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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Pulse
© Knightify/Canva - Amirali Khoshneviszadeh, Founder | Knightify FlexCo.

„Wie geht’s?“. „Gut“ – Das ist die Konversation zwischen zwei Individuen, die wohl am häufigsten im deutschsprachigen Raum geführt wird, oftmals in einer Beziehung. Es handelt sich dabei nicht bloß um eine Reflex-Antwort oder Verheimlichung des wahren Zustandes, sondern dem Wiener Software-Studio Knightify FlexCo zufolge, manchmal einfach um Unwissen, was mit einem los ist.

Pulse: Health-Daten als Hinweisgeber für Partner:in

„Der Tag war lang, der Schlaf war schlecht, der Kopf ist voll, die eigene Belastbarkeit ist niedriger als sonst. Man ist vielleicht nicht krank und braucht auch keine medizinische Diagnose. Man ist einfach erschöpft“, beschreibt Amirali Khoshneviszadeh, Gründer von Knightify, die unsichtbare Seite von Beziehungen. Und möchte mit „Pulse“ hier ansetzen.

Mit dieser App werden laut Unternehmen Daten aus Apple Watch und Apple Health herangezogen, um Hinweise für Partner:innen zu formulieren. Statt konkrete Messwerte wie Herzfrequenz, Schlafdauer oder HRV weiterzugeben, soll Pulse daraus einen allgemein gehaltenen Hinweis ableiten – etwa, dass ein ruhiger Abend sinnvoll sein könnte. Die App soll dabei weder Diagnosen stellen noch den Gesundheitszustand eines Nutzers oder einer Nutzerin bewerten.

„Wir wollten nicht noch ein Dashboard bauen, das Menschen dazu bringt, sich selbst ständig zu analysieren“, sagt Khoshneviszadeh. „Wir wollten herausfinden, ob Technologie manchmal auch etwas viel Einfacheres tun kann: einem Menschen helfen, den anderen besser zu verstehen, ohne dass dieser alles erklären muss.“

Datenschutz

Ein Schwerpunkt liegt laut dem Founder auf dem Datenschutz. Die Rohdaten würden auf dem iPhone verarbeitet und nicht an die Server des Unternehmens übertragen. Auch Partner:innen erhalten demnach keine konkreten biometrischen Werte. Geteilt werden können stattdessen die daraus generierten sogenannten Wellness-Cues.

Das Teilen einzelner Signale soll zudem freigegeben werden können und sich jederzeit pausieren lassen. Zusätzlich bietet Pulse Funktionen wie einen privaten, Ende-zu-Ende-verschlüsselten Chat, gemeinsame Erinnerungen, Fragen des Tages und Möglichkeiten, um um Nähe oder ein Gespräch zu bitten. Zyklusdaten können freiwillig aktiviert werden; sie bleiben standardmäßig privat und werden nicht automatisch mit dem Partner geteilt, heißt es.

„Wenn Technologie in die intimsten Bereiche eines Menschen kommt, muss sie nicht nur mehr können. Sie muss auch wissen, was sie nicht tun sollte“, sagt Khoshneviszadeh hierzu.

Pulse als Kombination aus Wearable-, Wellness- und Couples-App

Der Gründer bezeichnet Pulse als Kombination aus Wearable-, Wellness- und Couples-App und arbeitet nach eigenen Angaben derzeit an der Weiterentwicklung des Produkts. Dafür sammle das Unternehmen Feedback von Paaren, um herauszufinden, welche Informationen im Beziehungsalltag tatsächlich hilfreich sind.

Langfristig spricht Knightify von „Relationship Intelligence“ – gemeint ist ein persönlicher Kontext, der das gegenseitige Verständnis unterstützen soll, ohne die Beziehung selbst zu bewerten. Pulse wurde in Wien entwickelt und ist laut Pressemitteilung derzeit kostenlos für iPhone und Apple Watch verfügbar; die Apple Watch ist optional.

„Wir glauben, dass die interessanteste Information in einer Beziehung nicht unbedingt lautet, wie jemand heute geschlafen hat“, sagt Khoshneviszadeh abschließend. „Interessanter ist vielleicht, was diese Information für genau diese zwei Menschen bedeutet.“

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