Wie sich KI-Lösungen effizient in den Unternehmensalltag integrieren lassen, erläutern Thomas Kahabka, Geschäftsführer, und Holger Schlaps, Head of AI der Sulzer GmbH, im Hintergrundgespräch mit der Redaktion.
„Grundsätzlich ist KI ein Werkzeug für den Menschen“, stellt Thomas Kahabka klar. Welche Vorteile konkret für Menschen entstehen, wird am Bereich der Text- und Spracherkennung, dem sogenannten „Natural Language Processing“ (NLP), deutlich. „Auf semantisches Verständnis optimierte KI-Anwendungen bieten bspw. die Möglichkeit, Texte zusammenzufassen, zu kategorisieren und gezielte Textauszüge zu liefern“, führt Kahabka aus. In der Folge wird KI die Art und Weise, wie wir Inhalte aus dem Internet konsumieren, grundlegend verändern. „Unternehmen profitieren gezielt von dieser Entwicklung, wenn sie existierende Data-Warehouse-Systeme mit Freitextdaten für die Massenverarbeitung nutzbar machen“, so Kahabka. In den vergangenen Jahren wurden insbesondere im Bereich NLP diverse Forschungsdurchbrüche erzielt, die neue Forschungsfelder und weitere Chancen eröffnen. „Wegen dieses großen Potenzials forschen wir aktiv im Bereich NLP, tauschen uns regelmäßig mit weiteren AI-Experten auf Fachkonferenzen weltweit aus und bieten tiefgehende Expertise an.“
Konkret unterstützt Sulzer Unternehmen dabei, passende Use Cases zu finden sowie die entsprechenden Anwendungen zu entwickeln und zu implementieren. Damit Unternehmen ernsthaft hinterfragen können, was mit KI erreicht werden soll und vor allem kann, nennt Kahabka mit dem „Empowerment der Mitarbeiter“ eine wichtige Grundvoraussetzung. „Diese müssen selbst in der Lage sein, KI begreifen zu können“, so der Geschäftsführer. Erst wenn die Experten aus den Fachbereichen KI grundsätzlich verstanden haben, sind auf dieser Basis interdisziplinäre Innovationsworkshops optimal möglich. Zu diesen gehören neben den Experten auch Data Scientists und IT-Architekten. „Mit den unterschiedlichen Blickwinkeln und einem KI-Basiswissen aller Beteiligten können für das Unternehmen die potenziell interessantesten Anwendungsfälle identifiziert werden.“ Eine agile Ausrichtung des Unternehmens ist dabei eine wichtige Stütze. „Diese fördert die Lernbereitschaft und befähigt jeden Mitarbeiter, sich selbst weiterzuentwickeln, auch im Hinblick auf ein KI-Grundverständnis“, schließt Kahabka.
Agilität ist eine wichtige Stütze bei der Entwicklung einer KI-Lösung.
„Diese trägt zur Lernbereitschaft bei und befähigt jeden Mitarbeiter, sich selbst weiterzuentwickeln“, erläutert Thomas Kahabka.
Holger Schlaps ergänzt:
„Dies fördert das Ergebnis und eine realistische und transparente Erwartungshaltung.“
„Wir empfehlen eine interdisziplinare und agile Zusammenarbeit über den gesamten Entwicklungsprozess“, nimmt Holger Schlaps den Faden auf. „Dies fördert das Ergebnis und eine realistische und transparente Erwartungshaltung aller Stakeholder.“ Bezüglich der konzeptionellen Umsetzung der in den Workshops erarbeiteten Anwendungsfälle empfiehlt er „ein mehrstufiges generisches Vorgehen im Unternehmen, welches fachlich und technisch den Erfolg der KI-Lösungen sicherstellt“. Fachlich bedeutet dabei eine exakte Prüfung bzw. Detaillierung des Anwendungsfalls hinsichtlich drei gängiger Fallstricke: Der Anwendungsfall ist mit KI unlösbar, mit bereits herkömmlichen Technologien umsetzbar oder er erzielt zu viele bedeutungslose Ergebnisse. „Letzterer Fall liegt grundsätzlich daran, dass Daten für KI zu viele Muster aufweisen, die potenziell interessant sein können“, erläutert Schlaps. Zur technischen Analyse ist daher pro KI-Lösung die Prüfung der Datenqualität und der Einsatz geeigneter Trainingsmodelle durch die Data Scientists unabdingbar.
Beim erfolgreichen Übergang vom Proof of Concept in den produktiven Einsatz kommt der User Experience (UX), die den Menschen und die Maschine verbindet, eine Schlüsselrolle zu. Schließlich steht der Mensch weiterhin im Zentrum des Prozesses, während die Maschine die monotone Tätigkeit übernimmt. „Damit die KI kontinuierlich lernt, bedeutende Ergebnisse im Sinne des Unternehmenskontexts zu liefern, werden Data Scientists im produktiven Einsatz weiterhin benötigt“, ergänzt Schlaps. „Diese überarbeiten die trainierten Modelle und verbessern damit die Ergebnisse kontinuierlich.“ Feedbacksysteme, durch die die Anwender ihre Erfahrungen mit der KI einbringen, bieten eine zusätzliche Hilfe.
„Wir haben zusammen mit der BMW AG eine unternehmensweit eingesetzte KI-Lösung im Bereich Störungsmeldung entwickelt, die für proaktives Problemmanagement verwendet wird“, beginnt Schlaps bisher Gesagtes an einem Fallbeispiel zu veranschaulichen. Application Management AI liefert anhand von gemeldeten Störungen eine Art Röntgenansicht der Ursachen. Die Bedeutung der Agilität wurde auch bei diesem Projekt in der Zusammenarbeit deutlich und war ein wesentlicher Erfolgsfaktor. „Hierbei wurden Leistungsmerkmale über Sprints entwickelt und auch die Anbindung verschiedener Datenquellen evaluiert“, führt der Head of AI aus. Nicht jede Datenquelle fand den Weg in die produktive Version, doch „durch die agile Zusammenarbeit war es möglich, bedeutende Anwendungsfälle in der KI-Lösung abzubilden und in Echtzeit bei der BMW AG einzusetzen“.
Die ersten Ergebnisse, der Proof of Concept, waren bereits vielversprechend, lagen aber noch in einfacher Textform vor. Folglich bestand der nächste Schritt in der Realisierung einer modernen User Experience. „Zusammen mit UX-Experten entstand ein interaktives Werkzeug, um intuitiv entscheidungsrelevante Erkenntnisse zu erhalten und gleichzeitig direktes Feedback über die Ergebnisse zurückgeben zu können.“ So entstand am Ende vor allem eins – ein Werkzeug für den Menschen.
Lesen Sie das ausführliche Interview mit Thomas Kahabka und Holger Schlaps:
https://www.trendreport.de/ki-erfolgreich-im-unternehmensalltag-integrieren
Weitere Informationen unter:
bit.ly/AISulzer
CC BY-ND 4.0 DE
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