KI demystifiziert

Markus Fleischer: „Viele Unternehmen sitzen bereits auf sehr wertvollen Datenschätzen und sind in den ersten Workshops oft überrascht, welche Initiativen schnell und unkompliziert umgesetzt werden können.“

Markus Fleischer, Head of Strategy & Business Development bei A1 Digital, beobachtet eine positive „Demystifizierung“ bei KI-Projekten: Je mehr klar wird, was KI ist, was sie kann und was sie nicht kann, desto mehr Pragmatismus hält beim Einsatz der Technologie Einzug. Großes Potenzial sieht er in gemeinsamen Datenräumen. Er gehört zu den Pionieren bei KI-Projekten in Deutschland und hat die ersten Vorreiter hierzulande begleitet.

Herr Fleischer, Sie haben sozusagen die KI-Projekte der ersten Stunden in Deutschland mit begleitet. Welche Unterschiede gibt es in der Herangehensweise zwischen „damals und heute“?
Als KI vor fünf Jahren auf die Management-Agenda der führenden DAX-Unternehmen kam, haben sich bald „Inseln“ an KI-Vorreitern in den Unternehmen gebildet. Diese visionären, mutigen und daten-affinen ManagerInnen trieben Projekte voran, die gezielt ein konkretes Business-Problem lösen sollten – ich denke hier z.B. an KI-Algorithmen für R&D Simulationen in der Pharma/Chemie-Branche, autonomes Fahren und Betrugserkennung bei Banken.
Heute, viele „Piloten“ und Impulsvorträge später, wissen die meisten CxOs, dass man KI unternehmensweit betrachten muss, um relevante Wertpotenziale zu heben. Dazu zählen u.a. die Entwicklung neuer KI-unterstützter Produktgenerationen sowie kundenzentrierter, individualisierter und skalierbarer Services. Dafür ist es unabdingbar, bereichsübergreifende Initiativen auf den Weg zu bringen, um interne Silos aufzubrechen und Daten unternehmensweit zugänglich zu machen. Ein großer Mehrwert liegt hier bei der Verknüpfung unterschiedlichster Daten, um Algorithmen/Modelle zu verbessern; z.B. indem man Kunden- mit Produktions- und Logistikdaten verknüpft.

Eine aktuelle Studie zieht den Schluss, dass die „typische German Angst“ in Bezug auf KI abnimmt. Was sind Ihre Beobachtungen?
Ich beobachte einen ähnlichen Trend, der aus meiner Sicht vor allem auf dem besseren Verständnis der Unternehmer dafür beruht, was KI eigentlich ist und kann, aber auch was sie nicht ist und kann. Das Buzzword KI wird, wenn Sie so wollen, „demystifiziert“.

Trotz aller Technologie bedarf es immer noch Experten, damit KI-Projekte von Erfolg gekrönt sind. Wie und auf welche Weise helfen Sie Ihren Kunden?
Aus meiner Sicht benötigen erfolgreiche KI-Initiativen zwei Arten von Experten:

  • Data-Scientists, um die richtigen Datenquellen zu identifizieren, Machine-Learning-Modelle zu entwickeln und die Ergebnisse mit fachlichen Experten zu validieren bzw. für den Produktiveinsatz vorzubereiten.
  • Organisationsberater, um die Prozesse bzw. Workflows für den produktiven Einsatz von KI-Algorithmen innerhalb und außerhalb des Unternehmens anzupassen.

Wir als A1 Digital bieten unseren Kunden in erster Linie eine führende Machine-Learning-Plattform sowie fundierte Data-Science-Expertise an und können auch bei organisatorischen Fragen unterstützen.
Generell sind wir davon überzeugt, dass eine ML-Plattform nach initialem Setup im täglichen Betrieb von jedem IT/Daten-affinen Mitarbeiter bedienbar sein sollte. Wir haben daher besonderes Augenmerk auf eine möglichst bedienerfreundliche Oberfläche gelegt.

Unternehmen können extrem von Kooperationen für Austausch und Anreicherung der Datenbasis profitieren.

Markus Fleischer

Welche Learnings haben Sie und Ihr Team aus den Projekten der letzten Zeit gezogen?
Viele Unternehmen sitzen bereits auf sehr wertvollen Datenschätzen und sind in den ersten Workshops oft überrascht, welche Initiativen schnell und unkompliziert umgesetzt werden können. Im Produktionsumfeld kann es z.B. Sinn ergeben, Maschinen mit zusätzlichen Sensoren auszustatten um die Datenbasis anzureichern. Weil wir auch auf IoT-Projekte spezialisiert sind, ist es oft in wenigen Wochen möglich, ganze Produktionsstraßen auszustatten.
Wir haben z.B. mit unserem Kunden Untha Shredding Technology, einem der weltweit führenden Produzenten für Shredder-Maschinen, die neue Produktgeneration mit 180 Sensoren entwickelt. Eine so reichhaltige Datenbasis bietet entsprechend tolle Möglichkeiten Machine-Learning einzusetzen.

Inwiefern können Unternehmen bei KI-Projekten z.B. von Kooperationen und Coopetition profitieren?
Wie bereits kurz angeschnitten, gilt bei KI die Devise „je mehr Daten zu Verfügung stehen, desto besser/genauer sind meine Vorhersagen“. Dementsprechend können Unternehmen extrem von Kooperationen für Austausch und Anreicherung der Datenbasis profitieren. Dieser, bisher eher kaum verbreitete Ansatz Unternehmensdaten auszutauschen, bietet aus meiner Sicht in den nächsten Jahren das größte Potenzial, mit KI Mehrwert zu kreieren.
Um dafür die notwendige, standardisierte europäische Dateninfrastruktur zu schaffen, engagieren wir uns als A1 Digital auch aktiv im Gaia-X Projekt. Wir wollen mit unserer 100% DSGVO-konformen, regionalen DACH-Cloud schon heute die Basis zum sicheren Speichern und Austauschen von Daten bieten.

Weitere Informationen unter:
https://www.a1.digital/