedeutend mit dem Stillstand der Forschung.

Ohne Zugang zu Daten sind selbstlernende Systeme nicht in der Lage, ihre namensgebende Funktion auszuüben. „Ein starkes KI-Ökosystem braucht Daten als Grundlage für Forschung und Entwicklung – gerade beim Deep Learning. Hier sind die Bedingungen für Datenpools zu verbessern, denn insbesondere diese Dimension fehlt bisher in der deutschen Debatte.

Auch Nutzungsmöglichkeiten anonymisierter und synthetisierter Daten zu Trainingszwecken müssen stärker gefördert und eingesetzt werden können.“ So lauten auch die Forderungen eines Positionspapiers der Stiftung Neue Verantwortung.

Da verwundert es nicht, dass China jetzt schon eine Vorreiterrolle in der KI-Forschung einnimmt. Wie der MIT Technology Review bescheinigt, wurden hier in den letzten Jahren die meisten Forschungsarbeiten zum Thema Deep Learning veröffentlicht. Das Land profitiert von einer ungeheuren Datenmenge.

Rund 750 Millionen Internetbenutzer haben dort keine Bedenken und stellen wesentlich ungehemmter Daten zur Verfügung als wir DSGVO-Bürger. Sehr wahrscheinlich also, dass China seine Dominanz noch weiter ausbauen wird, zumal auch der Staatsrat der Volksrepublik ankündigte, dass man mit einem Etat von 150 Milliarden Dollar bis 2030 zum alleinigen globalen Spitzenreiter werden möchte.

Wenn wir nicht vollends abgehängt werden wollen und das sicherlich vorhandene Potenzial wirklich ausschöpfen möchten, bedarf es also eines Umdenkens. Fortschritt geschieht, ganz gleich, ob wir aktiv daran teilnehmen oder nur im Wartezimmer Platz nehmen.

 

 

Autor: Andreas Fuhrich