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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AustrianStartups, ELP
© AustrianStartups

AustrianStartups und die Stiftung Unternehmerische Zukunft haben das Entrepreneurial Leadership Program (ELP) weiterentwickelt. Der Schwerpunkt liegt künftig stärker auf der konkreten Begleitung angehender Startup-Gründer:innen. Vorgesehen sind unter anderem intensiveres persönliches Mentoring und Coaching, die gezielte Suche nach Co-Founder:innen sowie die praktische Weiterentwicklung eigener Geschäftsideen.

Dabei geht es um die frühe Erprobung zentraler Annahmen – von ersten Gesprächen mit potenziellen Kunden und der Validierung konkreter Problemstellungen bis zur Entwicklung eines ersten Minimum Viable Product (MVP): „Wir wollen Menschen nicht nur die Skills für den Aufbau eines Startups mitgeben. Sie sollen die Möglichkeit bekommen, ihre Ideen tatsächlich auszuprobieren und die ersten Schritte in Richtung Gründung zu machen“, sagt Elisabeth van Holthe tot Echten, COO von AustrianStartups.

ELP: Schwerpunkt „Co-Founder“

Beim Schwerpunkt „Co-Founder“ bringt das ELP Menschen mit unterschiedlichen Hintergründen, Fähigkeiten und Perspektiven zusammen. Sie können sich kennenlernen, gemeinsam an Ideen arbeiten und mögliche Co-Founder:innen finden. Eine fertige Geschäftsidee ist dafür nicht notwendig.

„Eine Startup-Idee muss am Anfang noch nicht perfekt sein. Viel wichtiger ist, dass man bereit ist, Fragen zu stellen, Dinge auszuprobieren und gemeinsam mit anderen herauszufinden, was funktionieren kann“, so van Holthe tot Echten weiter. „Genau dafür wollen wir im ELP den Raum und die Unterstützung geben.“

Hansmann, Trummer, Kaminski, Porsche, Deutsch und Unger dabei

Ein weiterer Bestandteil des Programms ist die persönliche Begleitung der Fellows. Durch die Zusammenarbeit mit der Stiftung Unternehmerische Zukunft erhalten sie Zugang zu einem Netzwerk: Die Stiftung wird von mehr als 50 Persönlichkeiten aus der Szene unterstützt, darunter Hansi Hansmann, Christian Trummer, Kilian Kaminski, Felix Porsche, Tina Deutsch und Katharina Unger. Darüber hinaus begleiten weitere Unternehmer:innen und Investor:innen das ELP als Mentor:innen und bringen ihre Erfahrungen in das Programm ein.

Auch nach Abschluss bleiben die Fellows über die ELP-Alumni-Community miteinander verbunden. Ehemalige Teilnehmer wie Mathias Gruber (Fonio.ai), Lukas Höber (Sequestra) oder Lisa Reiss (All But Sugar) bringen ihre Erfahrungen aus der Gründung und dem Aufbau von Unternehmen sowie aus weiteren beruflichen Stationen in das Netzwerk ein.

„Wir wollen Menschen ermutigen, ihre Ideen in die Tat umzusetzen und den Schritt ins Unternehmertum zu wagen. Dafür braucht es nicht nur Wissen, sondern auch Menschen, die ihre Erfahrungen teilen, ehrliches Feedback geben und zur richtigen Zeit die richtigen Fragen stellen. Genau das wollen wir mit unserem Netzwerk ermöglichen“, sagt Markus Raunig, Vorstand der Stiftung Unternehmerische Zukunft.

Prozess steht im Mittelpunkt

Ebenso ist die praktische Arbeit an den eigenen Ideen ein wichtiger Teil des ELP. Die Teilnehmer:innen beschäftigen sich mit den Problemen und Bedürfnissen von möglichen Kunden, überprüfen ihre Annahmen und entwickeln ihre Ideen auf dieser Grundlage weiter.

Dabei gehe es nicht darum, das Programm bereits mit einem fertigen Unternehmen abzuschließen. Im Mittelpunkt steht vielmehr der Prozess, aus einer ersten Idee schrittweise eine fundierte Grundlage für eine mögliche Gründung zu entwickeln und früh praktische Erfahrungen zu sammeln, wie es heißt.

Das ELP richtet sich daher sowohl an Menschen, die bereits eine konkrete Startup-Idee haben, als auch an jene, die noch nach einer Idee, einem geeigneten Problem oder nach Mit-Gründer:innen suchen. Bewerbungen für die nächste ELP-Kohorte sind noch bis einschließlich Sonntag, 13. September 2026 möglich.

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