Anwendungsgebiete

In Hollywood-Filmen begegnet uns künstliche Intelligenz oft im Kontext außer Kontrolle geratener Roboter, die sich gegen die Menschheit auflehnen und versuchen, die Weltherrschaft an sich zu reißen. Die Realität ist hiervon weit entfernt. Der Rohstoff aller KI-Systeme sind große Datenmengen, welche mit Hilfe selbstlernender Algorithmen analysiert werden. Handelt es sich hierbei um personenbezogene Daten, kommt das Datenschutzrecht zur Anwendung.

 

Aktuell basieren KI-Anwendungen in der Praxis auf Methoden der „schwachen KI“, beispielsweise auf Maschinellem Lernen. Laut einer Gartner-Studie werden KI-Technologien in den kommenden 10 Jahren „demokratisiert“, d.h. der breiten Masse zugänglich sein. Deep Learning und virtuelle Assistenten werden voraussichtlich bereits in zwei bis fünf Jahren eine breite (Mainstream-) Anwendung finden. Auch KI als „Platform-as-a-service“ (PaaS) und intelligente Roboter entwickeln sich zurzeit rapide weiter. Laut einer Umfrage von NetApp ist KI zukünftig branchenübergreifend primär für die Produktion und für die Kundenbetreuung vorgesehen.

Im industriellen Umfeld sind typische Einsatzgebiete für KI aktuell grundsätzlich dort, wo Daten erhoben und analysiert werden. Populäre KI-Anwendungen in der Qualitätssicherung sind beispielsweise optische Inspektionen durch KI-Anwendungen, die Fehler- oder Prozessanalysen ermöglichen. KI-Anwendungen im Energiemanagement ermöglichen die Analyse und Vorhersage einer kontinuierlichen Energieaufnahme und -verteilung in der Fabrik, um so eine Optimierung der Produktion und Energiekosten zu gewährleisten. Durch eine vorausschauende Datenanalyse können zudem Maschinen und Anlagen bedarfsgerechter gewartet und Ausfallzeiten reduziert werden („Predictive Maintenance“). Durch die Auswertung von ERP-Daten kann KI zur Optimierung von internen Produktionsstrukturen und -prozessen beitragen sowie die Entwicklung und das Produktmanagement verbessern.

Ob in administrativen Prozessen, im Vertrieb oder im Kundenservice, maschinelles Lernen hilft dabei Routineaufgaben zu automatisieren. Chatbots unterstützen bereits heute die Kundenbetreuung. Mit Hilfe von KI-Methoden können wertvolle Einblicke in Verkaufsdaten gewonnen, oder die Auswertung von Marketing Kampagnen automatisieren werden.

 

KI im Mittelstand

Insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stehen vor der großen Herausforderung, die Chancen der digitalen Transformation in der Arbeitswelt für sich zu identifizieren und zu nutzen. Im Vergleich zu Großkonzernen sind die finanziellen Ressourcen im Mittelstand oft begrenzter. Zudem sitzen viele erfolgreiche mittelständische Unternehmen außerhalb der deutschen Großstädte und fernab der deutschen KI-Metropolen Berlin und München. Entsprechend schwer gestaltet es sich daher, erfolgreich KI-Talente zu werben. Die in Umfragen regelmäßig genannten Datensicherheitsbedenken können zudem als Indiz verstanden werden, dass KI-Anwendungen immer noch einem Vertrauensproblem im Mittelstand gegenüberstehen. Hier führt auch fehlendes Wissen über die Funktionsweise von KI-Systemen zu Unsicherheiten.

Ein offener Dialog und Austausch sowie die gezielte Vermittlung der Grundlagen von Künstlicher Intelligenz kann zum Aufbau von Vertrauen beitragen. Potenziale durch den Einsatz von KI bestehen z.B. durch den effektiveren Einsatz von Ressourcen, umweltschonendere Prozesse, neue Arbeitsmodelle betrieblicher Beteiligung, größere Transparenz und Unterstützung des Menschen durch assistierende Systeme.

Als bislang relevanteste KI-Anwendung im Mittelstand zeichnet sich zurzeit die intelligente Automatisierung ab. Dies umfasst insbesondere:

  • Prozessautomatisierung mit hoher Wiederholungsrate und einer Entscheidungskomponente
  • Prozessautomatisierung in Fertigung und Montage mit selbstregulierender Anpassung der Steuerungsparameter

Die größten Chancen von KI im Mittelstand zeichnen sich in der Optimierung der Supply Chain sowie in einer gesteigerten Prozesseffizienz ab. Auch der zielgenaueren Werbung sowie dem verbesserten Kundenservice werden große Potentiale zugesprochen.

Verschiedene Initiativen unterstützen insbesondere KMU’s dabei, die Potenziale einer produktiven und zugleich gesundheitsgerechten Arbeitswelt 4.0 zu erkennen und umzusetzen (siehe Links).

In der deutschen Start-up Szene spielt KI im Gegenzug bereits eine bedeutende Rolle. Gemäß des Deutschen Start-up Monitors 2018 hat KI bei 16,1 Prozent der Start-ups in Deutschland einen „sehr großen“ Einfluss auf deren Geschäftsmodell, bei 60 Prozent gilt KI zumindest als „relevant“.

 

KI und die DSGVO

Der Rohstoff aller KI-Systeme sind große Datenmengen, welche mit Hilfe selbstlernender Algorithmen analysiert werden. Beide Aspekte, Datenbasen und Algorithmen, stellen Schnittstellen zum Datenschutzrecht und insbesondere zur DSGVO dar. Zunächst kommt die DSGVO erst dann zum Tragen, wenn personenbezogene Daten verarbeitet werden. Datenschutzrechtlich besonders relevant ist die automatisierte Entscheidungsfindung durch KI durch sogenannte „ADM-Systeme“ (ADM = Algorithmic Decision Making). Auf Basis personenbezogener Daten treffen Maschinen Entscheidungen oder geben Handlungsempfehlungen ab. ADM-Systeme versprechen präzisiere und kostengünstigere Ergebnisse in Bereichen wie Recruiting, Verbrechensbekämpfung oder Kreditwürdigkeit.

Eine datenschutzkonforme Anwendung wird hierbei durch Artikel 5, Absatz 1 geregelt. Im Hinblick auf der KI zugrunde liegenden Algorithmen wird die DSGVO im Kontext der Informationspflicht der Datenverarbeitung relevant, die bei automatisierten Entscheidungsprozessen, gemäß Artikel 22, Absatz 1, greift. Da die auf Algorithmen basierende Logik hinter Entscheidungsprozessen beim Deep Learning in den Verzerrungen und Gewichtungen tausender künstlicher neuronaler Netze (Perzeptronen) verteilt ist, ist eine genaue Nachvollziehbarkeit ausgeschlossen. Hier spricht man auch von einer sogenannten „Black Box“. Diese Anonymität der „Black Box“ ist im Hinblick auf die in der DSGVO verankerte Informationspflicht ein relevanter Aspekt im aktuellen Diskurs.

Mehr Informationen zur DSGVO gibt es hier.