Warum Unternehmen unbedingt mit Künstlicher Intelligenz experimentieren sollten

Nach dem Data Hype der letzten Jahre tauchen die nächsten Buzzwords auf den Titelseiten der Gazetten auf. Wir lesen von Machine Learning, Deep Learning, Amazon Echo, Watson und bauen Tausende von Facebook-Chatbots, um erneut mit dabei zu sein, mitreden zu können, keinen Trend zu verpassen. Aktuelle Studien, unter anderem die von Crisp Research, HPE und The unbelievable Machine Company veröffentlichte "Machine Learning im Unternehmenseinsatz", belegen deutlich, dass KI kein Nischenthema ist, sondern auf dem Weg in den Mainstream. 80 Prozent der Befragten gehen von einem zweistelligen Wertschöpfungsanteil aus, 43 Prozent platzieren KI und Machine Learning bereits in ihrer Strategie, viele haben gestartet, KI-Lösungen zu entwickeln.

Schaut man in Richtung der Hersteller, und hier insbesondere auf die Produkt-Palette der namhaften Public-Cloud-Anbieter, sind auch die Werkzeuge in beeindruckender Fülle und Qualität vorhanden. "KI as a service" ist keine Vision, sondern Realität. Daten & Skills in die Maschine kippen, ein paar Knöpfe drücken, die Kreditkarte vorher auffüllen - fertig. So unvorstellbar das für viele klingen mag, aber KI besitzt keine Magie mehr, sondern ist in den letzten Jahren zu einem Tool, einer Plattform, einem weiteren Baustein der digitalen Transformation "verkommen". Gut und kritisch zugleich.

Auf der einen Seite ist es heute mit ein paar Zeilen Code, den richtigen Daten und Maschinen-Power möglich, eine eigene KI-Anwendung zu entwickeln, auf der anderen Seite verbauen wir (als Ökonomie und Gesellschaft) KI mehr und mehr in sensible und kritische Anwendungen - selbstfahrende Autos, eHealth, Drohnen. Die Schere geht immer weiter auseinander. Algorithmen werden entwickelt, im Falle von Machine Learning & Co. auf Daten trainiert, aber haben - hier verspricht der Begriff Künstliche Intelligenz eindeutig zu viel - kein Verständnis für das, was sie wirklich tun und entscheiden und in welchem Kontext sie agieren. Künstliche Intelligenz ist Stand heute noch sehr beschränkt, abhängig und leicht manipulierbar – der Chatbot Tay wurde zu einem Rassisten erzogen, Schwarze werden als Gorillas klassifiziert, die Enterprise-Readyness von KI ist ungeklärt - und wie KI-Projekte aus den Labs dieser Welt auf die Straße gelangen, weiß auch niemand so wirklich.Das Schöne ist, dass es wie so oft gar nicht um Technologien, Werkzeuge und neue Skills geht, sondern in erster Linie um Lernen, gute Ideen und das richtige Mindset. Ich nenne es Data Thinking und halte es für die wichtigste Fähigkeit, die Unternehmen benötigen, um sich weiter zu transformieren. Mit Daten, KI, Blockchain, VR/AR oder was auch immer uns in ein paar Jahren umtreibt. Einfach mal anfangen. Oder wie der alte Punker in mir gern betont: DIY!