Thought Leadership
Chatbots, Sprachsteuerungen oder virtuelle Assistenten, wie Siri, Alexa, Cortana und Googles Assistant, beruhen auf künstlicher Intelligenz (KI). Für die meisten sind sie heute noch Spielereien.
Gleichzeitig gilt KI aktuell als einer der wichtigsten Digitalisierungstrends und als künftiger Wachstumsmotor für die deutsche Wirtschaft. Ein erstes Einsatzgebiet sind bereits heute Collaboration-Tools.
Das renommierte Marktforschungsunternehmen Gartner sieht in künstlicher Intelligenz (KI) den disruptivsten Technologietrend der kommenden zehn Jahre. Kognitive Systeme, die dazulernen und selbstständig Entscheidungen treffen können, haben dabei viele potenzielle Einsatzgebiete. Mit ihrer Hilfe analysieren Unternehmen Daten und automatisieren Prozesse. In der Produktion lassen sich mithilfe von KI zum Beispiel Wartungsarbeiten vorausschauend durchführen oder Fehler in den Erzeugnissen automatisiert frühzeitig erkennen. Roboter können selbstständig Arbeitsschritte übernehmen und miteinander kommunizieren. In der IT-Security erkennt KI Sicherheitsvorfälle schneller. Eines der bekanntesten Beispiele, bei dem der Einsatz von KI unabdinglich ist, ist aktuell autonomes Fahren.
Die Relevanz von KI für die deutsche Wirtschaft ist entsprechend hoch. Die Unternehmensberatung McKinsey sieht KI als potenziellen Wachstumsmotor für die deutsche Industrie. Laut der aktuellen Analyse „Smartening up with Artificial Intelligence (AI) – What’s in it for Germany and its Industrial Sector?“ könnte das deutsche Bruttoinlandsprodukt bis im Jahr 2030 durch den frühen und konsequenten Einsatz von intelligenten Robotern und selbstlernenden Computern um bis zu vier Prozent oder rund 160 Milliarden Euro höher liegen als ohne KI. Bereits 2016 steckten Firmen weltweit 39 Milliarden US-Dollar in KI – dreimal so viel wie noch 2013. Das geht aus einer weiteren McKinsey-Studie hervor. Am meisten investierten sie in maschinelles Lernen, Bild- und Spracherkennung. Viele Projekte stehen aktuell noch am Anfang, deshalb setzen nur neun Prozent der befragten Firmen maschinelles Lernen schon in großem Umfang ein und nur zwölf Prozent sehen sich beim Thema KI schon über ein Experimentierstadium hinausgekommen.
Wie ein künstlicher Assistent entscheidet und dazulernt
Im Zuge der Digitalisierung hält KI auch als Teil von Collaboration-Lösungen Einzug in unsere Kommunikation. Mit Watson Workspace nimmt IBM hier eine Vorreiterrolle ein. Die Plattform vereint die Fähigkeiten des kognitiv arbeitenden Supercomputers Watson mit einer übergreifenden Collaboration-Lösung, die Kommunikationsströme aus unterschiedlichen Quellen bündelt. Darin nimmt KI dem Anwender Denkarbeit ab, vorwiegend Assistenzaufgaben. Sie bereitet beispielsweise Informationen auf, indem sie sie vorsortiert und zuerst die anzeigt, die für den Nutzer besonders wichtig sind. Dadurch wird der Arbeitsalltag viel einfacher.
Bild: Mit IBM Watson Workspace werden Nachrichten anhand von Schlagworten und Semantik sortiert und wesentliche Passagen innerhalb der Mitteilungen hervorgehoben. (Quelle: Axians)
Als Basis für solche Entscheidungen greift Watson Workspace auf die Core-Entscheidungs-Engine in der IBM Cloud zu. Diese deckt schon den Großteil der gängigen, zu erwartenden Verhaltensmuster ab. KI muss jedoch lernfähig sein, damit ihre Entscheidungen immer treffsicherer werden. Dazu analysiert sie die Reaktion des Anwenders: War die als wichtig eingestufte E-Mail tatsächlich wichtig? Wenn der Nutzer sie anders bewertet, lernt das System dazu. Solche neuen Informationen, die sich aus dem Verhalten des Anwenders ergeben, speichert es in seinem persönlichen Profil und wird dadurch immer zielsicherer. Dieses soll künftig auch on Premises in einer lokalen Datenbank speicherbar sein. Derzeit befindet sich Watson Workspace noch in einer Preview-Phase.
Momentan ist KI nur eine nützliche Ergänzung in Werkzeugen zur Zusammenarbeit. Immer mehr Hersteller integrieren sie aber in ihre Enterprise-Produkte: Cisco kooperiert mit IBM, um kognitive Watson-Fähigkeiten in Spark und WebEx zu integrieren. Salesforce hat Einstein eingeführt und Microsoft integriert zunehmend KI-Features in Office 365.
Aufgaben von KI in Collaboration-Systemen
KI in Collaboration-Tools kann aber noch mehr als Nachrichten nach Wichtigkeit zu sortieren. Anhand von Schlagworten und Semantik findet es heraus, welche die wesentlichen Passagen innerhalb von Mitteilungen sind. Diese markiert es dann unterschiedlich, je nachdem ob es sich um eine Frage handelt, oder ob eine Aktion erforderlich ist. Anstatt mühsam mehrere Seiten Text zu lesen, sieht der Empfänger so gleich, ob er etwa ein Meeting organisieren muss oder der Absender eine Antwort erwartet.
Neben der zentralen Aussage einer Nachricht analysiert KI auch ihre Tonalität. Sie stellt fest, welche Emotionen eine Mitteilung transportiert, etwa Freude, Angst oder Wut. Eine solche Funktion steht zum Beispiel in IBM Watson Work Services zur Verfügung. Dabei handelt es sich um einen Satz offener Schnittstellen, mit denen Entwickler kognitive Watson-Funktionalität in ihre Arbeitsplatzlösungen und Applikationen einbauen können. Mitarbeiter können den „Tone Analyzer“ auch nutzen, um eigene E-Mails vor dem Versand zu überprüfen. Er markiert dann Passagen, die noch einmal überarbeitet werden sollten und verhindert so, dass unfreundliche Mitteilungen an Kunden gehen. Besonders hilfreich ist diese Funktion bei Texten in einer Fremdsprache. Nuancen, etwa in der Grußformel, die dem Verfasser nicht auffallen, machen für Muttersprachler unter Umständen große Unterschiede und führen zu Missverständnissen.
Weiterer Einsatzbereich für KI ist die Mensch-Maschine-Kommunikation. Ideal wäre es, wenn der Nutzer genauso einfach und in natürlicher Sprache mit einem Collaboration-Werkzeug kommunizieren könnte wie mit einem menschlichen Kollegen. Lösungen wie IBM Watson Workspace setzen dafür Bots ein. Diese beantworten wiederkehrende Fragen, suchen und finden Informationen und können einfache Aktionen durchführen, wie den Anwender bei der Terminplanung unterstützen. Auch in der Kundenkommunikation setzen Firmen schon Chatbots ein.
Ausblick:
Im Grunde geht es bei künstlicher Intelligenz um Vertrauen. Collaboration-Werkzeuge, die KI einsetzen, verbessern sich dank maschinellem Lernen ständig selbst. Sie nehmen dem Anwender schon jetzt einfache Aufgaben ab und unterstützen ihn in der Kommunikation in Fremdsprachen. Wer noch nicht bereit ist, vollständig auf ein kognitives Collaboration-System umzustellen, kann es bei den meisten Herstellern 60 bis 90 Tage testen und sich vielleicht früher als gedacht überzeugen lassen.
Thomas Rickert, Executive Collaboration Architect bei Axians IT Solutions
