29.03.2023

Verbot von ChatGPT und KI in Schulen – geht’s noch?

Laut einer Studie sind 64 Prozent der Befragten für ein ChatGPT-Verbot in Österreichs Schulen. Wir sind scheinbar noch nicht im Jahr 2023 angekommen.
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(c) brutkasten & Miljko via Pexels. Montage: brutkasten
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Vor wenigen Tagen veröffentlichte PwC eine Studie zum Thema ChatGPT und künstliche Intelligenz. Das Ergebnis: Zwei Drittel (64 Prozent) der befragten Österreicher:innen sind für ein Verbot von ChatGPT und KI im Bildungsbereich. Es wird aber noch besser. Nur 18 Prozent der Befragten geben an, OpenAIs Chatbot bereits genutzt zu haben. Wie viel Sinn ein Verbot auf Basis des Urteils von Menschen ohne Ahnung macht, ist hierbei fraglich.

Wir stehen unmittelbar vor einer KI-Revolution. Dies kann nicht verleugnet werden, egal ob man diese Technologien nutzen möchte oder nicht. Die Aufgabe von Schulen ist es, Kinder auf die Zukunft vorzubereiten. Ein Verbot von Zukunftstechnologien im Bildungsbereich tut genau das Gegenteil und lässt Kinder somit im Stich.

Umgang mit neuen Technologien muss gelernt sein

Mit einem Verbot glaubt man also, alle Probleme lösen zu können. So machen wir das gerne in Österreich. Wir ignorieren Probleme und schauen einfach weg, statt zu handeln. Bis der Hut brennt und wir keinen Feuerlöscher zur Hand haben (siehe Fachkräftemangel). Dabei gibt es viel Nachholbedarf in Schulen, was das Thema Digitalisierung angeht.

Spätestens nach der Pandemie können einige Volksschüler:innen digitale Lerntools geschickter einsetzen, als ihre Lehrer:innen. Da stellt sich die Frage, wofür der Bildungsminister seine wertvolle Zeit für ein Verbot von ChatGPT an Schulen aufbringen sollte, wenn es Handlungsbedarf an wichtigeren Stellen gibt, wie beispielsweise das Schulsystem entsprechend anzupassen, Pädagog:innen Fortbildungsmöglichkeiten anzubieten und Kindern den verantwortungsvollen Umgang mit diesen Technologien beizubringen?

ChatGPT beißt nicht, keine Sorge

Was wir tatsächlich brauchen, sind Initiativen und Programme, welche die junge Generation auf eine KI-gesteuerte Zukunft vorbereiten. Primär müssen Herausforderungen wie mangelnde Kenntnisse, Fähigkeiten und Selbstvertrauen der Lehrkräfte im Bereich der künstlichen Intelligenz, die unzureichende Lehrplangestaltung sowie die fehlenden Unterrichtslinien angegangen werden. Nur so können wir Data-Literacy zur Kernkompetenz der Zukunft machen und diese in Schulen lehren. Aber wie soll Datenkompetenz geschult und angewendet werden, wenn KI-Literacy von Schulen beschränkt wird?

Leistung ≠ Leistung

Als wichtigstes Argument für ein Verbot wird immer wieder genannt, dass durch den Einsatz von ChatGPT in Schulen die Leistung von Schüler:innen nicht gemessen werden kann. Zum einen können Schulen trotz eines ChatGPT-Verbotes nicht nachweisen, ob der Chatbot eingesetzt wurde. Zum anderen ist die Leistung, die durch Hausaufgaben, Texte und Präsentationen erbracht wird, nicht immer repräsentativ für das Wissen der Schüler:innen. Denn in vielen Familien helfen Eltern oder Geschwister bei den Hausaufgaben mit. Umso wichtiger ist es, neue pädagogische Ansätze zur Leistungsüberprüfung zu finden, statt ChatGPT und KI vom Unterricht zu eliminieren.

Angst vor Verblödung durch KI? Selbst schuld

Zudem kommt immer wieder das Thema der Verblödung durch künstliche Intelligenz auf. Nun, neue Technologien verblöden nur jene, die eine Verblödung zulassen. Andere Nutzer:innen wiederum finden einen Weg, diese Tools sinnvoll einzusetzen. Wie die PwC-Studie bestätigt, geben 57 Prozent der aktuellen oder potenziellen User:innen bekannt, dass sie ChatGPT als eine Art virtuelle:n Lehrer:in für die Erklärung von komplexen Sachverhalten nutzen möchten. Ein kostenloser Nachhilfeassistent also, der keinen Nachteil im Bildungsweg von Schüler:innen hat, sondern sie beim Lernen unterstützt.

Wagen wir mal einen Blick hin zu einer viel größeren Gefahr, von der Kinder (und die eingangs genannten 64 Prozent der Befragten, die ChatGPT in Schulen verbieten möchten) täglich bedroht werden: TikTok. Es ist Zeit für eine Veränderung und für einen Schritt nach vorne, statt nach hinten. Liebe TikTok-Scroller:innen und lieber Bildungsminister, hebt endlich euren Kopf vom Smartphone und unterbindet zuerst die Nutzung der chinesischen Spy-App in Schulen, bevor ihr das Zukunftspotential von Schüler:innen durch unnötige Verbote einschränkt.

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Frank Möbius (links) | (c) BMW Group

Knapp 30 Jahre war Frank Möbius bei BMW. Zuletzt leitete er in der Konzernforschung den Bereich Technologiemanagement und -prognose und koordinierte das weltweite Netzwerk der BMW Technology Offices vom Silicon Valley bis Tokio. Seit 2023 gibt er seine Erfahrung als Senior Innovation Advisor bei der UnternehmerTUM GmbH in München, Europas größtem Gründerzentrum, weiter. Im Interview erklärt er, wie systematische Technologie-Früherkennung funktioniert, warum die meisten Unternehmen am Transfer der daraus gewonnenen Erkenntnisse scheitern und wie KI die Tech-Trenderkennung vereinfacht hat.


brutkasten: Sie waren fast 30 Jahre bei BMW. Wie sind Sie dort zum Thema Innovation gekommen?

Frank Möbius: Ich habe an der Uni Stuttgart Maschinenbau, Fachrichtung Fahrzeugtechnik studiert und nach dem Diplom Anfang 1990 meinen ersten Job bei der Lufthansa Technik in Frankfurt gefunden. Dort durfte ich die damals neuartigen stangenlosen Flugzeugschlepper mitentwickeln und 1992 den neuen Flughafen München damit ausrüsten – meine erste Berührung mit Innovationen und ihrer Einführung im Massengeschäft. Ich verließ die Lufthansa nach ein paar Jahren, um an der Uni Kaiserslautern über Robotik zu promovieren. Nach der Promotion kam ich 1996 zu BMW, meiner Wunschfirma in meiner Wunschstadt. Dort konnte ich viele unterschiedliche Funktionen übernehmen: erst arbeitete ich vier Jahre im Versuchsfahrzeugbau, dann vier Jahre im Personalwesen, ein lehrreicher “Side Step” für einen Ingenieur!

Mitte 2004 durfte ich eine Abteilung für Vorentwicklung und Innovationsmanagement im Bereich Antriebsproduktion übernehmen. Daraus entstand meine Rolle im damals neuen elektrifizierten Antrieb für BMW – von der strategischen Inhouse-Entscheidung und fachlichen Befähigung der Firma bis zur Großserie: über zehn Jahre lang war ich für die Industrialisierung und später Entwicklung von Hochvoltbatterien verantwortlich, vom ersten A-Muster mit einem sehr kleinen Team bis zu 100 Mitarbeitenden. 2017 bin ich schließlich in die Forschung gewechselt und habe dort das Team “Technologiemanagement und -prognose” übernommen, das später in die Einheit “Open Innovation” integriert wurde.

Was macht so eine Open-Innovation-Einheit in einem Konzern konkret?

Mit Open Innovation Methoden erkennt und verwertet man frühzeitig innovative Signale und Trends, die außerhalb der eigenen Unternehmensgrenzen stattfinden. Wir schauen bewusst in Branchen jenseits des Automobilbaus: Consumer Electronics, Luft- und Raumfahrt, Medizin, Computing, Biomaterialien, etc. Immer mit der Frage im Hinterkopf: Was können wir davon für das eigene Kerngeschäft nutzen? Konkret: Technologische Trends aus der Cross-Industrie frühzeitig erkennen, verstehen, bewerten, ein Proof-of-Concept-Projekt durchführen, z. B. mit einem Startup, einer Uni, einem Fraunhofer-Institut, etc. und diese Ergebnisse dann in die Firma für die eigenen Produkte, Services und Prozesse transferieren.

BMW hat dafür eine eigene Abteilung aufgebaut. Wie hängen die einzelnen Bausteine zusammen?

2015 wurde die Technologie-Früherkennung mit dem Technologie-Trendradar ins Leben gerufen, fast gleichzeitig wurde die BMW Startup Garage gegründet. Das Radar ist zunächst ein Visualisierungs- und Kommunikationstool: wir platzieren die erkannten Technologien nach Kategorien und Reifegraden, um frühzeitig aufzeigen zu können, was sich technologisch weltweit tut. Aber diese Erkenntnisse stehen erstmal nur auf dem Papier. Entscheidend ist nach Bewertung und Priorisierung die Verwertung dieser Erkenntnisse, der sogenannte Transfer. Dieser erfolgt dann oft mit Startups.

Hier kommt die BMW Startup Garage zum Einsatz. Sie betreibt Venture Clienting, d. h. sie investiert nicht, sondern scoutet im Netzwerk der internationalen BMW Tech Offices die besten Startups und koordiniert Innovationsprojekte mit den betroffenen BMW-Fachbereichen, die meist das Budget dafür stellen. Diese Startups müssen schon reifer sein, also ein stabiles Team, eine robuste Finanzierung, ein fertiges Produkt – ggf in anderen Branchen – und am besten schon erste Kunden haben. Das Ziel dabei ist immer, dass das Startup ein regulärer Lieferant für BMW werden kann, wir nennen das  “startup as a supplier”. Erst wenn die Lösung des Startups wirklich bei BMW zum Einsatz kommt – in Produkt, Service oder Prozess -, entsteht Impact!

Daneben gibt es das Team BMW iVentures als klassischer Risikokapital-Investor, der ebenfalls über das BMW Tech Office Netzwerk auch in ganz frühphasige Startups investiert. Außerdem gehört dazu ein BMW-interner Incubator und eine Crowd Innovation Plattform.

Wie läuft systematische Tech-Trenderkennung bzw. Tech-Scouting im Alltag ab?

Es gibt vier Prozessschritte: Scouten und Strukturieren, Diskutieren und Bewerten, Visualisieren und Vorbereiten und dann der Transfer in die passenden BMW-Fachbereiche und die dortige Umsetzung. Den ersten Schritt haben früher Mitarbeitende und Werkstudierende gemacht, heute erledigen das maßgeschneiderte KI-Agenten. Für den zweiten Schritt braucht man die Experten: Fachleute von intern und extern. Ggf wird zu einem bestimmten Tech-Trend eine Studie erstellt. Für den dritten Schritt sitzt man in Workshops zusammen und erarbeitet einen Vorschlag für das nächste Trendradar und mögliche Scouting- oder Prototypen-Projekte. Von einer Liste mit über hundert Themen bleiben dann vielleicht vierzig übrig, die auf das Trendradar kommen und fünf, die dann tiefergelegt werden.

Und dann kommt der Teil, an dem viele scheitern.

So ist es! Die ganzen modernen Technologien und Trends kann man heute recht einfach im Netz recherchieren, Generative AI hilft dabei. Das Entscheidende aber ist am Ende: Was leitet das Unternehmen daraus ab? Nur neues Wissen, eine Produktverbesserung oder gleich ein neues Geschäftsmodell? Einfacher gesagt: was mache ich damit morgen besser als heute? Das ist das Schwierige, der Transferprozess. Dieser hat inhaltliche, strukturelle, finanzielle aber auch menschliche Aspekte. Der Transfer einer neuen, erstmal riskanten Technologie aus einer anderen Branche in die eigene Firma ist oft schwierig. Auch bei BMW hat es ein paar Jahre gedauert, bis erste Erfolge kamen und das Vorgehen akzeptiert war.

Was ist das Rezept, damit es funktioniert?

Man holt die Personen, die später die Erkenntnisse umsetzen sollen, frühzeitig in den Prozess mit hinein. Sie dürfen die Startups mit bewerten, sie erfahren sofort, wenn eine neue Technologie für ihren Fachbereich tiefergelegt werden soll, diese wird dann gemeinsam bewertet. Dafür gibt es in der BMW Startup Garage für jedes Ressort einen konkreten Schnittstellenpartner. Dann geht man gemeinsam in den betroffenen Fachbereich, organisiert die Ressourcen und plant das Projekt, damit das Startup den Prototypen bauen kann. Wichtig: für das Startup-Projekt wird oft das Geld des späteren Fachbereichs verwendet. Das erzeugt zusätzliches Commitment! Und das Zweite ist die Hierarchie: Wenn Du einen Bereichsleiter oder Geschäftsführer hast, der voll hinter Open Innovation steht und auch mal in oberen Etagen politisch unterstützt, dann funktioniert es deutlich besser, auch in Krisenzeiten mit Budgetknappheit.

Was raten Sie einem Unternehmen, das ohne viel Budget mit Technologiemanagement starten will?

Man muss nicht gleich zehn Leute einstellen. Oft genügt erstmal eine Person mit den nötigen Ressourcen und Befugnissen, dazu evtl. einen Studierenden und ein paar Teilkapazitäten in den relevanten Fachbereichen als Unterstützung. Ggf hilft am Anfang auch eine externe Trendagentur oder ein passender Toolanbieter. KI-Kenntnisse sind wichtig, um einen KI-Agenten nutzen oder einen eigenen aufbauen zu können. Ein gutes, internationales Netzwerk in alle relevanten Industrien ist ebenso wichtig, denn inzwischen betreiben die meisten großen Firmen Technologie-Früherkennung im Rahmen von Corporate Foresight, man kann von ihnen lernen und Best Practices übernehmen. Ich habe aus meinen über 6 Jahren in dieser Rolle eine Liste mit den zehn wichtigsten Lessons Learned zusammengeschrieben. Da steht alles drin, was man braucht, man muss es halt nur noch machen.

Was machen Sie heute bei UnternehmerTUM?

UnternehmerTUM hat drei Zielgruppen: Talente, Startups und Unternehmen – vom großen  Corporate und Mittelstand bis zum Familienunternehmen. Meine Hauptarbeit liegt in der Innovationsberatung, wo ich meine BMW-Erfahrung einbringen kann. Daneben bin ich Startup-Mentor, halte Vorlesungen, unterstütze die Internationalisierung der UnternehmerTUM und betreue Delegationen. Und ich baue gerade einen KI-gestützten Technologie-Trendradar-Prozess für die UnternehmerTUM, die TUM Venture Labs und ihre Partner und Kunden auf. Der ist nochmal deutlich umfangreicher als ein Radar für die Automobilindustrie. Wir haben dafür einen KI-Agenten gebaut, der weltweit schwache Tech-Signale erkennt, also Technologien, die noch kein messbarer Trend sind. Diesen KI-Agenten trainiere ich täglich. Gerade für Mittelständler und Familienunternehmen ist das sehr hilfreich, weil sie in der Regel nicht das Netzwerk und die Möglichkeiten großer Firmen haben.

Gibt es ein Beispiel aus Ihrer BMW-Zeit, das zeigt, was Open Innovation bewirken kann?

Aus der Tech-Trenderkennung und der Startup-Arbeit wurden in den letzten Jahren schon viele Projekte zu Quantum Computing, Fahrzeug-Satelliten-Kommunikation, Gesundheitsdaten-Monitoring im Fahrzeug, Panorama-Displays, In-Car-Gaming u.v.m. erfolgreich transferiert. Einiges davon ist schon im Auto zu erleben, manches wird noch kommen. Mein Lieblingsbeispiel ist das farbwechselnde Auto: keine klassische Trenderkennung, aber ein erfolgreicher Cross-Industry-Transfer und vielleicht sogar ein Trendsetter! Eine Mitarbeiterin von mir hatte vor vielen Jahren die mutige Idee, die Display-Funktionen eines E-Readers aufs Auto zu übertragen. Sie hat sich die E-Ink-Panels besorgt, einen Prototypen entwickelt und damit nach vielen Experimenten mit einigen Helfern den BMW iX Flow aufgebaut – übrigens anfangs im MakerSpace der UnternehmerTUM. Mit diesem Auto war sie mit BMW 2022 in der Schwarz-Weiß-Version und ein Jahr später mit dem BMW i VISION Dee in der Farbversion mit großem Erfolg auf der CES in Las Vegas: The Color-Changing Car! Das ist für mich der perfekte Cross-Industry-Transfer: Ich übertrage eine erfolgreiche Technologie aus einer Industrie in eine völlig andere und habe einen Nutzen daraus. Ob das in irgendeiner Form mal in Serie kommt? Wer weiß …

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