Die 3 untrennbaren Dimensionen der KI

Von Heiko Eich, CDO der evocenta GmbH und bereits seit 2018 verantwortlich für die Anwendung von KI in Unternehmen  berichtet über die 3 Dimensionen der KI.

Seit einigen Jahren bin ich bereits dafür verantwortlich, KI in großen, kleineren, nationalen und internationalen Unternehmen wirklich zur Anwendung zu bringen. Deshalb bezeichne ich mich auch gerne als Experte für „Angewandte Künstliche Intelligenz“.

Wenn ich dann gefragt werde, was denn der Unterschied zwischen „Künstlicher Intelligenz“ und „Angewandter Künstlicher Intelligenz“ sei, dann antworte ich gerne, etwas schwarz-weiß und durchaus vereinfachend: Beide Gebiete beschäftigen sich mit KI-Modellen. Aber während die Aufgabe für die einen damit abgeschlossen ist, beginnt für die „Angewandte KI“ die Arbeit dann erst richtig.

Natürlich gehört zur Angewandten KI auch die Auswahl des für den jeweiligen Unternehmenszweck geeigneten KI/ML-Modells und ggf. dessen individuelles Training. Aber danach muss es damit weitergehen, diese KI-Modelle in die Unternehmensprozesse zu integrieren, damit die Menschen im Unternehmen möglichst hürdenfrei mit der KI interagieren können. Wir bauen hier buchstäblich die Schnittstelle/API zwischen Mensch und KI. Und wenn wir diese Voraussetzung für die dauerhafte und skalierbare Nutzung der KI durch die Menschen geschaffen haben, bleibt noch die dritte, unerlässliche Aufgabe: Wir müssen die Menschen davon überzeugen, dass sie auch gerne mit der KI zusammenarbeiten.

Trotz GPT und Co. ist es bis heute bei weitem nicht so, dass alle Menschen ein neues Teammitglied namens „KI“ mit offenen Armen begrüßen. Viele fühlen sich verunsichert und ggf. bedroht. Das ist völlig verständlich und gilt es, sehr ernst zu nehmen. Deshalb empfehle ich immer, von Anfang an die zukünftige Rolle von Mensch und KI genau zu definieren und mit einer inspirierenden Vision zu versehen, sodass sich möglichst alle darin wiederfinden können.

Dies nenne ich „die drei untrennbaren Dimensionen der Angewandten KI“:

Dimensionen

• Zuverlässige und robuste KI/ML-Modelle
• Prozessintegration
• Implementation der KI in den Köpfen/Herzen

Kompetenzen

• Data-Science,-Engineering etc.
• Prozessdigitalisierung, -Optimierung
• Change Management/Führung

Warum Vollständigkeit entscheidend ist

Aus eigener, zum Teil schmerzhafter Erfahrung kann ich sagen: Wird nur eine dieser drei Dimensionen bei der KI-Reise vergessen, ist die Chance sehr groß, dass das Vorhaben scheitert.

Das liegt sicherlich auch daran, dass es für die „3 untrennbaren Dimensionen“ sehr unterschiedlicher Kompetenzen bedarf.

Allein für die Dimension der KI-Modelle reicht es nicht aus, ein oder zwei Data-Scientists einzustellen. Diese können zwar die Modelle auswählen und ggf. trainieren, aber wenn es darum geht, die KI-Modelle dauerhaft und skalierbar zu betreiben, werden auch noch Data Engineers und AI-Engineers, Cloud-Engineers etc. benötigt.

Während diese ersten zwei Kompetenzfelder durchaus noch gewisse Überschneidungen haben, ist dies bei der dritten Dimension nicht mehr der Fall. Hier geht es nicht um hauptsächlich analytische Tätigkeiten, sondern darum, wie Menschen in Unternehmen auf das Teammitglied KI reagieren und wie das Teambuilding zwischen Mensch und KI betrieben wird. Change Management und integrierende Führungskompetenz sind hier gefragt.

Die Realität hinter der Utopie „AI to GO“

Die „Angewandte KI“ in Unternehmen ist mithin nicht nur aufwendig und langwierig, sondern auch noch investitionsintensiv.

„Und wenn wir als Unternehmen schon so viel Aufwand, Zeit und Geld in die Anwendung von KI investieren, dann soll die KI doch bitte auch alles perfekt beherrschen.“ Aber das tut sie eben nicht. Und dann ist die Enttäuschung groß (bei manchen auch die Erleichterung), dass die KI nicht fehlerfrei ist. Wobei diese späte Erkenntnis dann nicht selten dazu führt, dass das Projekt als Fehlschlag eingestuft und beendet wird.

Menschen und KI haben eben mehr gemeinsam, als man vielleicht auf den ersten Blick vermuten mag. Wie z. B.: Kein KI-Modell ist perfekt … genauso wenig wie ein Mensch.

Das gehört auch zum Erwartungsmanagement dazu, sobald man sich entschließt, KI im Unternehmen zur Anwendung zu bringen. Deshalb betone ich immer gerne, „dass es sehr wichtig ist zu wissen, was das jeweilige KI-Modell kann. Aber noch wichtiger ist es zu wissen, was es nicht kann.“

Die Vision einer integrierten KI-Zukunft

Auf Basis meiner Erfahrungserkenntnisse kann ich sagen, dass gute KI-Modelle Genauigkeiten von 80-85 % erreichen. Dabei ist es schon rein ökonomisch meist nicht sinnvoll, zu versuchen, das Modell darüber hinaus in Richtung 100 % zu trainieren. Weiterhin ist es aus meiner Erfahrung auch so, dass Modelle, die bis in den Randbereich der Anwendungsgebiete trainiert werden, ihre Genauigkeit im Kern verlieren. Was so viel heißt, dass die Modelle jetzt vielleicht auch selten vorkommende Randfälle beherrschen können, aber sehr häufig vorkommende Fälle dafür weniger gut. In meinen Augen ein schlechtes Tauschgeschäft.

Ich bin fest davon überzeugt, dass der wahre Fortschritt darin liegen wird, die Stärken von Menschen und KI zu kombinieren, anstatt dass das eine das andere verdrängt. Dies liegt daran, dass weder Menschen noch KI-Modelle perfekt sind.

Dafür habe ich auch eine persönliche Vision, wobei manche behaupten, dass es eine Utopie sei. Ich nenne dies „AI to GO“. Das soll ausdrücken, dass es für jeden Menschen in einem Unternehmen so einfach sein sollte, KI anzuwenden, wie sich eine Tasse Kaffee bei dem Laden um die Ecke zu holen. Eine schöne Utopie, wie ich finde.

Entdecken Sie in einem weiteren KI-Experten-Blog, wie man Teambildungsprozesse zwischen Mensch und KI optimiert: Menschliche Interaktion mit KI optimieren

Heiko Eich

Chief Digital Officer

Heiko ist ein ausgewiesener Spezialist im Bereich angewandte Künstliche Intelligenz und Experte darin das Zusammenspiel von analytischen KI-Modellen, Prozessintegration und Implementierungs-Management strategisch so aufzusetzen, dass unsere KI-Modelle von Anfang an effizienzsteigernd und kostensenkend sind.