Einige Beiträge, die ich vor einiger Zeit auf CIO-Kurator veröffentlichte, erscheinen dort häufig mit Fehlermeldungen. Ist mir gestern bei Recherchen aufgefallen. Für eine Archiv-Funktion eher kontraproduktiv. Deshalb werde ich nach und nach einige wichtige Beiträge noch einmal auf ichsagmal.com veröffentlichen:
Der Analyst Stefan Holtel kritisiert die einseitige Ausrichtung beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz auf Automatisierung. Wir agieren immer noch nach einem mentalen Modell aus der Zeit der Dampfmaschine. Es dominieren tote Maschinen-Metaphern, die die heile Welt der guten, alten Exportnation mit Schmieröl und rauchenden Schloten suggerieren, bestätigt brandeins-Redakteur Wolf Lotter:
“Ja gut, es wird ein bisschen digitalisiert, aber sonst bleibt alles beim Alten – eine Fabrik mit Fließband und Internetanschluss, festen Arbeitszeiten und einer dazugehörigen festen Lebensplanung bis zur Rente.“
Es gehe bei KI und Chatbots nicht um die Frage, was wir maximal automatisieren können, kommentiert Holtel auf der re:publica in Berlin.
Es gehe auch nicht um digitalen Taylorismus. Es gehe um einen grundlegenden Paradigmenwechsel im Zusammenspiel von Mensch und Maschine. Wie werde sich das Verhältnis von Mensch und Maschine neu ausbalancieren? Welche Entscheidungsbefugnisse gliedern wir an Maschinen aus und wo sind die Grenzen? Hier gehe es um normative Fragen, die noch zu wenig auf der Agenda der Entwickler stehen, moniert Holtel.
Demnach sprechen die Unternehmen der Künstlichen Intelligenz eine herausragende Bedeutung zu, tun sich aber schwer damit, die Technologie praktisch einzusetzen. So sind etwa drei Viertel (73 Prozent) der Unternehmen mit 20 oder mehr Mitarbeitern in Deutschland der Meinung, KI sei die wichtigste Zukunftstechnologie. Aber gerade einmal 6 Prozent setzen KI selbst ein, lediglich jedes Fünfte (22 Prozent) plant die KI-Nutzung oder diskutiert darüber. Vor einem Jahr fiel der Anteil mit 2 Prozent KI-Nutzern und 9 Prozent, die planen oder diskutieren, aber noch deutlich niedriger aus. Das ist das Ergebnis einer repräsentativen Umfrage unter 603 Unternehmen aller Branchen mit 20 oder mehr Mitarbeitern im Auftrag des Digitalverbands Bitkom.
Mehr als jeder vierte Befragte (28 Prozent) sieht KI als Gefahr für das eigene Unternehmen. Und 8 von 10 Unternehmen (81 Prozent) geben zu Protokoll, dass ausländische Digitalunternehmen durch ihre führende Stellung bei KI zu einer ernstzunehmenden Konkurrenz deutscher Kernindustrien wie etwa der Automobilbranche werden.
Bei den Unternehmen, die heute bereits KI einsetzen, sind fortgeschrittene Anwendungen angeblich die Ausnahme. So geben rund zwei Drittel (69 Prozent) an, KI im Marketing für so genanntes Targeting und personalisierte Werbung zu nutzen. Bei jeweils 4 von 10 (40 Prozent) unterstützt KI bei der automatisierten Buchung von Zahlungen und bei der automatisierten Beantwortung von Anfragen oder Reklamationen. Jedes Dritte (32 Prozent) gibt an, KI für die Preisoptimierung zu nutzen, jedes Vierte (25 Prozent) für die vorausschauende Wartung. 19 Prozent nutzen KI zur Planung von Transportrouten, 17 Prozent zur Erstellung automatisierter Prognosen. Fast überhaupt nicht eingesetzt wird KI zur Vorauswahl von Bewerbern (2 Prozent) und bei der Produktentwicklung, etwa durch Simulationen (1 Prozent).
Fragt man jene Unternehmen, die bislang noch keine KI einsetzen, ergibt sich folgendes Bild. Ihnen schweben vor allem Szenarien vor, wo eine KI Anfragen und Reklamationen automatisch beantwortet (95 Prozent), Transportrouten plant (88 Prozent), vorausschauend Wartung empfiehlt (86 Prozent), automatisch Zahlungen bucht (84 Prozent) und Werbung personalisiert (83 Prozent). Ebenfalls häufig genannt wird der KI-Einsatz für automatisierte Forecasts (78 Prozent) und Preisoptimierung (70 Prozent). Aber auch den Einsatz von KI für die Produktentwicklung (56 Prozent) und die Vorauswahl von Bewerbern (54 Prozent) können sich die Unternehmen vorstellen.
Den Status quo der KI in Deutschland werden wir heute im #NextTalk besprechen:
Inwieweit sind Visionen von künstlicher Intelligenz heute schon Wirklichkeit in deutschen Unternehmen, inwieweit sprechen wir eher (noch) von Fiktionen und Wunschvorstellungen? Was muss in Deutschland geschehen, um eine neue Qualität der KI-Kompetenz Wirklichkeit werden zu lassen und werden wir vor allem die Rolle des Anwenders einnehmen oder auch bei den Grundlagen mitspielen …? Aus dem Alltag der KI-Projekte berichten Boris Thienert und Franz Böhmann von Opitz Consulting.
Um 15 Uhr einschalten und mitdiskutieren via YouTube, Twitter/Periscope, Facebook und LinkedIn (jeweils meine Accounts im Auge behalten):
fast in Echtzeit oder?! Ein offenes und überaus interessantes Gespräch, dass zum Nachhören und -sehen geradezu einlädt, was v.a. Rafael Laguna de la Vera, dem Gründungsdirektor der Agentur für Sprunginnovationen, zu verdanken ist! #D2030#Innovation@rafbuff@christianegle
Die Einnahmen über klassische Anzeigenformate sinken, neue, teils branchenfremde Wettbewerber haben über digitale Kanäle nur geringe Markteintrittsbarrieren zu überwinden und Unternehmen richten eigene Newsrooms ein und werden über Social- Media-Kanäle mit Content-Strategien verstärkt selbst zu Sendern und damit zu Konkurrenten des Journalismus um die Aufmerksamkeit der Rezipientengruppen.
„Diese Beschreibung trifft im verstärkten Maße für Technikkommunikation in Redaktionen und Unternehmen zu. Die deutsche Ausgabe des Technikmagazins „Wired“ verschwand zunächst als Printerzeugnis und wurde schließlich auch nach Verlagswechsel als Onlineausgabe eingestellt. Der im Bereich des Fachjournalismus etablierte Vogel Verlag aus Würzburg firmiert jetzt als Vogel Communication Group und macht damit die stärkere Ausrichtung auf das Agenturgeschäft deutlich. In eine ähnliche Richtung geht der Landsberger Verlag moderne industrie, der sich nach eigener Darstellung unter der Bezeichnung mi connect als Branchennetzwerk und ‚Multi-Plattform-Unternehmen‘ aufstellt„, erläutert Professor Volker Banholzer zum zehnjährigen Jubiläum des Lehrstuhls für Technikjournalismus und Technik-PR. Ob die Metamorphose vom Fachverlag in eine Agentur eine gute Entscheidung ist, bezweifelt Banholzer. Das sei vielleicht momentan rentabler, aber für den Fachjournalismus eher ein Rückschritt.
Die Kommunikationschefin der Siemens AG, Clarissa Haller, sieht durch die Nutzung von Algorithmen und Machine Learning Potenziale für eine effizientere und zielgerichtete Kommunikation von Unternehmen mit ihren Stakeholdern, unabhängig vom früheren Gatekeeper Journalismus. Auch das steigert wohl den Druck auf die Medienhäuser.
Der richtige Weg der Digitalisierung werde sich wie immer erst im Nachhinein identifizieren lassen, so Banholzer. „Es lohnt sich aber, genauer auf die Rahmenbedingungen zu sehen. Dann werden zukunfts- versprechende Pfade sichtbarer. Die Kommunikationswissenschaftler Andreas Hepp (Universität Bremen) und Wiebke Loosen (Hans Bredow Institut) haben jüngst den Begriff ‚Pioneer Journalism‘ geprägt. Darunter verstehen sie die Gruppe von Journalistinnen und Journalisten, die unter Einsatz von neuen Technologien oder Methoden neue journalistische Leistungsangebote jenseits der klassischen Ansätze der Nachrichtenproduktion erstellen. Die Pioniere zeichne aus, dass sie neben der journalistischen zudem eine weitere Qualifikation in Data Analytics oder Informatik besitzen. Das trifft auch auf die Unternehmens- kommunikation zu, die ebenso neue Technologien nutzt, um Zielgruppen besser analysieren und verstehen zu können und für diese passgenaue Inhalte zur Verfügung stellen will.“
Personalisierung der Leistungsangebote, nutzenbasierte Preise und ein kooperatives Ökosystem sieht Banholzer als wichtige Faktoren für eine erfolgreiche Marktpositionierung in der Innovationskommunikation.
Aber schaut Euch doch das komplette Interview mit Banholzer während des Festaktes in Nürnberg an.
Kolumne: ein paar ernüchternde Fakten darüber, wo Deutschland in Sachen Machine Learning und #KI tatsächlich steht. Und warum die KI-Strategie der Bundesregierung arg dürftig ist. https://t.co/3PHSeHLNRD
Kann man kritisieren, sollte aber auch einen Blick in die Industrie (B2B, Maschinenbau) werfen, denn dort arbeiten schon einige, auch kleine Mittelständler mit machine Learning – die Algorithmen sind dort nicht der Clou, die Datenqualität entscheidet. 2. Halbzeit wird B2B gespiel
Die Zahl der Fachbeiträge wertet Stöcker als Indikator für die Relevanz der KI-Forschung:
„Wie es bei uns in Sachen maschinelles Lernen wirklich aussieht, kann man an den Tagungsbeiträgen bei großen internationalen Fachkonferenzen ablesen. Unter Informatikern sind per Peer Review ausgewählte Konferenzbeiträge zentral fürs Renommee“, behauptet Stöcker und verweist auf die KI-Konferenz NIPS, die er zur wichtigsten Konferenz über KI einordnet:
„Zur NIPS 2017 wurden 3240 Paper eingereicht, davon wurden 679 akzeptiert. 91 stammten von Google und seiner Tochter Deepmind, weitere 40 von Autoren, die für Microsoft arbeiten. Unter den 57 Institutionen, die mehr als fünf Paper auf der Tagung unterbrachten, sind fünf europäische – und keine deutsche.Vielleicht reichen deutsche Forscher ihre KI-Arbeiten ja lieber bei einer großen europäischen Konferenz ein? Wie der International Conference on Machine Learning (ICML), die 2018 in Stockholm stattfand? 58 Institutionen kamen dort auf mehr als fünf angenommene Beiträge – und darunter sind immerhin zwei Deutsche: Das Max-Planck-Institut für intelligente Systeme und die Universität Tübingen. Zusammen kommen sie auf 21 Beiträge. Das ist beachtlich – genau so viel wie die Gesamtzahl der erfolgreichen Einreichungen von Facebook-Mitarbeitern. Zählt man alle Google-Paper bei der Tagung zusammen, kommt man auf 82. Das sind 13 Prozent aller erfolgreichen Einrichtungen“, schreibt Stöcker.
In das gleiche Horn bläst Stefan Heumann.
Fragt sich ein bisschen wer hier auf welche Marketingtricks reinfällt. Hier eine Übersicht von Fraunhofer zu den publikationsstärksten Forschungseinrichtungen beim maschinellen Lernen (der zentrale #KI Trend zurzeit) in Deutschland. Studie gibts hier (PDF) https://t.co/jbjJ1WMbeSpic.twitter.com/vwC6ZD8UOf
Auf der Kölner Konferenz #NextAct äußerte sich der FDP-Neupolitiker Thomas Sattelberger kritisch über die Leistungen des Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI): Die besten KI-Forscher würden abwandern und landen bei internationalen Konzernen. Zudem möge man sich mal die Zahl der Ausgründungen anschauen, die aus dem DFKI in den vergangenen zehn Jahren gekommen sind. Siehe auch meinen Bericht auf ciokurator.com.
“Das ist eine vernachlässigbare Größe. Skaliert hat keine einzige”, moniert Sattelberger.
Das seien Forschungseinrichtungen, wo das wissenschaftliche Erkenntnisinteresse vor dem Verwertungsinteresse dominiert.
“Forschung soll nicht nur verwertungsorientiert sein. Wir brauchen eine vernünftige Balance zwischen zitiert werden in A+ Journals und dem gesellschaftlichen Nutzen”, fordert der forschungs- und innovationspolitische Sprecher der FDP-Bundestagsfraktion.
Auch andere Nicht-Insulaner sehen uns bei Künstlicher Intelligenz abgeschlagen. Haben wir die Zweigung des Pfades verpasst? pic.twitter.com/XDkfWibQ9U
— Thomas Sattelberger (@th_sattelberger) May 21, 2018
Ob man die Qualität der Forschung an der Zahl der Fachvorträge und an den Veröffentlichungen in hoch gerankten Journalen messen kann, halte ich doch für sehr fragwürdig. Da sollte man sich die Mechanismen hinter den Kulissen etwas genauer anschauen: Noch fragwürdiger ist es allerdings, die Stärken der KI-Forschung in Deutschland schlichtweg zu ignorieren. Allein das DFKI kann sich vor Aufträgen aus dem staatlichen und industriellen Sektor kaum noch retten, wie DFKI-Chef Professor Wolfgang Wahlster im Live-Talk auf der Cebit ausführte. Die Kritik von Sattelberger sei nicht nachvollziehbar, so Wahlster.
Wie gut ist die Forschung zur Künstlichen Intelligenz in Deutschland? https://t.co/gYym9JE6h7
“Er ist ja nicht der absolute Spezialist für KI und war doch eher für Personalpolitik zuständig. Ich kenne ihn nicht als KI-Experten. Das soll er mal gründlicher anschauen. Wir haben 80 Spin-Off-Firmen generiert. Wir haben Firmenwerte von über einer Milliarde Euro generiert. Wir haben gerade in den vergangenen zwei Jahren Firmen für über 100 Millionen Euro verkauft. Das ist nun wirklich ein Witz, was Thomas Sattelberger behauptet. Da müsste er etwas genauer recherchieren”, so die Replik von Wahlster.
Das DFKI habe allerdings auch Forschungsaufgaben.
“Wir bilden die nächste Generation von Hochschullehrern aus und bringen KI-Talente hervor. 96 Professoren für KI, die in Deutschland tätig sind, wurden bei uns ausgebildet”, betont der DFKI-Chef.
Man sollte bei der Beurteilung der Forschungsarbeit nicht nur auf Spin-Off-Firmen schauen. Auch die etablierten Unternehmen in Deutschland würden die Relevanz der KI erkennen und sich erfolgreich innovieren. Etwa Bosch und Siemens, denen das in den vergangenen Jahrzehnten immer wieder gelungen sei.
“In den USA sind viele große Unternehmen den Abgrund runter gestürzt. Man hat dort zwar erfolgreiche Spin-Offs, es werden in der Öffentlichkeit allerdings immer die gleichen Beispiele genannt. Siemens, Bosch und andere Unternehmen in unserem Land waren und sind über Generationen hinweg Flaggschiffe. Das muss man erst einmal können. Diese Unternehmen haben KI-Abteilungen errichtet und setzen lernende Systeme bis in die Produktentwicklung ein”, erläutert Wahlster.
Thomas Sattelberger sollte eine Deutschlandtour machen und sich diese Anwendungen anschauen. Wahlster würde ihn dabei begleiten.
Der Blick in die USA hilft nicht immer weiter.
“IBM gibt es in Deutschland seit mehr als 100 Jahren. Ich leite ein Entwicklungslabor in Böblingen mit rund 1.700 Mitarbeitern. Wir beschäftigen uns intensiv mit KI. Es passiert sehr viel in Deutschland”, bestätigt Dirk Wittkopp, Geschäftsführer der IBM Deutschland Research & Development GmbH.
Auch Wahlster hält von den Vergleichen mit den USA wenig. Man sei schon längst international vernetzt. Google und Co. seien Gesellschafter im DFKI. Es gebe einen regen Austausch. So komme das Team für die autonome Übersetzung bei Google aus dem DFKI.
“Man befruchtet sich gegenseitig. In Deutschland sollten wir uns auf unsere Stärken besinnen. Etwa in der Industrie. Man sollte die ‘KI-Spritze’ in die besten Produkte injizieren, sei es die Landmaschine, sei es die Werkzeugmaschine, sei es der Medizin Scanner von Siemens oder das Auto. Es bringt nichts, Google zu kopieren.”
Zu den Beschlüssen der KI-Klausurtagung der Bundesregierung äußerte sich Wahlster gegenüber der FAZ positiv:
„Ich bin von der neuen KI-Strategie begeistert, da nun in Europa das größte nationale Förderprogramm den Durchbruch von KI-Lösungen auf breiter Front ermöglicht. Damit wird endlich auch die von etlichen Medien und amerikanischen Unternehmensberatern oft fälschlich behauptete Überlegenheit der amerikanischen und chinesischen KI-Strategien klar widerlegt.“ Tatsächlich sei die Summe des deutschen Programms größer als die Initiativen, die beispielsweise Frankreich und Großbritannien bislang begonnen haben, so die FAZ.
Drei Punkte, die Christian Stöcker dargelegt hat, sind allerdings essentiell:
„Rechenleistung – die bei Google und Co. bekanntlich in Hülle und Fülle vorhanden ist, bis hin zu eigens für maschinelles Lernen entwickelten Spezialchips. Das exponentielle Wachstum der in KI investierten Rechenleistung wird maßgeblich von Google vorangetrieben. Große Datenmengen – und auch die liegen im Silicon Valley bekanntlich vor. Wussten Sie zum Beispiel, dass sie jedes Mal, wenn sie auf einem Captcha Schornsteine oder Zebrastreifen identifizieren, Daten fürs Machine Learning erzeugen? Und zwar für Google? Innovationen, also schlaue Leute. Die natürlich auch wieder bevorzugt dort arbeiten, wo Rechenleistung und Trainingsdaten en masse zur Verfügung stehen. Und wo man fünf- bis zehnmal so viel verdienen kann wie auf einer Postdoc-Stelle an einer deutschen Hochschule.“
Hochschulen müssten ihren Spitzenkräften erleichtern, an ihren Erfindungen zu verdienen. Auch das ist super wichtig.
Wie kommt man an die Trainingsdaten und wie verhindert man die Abwanderung von Talenten in der KI, das sind wohl die wichtigsten Fragen, die wir in Deutschland beantworten müssen. Das erörterten wir mit Jörg Müller-Lietzkow auf der Next Economy Open #NEO18x.
Wir sollten also nicht die Zeit vertrödeln beim Schlechtreden der KI-Forschung in Deutschland, sondern die richtigen Akzente in den nächsten Jahren setzen.
