11.05.2021

3 Mythen rund um „Künstliche Intelligenz“ entmystifiziert

Jan Nössner gilt als herausragender Experte für Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning und arbeitet am Standort Wien für den internationalen IT-Dienstleister Nagarro. Im Brutkasten-Talk erläutert der Experte, warum wir in unserer Gesellschaft und Wirtschaft die Künstliche Intelligenz entmystifizieren müssen.
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Die erwarteten Wachstumszahlen in Bezug auf künstliche Intelligenz (KI) sind beachtlich: Bis 2027 soll der globale Markt für künstliche Intelligenz mit einer durchschnittlichen Wachstumsrate von rund 43 Prozent wachsen und im Jahr 2027 einen Wert von 733,6 Milliarden Euro betragen.

Die größten Branchengewinne werden im Einzelhandel, bei Finanzdienstleistungen und im Gesundheitswesen zu verzeichnen sein, da KI die Produktivität, die Produktqualität und den Konsum steigert.

Dennoch gibt es in der Gesellschaft und Wirtschaft noch immer Vorbehalte und falsche Erwartungen gegenüber der KI – angefangen von Datenschutz bis hin zum vermeintlichen Wegfall von Arbeitsplätzen.

Künstliche Intelligenz ist kein Mysterium mehr

Künstliche Intelligenz und Machine Learning müssen allerdings kein Mysterium sein. Bereits seit mehrere Jahren beschäftigt sich der internationale IT- und Software-Dienstleister Nagarro nicht nur in konkreten Kundenprojekten mit KI, sondern auch mit den Erwartungshalten, die in der Gesellschaft und Wirtschaft vorherrschen.

Bis lang hat Nagarro 100 KI bezogene Projekte realisiert. Das Trendthema ist mittlerweile ein eigener Kompetenz-Bereich und Teil des Portfolios geworden. Mehr als 500 Daten-Spezialisten sind für die KI-Projekte global verfügbar. Zudem beschäftigen sich rund 100 Data Scientists intensiv mit Gestaltungs- und Orchestrierungsfragen. Mit Jan Nössner war einer von ihnen am Montag zu Gast im Brutkasten-Talk und erläuterte, warum wir in unserer Gesellschaft und Wirtschaft die Künstliche Intelligenz entmystifizieren müssen.

Über den Experten:
Jan Nössner gilt als herausragender Experte für Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning und absolvierte seinen PhD in Computer Science. Nössner sammelte in Australien mehrere Jahre Erfahrung in führenden IT-Unternehmen, die sich unter anderem auf Software-Entwicklung für Bergbau-Minen spezialisierten. 2020 fasste Nössner den Entschluss mit seinem gesammelten Wissen zurück nach Europa zu kommen, um am Standort Wien für den internationalen Software- und IT-Dienstleister Nagarro zu arbeiten. In seiner Arbeit für Nagarro beschäftigte er sich beispielsweise mit Fragestellungen, wie KI & Machine Learning im Bereich Software-Testing eingesetzt werden können.

1. Mythos: KI ersetzt den Menschen

Wichtige Einsatzgebiete für Machine Learning sieht Nagarro überall dort, wo automatisierte KI-Lösungen den Mitarbeitern langweilige und ständig wiederkehrende Aufgaben abnehmen können, sodass ihnen mehr Zeit für spannendere Themen bleibt. Auf diese Weise führt die KI zu einer Veränderung der Jobs, übernimmt frustrierende und fehleranfällige Tätigkeiten, erhöht die Mitarbeiterzufriedenheit und somit indirekt auch die Kundenzufriedenheit. Im Unternehmen entstehen mit der KI gleichzeitig neue Wege für Wissensmanagement, im Kundenservice und in der Prognose. „Die KI wird, soll und kann den Menschen nicht ersetzen, sondern uns dafür Zeit geben, worauf wir wirklich Spaß haben“, so Jan Nössner im Talk.

2. Mythos: KI Systeme speichern alle unsere Daten 

Tatsächlich speichern Machine Learning Modelle keine exakten persönlichen Daten bzw. nicht in einer Form, die missbräuchlich verwendbar ist. Sobald ein KI-Modell angewandt wird, werden alle Daten gewissermaßen anonymisiert eingesetzt. 

Zum Beispiel: Speichert das KI-System ein Bild einer Person, so ist dieses in dem Maße abstrahiert das einzelne Charakteristika zwar gespeichert werden, aber im gesamten ein abstrahiertes Bild ergeben.  Würde das Modell das Bild im Original nutzen, wären die Einzelinformationen zu spezifisch, also „overfitted“, d.h. das Modell könnte keine generellen Aussagen ableiten. 

Zugriff auf die bereitgestellten persönlichen Daten haben lediglich die Experten, welche das KI-Modell trainieren, somit ist ein vertraulicher Umgang mit den Daten sichergestellt. Bei Bedarf greift Nagarro auch auf Partnerlösungen zu, welche z.B. Video-Daten anonymisieren.

3. Mythos: Für KI-Lösungen brauchen wir bessere Daten? Falsch!

Viele Unternehmen denken, sie könnten keine KI-Lösungen einsetzen, weil die Datenlage nicht ausreichen würde. Nagarros KI-Experte Nössner widerspricht: Ausnahmslos jedes Unternehmen hat zahlreiche Daten und meist sind diese Daten erstaunlich gut zu nutzen. Für KI- Lösungen ist irrelevant, ob Daten aus einfachen Listen, oder aus einem aufwändigen Data Lake stammen. 

Die Vorteile von KI und Machine Learning kompakt zusammengefasst:

Schnelle Reaktionszeit: Häufig lassen sich ständig wiederkehrende Prozesse von der Maschine mindestens um Faktor 10 schneller ausführen.

Automatisierung von Prozessen: Eine wertvolle Hilfe für den intelligenten Kundenkontakt! KI kann schnelle Lösungen für Standardfälle oder auch persönliche Intervention in komplexen Fällen einleiten.

Verhalten analysieren: Nagarro setzt etwa für Chatbots Sentiment Analysen ein. Aus der natürlichen Sprache der Kunde erkennt das System, ob Personen verärgert oder unzufrieden reagieren. Der Bot fragt dann proaktiv, ob er die Kunden mit einem Servicemitarbeiter verbinden soll. So wird etwaiger Unzufriedenheit bereits sehr früh entgegengewirkt.

Verbessern der Machine Learning Modelle: Mitarbeiter interagieren laufend mit der KI, bestätigen z.B. vorgeschlagene Vorgangsweisen, oder korrigieren sie. Jeglicher Input fließt in das System ein und steht dem Nächsten durch kontinuierliches Lernen verbessert zur Verfügung.  

Kumulierte Wissensbasen: Speziell im Service Bereich ist es oft notwendig, Informationen aus verschiedensten Fachbereichen zu extrahieren und in einer Knowledge Base zusammenzufassen. Nagarro kombiniert hierfür AI Techniken mit intelligenten Datenstrukturen, wie Ontologien oder Graph Datenbanken.

Auswertungen: Nagarros Accelerator hat standardmäßig innovative, interaktive Dashboards integriert, welche die Performance kontinuierlich messen. Mögliche Auswertungen aus KI Tools sind: Zeitersparnis, Häufigkeiten von Anfragen nach Kategorien, Erfolgsraten, Felder für Verbesserungen, Qualitätsanalysen.
(c) Nagarro

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Die automatisierte Burger-Maschine FABAL © REET Systems

Die österreichische REET Systems GmbH (Restaurant Efficiency Technologies Systems) hat nach eigenen Angaben die Entwicklung einer serienreifen automatisierten Burger-Produktion abgeschlossen. Das System trägt den Namen FABAL (Fully Automated Burger Assembly Line) und wird interessierten Gastronomiebetrieben nun auch in einem Demo-Center in Wiener Neudorf, Niederösterreich, vorgeführt.

Aufbau und Kapazität

FABAL ist laut REET modular aufgebaut und lässt sich an unterschiedliche Restauranttypen anpassen. Je nach Konfiguration sollen laut eigenen Angaben bis zu 300 Burger pro Stunde produziert werden können, aus über 50 verschiedenen Zutaten und in zahlreichen, auch individuell zusammengestellten, Varianten. Bedient wird die Anlage von einer einzigen Person, die für Befüllung und Reinigung zuständig ist. Laut Website sollen sich Betreiber:innen 50 Prozent der Personalkosten sparen. Ein KI-gestütztes System überwacht laut Unternehmen Produktionsqualität und Betriebszustände der Komponenten.

Entwicklung und Testbetrieb

Die aktuelle dritte Generation der Anlage sei nach rund sieben Jahren Entwicklung entstanden und habe sich in einem über einjährigen Testbetrieb mit mehr als 30.000 produzierten Burgern bewährt, so REET. Als Einsatzgebiete nennt das Unternehmen Schnellrestaurants, Großkantinen, Events und Vergnügungsparks. REET gibt, an die Patent- und Immaterialgüterrechte an der Technologie zu halten.

Produktion und Support sollen über Partnerunternehmen im In- und Ausland laufen. „Die größte Herausforderung dieser Innovation war es, auf dem in üblichen Küchengrößen vorhandenen Platzangebot aus über 50 verschiedenen und uneinheitlichen Burgerzutaten automatisiert unterschiedlichste Burger Sandwiches in hohen Stückzahlen herzustellen“, sagt REET-Geschäftsführer und Wirtschaftsanwalt Dieter Spranz.

Eigentümerstruktur

REET Systems wurde laut eigenen Angaben 2019 aus dem Gesellschafterumfeld der Theophil Group gegründet, seit 2022 hält die Raiffeisen-Beteiligungsgesellschaft Invest AG eine Minderheitsbeteiligung. Geschäftsführer sind Dieter Spranz und Roland Ambrosch.

Mehrheitseigentümerin von REET ist die Theophil Group, eine österreichische Familienunternehmensgruppe mit Schwerpunkt Systemgastronomie und Immobilien, die in Österreich rund 1.000 Mitarbeiter:innen beschäftigt und laut Aussendung über 100 Millionen Euro Jahresumsatz erzielt.

Verbindung zur Systemgastronomie

International ist die Theophil Group mit The Coffeeshop Company in neun weiteren Ländern mit rund 100 Standorten vertreten. Über ihre Tochtergesellschaft The Eatery Group (bis 2023 TQSR Group) ist sie zudem seit 2015 Masterfranchisenehmerin von Burger King in Österreich.

„Als Masterfranchisee und exklusiver Developer der amerikanischen Burgerkette Burger King verwalten wir den gesamten österreichischen Markt der Marke“, heißt es auf der Website der Gruppe. 34 Burger-Lokale betreibe man selbst. Die neue Burger-Automatisierungstechnik entsteht damit im selben Konzernumfeld, das hierzulande auch einen der größten Systemgastronomie-Betreiber stellt, ein naheliegendes erstes Einsatzfeld für FABAL.

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