Die größten Irrtümer über Künstliche Intelligenz

79 Prozent der Unternehmen in Deutschland rechnen damit, dass Künstliche Intelligenz (KI) unsere Wirtschaft und Gesellschaft spürbar verändern wird – und zwar nicht irgendwann, sondern bereits im Laufe dieses Jahrzehnts.

Ergeben hat das eine repräsentative Umfrage von Bitkom, in deren Rahmen der Großteil der Befragten gleichzeitig sagte, dass sie selbst im Umgang mit der Zukunftstechnologie noch deutlich hinterherhinken. In Anbetracht dessen ist es nicht verwunderlich, dass noch immer viele Mythen über Künstliche Intelligenz im Umlauf sind. Diese jetzt aufzuklären ist essenziell, denn nur so haben Unternehmen die Chance, die Technologie sinnvoll zum Einsatz zu bringen.

Irrtum Nr. 1: Künstliche Intelligenz soll lernen, wie ein Mensch zu denken

Tatsächlich ist das Gegenteil der Fall – die KI soll nämlich nicht wie der Mensch denken. Und das hat gute Gründe: Da unser Gehirn täglich Unmengen an Informationen ausgesetzt ist, muss es herausfiltern, was davon wirklich wichtig und was unwichtig ist. Mentale Modelle, die wir im Laufe unseres Heranwachsens gelernt haben, helfen uns dabei, zu selektieren. So sind wir in der Lage, innerhalb von Sekundenbruchteilen eine Entscheidung zu fällen, ohne unser Gehirn dafür anstrengen zu müssen. Bereits im Kindesalter haben wir beispielsweise gelernt, was ein Auto von einem Fahrrad unterscheidet und können deshalb einschätzen, ob es sich lohnt, noch schnell die Straße zu überqueren – oder ob dies aufgrund der Entfernung und der Geschwindigkeit eines PKWs zu gefährlich ist. 

Das bedeutet allerdings nicht, dass jede Entscheidung, zu der wir aufgrund eines mentalen Modells gelangt sind, zwangsläufig richtig sein muss. Im schlimmsten Fall verleitet diese äußerst menschliche Denkweise nämlich dazu, dass stereotypisierende Vorurteile bestärkt und zum Beispiel Frauen oder Bewerber:innen mit einem anderen ethnischen Hintergrund für einen höheren Posten bereits im Vorfeld aussortiert werden. Damit KI-basierte Tools keine diskriminierenden Auswirkungen haben, ist es also wichtig, dass diese nicht wie ein Mensch denken, sondern stets objektiv bleiben. 

Irrtum Nr. 2: Künstliche Intelligenz wird den Menschen irgendwann ersetzen

Von Matrix über Termintor bis hin zu I, Robot mit Will Smith in der Hauptrolle: In Hollywood sind zahlreiche Filme darüber entstanden, wie unsere Welt eines Tages aussehen könnte – und nicht wenige berichten von einer geradezu blutrünstigen KI, deren Ziel darin besteht, die Menschheit auszurotten. Davon sind wir zum Glück weit entfernt. Doch weil die moderne Technologie von Jahr zu Jahr einen größeren Teil in unserem Leben einnimmt, ist die Angst, aufgrund dieser Entwicklung auf lange Sicht zum Beispiel seinen Arbeitsplatz zu verlieren, nur berechtigt.

Die gute Nachricht ist: KI wird den Menschen niemals ersetzen. Es wird immer jemanden brauchen, der die Technologie programmiert und praktisch zum Einsatz bringt. Doch die KI hat das Potenzial, viele monotone Aufgaben wie das Auswerten von Excel-Tabellen zu automatisieren, sodass seinen menschlichen Kolleg:innen mehr Zeit bleibt, um sich mit komplexeren Fragestellungen zu befassen. Und für Unternehmen, die auch morgen noch mit der Konkurrenz Schritthalten wollen, ist genau dieser Wandel essenziell. 

Irrtum Nr. 3: Künstliche Intelligenz ist in der Lage, die Zukunft voraussagen

Diese Annahme stimmt. Aber nur solange das, was kommt, genauso aussieht wie das, was bereits vergangen ist. Mit einem Blick in die Glaskugel haben die Vorhersagen, zu der die KI gelangen kann, also nur wenig zu tun. Und da sie mit historischen Informationen gespeist wird, können diese schnell von der Realität abweichen, sobald sich die Rahmenbedingungen auch nur ein Stück weit verändern.

Allerdings können KI-basierte Modelle Unternehmen dabei helfen, sich für verschiedene Szenarien zu wappnen. Da es aktuell beispielsweise nicht selten zu Lieferengpässen und -verzögerungen kommt, ist es sehr wahrscheinlich, dass Datensets über die daraus resultierenden Folgen bereits vorhanden sind. Auf ihrer Grundlage lassen sich mithilfe der modernen Technologie verschiedene Szenarien modellieren, die dabei helfen, die Konsequenzen verschiedener Störungen besser zu überblicken und dadurch im Ernstfall in der Lage zu sein, schnell Gegenmaßnahmen einzuleiten. Wie schlimm ist es beispielsweise, wenn sich eine Holzlieferung um ein, zwei oder drei Tage verzögert? Und gibt es Alternativen, auf die zur Not ausgewichen werden könnte?

Irrtum Nr. 4: Künstliche Intelligenz liefert bessere Ergebnisse, je mehr Daten verfügbar sind

Sind die verwendeten Daten falsch, lückenhaft oder im Kontext der Fragestellung schlichtweg irrelevant, wird sich dies auch in den Ergebnissen der KI widerspiegeln. Ob sie mit eintausend oder einhunderttausend Datensätzen gespeist wurde, spielt dabei keine Rolle. Das bedeutet, dass die Menge der Daten nicht zwangsläufig auf die Qualität der erzielten Ergebnisse schließen lässt.

Data Scientists sagen, dass sie von zehn Stunden etwa acht dafür aufwenden, die Daten für die Nutzung vorzubereiten. Das bedeutet, dass sie zunächst die relevanten Informationen extrahieren, mappen und ins richtige Format bringen müssen, bevor sie für Analysen herangezogen werden können. Um zu zielführenden Erkenntnissen gelangen zu können, ist dieser vorbereitende Schritt unerlässlich. Und je größer die Datensets sind, die benötigt werden, umso mehr Zeit benötigen die Data Scientists auch, diese praktisch nutzbar zu machen.

Irrtum Nr. 5: Künstliche Intelligenz kann alle Probleme auf magische Weise lösen

Die Vorstellung, was KI-Technologien für Unternehmen kann, hat viele Facetten und reicht von der Umsatzsteigerung bis hin zur Abschaffung eintöniger Tätigkeiten. Dass es sich um eine Maschine handelt, die man einfach anschließt, um bessere Ergebnisse zu erhalten, ist aber nicht mehr als ein Mythos. Damit die KI flächendeckend Fuß fassen und ihr volles Potenzial entfalten kann, ist stattdessen ein langwieriger Prozess notwendig. 

Je nachdem, in welcher Branche ein Unternehmen tätig ist und wie weit die Digitalisierung intern bereits vorangetrieben werden konnte, macht es Sinn, mit einem Projekt zu beginnen und ausgehend von den hier gesammelten Erfahrungen Folgeprojekte auf andere Prozesse und Abteilungen auszuweiten. Bei einem Mobilfunkanbieter kann der erste Schritt zum Beispiel die Anbindung eines KI-Chatbots sein. Dieser kann zunächst die Kund:innennummer oder Informationen zum genauen Problem abfragen, bevor der Fall an eine:n passende:n Mitarbeiter:in weitergeleitet wird. Im Falle eines Finanzdienstleisters bietet es sich hingegen an, die Berechnung der Quartalszahlen einem KI-basierten Tool zu übergeben. So haben auch die Mitarbeiter:innen des jeweiligen Unternehmens Zeit, sich mit der neuen Technologie vertraut zu machen. Damit die KI überall dort Anwendung findet, wo sie tatsächlich zum Geschäftserfolg beitragen kann, ist es wichtig, dass die Teams etwaige Berührungsängste ablegen und die Technologie stattdessen als Schritt in die Zukunft verstehen, der auch für ihre tägliche Arbeit einen enormen Mehrwert bedeuten kann.