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Künstliche Intelligenz – Eine Managementperspektive (Teil 3): Die Anbieterseite

Die Anwendungspotenziale von KI für die Wirtschaft wurden bereits im zweiten Teil dieses Blogs behandelt. Daher wollen wir uns im Folgenden die Anbieterseite anschauen. Wer sind die wichtigsten Akteure auf dem KI-Markt? Es hat ein regelrechter Kampf um die Vorherrschaft begonnen. So hat Google kürzlich die Software „TensorFlow“, eine Bibliothek für Machine-Learning-Software, unter einer Open-Source-Lizenz kostenlos für Nutzer verfügbar gemacht. Interessanterweise folgten sowohl Microsoft als auch Facebook unmittelbar und stellten den Quellcode ihrer Tools „CNTK“ bzw. „Caffe2“ ebenfalls unter einer Open-Source-Lizenz bereit. Die Zielsetzung und die Strategie dieser Unternehmen ist klar: Es geht darum, sich Marktanteile auf dem Gebiet der KI zu sichern. Google war mit dieser Open-Source-Strategie übrigens vor ein paar Jahren schon mit dem Betriebssystem Android sehr erfolgreich, das mittlerweile – je nach Quelle – auf ca. 80 bis 90 Prozent aller Smartphones läuft.

Wie schon im ersten Blog dargelegt, bieten die immer größeren weltweit verfügbaren Datenmengen, verbesserte Algorithmen und nicht zuletzt auch steigende Rechner- und Prozessorleistungen der KI eine Vielzahl neuer Anwendungsmöglichkeiten. Im Bereich der Rechner- und Prozessorleistungen kommt gerade „the next big thing“ auf uns zu. Es ist noch unklar, wann diese Technologie einsatzbereit sein wird, aber Firmen wie Google oder IBM arbeiten bereits mit Hochdruck daran: Ein Quantencomputer könnte die Rechenleistung von IBM Watson millionenfach übertreffen. Das heißt, es könnten viel größere Datenmengen in kürzester Zeit von Algorithmen verarbeitet werden. Das hat übrigens nicht nur Auswirkungen auf die Anwendbarkeit von KI-Algorithmen. Ein Beispiel für die Anwendung von Quantencomputern, das eher nachdenklich macht, sind die Möglichkeiten Krypto-Algorithmen in kürzester Zeit zu knacken. Wann ist es soweit, dass diese Quantencomputer-Technologie einsatzbereit ist? Hier gehen die Prognosen der Experten weit auseinander – sie reichen von drei Jahren (Google) bis hin zu mehreren Jahrzehnten.

Kommen wir zurück zur KI: Sowohl für Anbieter als auch für anwendende Unternehmen ist es höchste Zeit, sich mit diesen neuen Technologien und den Auswirkungen auf ihr Geschäft auseinanderzusetzen. Der Markt ist gigantisch. Accenture beispielsweise geht gemäß einem Bericht der Frankfurter Allgemeinen Zeitung davon aus, dass die weltweite Wirtschaftsleistung um zwölfeinhalb Billionen Euro zulegen kann.  PwC greift mit 14 Billionen sogar noch etwas höher. Schauen wir uns die Anbieter an, die diesen gigantischen Markt dominieren wollen, findet sich ein altbekanntes Muster: Es sind wieder US-amerikanische Firmen, die dabei sind, auf dem Gebiet der KI eine Führungsrolle zu übernehmen. Google und IBM übernehmen hier eine Vorreiterrolle. Auch Facebook, Microsoft und Amazon investieren kräftig. China ist ebenfalls mit dabei: So kündigte der chinesische Technologieminister Wan Gang vor wenigen Tagen einen nationalen KI-Plan an.  Europäische Anbieter laufen dagegen hinterher und die EU-Kommission kümmert sich anscheinend stärker darum, Digitalisierungsindexe von Ländern zu erstellen oder auch Firmen wie Google und Facebook zu verklagen (was nicht verkehrt sein muss, aber doch eher defensiv als zukunftsorientiert erscheint). Denn KI wird die Wirtschaft und Gesellschaft dramatisch verändern und es entsteht gerade ein gigantischer Markt. Viele haben das erkannt. Die Zukunft hat bereits begonnen.

Künstliche Intelligenz – Eine Managementperspektive (Teil 2): Wie sich KI auf die Wirtschaft auswirken wird

KI wird die Wirtschaft in den nächsten Jahren sehr stark verändern. Gemäß einer aktuellen Studie prognostizieren mehr als 70 Prozent der befragten Führungskräfte bis 2025 einen großen bis sehr großen Einfluss der KI auf ihre Unternehmensstrategie.[1]

Methodisch stehen derzeit Deep-Learning-Ansätze, etwa auf Basis von Künstlichen Neuronalen Netzen (KNN), hoch im Kurs und dies wird sich vermutlich auch in den nächsten Jahren nicht ändern. Demgegenüber sinkt die Bedeutung (regelbasierter) Expertensysteme deutlich. Häufig findet man auch eine Verbindung verschiedenster methodischer Ansätze. Die folgende Tabelle zeigt eine Auswahl interessanter Anwendungsgebiete mit Literaturquellen auf:

Quelle Einsatzgebiete von KI
Infosys (2016), S. 8 Big Data, Predictive Analytics, Maschinenlernen, Expertensysteme, neuronale Netzwerke
Irrgang &Klawitter (2010), S. 21 ff. Expertensysteme in Industrie, Medizin, Wissenschaft und Forschung, Militär, Spielen, Büroautomation, Wirtschaft und Finanzen, Lehre und Ausbildung, Bibliothekswesen, Ingenieurwissenschaften
Mainzer (2016), S. 172 ff. Industrie 4.0
Soprasteria (2017), S. 7 Robotic Process Automation (RPA), intelligente Automatisierungstechnologien, digitalen Assistenten, intelligente Sensorik, selbstlernende Maschinen
Bauer et al. (2017), S. 8 Autonomes Fahren, Predictive maintenance, Collaborative and context-aware robots, Yield enhancement in manufacturing, Automated quality testing, AI-enhanced supply chain management, Business support function automation
Purdy & Daugherty (2016), S.11 Computer Vision, Audio Processing, Natural Language Processing, Knowledge Representation, Maschinenlernen, Expertensysteme
Mills (2016), S. 3 Maschinenlernen, Natural Language Processing (NLP), Expertensysteme, Vision, Sprache, Planung, Robotik

Eine viel diskutierte Debatte dreht sich um die potenzielle Vernichtung von Arbeitsplätzen durch KI. Hierzu gibt es viele Studien, die zu völlig unterschiedlichen Ergebnissen kommen und die ich Ihnen hier ohne Anspruch auf Vollständigkeit zusammengestellt habe.

Quelle Auswirkungen auf Arbeitsmarkt

Chui, Manyika, & Miremadi (2016)

 

    • 45 Prozent der bezahlten Aktivitäten können automatisiert werden
    • 78 Prozent vorhersagbarer Arbeit ist automatisierbar
  • Arbeitsplatz von allen wird transformiert

Government (2016), S. 2.

    • Entstehung Arbeitsplätze in den Bereichen Entwicklung und Kontrolle von Künstlicher Intelligenz
  • Bedrohung von Arbeitsplätzen im Niedriglohnsegment
Mainzer (2016), S. 178.

 

    • Entstehung Arbeitsplätze im Kundenservice, in der Mechatronik und Robotik
  • Überdisziplinäre Zusammenarbeit in Teams und gesteigerte Kooperationsfähigkeit notwendig
Wisskirchen et al. (2017), S. 14 ff.
    • 1/3 der Arbeit, welche einen Bachelor Abschluss voraussetzt, kann automatisiert werden
    • Gradueller Prozess
    • Keine Nachfrage mehr für einfache, repetitive Arbeit
  • Höhere Nachfrage für hochqualifizierte Arbeitnehmer (Verständnis für IT, Mathematik, Wissenschaft; soziale und interdisziplinäre Kompetenz)
Stanford University (2016)
    • Ersatz von Aufgaben statt gesamter Jobs in naher Zukunft
    • Schaffung neuer Arten von Jobs
    • Gradueller Prozess
    • Automatisierung von z.B. Radiologen, LKW Fahrern, Gärtnern
    • Kleinere Organisationsgrößen
  • Neue Märkte
Markoff (2011)
    • Neue Jobs am Ende der Wirtschaftspyramide
    • Verlust von Jobs in der Mitte der Wirtschaftspyramide
  • Verlangsamtes Wachstum von Jobs an der Spitze der Wirtschaftspyramide bedingt durch Automatisierung
PwC (2017)
    • 35 % existierender Jobs (Deutschland) sind durch Automatisierung bedroht
    • Natur der Jobs wird sich eher ändern, als dass Jobs verschwinden
    • Bedrohte Sektoren: Transport, Fertigung, Handel
    • Weniger bedrohte Sektoren: Bildung, Gesundheit, Sozialarbeit
  • Einkommensungleichheit wird steigen

Dabei kann ich mich auch aufgrund der völlig unterschiedlichen Ergebnisse des Eindrucks nicht erwehren, dass sich einige Autoren bei ihren Analysen auch an den Interessen ihrer Auftraggeber oder an zu erwartender Aufmerksamkeit im Netz orientieren.

Ich bin hier vorsichtig optimistisch und denke nicht, dass es durch KI zu einer massenweisen Vernichtung von Arbeitsplätzen kommen wird. Natürlich würde ich einem jungen Menschen vor dem Hintergrund der Fortschritte auf dem Gebiet des autonomen Fahrens heute nicht raten, den Beruf eines Bus- oder LKW-Fahrers zu wählen. Aber unter dem Strich wird es vermutlich ähnlich wie etwa bei der Automatisierung im Produktionsbereich ausgehen. Auch hier wurden viele Jobs durch Maschinen ersetzt, aber es wurden auch neue geschaffen und heute haben wir zum Glück eine vergleichsweise geringe Arbeitslosigkeit. Eine ähnliche Entwicklung am Arbeitsmarkt werden wir vermutlich auch beim Thema KI erleben, wobei es grundsätzlich zu einer Verschiebung hin zu Arbeitsplätzen für höher Qualifizierte kommen wird. Daher denke ich auch nicht, dass eine Robotersteuer, wie von Bill Gates gefordert, sinnvoll und notwendig ist.

Neben den Erfolgsmeldungen gibt es natürlich auch Fragestellungen, an denen sich die Algorithmen erfolglos die Zähne ausbeißen. Ein aktuelles Beispiel hierzu – nicht nur im Kontext Sozialer Netzwerke – ist die Erkennung von „Fake News“. Allerdings ist anzumerken, dass in Experimenten Menschen sogar noch schlechter als die Algorithmen abschneiden. Es wäre mal spannend, ob ein besserer Algorithmus den Satz „KI wird in 100 Jahren die Weltherrschaft übernehmen“ als Fake News oder wahr klassifizieren würde.

Ein Fehler in der öffentlichen Diskussion über KI besteht m. E. darin, dass häufig suggeriert wird, es gäbe eine Maschine, die über eine ähnliche Form von Intelligenz und Bewusstsein verfügt, wie wir Menschen. Stichwort: die Maschinen übernehmen die Macht über die Menschen. Informatiker sprechen in diesem Kontext auch von starker KI. Ich sehe hier keinen Grund zur Beunruhigung, denn von einer solchen Entwicklung sind wir m. E. noch meilenweit entfernt und ähnliche Horrorvisionen gab es schon vor Jahrzehnten. Es ist einfach schön schaurig und gruselig: Hollywood lässt grüßen.

Natürlich wäre es eine Fehleinschätzung zu denken, dass man einfach mal KI im Unternehmen einführt und auf einmal das Marketing, das Bestellwesen, die Softwareentwicklung etc. „intelligent“ sind. Vielmehr ist es so, dass wir von Algorithmen sprechen, die selbständig bestimmte Aufgaben durchführen, Entscheidungen treffen und dabei auch lernen, wie das etwa bei KNN der Fall ist. Das würde beispielsweise bedeuten, dass man in einem Unternehmen eine KI-basierte Predictive-Analytics-Anwendung in der Produktionssteuerung hätte und eine weitere KI-Anwendung, die in der Lage ist, Anomalien aufzudecken, die auf einen Sicherheitsvorfall hindeuten usw. Auch IBM Watson ist beispielsweise keine wirkliche „general purpose machine“ (auch wenn das Marketing dies schon durch den genial gewählten Namen „Watson“ geschickt suggeriert!), sondern dahinter verbergen sich einzelne und zum Teil sehr leistungsfähige Algorithmen für verschiedenste Anwendungsgebiete. Beispielsweise spielt eine Anwendung Schach, eine andere Jeopardy, eine dritte macht Spracherkennung usw.

Von der „starken“, alles beherrschenden KI sind wir also noch sehr weit weg und ich denke auch nicht, dass sie in absehbarer Zeit kommen wird. Es gibt hierzu aber auch andere Meinungen. Beispielsweise ist KI-Forscher Ray Kurzweil von Google recht ambitioniert und frei von Selbstzweifeln. Auf die Frage, ob es Gott gibt, antwortete er: „Noch nicht“.

Literatur

Accenture (2016): Why artificial intelligence is the future of growth

https://www.accenture.com/lv-en/_acnmedia/PDF-33/Accenture-Why-AI-is-the-Future-of-Growth.pdf

Bauer, H. et al. (2017): Smartening up with Artificial Intelligence (AI) – What’s in it for Germany and its Industrial Sector?

https://www.mckinsey.de/files/170419_mckinsey_ki_final_m.pdf

Chui, M., Manyika, J., & Miremadi, M. (2016): Where machines could replace humans—and where they can’t (yet) (2016)

http://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/where-machines-could-replace-humans-and-where-they-cant-yet

E&Y (2016): Einsatz digitaler Technologien in der Immobilienwirtschaft

http://www.ey.com/Publication/vwLUAssets/ey-einsatz-digitaler-technologien-in-der-immobilienwirtschaft/$FILE/ey-einsatz-digitaler-technologien-in-der-immobilienwirtschaft.pdf

Government, USA (2016): Artificial Intelligence, Automation, and the Economy  (2016)

https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/whitehouse.gov/files/documents/Artificial-Intelligence-Automation-Economy.PDF

Infosys (2016): Amplifying Human Potenzial: Towards Purposeful Artificial Intelligence

https://www.infosys.com/aimaturity/Documents/amplifying-human-potential-CEO-report.pdf

Irrgang, B., & Klawitter, J. (2010): Künstliche Intelligenz: technologischer Traum oder gesellschaftliches Trauma?(2010)

https://hds.hebis.de/ulbda/Record/HEB381280861

Mainzer, K. (2016): Künstliche Intelligenz – Wann übernehmen die Maschinen? (2016)

https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-3-662-48453-1

Markoff, J. (2011): Armies of Expensive Lawyers, Replaced by Cheaper Software (2011)

http://www.nytimes.com/2011/03/05/science/05legal.html

Mills, M. (2016): ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN LAW: THE STATE OF PLAY 2016 (2016)

https://www.neotalogic.com/wp-content/uploads/2016/04/Artificial-Intelligence-in-Law-The-State-of-Play-2016.pdf

PwC (2016): Big Data for Big Decisions: Algorithmen halten Einzug in die Chefetage

https://www.pwc.de/de/business-analytics/assets/big-decisions-survey-2016.pdf

PwC (2017): Up to 30% of existing UK jobs could be impacted by automation by early 2030s, but this should be offset by job gains elsewhere in economy

http://pwc.blogs.com/press_room/2017/03/up-to-30-of-existing-uk-jobs-could-be-impacted-by-automation-by-early-2030s-but-this-should-be-offse.html

Sopra Steria Consulting (2017): Potentialstudie: Künstliche Intelligenz

https://www.soprasteria.de/docs/librariesprovider33/Studien/potenzialanalyse-künstliche-intelligenz-2017.pdf?sfvrsn=0

Stanford University (2016): One Hundred Year Study on Artificial Intelligence (AI100): Employment and Workplace (2016)

https://ai100.stanford.edu/2016-report/section-ii-ai-domain/employment-and-workplace

Wisskirchen, G, Biacabe, B. T., Bormann, U., Muntz, A., Niehaus, G., Soler, G. J., von Brauchitsch, B. (2017): Artificial Intelligence and Robotics and Their Impact on the Workplace. (2017)

http://matrixni.org/documents/artificial-intelligence-robotics-impact-workplace/

[1] Soprasteria (2017), S. 9.

Digitalisierung verändert die Wirtschaft – nur uns betrifft das nicht

In der letzten Zeit werde ich immer häufiger gefragt, ob das Thema Digitalisierung nicht ein vorübergehender Hype sei, der von Marktforschungsinstituten, Beratungsgesellschaften, Medien und anderen immer weiter befeuert wird.

Meine deutliche Antwort lautet: Nein. Aber ich kann die Frage dennoch gut verstehen, denn wenn man sich die Inhalte mancher Kongresse oder auch die Newsfeeds vieler sozialer Netzwerke anschaut, ist der Tiefgang häufig überschaubar. Man findet viele neue Buzzwords, Binsenweisheiten, wie die Tatsache, dass Airbnb oder Uber die Hotel- bzw. Taxibranche verändern oder auch viele kaum belegbare und wenig differenziert vorgetragene Behauptungen, dass Blockchains zukünftig Banken und Energieanbieter ersetzen werden.

Aber viel gefährlicher als die häufig ahnungslosen und selbsternannten Evangelisten der Digitalisierung sind in meinen Augen jedoch die „Bremser“. Ein trauriges Beispiel ist aktuell im Rahmen der Digitalisierungspläne für Schulen zu finden. Nach den Plänen von Bildungsministerin Johanna Wanka soll der Bund in den kommenden fünf Jahren insgesamt fünf Milliarden Euro investieren, um Schulen mit Computern und WLAN auszustatten. Im Gegenzug für das Geld vom Bund sollen sich die Länder verpflichten, digitale Bildung umzusetzen – also Lehrer fortzubilden und Unterrichtskonzepte zu entwickeln. Wenn Sie mich fragen, ist das ein großer Schritt in die richtige Richtung, um Kinder und Jugendliche fit zu machen für die digitale Zukunft. Diese Meinung scheint der Präsident des Deutschen Lehrerverbandes, Josef Kraus, nicht zu teilen. Sein Statement: „Diese Euphorie ums Digitale kann ich gar nicht nachvollziehen“. Was soll man dazu noch sagen? Er gibt mit dieser Aussage wirklich alles, um ein weit verbreitetes bestehendes Vorurteil zu bestätigen.

Vor diesem Hintergrund finde ich die Frage spannend, ob die Digitalisierung in Unternehmen tatsächlich noch unterschätzt wird. Um dies herauszufinden, haben wir in Kooperation mit der Lünendonk GmbH und Cognizant Technology Solutions eine Umfrage durchgeführt. Ein Ergebnis der Studie: ja, die Folgen der Digitalisierung werden weiter unterschätzt. Etwas präziser: wir haben die teilnehmenden Unternehmen einerseits gefragt, ob die Digitalisierung in ihrem Unternehmen zu starken Veränderungen führen wird. Lediglich 17 Prozent haben dieser Aussage zugestimmt. Interessanterweise sind aber andererseits 30 Prozent der Ansicht, dass die Digitalisierung in anderen Unternehmen der gleichen Branche zu sehr großen Veränderungen führen wird.

unbenannt

Das erinnert mich an das aus der Psychologie bekannte Phänomen des „Unrealistischen Optimismus“. In einfachen Worten: Man gibt sich der Illusion hin, dass es immer nur die anderen, aber nicht einen selbst trifft.

Wie kommt es dazu, dass Unternehmen davon ausgehen, selber weniger von Veränderungen durch die Digitale Transformation betroffen zu sein als andere? Bei der Detailanalyse fällt auf, dass besonders die Unternehmensgröße einen Einfluss auf die Veränderungserwartung hat. Analysiert man die Ergebnisse anhand der Unternehmensgröße zeigt sich, dass insbesondere die großen Unternehmen mit mehr als 10.000 Mitarbeitern mit geringeren Veränderungen rechnen. Diese großen Unternehmen haben ihre Wurzeln häufig in der Old Economy. Die gesamte Studie können Sie hier herunterladen.

Das Konzept des Innovators Dilemma von Clayton Christensen, der in Harvard lehrt und forscht, zeigt, wie disruptive Innovationen ganze Branche verändern. Er erläuterte die Idee damals in den 90er Jahren an traditionellen Branchen, wie der Stahlindustrie. Das Konzept gilt aber umso stärker für die digitale Transformation. Ein bekanntes Beispiel für ein frühes Opfer der Digitalisierung ist Kodak.

Abschließend kann ich also nur noch einmal betonen, dass die Digitalisierung natürlich kein vorübergehender Hype ist und offenbar von vielen Unternehmen immer noch unterschätzt wird. Die Unternehmen sollten sich vom CEO über den CIO (evtl. auch CDO) bis hin zu den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern in den Fachabteilungen auf immer schneller werdende Veränderungen einstellen. Sowohl Startups als auch „etablierte“ Internet-Player wie die Big 4 (also Amazon, Apple, Facebook und Google) werden mit viel Kreativität sowie enormer Entwicklungspower in andere Branchen vordringen und dort etablierte Geschäftsmodelle in Frage stellen. Die Konsequenz ist klar – und damit kommen wir abschließend nochmal auf das Ergebnis der Studie zurück: Die Digitalisierung wird die gesamte Wirtschaft verändern und immer schneller neue Geschäftsmodelle hervorbringen – und diese Entwicklung wird nicht nur die anderen treffen.

Keynote bei den Hamburger IT Strategietagen

Im Februar wurde ich eingeladen, eine Keynote mit dem Titel “Reality Check Digitalisierung – Treiber, Hemmnisse und Zukunftsinvestitionen” bei den Hamburger IT Strategietagen zu halten. Die von Hamburg@work, FAKTOR 3 LIVE und dem CIO Magazin gemeinsam veranstaltete Tagung versammelte zum vierzehnten Mal das Who-is-Who der deutschsprachigen IT-Anwender in der Hansestadt.

Meine Vortragsfolien zum Download finden Sie hier, ein Video meiner Keynote können Sie sich hier ansehen.

Einen ausführlichen Artikel über den Vortrag können Sie hier lesen.