Es wirkt verrückt, was der Regisseur Spike Jonze in seinem 2013 produzierten Film «Her» zum Thema Künstliche Intelligenz (KI) erzählt: Theodore Twombly, der Hauptcharakter des Films, verliebt sich in Samantha, ein Betriebssystem auf seinem Rechner, mit dem er via Headset und Videokamera kommuniziert. Samantha ist eine Künstliche Intelligenz. Sie lernt über die Interaktion mit Theodore und ihr Verhalten wird immer menschlicher. Am Ende beginnt Theodore sogar eine intime Beziehung mit Samantha.
Die Rede ist von einem Film! Doch wie weit sind wir 2020 – circa ein Jahr, nachdem in Japan ein Mann ein Hologramm heiratete – noch von einem solchen Szenario entfernt? Und: Wie intelligent ist heute bereits die Künstliche Intelligenz und wie gut kann sie mit uns kommunizieren?
Lernende Maschinen und Systeme
Maschinen lernen im Prinzip ähnlich wie Menschen. So kann ein Computerprogramm beispielsweise lernen, bestimmte Objekte zu erkennen. Dazu wird es zunächst mit Daten gefüttert und trainiert. Ihm wird zum Beispiel gesagt, welches Objekt eine Katze ist und welches nicht. Danach erhält das Programm regelmässig eine Rückmeldung, ob es die Unterscheidung «Katze» oder «keine Katze» richtig traf. Dieses Feedback nutzt der Algorithmus, um sich selbst so lange zu verbessern, bis er am Ende sicher die Entscheidung «Katze» oder «keine Katze» trifft.
Ein Machine-Learning-System besteht in der Regel aus drei Komponenten: aus einem Modell, das Vorhersagen und Identifikationen trifft, aus Parametern, also Signalen oder Faktoren, die vom System genutzt werden, um Entscheidungen zu treffen, und aus dem Lern-Modul.
Das Lern-Modul optimiert die Parameter und somit das Modell, indem es die Unterschiede zwischen der Vorhersage und dem tatsächlichen Ergebnis beziehungsweise Ereignis analysiert, um die Leistung des Gesamtsystems kontinuierlich zu verbessern.
KI in Unternehmen
Insbesondere Dienstleistungsunternehmen wie Banken und Versicherungen, aber auch Software-Unternehmen investieren heute schon viel Zeit und Geld in Künstliche Intelligenz. Sie setzen auf KI-Disziplinen wie Robotic Process Automation (RPA), Knowledge-Management-Software, digitale Assistenten und Predictive Analytics. Dabei sehen sie den (künftigen) Nutzen der Künstlichen Intelligenz vor allem im Managen der Kundenkontakte und des Services. Mit Hilfe der KI sollen unter anderem die angebotenen Produkte und Leistungen sowie die Kundenansprache individueller gestaltet werden. Dabei werden die Kunden heute jedoch noch meist von persönlichen Kundenberatern bedient; die KI hat sozusagen nur eine Unterstützungsfunktion – auch weil es auf Menschen befremdlich wirkt, sich mit einer Computerstimme zu unterhalten, die unsere natürliche Sprache nicht versteht.
Google stellte auf der Developer Conference 2018 mit Google Duplex jedoch eine Technologie vor, die es ermöglicht, dass KI-Systeme scheinbar echte Gespräche mit Menschen führen – zumindest solche von kurzer Dauer und zu Themen, für die das System zuvor trainiert wurde. Beim Anschauen des Videos auf Youtube, in dem Google Duplex vorgestellt wird, wird schnell klar: Menschen können die Computerstimme nicht von der Stimme eines echten Menschen unterscheiden, und das System versteht echte menschliche Sprache und reagiert adäquat darauf. Es vereinbart zum Beispiel für seinen Nutzer einen Friseurtermin oder reserviert einen Restauranttisch.
Deshalb werden solche Systeme künftig auch von Unternehmen – nicht nur aus dem Dienstleistungssektor – sehr wahrscheinlich eingesetzt werden, beispielsweise um telefonisch Bestellungen, Beschwerden oder Fehler- beziehungsweise Schadensmeldungen aufzunehmen und zu bearbeiten. Dabei lernt das System durch das Feedback der Anrufer ständig hinzu.
KI-Einführung erfordert Change Management
Der Einsatz Künstlicher Intelligenz bedingt zwangsläufig einen Veränderungsprozess in den Unternehmen. Denn hierbei werden bisher von Menschen verrichtete Arbeiten von Maschinen übernommen; Menschen werden nur noch zu Beginn benötigt, um das System zu trainieren.
Damit geht ein Wandel der Unternehmenskultur einher. Allein schon deshalb sollten die betroffenen Mitarbeiter am Einführungsprozess beteiligt sein. Ein Patentrezept hierfür gibt es jedoch (noch) nicht. Umso wichtiger ist es, sich bewusst zu machen, dass die Einführung von Künstlicher Intelligenz zwangsläufig ein zielgerichtetes Change Management erfordert. In diesem Prozess steckt aktuell unter anderem die Finanzbranche.
Die bestehenden KI-Systeme können noch keine komplexen (Telefon-)Analysen und Beratungen durchführen. Doch es gibt bereits Systeme, die solche Prozesse unterstützen. Diese sind zwar noch keine KI an sich, doch eine Vorstufe hiervon.
KI-Elemente fliessen in den Beratungsprozess ein
Solche Systeme kommen inzwischen bereits bei grösseren Beratungsunternehmen zum Einsatz, beispielsweise, um den Change-Bedarf in Unternehmen beziehungsweise Klienten-Systemen zu analysieren und Change-Prozesse zu planen und zu managen. Aufgrund ihrer Beratertätigkeit verfügen viele Beratungsunternehmen, wozu auch zahlreiche Software-Unternehmen zählen, über ein grosses Expertenwissen hierzu. Hiervon sollen all ihre Berater und Kunden profitieren. Deshalb speichern die Beratungsunternehmen das individuelle und kollektive Wissen sowie die gemachten Erfahrungen, wie etwa zum Thema Change-Bedarf in Zusammenhang mit der Einführung von IT-Systemen, in einer Software. Dieses geballte Know-how ist für Kunden jedoch nur insoweit interessant, wie es sich mit ihrem Bedarf deckt. Sie wären überfordert, wenn die Beratungsunternehmen, bildhaft gesprochen, ihr gesamtes Wissen einfach auf ihrem Schreibtisch ausschütten und sie damit allein lassen würden – eventuell mit dem Hinweis: «Sie müssen uns einfach nur sagen, was Sie brauchen.»
Deshalb werden den Kunden stattdessen zum Beispiel mit Hilfe der Change-Management-Software, ausgehend von ihrer Situation, die verschiedenen (Handlungs-)Optionen aufgezeigt. Die Kunden entscheiden dann, welche Option sie wählen. Im nächsten Schritt werden ihnen für die gewählte Option wiederum die Handlungsalternativen präsentiert, von denen sie erneut die für sie relevantesten Möglichkeiten auswählen. So führt das System die Kunden Schritt für Schritt durch die Kernfragen, denen sie sich in ihrer Situation stellen sollten. Die Kunden können somit unmittelbar ihr Anliegen bearbeiten, ohne die ganze Welt des Change Management zu verstehen. Und die Unternehmensberater? Sie können besser vorinformiert ins Gespräch mit den Kunden einsteigen.
Aktuell arbeiten diese Systeme noch weitgehend ohne Künstliche Intelligenz. Sie werden jedoch kontinuierlich mit dem neuen (Erfahrungs-)Wissen der Change-Berater beziehungsweise Projektberater gefüllt und weiterentwickelt. Das heisst auch: Systemzweige des Softwareprogramms, die sich als erfolgreich erwiesen haben, werden beibehalten; Zweige hingegen, die weniger zielführend waren, entfernt oder optimiert. Hierin ähnelt die Funktionsweise dieser Programme schon der eines KI-Systems.
KI hilft, kundenspezifische Lösungen zu entwerfen
Mit solchen Wissensdatenbanken, auf die auch ihre Kunden Zugriff haben, sammeln die Beratungsunternehmen Erfahrungen, denn unabhängig von der Grösse und vom Charakter eines Projekts helfen sie, schnell einen Überblick über das Kunden-Vorhaben beziehungsweise -Anliegen zu bekommen und kundenspezifische Lösungen zu erarbeiten. Entsprechend positiv ist die Resonanz der Kunden. Unter anderem aufgrund dieser Erfahrung ist zum Beispiel die Unternehmensberatung Dr. Kraus & Partner überzeugt: Der Einsatz von KI – unter anderem im (Kunden-)Beratungsprozess der Unternehmen – wird künftig weiter voranschreiten und sowohl die firmeninternen als auch die externen Change- beziehungsweise (Kunden-)Projektberater müssen sich hierauf einstellen.
Oder anders formuliert: Auch die Beratergilde muss sich für den Einsatz neuer Technologien und Verfahren öffnen, wenn sie die aus dem KI-Einsatz ihrer Kunden resultierenden Veränderungsprozesse begleiten möchte – und zwar unabhängig davon, ob sich diese auf der Ebene der Strategie, der Struktur oder der Kultur eines Unternehmens vollziehen.
Sich jetzt schon für die Zukunft wappnen
Der aktuelle Entwicklungsstand der KI lässt noch keine abschliessenden Anwendungsszenarien zu. Er offenbart jedoch zahlreiche Möglichkeiten, Geschäftsprozesse künftig zu beschleunigen und effizienter zu gestalten. Sich jetzt schon mit den Möglichkeiten und Anforderungen eines Einsatzes KI-gestützter Systeme vertraut zu machen, ist wichtig, um mögliche Einsatzgebiete früh zu identifizieren und deren Erschliessung vorzubereiten. Diese strategische Vorbereitung kann darüber entscheiden, welche Dienstleister und Systemanbieter in der immer dynamischer werdenden Unternehmensumwelt künftig zu den Gewinnern zählen und welche aufgrund der technologischen Disruption vom Markt verschwinden.
Was ist künstliche Intelligenz?
Der Begriff Künstliche Intelligenz (KI) ist nicht einheitlich definiert – auch weil die KI-Forschung seit ihren Anfängen in den 1950er Jahren eine interdisziplinäre ist. Für die praktische Anwendung hat sich jedoch folgende Definition als sinnvoll erwiesen: «Künstliche Intelligenz ist die Eigenschaft eines IT-Systems, menschenähnliche, intelligente Verhaltensweisen zu zeigen.»
Der Begriff Künstliche Intelligenz steht für Informatikanwendungen, die das Zeigen intelligenter Verhaltensweisen zum Ziel haben. Künstliche Intelligenz soll Menschen beim Erreichen ihrer Ziele unterstützen – nicht überflüssig machen. Dies setzt bei den KI-Systemen folgende vier Kernfähigkeiten voraus:
- wahrnehmen
- verstehen
- handeln
- lernen
Sie erweitern das Grundprinzip «Eingabe, Verarbeitung, Ausgabe» aller EDV-Systeme. Dabei ist das wirklich Neue an den heutigen KI-Systemen das Lernen und damit verbunden das Verstehen.
Der Autor
Florian Weber ist Change-Berater bei der Unternehmensberatung Dr. Kraus & Partner, Bruchsal (www.kraus-und-partner.de). Dort ist er unter anderem für die Konzeption innovativer Lernsysteme, digitaler Kommunikationsanwendungen und die Einbindung künstlicher Intelligenz in laufende Geschäftsprozesse zuständig.
