Warum Ihre Organisation künstliche Intelligenz benötigt

<figure class="wp-caption alignleft" id="attachment_32995" style="width: 200px"><img alt="Chwee Chua, Global Research Director, Big Data, Analytics &amp; Cognitive/Artificial Intelligence, IDC" class="wp-image-32995 size-full" height="300" src="https://assets.appian.com/uploads/assets/sites/4/2018/04/Chwee-Chua.jpg" width="200"/><figcaption>Chwee Chua, Global Research Director, Big Data, Analytics &amp; Cognitive/Artificial Intelligence, IDC</figcaption></figure>

<a href="https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=PRF004581" rel="noopener" target="_blank">Chwee Chua</a> ist Global Research Director für Big Data, Analytics &amp; Cognitive/Artificial Intelligence für die Region Asien-Pazifik bei der International Data Corporation.

Chua ist auf die Verfolgung der Annahme der künstlichen Intelligenz (KI) in allen erdenklichen Bereichen spezialisiert – von Bank- und <a href="https://www.appian.com/industries/healthcare/">Gesundheitswesen</a> und Fertigung bis hin zur Unternehmensautomatisierung und Smartphones.

Einige Zyniker sind in Anbetracht der immer breiteren Annahme von KI in lautstarken Alarm verfallen. Sie warnen davor, dass wir uns in die Hände von Maschinen begeben und ihnen zu viele Informationen anvertrauen, mit denen diese dann wichtige Entscheidungen für uns treffen sollen.

Chua und andere Verfechter der KI sind jedoch ganz anderer Meinung.

Sie glauben, dass uns in nicht allzu ferner Zukunft Fortschritte in den Bereichen KI und maschinelles Lernen bis an den Punkt katapultieren, an dem es möglich sein wird, vorausschauende, dialogorientierte digitale Assistenten zu entwickeln, wie man sie aus modernen Science-Fiction-Filmen kennt.

„Einige Smartphone-Hersteller entwickeln bereits Handys mit integrierten neuralen Netzwerken“, erklärt Chua. „Wir sind kurz davor, den Betrieb von leistungsstarken KI-Systemen lokal auf unseren Mobiltelefonen umzusetzen. Es ist diese Art der <a href="https://www.appian.com/digital-transformation/">digitalen Transformation</a>, die tatsächlich unseren Alltag in nicht allzu ferner Zukunft grundlegend verändern kann.“

Chua, der in Singapur lebt, verfügt über mehr als ein Jahrzehnt Erfahrung in der Verfolgung von Trends in den Bereichen Daten, Analytics und Technologie für die Unternehmenstransformation. Er verfolgt KI-, Big-Data- und Cognitive-Computing-Trends in der Asien-Pazifik-Region.

Die explosionsartige Entwicklung von KI hat für sehr viel Gerede gesorgt. In diesem Digital-Trailblazer-Interview hilft Chua, über den Hype hinauszublicken und zu verstehen, warum ein Verpassen des Einstieges in die KI Ihr Unternehmen im schlimmsten Fall Ihren Konkurrenten ausliefern kann.

Wir hoffen, dass Ihnen diese Unterhaltung wissenswerte Informationen bieten kann.

<strong>Appian:</strong> Willkommen bei Digital Trailblazers. Das Thema künstliche Intelligenz sorgt aktuell für ziemlich viele Schlagzeilen. Zudem gibt es viele Händler im Markt, die sich KI auf die Fahnen schreiben. All das führt dazu, dass es einen regelrechten Hype um das Thema gibt. Welchen Rat würden Sie Führungskräften geben, die über den Hype rund um künstliche Intelligenz hinausblicken wollen?

<h2>Ein Blick über den KI-Hype hinaus</h2>

<strong>Chua:</strong> Ich glaube, dass Sie Recht haben. Rund um das Thema KI gibt es tatsächlich einen ziemlich großen Hype. Fast jedes Unternehmen im Markt fügt seinen Produkten und Dienstleistungen den Zusatz „KI“ hinzu, um auf dieser Hype-Welle zu reiten. Die Wahrheit ist jedoch, dass 80 % davon rein gar nichts mit KI zu tun haben.

<blockquote>„Vor über einem Jahr haben wir uns die Chatbots im Markt angeschaut. 80 % davon waren nichts anderes als FAQs, die eine Schlagwortsuche und die Ausgabe einer Antwort umfassten. Für Führungskräfte, die den Schritt in den Bereich KI wagen möchten, ist es wichtig, die Fähigkeiten der von den verschiedenen Händlern angebotenen Technologien zu verstehen.“</blockquote>

Hier müssen wir uns die Frage stellen: Ist es wirklich KI oder wurde der Technologie nur das Label KI aufgedrückt?

https://twitter.com/IDC/status/976838452707766278

<strong>Appian:</strong> Das hört sich so an, als gäbe es etwas Verwirrung rund um das Thema KI und darum, was es eigentlich damit auf sich hat. Was sind basierend auf Ihren Erfahrungen die größten Missverständnisse bei der künstlichen Intelligenz?

<strong>Chua:</strong> Eines der größten ist sicherlich die Idee, dass KI einfach ist. Tatsächlich ist das Ganze sehr kompliziert. Ich würde sagen, dass ca. 95 % der KI nicht per Plug-and-Play funktioniert. Aber so einfach ist das nicht. Es gibt gerade einen großen Hype um selbstfahrende Autos. Allerdings ist ihre Zeit noch nicht ganz gekommen. Sie sind sehr teuer. Es erfordert sehr viel Technologie, viele Sensoren und viele Algorithmen, damit derlei Systeme wirklich gut funktionieren.

Von daher ist das Missverständnis, dass man bei der KI ganz einfach einen Plug-and-Play-Ansatz verfolgen kann, ein großes Problem. Natürlich kann es das in einigen Fällen mithilfe von APIs (Application Programming Interfaces) tatsächlich geben. In der Regel ist KI jedoch alles andere als einfach zu implementieren. Das braucht Zeit.

<h2>Die größten Hemmnisse auf dem Weg zum KI-Erfolg</h2>

<strong>Appian:</strong> Was sind angesichts der Schwierigkeit, KI über traditionelle Ansätze umzusetzen, einige der größten Fehler, die Sie bei der KI-Implementierungen sehen?<strong>Chua:</strong> Ein Problem ist, dass auf den Zug aufgesprungen wird, ohne sich vorher ausreichend Gedanken über das Geschäftsproblem zu machen, das man eigentlich in erster Linie lösen möchte. Der Trick ist, zunächst die richtigen Anwendungsfälle zu definieren. Man sollte also das zu lösende Problem und die Daten, die dafür benötigt werden, definieren.

<strong>Appian:</strong> Sie haben Daten erwähnt. Viele Experten sagen, dass Daten der Sauerstoff der KI sind. Warum sind Daten bei der Implementierung von KI so überaus wichtig?

<strong>Chua:</strong>

<blockquote>„Probleme mit Daten stellen eine der größten Hindernisse für erfolgreiche KI-Implementationen dar. Wie problematisch das Thema Daten sein kann, wird vielen Unternehmen erst dann klar, wenn sie mit der Implementierung von KI-Lösungen beginnen. Der erste Schritt im Rahmen der Einführung von KI ist, saubere Datensätze für die Einspeisung in Ihr KI-System zu erstellen.</blockquote>

Wir sehen, dass viele Unternehmen mit diesem Problem kämpfen. Sie benötigen sehr viele gute Daten, um mit KI erfolgreich zu sein. Zudem müssen Sie vermeiden, Geld in eine Lösung zu stecken, die nicht sorgfältig durchdacht wurde.<a href="https://www.cnbc.com/video/3000620819?__source=cnbcembedplayer" rel="noopener" target="_blank">The golden age of A.I.</a> von <a href="//www.cnbc.com/?__source=cnbcembedplayer" rel="noopener" target="_blank">CNBC</a>.

<h2>APIs als Katalysatoren für die KI-Annahme</h2>

<strong>Appian:</strong> In einem kürzlichen Auftritt bei CNBC sprachen Sie davon, dass wir uns im goldenen Zeitalter der KI befinden. Was meinten Sie damit? Und wie passt dieses Konzept in das Gesamtbild der digitalen Transformation?

<strong>Chua:</strong> Wir mussten zunächst zwei bis drei sprichwörtliche Winter im Bereich KI durchlaufen, um dort anzukommen, wo wir heute stehen. In der Vergangenheit konnten wir die mit dem Hype verbundenen Erwartungen scheinbar nicht erfüllen. Ich denke jedoch, dass wir uns jetzt in der perfekten Konstellation zwischen den drei verschiedenen Komponenten befinden, die zur Erfüllung des KI-Versprechens benötigt werden: Daten, Software und Hardware.

Wir sind jetzt an einem Punkt, wo uns alle diese Dinge helfen können, den geschäftlichen Wert der KI zu steigern. Die Transformation von Informationen ist eine der verschiedenen Dimensionen der digitalen Transformation. Und genau dort ist die KI anzusiedeln – Nutzung und Verarbeitung von Daten, um den Geschäftswert zu liefern, den wir für die digitale Transformation benötigen.

<strong>Appian:</strong> Sie erwähnten, dass wir uns an einem Wendepunkt befinden und über die Fähigkeit verfügen, den Geschäftswert von KI maßgeblich zu steigern.

<strong>Chua:</strong> Ja, was sich aktuell im Hinblick auf die Beschleunigung der KI-Annahme beobachten lässt, ist die Nutzung von APIs (Applications Programming Interfaces).

<blockquote>„Bei IDC erwarten wir, dass bis zum Jahr 2021 mehr als die Hälfte aller großen Unternehmen ca. 40 % ihrer KI-Integrationen über API-Ökosysteme umsetzen werden.“</blockquote>

Dies wird es Unternehmen ermöglichen, ihre digitale Reichweite weit über ihre eigenen, typischen Kundeninteraktionen hinaus auszubauen. Mit externen APIs können Unternehmen Innovationen beschleunigen und die Palette der Produkte und Dienstleistungen, die Sie anbieten können, erweitern. Es ist ein Katalysator für die digitale Transformation.

<h2>Auswirkungen auf sich wiederholende, manuelle Tätigkeiten</h2>

<strong>Appian:</strong> Wo (in welchen Branchen) sehen Sie die größten Möglichkeiten für eine von KI getriebene digitale Transformation? Welche Branchen sind auf der anderen Seite dem größten Risiko für disruptive Effekte durch die KI-Annahme ausgesetzt?

<strong>Chua:</strong> Auf der ganze Welt beobachten wir, dass viele Marketingunternehmen sich verstärkt als frühzeitige Anwender, die sogenannten „Early Adopter“, von KI etablieren. Sie gehörten zu den ersten Unternehmen, die erkannten, dass sie auf einer wahren Schatztruhe an digitalen Daten saßen. Marketingunternehmen gehörten also zu den allerersten Anwendern.

Gefolgt vom Bereich Cyber-Sicherheit beobachten wir ebenso, dass <a href="https://www.appian.com/industries/financial-services-banking-and-capital-markets/">Bank- und Finanzdienstleistungen</a> weitere Bereiche sind, in denen derzeit eine schnelle Annahme von KI verzeichnet wird. Sie fragten nach den Branchen, die den größten disruptiven Risiken gegenüberstehen. Ich denke, dass dies Branchen mit sich wiederholenden und manuellen Prozessen sind, da der unmittelbarste Vorteil der KI die Automatisierung ist.

<strong>Appian:</strong> Wie Sie wissen, stammen viele der Unternehmen mit solch enormen manuellen Prozessen aus vordigitalen Zeiten. Was können diese traditionellen Unternehmen tun, um sich auf den Aufstieg der künstlichen Intelligenz vorzubereiten?

<strong>Chua:</strong> Die große Herausforderung ist aktuell, nicht wie ein Flugzeug zu sein, das den Flughafen umkreist und auf eine Chance zum Landen wartet. Machen Sie nicht denselben Fehler wie Kodak. Das Unternehmen hat die digitale Spiegelreflexkamera erfunden. Jedoch entschied man sich, an der traditionellen Film-Technologie festzuhalten. Anschließend musste das Unternehmen seinen Betrieb einstellen, weil alle anderen Anbieter den Schritt in Richtung Digital machten.https://twitter.com/cioec/status/990928000731549696

<h2>Über digitale Assistenten hinaus</h2>

Folgerichtig ist die größte Herausforderung für traditionelle Unternehmen, KI in ihr Geschäftsmodell zu integrieren, um damit eine größere Wertschöpfung für ihre Kunden zu erzielen. Das ist der erste Schritt.

<strong>Appian:</strong> Eine weitere Herausforderung, der sich Führungskräfte gegenübersehen, ist, die verschiedenen Richtungen der KI zu verstehen. Experten sprechen hier gerne über allgemeine KI und spezialisierte KI. Was ist der Unterschied?

<strong>Chua:</strong> Spezialisierte KI widmet sich einer ganz bestimmten Aufgabe. Manchmal wird sie daher auch als „eng gefasste KI“ bezeichnet. Dies könnte z. B. die optische Zeichenerkennung sein (die Fähigkeit von Computern, gedruckten oder geschriebenen Text zu erkennen), wobei Texte gescannt, übersetzt und einer Sentimentanalyse unterzogen werden.

Selbstfahrende Autos sind ein weiteres Beispiel einer solchen eng gefassten KI, da sie in diesem Fall sehr klar definierte Fähigkeiten umfasst. Auf der anderen Seite kann die allgemeine KI buchstäblich jede menschliche Aufgabe replizieren. Diese Stufe haben wir bis jetzt jedoch noch nicht erreicht. Am nächsten kommen dieser Ausprägung der KI wahrscheinlich die Bereiche Robotik und Smarthome. Wir befinden uns allerdings noch immer in einem sehr frühen Stadium der allgemeinen KI.

<h2>Die nächste industrielle Revolution</h2>

<strong>Appian:</strong> Wenn wir also an die Popularität von digitalen Assistenten wie Echo von Amazon und Siri von Apple denken, dann ist dies nur ein Kratzen an der Oberfläche der allgemeinen KI.

<strong>Chua:</strong> Ja. Künftig werden wir jedoch intelligentere Maschinen haben, die weitaus mehr leisten können als die Interaktionen mit Konsumenten, die von den heutigen digitalen Assistenten verarbeitet werden.<strong>Appian:</strong> Wenn wir gerade schon beim Thema der menschlichen KI-Interaktion sind, welche Auswirkungen wird KI Ihrer Meinung auf die Arbeitnehmerschaft der Zukunft haben? Sollten wir uns darum Sorgen machen?

<strong>Chua:</strong>

<blockquote>„Wir müssen uns KI als die nächste industrielle Revolution vorstellen. Sie wird die Art und Weise verändern, wie wir arbeiten. Gering qualifizierte, manuelle Jobs werden ersetzt werden – genauso, wie es auch in der ersten industriellen Revolution der Fall war. Dies wird jedoch bei den Angestellten Kapazitäten freimachen, um sich auf Tätigkeiten mit einer größeren Wertschöpfung zu konzentrieren.“</blockquote>

Wie jede neue Technologie wird KI einige Arbeitsplätze überflüssig machen. Jedoch wird KI kein extremer Job-Killer sein. Künstliche Intelligenz wird unsere Denkweise erweitern, wie wir Informationen verarbeiten und wie wir Entscheidungen treffen. Ebenso werden dadurch völlig neue Kategorien von Arbeitsplätzen entstehen.

<h2>Vorsicht vor der dunklen Seite der KI</h2>

<strong>Appian:</strong> Auch maschinelles Lernen und Deep Learning erhalten derzeit viel Presse. Was sind Ihre Erwartungen in Bezug auf das Wachstum in diesen KI-verwandten Technologien? Sie werden schneller und besser.

<strong>Chua:</strong>

<blockquote>„Wovor wir jedoch auf der Hut sein müssen, sind feindliche Attacken, die auf ein Lahmlegen von auf KI beruhenden Systemen ausgerichtet sind. Das ist ein beängstigende Vorstellung, denn mehr und mehr Unternehmen setzen auf maschinelles Lernen und Deep Learning, besonders im Bereich der öffentlichen Sicherheit.“</blockquote>

Tatsächlich werden an bestimmten Flughäfen bereits Pässe per Gesichtserkennung und ohne die Hilfe von Zoll- und Einwanderungsbeamten gescannt. In diesen Fällen können feindliche Angriffe auf KI-Systeme weitreichende Auswirkungen haben.Allgemein erwarte ich jedoch, dass das Wachstum in den Bereichen maschinelles Lernen und Deep Learning explodieren wird. Wir haben uns gerade an die Bequemlichkeit der Navigation per GPS gewöhnt, da erwarten wir auch schon die Bequemlichkeit des maschinellen Lernens, um uns Aufgaben und Jobs zu erleichtern.https://twitter.com/jeffreed415/status/970309403353276417

<h2>Maschinelles Lernen – eine Teilmenge der KI</h2>

<strong>Appian:</strong> Wie würden Sie Führungskräften, die noch nicht mit den Feinheiten des KI-Vokabulars vertraut sind, den Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning beschreiben?

<strong>Chua:</strong> Diese Frage wird uns häufig gestellt. Maschinelles Lernen ist in der Regel ein Teilbereich der KI. Es umfasst eine Reihe von Algorithmen, mit denen über einen gewissen Zeitraum Trends oder Muster erkannt werden können. Es gibt hierbei zwei Varianten: betreut und unbeaufsichtigt ohne Beiträge von Menschen

Deep Learning ist wiederum ein Teilbereich des maschinellen Lernens. In der digitalen Welt gibt es dafür vielfältige Anwendungsmöglichkeiten – von der Sprach- und Bilderkennung bis hin zur biomedizinischen Informatik. Stellen Sie sich das Ganze als eine Vielzahl von Ebenen der nicht-linearen Verarbeitung vor, bei der jede Ebene den Output der vorherigen Ebene als Input verwendet.<strong>Appian:</strong> Sie haben auch darüber geschrieben, wie Plattformen für das maschinelle Lernen Unternehmen befähigen werden, Funktionen im Bereich des maschinellen Lernens in einem Self-Service-Modell zu entwickeln – und das ohne tiefgreifende technische Kenntnisse. Welche geschäftlichen Auswirkungen bringt dies mit sich?

<strong>Chua:</strong> Ich denke, dass das eine enorme Tragweite hat.

<blockquote>„Von Führungskräften wird nicht erwartet, besonders technisch zu sein. Was jedoch von ihnen erwartet wird, ist das Treffen kritischer Geschäftsentscheidungen. Vor diesem Hintergrund ist die gute Nachricht, dass automatisierte Plattformen auf Basis des maschinellen Lernens es nicht-technischen Führungskräften ermöglichen, Dinge zu tun, die zuvor nicht möglich waren.“</blockquote>

<h2>Erweiterung der menschlichen Intelligenz</h2>

Ein Freund von mir scherzt gerne, dass das maschinelle Lernen uns das Gefühl geben kann, wir könnten ein Space Shuttle starten. Grund dafür sei, dass es uns die Durchführung sehr komplexer Berechnung ermöglicht (Lachen). Natürlich ist das nicht der Fall. Aber denken wir nur an moderne Autos.

Sie sind vollgepackt mit so viel KI und Technologie zur Unfallvermeidung, dass sogar der schlechteste Fahrer eine gute Figur machen kann. Genauso erweitert KI unsere natürliche Intelligenz mit der Fähigkeit, Entscheidungen zu treffen und Dinge zu tun, die uns vorher nicht möglich waren.

<strong>Appian:</strong> Es scheint, als ob wir eine zunehmende Annäherung von Automatisierung und KI sehen. Wie sehen Sie diesen Trend?

<strong>Chua:</strong> Automatisierung ist nicht allein nur Robotik. Automatisierung ist nur ein Teil der Gleichung. Wir brauchen auch eine KI-fähige Automatisierung. Robotik ohne KI wird die Produktivität nicht maximieren.

Ich möchte an dieser Stelle nochmals auf das Beispiel von Kodak zurückkommen und wie das Unternehmen letztlich verlor, weil man zu lange mit der Umstellung auf Digital wartete. Die Unternehmen für Digitalkameras sahen sich durch die Aufnahmemöglichkeiten moderner Smartphones selbst einer stark disruptiven Entwicklungen gegenüber.

<h2>Einpassen von KI in Mobilfunktechnologie</h2>

Heute werden Unternehmen, die herausfinden können, wie sie KI in mobile Endgeräte einpassen können, die Art und Weise wie Sie und ich arbeiten und wie Marken mit Kunden interagieren, drastisch verändern. Einige Smartphone-Hersteller entwickeln bereits heute Mobiltelefone mit neuronalen Netzen, wodurch starke KI-Systeme auf ihnen betrieben werden könnten. Diese Art der Veränderung wird die Art und Weise, wie wir in Zukunft leben und arbeiten, von Grund auf verändern.

<strong>Appian:</strong> Sie erwähnten die Datenqualität als eine der Hürden auf dem Weg zu einer serienreifen KI. Was sind einige der anderen Hindernisse für eine erfolgreiche KI-Umsetzung?

<strong>Chua:</strong>

<blockquote>„Die Talentlücke, also der Mangel an Datenwissenschaftlern und KI-Spezialisten, ist ein großes Problem. Tatsächlich gaben 73 % der befragten Unternehmen an, dass sie keinen solchen Experten haben. Das ist eine große Sache, denn Unternehmen ohne KI-Fachwissen werden von Unternehmen überholt werden, die hier besser aufgestellt sind.“</blockquote>

<strong>Appian:</strong> Was sind abschließend Ihre Erwartungen für KI für das aktuelle Jahr 2018 und darüber hinaus?

<h2>Beschleunigung der digitalen Transformation</h2>

<strong>Chua:</strong> In der Asien-Pazifik-Region ist eine der Vorhersagen, die wir bereits im Jahr 2017 getroffen haben, dass mehr als 30 % der großen Unternehmen aufgrund von KI beginnen werden, Umsatz über Data-as-a-Service und aus dem Verkauf ihrer internen Rohdaten zu generieren

<blockquote>„Bis zum Jahr 2019 werden 40 % der Initiativen im Bereich der digitalen Transformation von KI-Diensten Gebrauch machen. Tatsächlich erwarten wir, dass bis zum Jahr 2021 75 % der kommerziellen Unternehmensanwendungen über integrierte KI verfügen und 50 % der Konsumenten mit KI interagieren werden.“</blockquote>

In zwei Jahren werden persönliche digitale Assistenten und Bots 10 % aller Kaufentscheidungen beeinflussen. Künstliche Intelligenz wird ein wesentlicher Wachstumstreiber für viele Organisationen sein.

<strong>Appian:</strong> Also sehen Sie KI als Katalysator für geschäftliches Wachstum. Aber KI gibt es nun auch bereits seit einigen Jahrzehnten. Und noch immer sind viele Menschen skeptisch. Haben wir die größte Hürde endlich überwunden? Ist KI nun endlich mehr Realität als Hype?<strong>Chua:</strong> Ja. Wir konnten mehr und schnellere Fortschritte in der KI-Entwicklung verzeichnen, als es jemals zuvor der Fall war. Unternehmen, die diesen Trend nicht für sich nutzen, werden einem weitreichenden Umbruch zum Opfer fallen.

<h2>Über diese Reihe</h2>

Dieses Interview ist Teil unserer laufenden Interviewreihe Digital Trailblazers. Seien Sie dabei, wenn wir mit Innovatoren und großen Denkern über die ganze Bandbreite an Themen der digitalen Transformation sprechen. Klicken Sie auf das folgenden Banner, um die komplette Reihe zu lesen

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