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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Gründer-Duo Josef Chen (l.) und Ivan Tregear (r.) mit dem Roboter Fusion. (c) Kaikaku

Im China-Restaurant seiner Eltern in Linz schälte Josef Chen bereits in seiner Kindheit Kartoffeln und half im Betrieb. Die Idee für sein Startup kam dem Oberösterreicher genau hier: Wiederkehrende Restaurantarbeit mit Robotik zu automatisieren. Über Chens Werdegang hat brutkasten bereits berichtet.

Nach einigen Gründungen verzeichnete Chen durch Kaikaku seinen bislang größten Erfolg: Innerhalb von drei Monaten nach der Gründung im April 2023 konnten dafür bereits 750.000 US-Dollar an Investments eingesammelt werden. Nun gibt der Founder die Übernahme durch das US-Unternehmen Reef, und damit einen erfolgreichen Exit bekannt.

„Kaikaku haben wir in London aufgebaut. Die Idee entstand aber im Restaurant meiner Eltern in Linz. Dass wir jetzt bei Reef daran weiterarbeiten können, macht mich stolz“, sagt Chen.

360 Bowls pro Stunde

Das Herzstück von Kaikaku heißt Fusion, ein modularer Roboter. Im eigenen Bowl-Restaurant Common Room, das bis November 2024 in London geöffnet hatte, wurde der Roboter getestet. Mittlerweile hat Kaikaku fünf Generationen von Fusion entwickelt. Der Roboter portioniert die Zutaten nach Bestellung. Nach Unternehmensangaben schafft die fünfte Generation je nach Konfiguration bis zu 360 Bowls pro Stunde.

30 Mio.-Dollar Bewertung

„Wir haben eine (bisher) unangekündigte Seed-Runde über 4 Millionen Dollar in einer Branche eingesammelt, die die meisten Investoren – ehrlich gesagt – als total unsexy abgeschrieben hatten“, kommentiert der Founder auf LinkedIn. Das Unternehmen wurde nach Angaben von Chen Ende 2025 mit 30. Mio.-US-Dollar bewertet.

Über den jetzigen Verkaufspreis an Reef wird geschwiegen. Was bekannt ist: Kaikaku bringt seine Technologie und sein Kernteam zu Reef.

SoftBank Vision Fund 1 als Investor

Das US-Unternehmen Reef – spezialisiert auf digitale Infrastruktur für Gastronomie und lokale Services – hat seit der Gründung über 1,5 Milliarden US-Dollar Kapital eingeworben. Zu den Investoren zählt unter anderem der 98,6 Milliarden US-Dollar schwere SoftBank Vision Fund 1. Details zur aktuellen Finanzlage, der Eigentümerstruktur oder der genauen Höhe einzelner Beteiligungen lässt Reef in seiner aktuellen Ankündigung allerdings offen.

„Reef ist die Skalierung“

Mit den Worten: „Wir sind nicht hier, um einfach nur einen beeindruckenden Roboter zu bauen. Wir sind angetreten, um zu beweisen, dass die Technologie reif ist, die Unit Economics funktionieren und das Einzige, was jetzt noch fehlt, Skalierung ist. Reef ist diese Skalierung. Bald mehr dazu“, lässt Chen die Zukunft des Unternehmens offen. Was nach Chen jedenfalls feststeht: Im Markt für Gastronomie-Infrastruktur und Kitchen-Tech würde sich derzeit eine Phase hoher Kapitalzuflüsse abzeichnen.

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