K?nstliche Intelligenz (KI) ver?ndert unser Leben und macht auch nicht vor Unternehmen halt. Was im Privaten jedoch l?ngst angekommen ist, wird in der industriellen Arbeitswelt immer noch z?gerlich behandelt. Dem Einsatz von K?nstlicher Intelligenz im Unternehmen wird ein gro?es Potenzial zugeschrieben, die Umsetzungen sind jedoch bislang nur vereinzelt erfolgt. Welche Hemmnisse bestehen und wie diese von Unternehmen angegangen werden k?nnen, zeigt das Fraunhofer-Institut f?r Arbeitswissenschaft und Organisation IAO in seiner aktuellen Studie ?K?nstliche Intelligenz in der Unternehmenspraxis?.
Immer schnellere und disruptive Ver?nderungen
Die Informations- und Kommunikationstechnik ist bereits seit Jahrzehnten ein wichtiger Treiber f?r Innovation und Wandel in Unternehmen aller Gr??en. In den letzten Jahren schaffte Industrie 4.0 durch die Vernetzung der Produktion und eine echtzeitnahe Datenverf?gbarkeit die Grundlage f?r immer schnellere und disruptive Ver?nderungen. Autonome Systeme und Anwendungen K?nstlicher Intelligenz stellen eine logische Weiterentwicklung dar. Als KI werden Systeme bezeichnet, die konkrete Anwendungsprobleme auf Basis von Methoden aus der Mathematik und Informatik l?sen und dabei zur Selbstoptimierung f?hig sind. Durch KI bef?higen erste Leitanwender Maschinen, Roboter und Softwaresysteme dazu, abstrakt beschriebene Aufgaben und Probleme ohne konkrete Handlungsanweisungen durch den Menschen auszuf?hren.
Drei Viertel besch?ftigen sich bereits mit KI
Die vom Fraunhofer IAO im Jahr 2019 durchgef?hrte Studie ?K?nstliche Intelligenz in der Unternehmenspraxis? befragte mehr als 300 Unternehmen aller Branchen aus Deutschland, von denen rund zwei Drittel weniger als 2.500 Mitarbeitende haben. Die Studie zeigt, dass sich bereits drei Viertel der Unternehmen mit KI besch?ftigen, was die enorme Bedeutung der Zukunftstechnologie untermauert. Im Gegensatz dazu setzen allerdings erst 16 Prozent der befragten Unternehmen konkrete KI-Anwendungen im Betrieb ein. Die gr??ten Anwendungsfelder f?r KI liegen aktuell im Bereich der Daten- und Informationsextraktion sowie in den darauf aufbauenden Analysen und Prognosen. Auf dem Shopfloor finden sich daher aktuell vorrangig KI-Anwendungsf?lle, die auf Maschinendaten basieren, um Prozesse zu beschleunigen und die Produktivit?t zu steigern.
Die h?ufigsten Anwendungen liegen im Bereich Predictive Maintenance und Predictive Quality. L?sungen, welche den Menschen in seiner t?glichen Arbeit individuell unterst?tzen und ihn assistieren, sind heute noch wenig verbreitet. Das Potenzial daf?r ist jedoch riesig: Augmented-Intelligence-L?sungen vergr??ern die menschlichen kognitiven F?higkeiten und erm?glichen eine dynamische Interaktion zwischen Mitarbeitenden und technischen Systemen, indem diese Entscheidungsprozesse vorbereiten und die Ausf?hrung von T?tigkeiten optimieren.
Bei derartigen KI-Systemen spielt der Autonomiegrad eine gro?e Rolle. Systeme, die ihre Aufgaben vollst?ndig autonom ausf?hren und dazu noch selbstst?ndig neue T?tigkeitsfelder f?r sich erschlie?en, sind heute noch kaum verbreitet (4 %). Ein Gro?teil der im Rahmen der Fraunhofer-Studie befragten Unternehmen gab an, dass ihre KI-Anwendung jedoch bereits teilweise autonome Entscheidungen trifft (53 %), oder dass die KI den Menschen lediglich bei Entscheidungen unterst?tzt (28 %).
Immense Potenziale, einige Hindernisse
Um die Einbindung der Mitarbeitenden in solche Humanin-the-loop-Systeme zielf?hrend zu gestalten und auch die n?tige Akzeptanz und das Vertrauen f?r eine erfolgreiche Nutzung zu erreichen, muss die KI f?r den Besch?ftigten verst?ndlich und nachvollziehbar sein. Laut der Studie verbessert sich vor allem die Entscheidungsqualit?t, und die Durchlauf- sowie Bearbeitungszeiten im Prozess sinken. Ferner steigen die Kundenzufriedenheit und die Qualit?t der Arbeitsergebnisse durch KI-Anwendungen. Zus?tzlich erkennen Unternehmen verst?rkt Potenziale, durch KI nicht nur ihre Prozesse zu verbessern, sondern auch neue Produkte und Dienstleistungen anzubieten. Den immensen KI-Potenzialen f?r Unternehmen stehen allerdings auch einige Hindernisse gegen?ber, die eine Einf?hrung erschweren und dazu f?hren, dass Unternehmen den Schritt von der Besch?ftigung mit KI-Themen hin zu konkreten Anwendungen oftmals noch nicht gewagt haben. Neben hohen Anforderungen beim Datenschutz und der erforderlichen Datenmenge, fehlen Unternehmen oftmals kompetente Mitarbeitende im eigenen Haus. Zudem sind nur ma?geschneiderte KI-L?sungen f?r Unternehmen zielf?hrend, welche jedoch heute noch nicht in der Breite verf?gbar sind. Und ?hnlich wie vor Jahren bei der Einf?hrung von Industrie 4.0 fehlen den Unternehmen gute betriebliche Einsatzbeispiele, an denen sie sich orientieren k?nnen. Um diese Hindernisse zu ?berwinden, empfiehlt das Fraunhofer IAO den Unternehmen in der Studie konkrete Ma?nahmen f?r die Evaluation, Vorbereitung und Realisierung von KI-Projekten. Bei der Evaluierung sollen Unternehmen ihre individuellen KI-Anwendungspotenziale schnell und systematisch identifizieren. Dabei ist auch zu pr?fen, ob neben KI nicht auch andere klassische oder digitale L?sungen zielf?hrend sind. KI ist eine Schl?sseltechnologie von enormer Bedeutung, aber kein universelles Wundermittel.
Es ist dabei f?r Unternehmen empfehlenswert, zun?chst bei den Prozessverbesserungen zu beginnen, dann aber auch den Blick auf die Etablierung neuer KI-gest?tzter Gesch?ftsmodelle zu richten. Wichtig dabei: Informationen sollten von anbieterunabh?ngigen Partnern eingeholt werden, um eine fundierte Entscheidung ?ber den zuk?nftigen Einsatz von KI-Technologien zu treffen. F?r die Vorbereitung der KI-Einf?hrung ist es erforderlich, von Beginn an in Business Cases zu denken und sich von bereits umgesetzten KI-Anwendungsf?llen anderer Unternehmen inspirieren zu lassen, ohne jedoch kurzgedacht zu kopieren. Vielmehr sollten Unternehmen ein eigenes KI-Zielbild aufbauen. Hierzu sind die Einbeziehung interner Dom?nen-Experten der betroffenen Bereiche und der Aufbau eigenen KI-Wissens von gro?er Bedeutung. Daneben ist das fr?hzeitige Schaffen von Transparenz und die Kommunikation von Chancen sowie Gefahren im Betrieb entscheidend. Die Verbesserung von Prozessen im Unternehmen sollte bei der Realisierung stets im Fokus stehen und Anwendungen dann Schritt f?r Schritt implementiert werden. Breit aufgestellte Projektteams, die neben Spezialisten aus den Dom?nenund KI-Experten auch die Arbeitnehmervertretung umfassen, erweisen sich als geeignet.
Produktionsunternehmen empfiehlt das Fraunhofer IAO, zun?chst mit maschinenbezogenen L?sungen zu starten. F?r diese Anwendungen stehen oftmals zug?ngliche Daten zur Verf?gung, und die Unternehmen k?nnen erste eigene Expertise aufbauen, bevor sie in weiteren Schritten sukzessive auch mitarbeiterbezogene Daten in KI-L?sungen einflie?en lassen. Die Schritte vom ersten Erkennen von KI-Potenzialen hin zu einer erfolgreichen Umsetzung stellen Unternehmen vor konkrete Herausforderungen. Um diese zu l?sen, organisiert das Fraunhofer IAO ein neues Innovationsnetzwerk, das Unternehmen einen systematischen Einstieg in die KI-Nutzung bietet. In dem ab Herbst 2019 startenden ?Innovationsnetzwerk Menschenzentrierte KI in der Produktion? entwickeln Unternehmen gemeinsam mit den Fraunhofer-Forscherinnen und -Forschern menschzentrierte KI-Anwendungsf?lle, pragmatische Methoden zur Potenzialanalyse sowie innovative Gestaltungsmethoden und Vorgehensweisen f?r die Implementierung von KI in der Produktion. Die Partner gestalten ferner ein Schulungskonzept, um ihre Mitarbeitenden hinsichtlich KI zu qualifizieren. So erreichen die Netzwerkpartner einen weiteren in der Studie als relevant identifizierten Mehrwert von KI: Die Steigerung des Arbeitgeberimages als innovatives Unternehmen und die Sicherung wettbewerbsf?higer Arbeitspl?tze in Deutschland.
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