Inflationär häufen sich Postings, was eine semantische Technologie wie ChatGPT so alles nicht kann. Das ist ermüdend. Erstaunlich ist, was so ein System als Programmierhilfe zustande bringt, etwas beim Wissensmanagement: ChatGPT kann als Chatbot programmiert werden, um Benutzern bei der Suche nach relevanten Informationen und der Beantwortung von Fragen zu helfen.
Personalisiertes Lernen: ChatGPT kann auch als Personalized-Learning-Tool verwendet werden, um Mitarbeiter bei der Erweiterung ihres Wissens und ihrer Fähigkeiten zu unterstützen. ChatGPT kann Fragen stellen, um das Vorwissen von Mitarbeitern zu bewerten und personalisierte Lernempfehlungen basierend auf ihren individuellen Bedürfnissen zu geben.
Automatisierte Informationsquellen: ChatGPT kann auch genutzt werden, um automatisch relevante Informationen zu sammeln und zu organisieren. Dies kann beispielsweise durch das Monitoring von RSS-Feeds oder anderen Online-Quellen erfolgen, um wichtige Updates und Trends in einem bestimmten Fachgebiet zu verfolgen.
Alles höchst nützliche Anwendungen für den täglichen Gebrauch. Die Alltagstauglichkeit ist für mich immer der entscheidende Gradmesser und die 30-Sekunden-Regel: Was kann ich innerhalb dieser Zeit akivieren und für meine Arbeit einsetzen: Von Livestreaming-Software bis zu News-Bots.
Sohn@Sohn basteln bereits kräftig an nützlichen Diensten.
Schon vor über 100 Jahren war klar, dass die Menschen der drahtlosen Zeit überall mit ihrem Empfänger herumgehen werden, der irgendwo, im Hut oder anderswo angebracht und auf eine der Myriaden von Vibrationen eingestellt sein wird, mit der er gerade Verbindung sucht, so die Prognose des Wissenschaftsautors Robert Stoss, die er 1910 zu Papier brachte: „Einerlei, wo er auch sein wird, er wird bloß den Stimm-Zeiger auf die betreffende Nummer einzustellen brauchen, die er zu sprechen wünscht, und der Gerufene wird sofort seinen Hörer vibrieren oder das Signal geben können, wobei es in seinem Belieben stehen wird, ob er hören oder die Verbindung abbrechen will.“
Wenn aber dieser Apparat erst so vervollkommnet sein werde, dass auch der gewöhnliche Sterbliche sich seiner wird bedienen können, dann werden dessen Lebensgewohnheiten dadurch noch weit mehr beeinflusst werden, als sie dies schon jetzt durch die Einführung des gewöhnlichen Telephones geworden sind. Stoss sprach von der Aufhebung von Raum und Zeit, von den Möglichkeiten der drahtlosen Verbrechensbekämpfung, einer fabelhaften Umgestaltung von Urlaubsreisen und der telautophonischen Modeberatung.
Staufrei durch SIRI und Co.
Mit dem Spracherkenner SIRI war bereits ein Hype ausgelöst worden, so die Smart Service-Bloggerin Manja Baudis : „Der persönliche Assistent auf dem Smartphone – bedienbar auch per gesprochener Sprache – ist wohl einer der mobilen Trends der letzten Monate.“ Mittlerweile gibt es zahlreiche sprachgesteuerte Dienste, die immer leistungsfähiger werden.
Es ist die Vision eines virtuellen Concierge, möglichst in Verbindung mit einer personalisierten Computerwolke, der uns auf Schritt und Tritt begleitet, rund um die Uhr unterstützt, unsere Bedürfnisse kennt, uns informiert, an Termine erinnert, rechtzeitig aus den Betten scheucht und gekonnt an einem Stau vorbei manövriert. Es muss ein vertrauenswürdiges und lernfähiges Assistenzsystem sein, sollte sich auf das Wesentliche konzentrieren und mich von Alltagsaufgaben entlasten. Erst dann kann man von einem Concierge in der Westentasche sprechen.
Entscheidend ist die Verfügbarkeit und Güte der virtuellen Concierge-Dienste. Bei einem Gesundheits-Assistenten darf es keine Abstürze geben, die heute noch an der Tagesordnung sind. Was Chatbots leisten, wird sich in den nächsten Jahren erweisen. Die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine genießt nach einem Bericht von Michael Kroker besondere Aufmerksamkeit: „Das hat sich auch in der vergangenen Woche gezeigt, als das amerikanische Start-up OpenAI seinen neuartigen Chatbot ChatGPT auf seiner Webseite frei zugänglich schaltete – und einen weltweiten Hype auslöste.“
Die Verbindung von leistungsfähigem Sprachmodell mit gigantischen Datenmengen sorge dafür, dass ChatGPT so gut in der Breite funktioniert.
Individuelle oder personalisierte Anwendungen wären dann der nächste Schritt. So ein System muss dann mein persönlicher Concierge werden, der mich auf gute Himbeermarmelade, Neuerscheinungen zu Roland Barthes, Innovationstheorien, Konzerte und dergleichen hinweist sowie das Management komplett übernimmt – von der Buchung von Konzertkarten bis zu blöden Behördengängen oder das Versendungen von Dokumenten.
Bei meinen ersten Gehversuchen mit ChatGPT sind die Ergebnisse bei der Kontexterfassung schon erstaunlich gut: Folgender Dialog zu Schumpeter hat sich entwickelt. Bei der letzten Frage sieht man dann Grenzen der Anwendbarkeit.
Was beinhaltet die Innovationstheorie von Schumpeter?
Die Innovationstheorie von Schumpeter ist ein wichtiger Teil der Wirtschaftstheorie, der sich mit der Rolle von Innovationen in der wirtschaftlichen Entwicklung befasst. Schumpeter betrachtet Innovationen als die treibende Kraft hinter wirtschaftlichem Wandel und Wachstum. Er argumentiert, dass Unternehmer und Unternehmen, die in der Lage sind, neue Produkte, Verfahren und Märkte zu schaffen, einen wichtigen Beitrag zur wirtschaftlichen Entwicklung leisten. Durch ihre Innovationsbemühungen können sie Wettbewerbsvorteile erzielen und die Wirtschaft voranbringen. Schumpeters Theorie geht davon aus, dass Innovationen immer von Unternehmern getrieben werden und nicht durch staatliche Planung oder Regulierung erfolgen.
Welche Rolle spielt dabei der Staat?
Schumpeters Innovationstheorie geht davon aus, dass Innovationen immer von Unternehmern getrieben werden und nicht durch staatliche Planung oder Regulierung erfolgen. Der Staat spielt demnach keine aktive Rolle bei der Förderung von Innovationen. Stattdessen sieht Schumpeter die Hauptaufgabe des Staates darin, einen Rahmen zu schaffen, in dem Unternehmen ungehindert neue Ideen entwickeln und umsetzen können. Dazu gehört beispielsweise die Schaffung von günstigen Rechts- und Marktbedingungen, die es Unternehmern ermöglichen, ihre Ideen in die Tat umzusetzen. Insgesamt betrachtet Schumpeter den Staat also eher als passiven Teilnehmer im Innovationsprozess.
Wie relevant ist die Theorie von Schumpeter heute?
Obwohl die Innovationstheorie von Schumpeter vor über 70 Jahren entwickelt wurde, ist sie auch heute noch von großer Relevanz. Schumpeters Betrachtung der Rolle von Unternehmern und Innovationen in der wirtschaftlichen Entwicklung gilt als eine der grundlegenden Theorien der Wirtschaftswissenschaften und wird in vielen Bereichen der Wirtschaftsforschung und -praxis herangezogen. Auch heute noch spielen Innovationen eine entscheidende Rolle beim wirtschaftlichen Wachstum und Wandel, und Schumpeters Theorie bietet einen wichtigen Rahmen, um die dahinterstehenden Prozesse zu verstehen und zu analysieren.
Welche Forscher beschäftigen sich zur Zeit mit Schumpeter?
Ich bin kein Einzelner, sondern eine künstliche Intelligenz, die nicht in der Lage ist, Informationen über aktuelle Forschungstätigkeiten zu liefern, da ich keinen Zugang zu aktuellen Forschungsarbeiten und -ergebnissen habe. Mein Wissen basiert auf Informationen, die bis zum Jahr 2021 reichen, und ich kann daher keine aktuellen Entwicklungen oder Trends in der Forschung zu Schumpeters Theorie beschreiben.
„Null Produktivitätsfortschritt nach zehn Jahren Industrie 4.0“ berichtete provokativ die FAZ vor ein paar Tagen. Michael Finkler, Vorstandsvorsitzender des VDMA-Fachverbands Software und Digitalisierung, formulierte dafür pointierte Thesen. Es gebe „null Produktivitätsfortschritt nach zehn Jahren Industrie 4.0“; das heutige Produktivitätsniveau der Industrie sei auf dem Stand von 2011; die Produktivität im Maschinenbau sei trotz hoher Auslastung sogar gesunken; die breite Masse der Unternehmen sei kaum vorangekommen; statt zu organisieren und zu standardisieren sei „die Verschwendung digitalisiert“ worden. Es wurde zwar oft davon gesprochen, neue, digitale Geschäftsmodelle zu entwickeln, Mehrwert durch Digitalisierung zu schaffen, womöglich Plattformen auf die Beine zu stellen. Aber vielerorts ist davon nichts zu sehen. Finkler erkennt „zehn verlorene Jahre“. Deutschland habe „den Anschluss verloren in der industriellen Plattformökonomie“, während Konzerne wie Google, Microsoft oder Amazon den Aufbau von Industrie-Plattformen forcierten.
In der Fachszene ist das Meinungsbild vielschichtig:
„Wir reden von Industrie 4.0 und vielerorts haben wir noch nicht mal eine moderne IT Infrastruktur und Breitbandausbau. Ich kann nur allen Unternehmen raten, auch aus Sicherheitsgründen autark zu werden und eigene Campus-Netzwerke mit 5G und WiFi6 aufzubauen. Damit wird eine wesentliche Grundlage für Industrie 4.0 gelegt“, kommentiert Stephan Hierl, CTO Kyndryl Germany.
Professor Wolfgang Wahlster, ehemaliger Chef des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI), sieht einen Vorsprung bei den Hidden Champions:
Der Begriff „Industrie 4.0“ habe sich viral ausgebreitet und werde heute auf der ganzen Welt wie „Kindergarten“ und „Autobahn“ mit Deutschland assoziiert. „Industrie 4.0 ist ein Exportschlager, der in Wirtschaft, Wissenschaft und Politik rund um den Globus Aufmerksamkeit und Anerkennung erfahren hat. Damit haben wir in der Hightech-Welt erstmals wieder ein innovatives Konzept aus Deutschland international etablieren können, nachdem diese über viele Jahre meist aus Amerika oder Asien kamen“, so Henning Kagermann und Wolfgang Wahlster in einem Gastbeitrag für die FAZ.
Industrie 4.0 sei die Basis für datenbasierte Wertschöpfung, innovative Geschäftsmodelle und Organisationsformen, aber auch für neue Lösungen in Bereichen wie Energie, Gesundheit und Mobilität.
„Ökonomisch ging es initial um einen Wechsel von der traditionellen Automatisierung mit vorherbestimmtem Ergebnis hin zu lernenden und sich selbst anpassenden Maschinen und Umgebungen, die in Echtzeit auf Änderungen der Kundennachfrage sowie auf unerwartete Störungen reagieren. Damit einher geht der Schritt von der Massenproduktion zur Maßanfertigung, zur preislich konkurrenzfähigen Herstellung von individuellen, maßgeschneiderten Produkten“, betonen Kagermann und Wahlster.
Wichtig war das Versprechen von einer besseren und sinnvolleren Mensch-Maschine-Kooperation ohne Angst vor Kontrollverlust, die Schaffung von Arbeitsplätzen durch „Nearshoring“ und die Inklusion von älteren und behinderten Menschen, unterstützt durch physische und kognitive Werkerassistenzsysteme.
„Ökologisch war von Anfang an die Ressourcen- und Energieeffizienz ein zentrales Ziel: Industrie 4.0 hat das Potential, eine Kreislaufwirtschaft zu etablieren, die Wirtschaftswachstum von Ressourcenverbrauch entkoppelt. Industrie 4.0 stellt den Menschen in den Mittelpunkt, und dazu gehören die gesellschaftliche und natürliche Umwelt“, so die Gastautoren der FAZ.
Der digitale Produktpass ist dafür ein gutes Beispiel:
Heute gebe es etliche „Smart Factories“, die Grundprinzipien von Industrie 4.0 umsetzen: „Plug & Produce“ und die virtuelle Inbetriebnahme neuer Anlagenteile durch den Einsatz digitaler Zwillinge, taktunabhängige Matrix-Produktionsarchitekturen mit konfigurierbaren Produktionszellen und kurzen Umrüstzeiten auch für kleinste Losgrößen mit großem Produktindividualisierungsgrad, variable Intralogistik kombiniert mit Echtzeitproduktionsplanung sowie lokationsbasierte Dienste für alle Werker, Betriebsmittel und die entstehenden Produkte. Die Positionsbestimmung in Fabrikhallen sei für mobile Systeme wie autonome Gabelstapler mit Hilfe KI-basierter visueller SLAM-Verfahren stark verbessert worden, SLAM steht dabei für „Simultaneous Localization and Mapping“. Durch GPU-Computing, die hochparallele Ausführung neuronaler Verfahren auf sehr leistungsfähigen Grafikkarten, wurde die notwendige Erkennung von Landmarken signifikant verbessert, um eine freie Navigation mobiler Roboter zu ermöglichen.
Wichtig sind wohl auch Plattformen und Open-Source-Projekt:
Wir wollen das live diskutieren in einem Sohn@Sohn Studiogespräch mit Marius Grathwohl vom Maschinenbau-Unternehmen Multivac am Mittwoch, 2. November 15:40 Uhr. Macht mit bei der Debatte.
Übertragung läuft im Multistream auf YouTube, Facebook, Twitter (@gsohn), LinkedIn (https://www.linkedin.com/in/gunnarsohn) und Twitch. Nutzt die Kommentar- und Chatfunktionen.
Man hört, sieht und streamt sich am Mittwochnachmittag:
In Delphi befand sich die berühmteste griechische Orakelstätte. Dort erteilte die Priesterin Pythia in ekstatischem Rausch auf einem Dreifuß sitzend ihre scheinbar widersinnigen Orakel, zu denen sie Apollon inspirierte. Die Antworten von Pythia wurden in Versen verkündet und zumeist zweideutig formuliert. Ähnlich kryptisch klingen die Verheißungen der KI-Hohepriester, etwa wenn die KI die Zukunft der KI vorhersagen soll.
In Welterklärungsmaschinen sollen gar Empfehlungen zur Bewältigung des Klimawandels und Frühwarnungen ausgespuckt werden – selbst Befunde zur Bewältigung von Finanzkrisen stellen die KI-Konstrukteure in Aussicht. Vielleicht erleben wir auch nur die letzte Schlacht des Controllings, um in den Zeiten des Kontrollverlustes die alte Logik des Industriezeitalters in die vernetzte Welt zu retten. Die Schaffung von neuer Übersichtlichkeit im chaotischen Universum des Cyberspace. Der Wunsch nach Rückgewinnung der Deutungshoheit und die Sehnsucht nach maschinengesteuerten Entscheidungen auf dem Fundament der Ratio.
Das Ganze wird begleitet von utopischen und dystopischen Szenarien Rhetorik. Beide Fraktionen sitzen im selben Schützengraben und glauben an die vermeintlichen Zahlen-Zauberstücke, die ihnen Analysten und so genannte Experten mit bedeutungsschweren Gesten vorführen. Häufig handelt es sich um Physiker oder Mathematiker, die zur Sozialwissenschaft konvertiert sind. Und das wiederum ist kein Zufall. Schaut man in ihre Zauberkästen hinein, findet man recht simple Formeln. So hat Professor Michael Feindt den NeuroBayes-Algorithmus erfunden. Sein Ziel war es, ein Werkzeug für exakte Prognosen zu schaffen – sowohl für die wissenschaftliche Forschung als auch für unterschiedliche Wirtschaftszweige und Entscheidungsproblemen in Unternehmen.Das Feindt-Szenario klingt so: Man habe beispielsweise irgendeine App mit einer Entscheidungskompetenz, wie häufig ein bestimmter Artikel der Bekleidungsindustrie verkauft wird. Etwa ein Anzug oder eine Krawatte. Das sei eine wichtige Information für Disponenten von Mode.
„Ich selbst würde sagen: Ich habe keine Ahnung. Unsere Software schon. Sie macht eine Prognose und die Prognose hat einen Erwartungswert, einen Mittelwert, aber das ist eine ganze Wahrscheinlichkeitsverteilung. Vieles ist eben nicht durch einfache Zahlen darstellbar, vieles ist auch sehr unsicher. Es kann nur durch eine Wahrscheinlichkeitsverteilung beschrieben werden. Diese Unsicherheit mag sehr groß sein. Es gibt Artikel, die eine höhere Wahrscheinlichkeit richtig zum Mode Renner zu werden als andere. Und das kann man eben vorhersagen”, glaubt der Teilchenphysiker Feindt.
Mit der bekannten Unsicherheit könnte man die optimale Entscheidung treffen. Entscheidungsmaschinen seien besser als menschliche Experten. Denn der Mensch, das wisse man aus der Biologie, neige zu Verhaltensweisen, die nicht zu rationalen Entscheidungen beitragen. Eine Maschine könne bessere Entscheidungen treffen. Sie sei in der Lage, für eine Versicherung den günstigsten Tarif zu berechnen, der zu einer niedrigen Schadensquote beiträgt. Es werden also zwei Ziele gleichzeitig erreicht, die sich eigentlich ausschließen. Manager würden vielleicht den Tarif zu teuer oder zu billig anbieten. „Aufgrund von historischen Daten mit individualisierten Algorithmen erreicht man beide Ziele gleichzeitig”, meint Feindt.
Er würde sogar am liebsten auf Menschen bei diesen Anwendungen verzichten. Besser wäre es, wenn eine Dispositionsmaschine automatisch die Bestellungen auslöst. Also für den Einkauf von Modeartikeln, für Mettwurst und Schinken oder eben für die Berechnung des optimalen Tarifs bei einer Versicherung. Im Groben kann das sinnvoll sein, um die Menge an Hackfleisch besser zu kalkulieren, die täglich über die Verkaufstheke geht. So wären Einzelhändler in der Lage, weniger Fleisch wegzuwerfen. Verbessert sich dadurch aber der Verkauf von Fleisch- und Wurstware? Was steckt hinter den Durchschnittswerten, die man ermittelt?
Was Algorithmen leisten, sind Optionen, Wahrscheinlichkeiten, Vorschläge, Hinweise und Anregungen – gesteuert von Menschen, die mit Annahmen und Gewichtungen für ihre Prognose-Rechnungen operieren. Und die können Unternehmen, Volkswirtschaften, Konsumenten, Wähler und Politiker auch völlig in die Irre führen. Selbst bei Textilwaren: „Hier kann eine Maschine nicht vorhersagen, ob ich eine bestimmte Art von Bikini in der nächsten Sommersaison kaufen werde. In der Vorsaison galten vielleicht andere Regeln oder ein anderes Modebewusstsein. Die Maschinen müssen also immer wieder Neues in ihre Analysen einbeziehen, um das Interesse der Konsumenten zu testen. Genauso ist es mit politischen Ereignissen. Wenn etwa Themen wie die Sarrazin-Debatte oder der Fukushima-Atomunfall in den Nachrichten auftauchen, ist es für Maschinen nicht möglich zu sagen, was der Nutzer tun soll. Diese Ereignisse sind einzigartig“, erklärt der Jurist und Informatiker Christoph Kappes.
Es gebe immer wieder Modewellen, die die Analysierbarkeit komplexer Systeme versprechen, betont der Organisationswissenschaftler Gerhard Wohland. Es sei der monokausale Glaube, dass das was in der Gegenwart geschieht, seinen Grund in der Vergangenheit hat. „Wenn ich die Vergangenheit umfangreich und schnell genug auswerte, weiß ich, was die Zukunft bringt. Und genau das ist die Illusion. Das ist zwar möglich. Aber ich muss dann für sehr triviale Strukturen sorgen. In der Physik nennt man das Labor. Die Welt, wie sie ist, wird ausgeblendet. Mit den wenigen Wirkungszusammenhängen, die übrig bleiben, entwickelt man Gesetzmäßigkeiten. Für soziale Systeme ist das aber albern“, so Wohland. Ein Modell müsse einfacher sein als das, was es modelliert. Wenn das nicht so wäre, könnte man ja direkt den Untersuchungsgegenstand heranziehen. Modelle müssen also immer simplifizieren. Aspekte der Wirklichkeit werden ausgeblendet. Das gelingt aber nur, wenn zwischen wichtig und unwichtig unterschieden wird. Komplexe Systeme, also auch die menschliche Gesellschaft, kennen aber diese Unterscheidung überhaupt nicht. „Welches Ereignis nun eine Wirkung in der Zukunft erzeugt, kann man in der Gegenwart nicht wissen“, sagt Wohland. Die kleinsten Ursachen, die von Daten-Maschinen in Echtzeit-Analysen noch gar nicht als wichtig erachtet werden, könnten enorme Wirkungen erzeugen und die Simulationen ad absurdum führen. Am Ende bleibe Frust und Enttäuschung übrig. Insofern sei es fragwürdig, Maschinen, Software und Algorithmen in ihrer Wirkung und Bedeutung in ungeahnte Fallhöhen zu schrauben:
„Wenn neue Technik in die Welt kommt, gibt es immer zwei Tendenzen: Die Technik und das Potenzial der neuen Technik zu übertreiben oder zu verteufeln. Organisationen haben beides im Bauch. Sie übertreiben den Einsatz von Technik, wenn es um Steuerung und Prozesse geht. Man tut so, als sei alles durchschaubar. Gefragt ist nur die richtige Software und schon funktioniert das alles. Bei hoher Dynamik braucht man allerdings auch Menschen und ihre Kompetenzen, um Wertschöpfung zu erzielen. Dieser Punkt wird häufig übersehen. Auf der anderen Seite macht man Dinge, die längst von einer Maschine bewältigt werden können. Etwa bei der Unterscheidung einer Beschwerde und einer Adressänderung“, erläutert Wohland.
Vielleicht sollten die KI-Marktschreier einfach ein wenig bescheidener auftreten: Ansonsten könnten sie ein ähnliches Debakel wie Krösus erleben, der gegen Persien in den Krieg ziehen wollte und das Orakel von Delphi um Rat fragte. Die Pythia antwortete ihm, wenn er nach Persien zöge, würde ein großes Reich zerstört werden. Krösus war begeistert von der Antwort und zog gleich mit seinem Heer los. Leider war das große Reich, das dabei zerstört wurde, sein eigenes.
Siehe auch:
Eine Bitte: Hört doch auf, ständig die gleichen Beispiele bei regelbasierten Spielen zu kommunizieren. Das langweilt so langsam.
Künstliche Intelligenz – wie gut sind wir in Deutschland? Antworten von Professor Wolfgang Wahlster, DFKI-Chefberater, im #DigitalXStudio. Themen: Wie sieht sie aus, die bessere und sinnvollere Mensch-Maschine-Kooperation ohne Angst vor Kontrollverlust? Gibt es neue Arbeitsplätze durch Nearshoring? Die Konnektivität zwischen Maschinen, Werkzeugen, Werkstücken und Facharbeitern hat auch in Bestandsfabriken große Fortschritte gemacht – Beispiele wären nicht schlecht. In 5G-Campusnetzen können Edge-Devices mit der hohen Bandbreite und garantiert geringer Latenzzeit von 5G zu einer lokalen Edge-Cloud zusammengeschaltet werden, die dann den Echtzeitanforderungen in der Fabrik genügt. Hybride Teams von Werkern und kollaborativen Robotern mit verschiedenen Fähigkeiten führen zu einer neuen Form der Team-Robotik, in der Mensch-Maschine-Interaktion unter Führung des menschlichen Fachpersonals im Mittelpunkt steht, welches Hand in Hand mit Robotern zusammenarbeitet, um im Team komplexe Fertigungsaufgaben zu lösen. Bei den Dateninfrastrukturen müssen die Anforderungen der jeweiligen Branche bezüglich Datenhoheit, Dezentralität in heterogenen Multicloud-Systemen und Edge-Support berücksichtigt werden. Wie gut sind wir da in Deutschland? Sind die USA und China enteilt?
Zu lange habe sich Deutschland auf die Vergangenheit konzentriert. Nun brauche es eine Strategie für die Zukunft.
„Die aktuelle Krise trifft auf eine strukturelle, die für die Wirtschaft ohnehin schon den größten Umbau seit dem Zweiten Weltkrieg bedeutet: Die Direkteinspritzer-Profis von VW sollen plötzlich Elektropioniere sein; Autozulieferer werden zu Softwareherstellern; und der industrielle Mittelstand, für den Innovationen noch ziemlich oft eine Schweißnaht haben, hat es nun mit Big Data zu tun“, so Matthes.
Das sei eine neue Situation für viele deutsche Unternehmen, die sich allzu oft damit zufriedengeben, bestehende Produkte und Prozesse zu optimieren. „Sie leben sehr gut von der Vergangenheit. Aber wie lange noch? Revolutionen werden derweil anderswo angezettelt. Tesla etwa ist an der Börse mehr als doppelt so viel wert wie VW, Daimler und BMW zusammen.“
„Die künftige Bundesregierung muss eine Strategie für die Industrie der Zukunft entwickeln, die etwas durchdachter ist als das, was Wirtschaftsminister Peter Altmaier schnell daheim zusammengeschrieben hat. Die Basis dafür ist ein Bildungssystem, das viel konsequenter auf die Disruptionen in den entscheidenden Zukunftstechnologien ausgerichtet ist. Gleichzeitig muss die Wissenschaft enger mit Investoren und Konzernen vernetzt werden, denn auf dieser Schnittstelle entstehen die Ideen für die milliardenschweren Geschäftsmodelle von morgen“, fordert Matthes.
Eine schöne Steilvorlage für den Industrieexperten Robert Weber aus unserem DigitalX-Redaktionsteam.
Wir diskutieren über sein neues Opus „KI in der Industrie“ und werden auf die Punkte von Sebastian Matthes eingehen.
Mitdiskutieren im Multistream über die Chat- und Kommentarfunktionen von YouTube, Facebook und Co.
Es sind häufig völlig überdrehte, anmaßende und werbegetriebene Thesen, die man mit Big Data, Künstliche Intelligenz und Neurowissenschaften verbindet. Das wirkt sich vielleicht positiv auf den Verkauf von Büchern aus, die über das Ende des Zufalls schwadronieren oder über die Wunderwirkung von Neuro-Leadership, Neuro-Marketing und Maschinen-Intelligenz herumlabern.
Es ist auch eine beliebte Methode, um milliardenschwere Forschungsbudgets und Beratungsaufträge zu kapern, wie beim Human Brain Project. Beim öffentlichen Diskurs sollte man die wirtschaftlichen Interessen dieser Akteure nicht aus den Augen verlieren. Diese Sätze schrieb ich vor etlichen Jahren.
Erinnert sei an dieser Stelle an die KI-Heizdecken-Verkäufer, die sich in der Öffentlichkeit mit geheimnisvollen Andeutungen über ihre Welterklärungs-Maschinen in Szene setzen, aber sofort zu lichtscheuen Subjekten schrumpfen, wenn man ihre Systeme live in der Öffentlichkeit präsentieren möchte.
So geschehen bei einer kleinen Disputation auf Facebook über selbstgewisse „Neuro-Experten“, die Abläufe des menschlichen Gehirns noch nicht einmal in Ansätzen erklären können. Ein Systemingenieur warnte vor zu großem Pessimismus. Man werde sich noch wundern, was in der Hirnforschung und beim künstlichen Nachbau der Gehirne in den nächsten Jahren so alles passieren werde.
Über die „Intelligenz“ seiner eigenen Prognose-Maschine äußerte sich dieser Geschäftsführer eines Softwareunternehmens ähnlich euphorisch. Ist ja völlig in Ordnung. Jeder Krämer lobt seine Ware. Als ich nachfragte, ob er sein System live vorführen wolle, wechselte der virtuelle Werkzeugmacher direkt in den privaten Modus und sagte mir klar, dass er gegenüber der Öffentlichkeit keine Bringschuld habe.
„Nur so viel: Wir setzen unsere Software im Klinikbereich ein, um gute von schlechten Patienten zu trennen. Als Auswertungstool, um aufzuzeigen, wo Ärzte Geld verballern.“
Und was ist mit den Patienten, fragte ich nach. Müsste so etwas nicht öffentlich verhandelt werden? Antwort: Offenlegungspflichten sieht er nur gegenüber seinen Auftraggebern und beendete die Diskussion mit mir – zumindest im nicht-öffentlichen Chat. Seine Großspurigkeit im öffentlichen Teil setzte er fort.
Nach der anonymisierten Veröffentlichung seines Patienten-Zitats auf meinem ichsagmal.com-Blog verfiel er in eine Panikattacke, löschte alle Facebook-Kommentare und proklamierte pauschal, man könne Bloggern einfach nicht vertrauen. Jetzt geht es also um „Vertrauen“ – es geht wahrscheinlich auch um seine Reputation.
Hans-Christian „Chris“ Boos sei „Deutschlands Antwort auf Elon Musk und Jeff Bezos“, schrieb euphorisch die Wirtschaftswoche. Der Titel lautete: „Auf diese Leute sollte die neue Regierung hören“. Nach den Recherchen des Stern bleibt von der KI-Herrlichkeit aber nicht mehr viel übrig.
„Inzwischen hat derSterneine Fülle interner Unterlagen ausgewertet und mit etwa 20 Menschen gesprochen, die den Unternehmer kennen oder für ihn gearbeitet haben. Das Ergebnis passt schlecht zum öffentlichen Bild des angeblichen Digitalpioniers. Sein Unternehmen Arago in Frankfurt gibt es schon seit 1995. Heute lässt er auf der Website der Bundesregierung erklären, dass die Firma ‚für die Erforschung und Kommerzialisierung allgemeiner künstlicher Intelligenz gegründet‘ wurde. Tatsächlich war sie eine Abspaltung der Dresdner Bank – so erzählte es noch vor einigen Jahren Boos’ Onkel Bernhard Walther, ein früherer Bankmanager. Beides sei ‚zutreffend‘, lässt Boos heute antworten.“
Und was machte Arago? Das Unternehmen war ausgerichtet auf IT-Wartung, den Betrieb von Websites und entwickelte ein Automatisierungssystem für Rechenzentren. Gähn. Also das Brot- und Butter-Geschäft vieler IT-Unternehmen in den 1990er Jahren. Ein Autopilot namens Hiro sollte einfache Aufgaben bei der IT-Wartung übernehmen. Nach Angaben des Stern sei es mit einigen Weiterentwicklungen noch heute das Kernprodukt der Firma.
Spektakulär verlief 2014 der Einstieg des Private Equity-Giganten Kohlberg Kravis Roberts (KKR). Leser meines Blogs kennen ja meine besondere Zuneigung zu diesem mehr als diskussionswürdigen Finanzinvestor.
6,5 Millionen Euro kassierte Boos persönlich, 8,5 Millionen sein Onkel, so der Stern. „27 Millionen Euro steckte KKR in die Firma selbst, die erst zu 34 Prozent und ab 2017 so-gar mehrheitlich den Amerikanern gehörte. ‚Das wird die zweite SAP‘, prognostizierte KKR-Manager Philipp Freise im Oktober 2014: ‚Das hat ein Riesenpotenzial, wir reden hier von Milliarden.‘ Jetzt werde KKR Arago helfen, ‚das explosive Wachstum zu organisieren'“, schreibt der Stern.
Beim Namen Philipp Freise klingeln doch direkt meine Ohren. Ich sage nur Metro, Erich Greipl, Otto Beisheim, Grüner Punkt und dergleichen mehr.
Welche Expertise KKR und Freise auf dem Geschäftsfeld für Künstliche Intelligenz haben, kann ich nicht beurteilen. Vielleicht konnte man wertvolle Erfahrungen sammeln beim Portal Geschenk24, das mit einer Metro-Tochter zu PrimusGeschenk24 fusionierte. Freise wird wissen, auf welche Recherchen ich hier anspiele 😉
Was das mit smarten Hühnerställen, Quantensprüngen, geplatzten Projekten, Futterzusätzen, Angela Merkel, Kanzleramtschef Helge Braun und dem Ausstieg von KKR zu tun hat, solltet Ihr in der fein recherchierten Stern-Story nachlesen. Heftnummer 24.
Frage: Wie ermittelt man KI-Expertisen? Lasst sie Euch vorführen – live. Oder dem Beispiel von KKR folgen…..Scherzchen.
