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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Lilly Eichinger, Gründerin und CEO von Satellives: Der erste Flug ihres modularen Satelliten ist für Q1 2029 geplant. | (c) brutkasten / Haris Dervisevic

Wer heute im All etwas anderes vorhat als Erdbeobachtung oder Kommunikation, stößt schnell an eine Wand. „Wenn du irgendetwas im All machen willst, egal ob Experimente, Manufacturing, Datenspeicherung oder eine Plattform für Quantenkommunikation, dann hast du keine Infrastruktur“, sagt Lilly Eichinger, Gründerin und CEO von Satellives. „Es gibt kaum Plattformanbieter.“ Bisher führe der Weg für solche Missionen im Wesentlichen über die ISS. Deren Betrieb soll 2030 enden, kommerzielle Nachfolgestationen sind in Entwicklung, aber noch keine im Regelbetrieb.

In diese Lücke will das Tullner Startup. Der Ausgangspunkt war das Ergänzungsstudium Extended Studies on Innovation am Innovation Incubation Center (i²c) der TU Wien, wo Eichinger die Idee entwickelte. Kunst und Philosophie hatte sie vor ihrem Physik- und Architekturstudium in Wien studiert.

Der Leporello-Satellit

Das Produkt ist ein flacher Satellit, der aus einzelnen Einheiten besteht: den Tiles, jede fünf Zentimeter hoch und etwa so groß wie eine Pizzaschachtel. „Es sieht aus wie Kacheln, im Grunde wie Solarpaneele, die sich im Orbit entfalten“, sagt sie. „Aber es sind keine Solarpaneele. Es sind voll funktionsfähige Satelliten.“

Der Kniff steckt im Scharnier. Die Einheiten sind verbunden und übereinander gestapelt, ähnlich einem Leporello. Gestapelt passen sie in einen handelsüblichen CubeSat-Dispenser, was die Startkosten drückt. Im Orbit entfalten sie sich zu einer langen Kette: „Wir nennen sie Mosaics Satellites.“

Ein Mosaic von Satellives | (c) Satellives

Der technische Kernclaim betrifft Energie. Pro Einheit könne man bei gleichem Gewicht viermal so viel Energie speichern wie ein durchschnittlicher CubeSat, sagt Eichinger. Der Wert beruht auf eigenen Berechnungen und ist im Flug nicht demonstriert. „Das Einzige, was es im All unbegrenzt gibt, ist Energie.“ Nur lasse sie sich kaum nutzen: Bei CubeSats sei nicht das Einsammeln das Problem, sondern der fehlende Platz für Batterien. Wer energiehungrige Missionen fliegen wolle, habe deshalb nur schlechte Optionen. „Entweder du baust einen 50-Millionen-Dollar-Satelliten, was fast niemand kann, oder du kannst es nicht.“

Dazu kommt Modularität. „Die meisten Satelliten sind One-Trick-Ponys“, sagt Eichinger. An die Plattform lassen sich dagegen Produktionsboxen andocken. Zwei Tiles würden nach ihrer Rechnung reichen, um einen kleinen 3D-Drucker dauerhaft zu versorgen und gleichzeitig als Plattform für Quantenkommunikation oder Datenspeicherung zu dienen.

Flache Satelliten an sich sind nicht neu, das räumt Eichinger ein: Starlink stapelt sie längst, weil sich so Startkosten sparen lassen. Neu sei die Kombination aus flachem Formfaktor und echter Modularität. Das Patent dafür ist nach ihren Angaben bei der WIPO und in Österreich angemeldet, zunächst bewusst auf ihren Namen und nicht auf die Gesellschaft. Ende Juli wurde es an die Gesellschaft übertragen. Ab einem gewissen Punkt, sagt sie, mache staatsnahe oder fremdgehaltene IP ein Unternehmen für Investor:innen unattraktiv.

Gegen den Hype

Rechenzentren im Orbit sind für Satellives selbst ein Zielmarkt. Beim Hype darum bremst Eichinger trotzdem. „Alle sagen: Bringt die Datenspeicher ins All, dort ist es kalt. So funktioniert das nicht.“ Kühlung sei auch oben nötig. Wäre das der einzige Punkt, sagt sie, bräuchte es den Orbit gar nicht: „Warum bringt man die Daten dann nicht in die Arktis? Dort kann man sie kühlen.“ Der größte Engpass sei das Wärmemanagement: Im Vakuum lasse sich ein Rechenzentrum nur schwer kühlen. Dazu kämen Verarbeitung und Downlink per Laserkommunikation, beides brauche kontinuierlich hohe Energie. Ein riesiges und künftig sehr relevantes Geschäftsfeld sei es dennoch.

Satellives-Gründerin Lilly Eichinger im Gespräch mit brutkasten-Chefredakteur Martin Pacher. (c) brutkasten / Haris Dervisevic

Verglühen lassen will sie nichts. „Wir planen, zu 100 Prozent nachhaltig zu operieren.“ Der übliche Wiedereintritt am Missionsende erzeuge giftige Gase. „Okay, nicht ein einzelner CubeSat. Aber wenn es eine Million sind oder zehntausend im Jahr, dann summiert sich das.“ Beschädigte Tiles sollen stattdessen über einen Reentry-Service zurückkommen und recycelt werden.

Kapitalbedarf

Firmensitz ist Tulln, weil Satellives über das AplusB-Scale-up-Programm vom accent Inkubator begleitet wird, bis Ende Januar 2027. Das Headquarter soll langfristig in Wien liegen. Das Kernteam umfasst laut Website vier Personen: neben Eichinger als CEO ein Technical Co-Founder, ein Operations Co-Founder und eine weitere Person im Bereich Operations.

Der Kapitalbedarf: rund 1,6 Millionen Euro für 18 Monate. Die Hälfte davon soll aus Förderungen und von Business Angels kommen. „Wir arbeiten da gerade wirklich zehn Stunden am Tag dran“, sagt Eichinger. Erst mit dem Geld könne man Ingenieur:innen einstellen und vom Prototyping in den echten Bau wechseln. Dazu sucht das Startup 25.000 bis 50.000 Euro für die Patentanmeldung in weiteren Ländern.

Das Ziel: zwei Einheiten, erste On-Orbit-Demonstration in Q1 2029, die bereits Pilotkund:innen bedienen soll. Das Fernziel formuliert sie größer. „Österreich kann für Space das werden, was Estland für die Digitalisierung ist. Es ist ein kleines Land, niemand hätte erwartet, dass Estland zum digitalen Hub wird. Aber sie sind es geworden, und sie rocken es.“

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