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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Geoffrey Hinton, Peter Steinberger, Yukiyasu Kamitani, Kauna Ibrahim Malgwi und Nenad Tomašev von Google DeepMind stehen bei der dritten TEDAI in der Wiener Hofburg auf der Bühne. Ein Honorar bekommt keiner von ihnen. Stattdessen arbeitet Alina Nikolaou drei bis sechs Monate mit jedem Speaker am Skript, in zwei bis vier Calls, danach folgen Rhetorik-Coaching und ein Fact-Checking der Inhalte.

Im Interview erklärt die Co-Founder, Director & Curator der TEDAI, wie dieser Prozess abläuft, warum das Programm heuer gegensätzliche Positionen direkt nacheinander setzt und wie die Konferenz überhaupt nach Wien kam.


brutkasten: Wie kam die TEDAI nach Wien und nicht nach San Francisco?

Alina Nikolaou: Seit circa 2010 gibt es TEDxVienna, damals ein Verein, der eine eintägige Veranstaltung im Volkstheater organisiert hat. Aufgrund der kuratoriellen Qualität und der Reichweite der Talks hat sich Ende 2023 die Mutterkonferenz TED HQ bei uns gemeldet, mit der Idee, das TEDAI-Format nach Europa zu bringen. In San Francisco gab es das damals schon ein Jahr lang als Pilot. Interesse hatten viele Städte, die Klassiker wie London, Paris und Berlin. Wien ist ja keine klassische KI-Stadt, wie es Paris oder Zürich wären. Trotzdem haben wir uns nach mehreren Runden für Wien entschieden: wegen der inhaltlichen Ausrichtung, die sich wie ein roter Faden durch die letzten drei Jahre zieht, wegen Wien als Weltstadt und UN-Stadt, in die unterschiedlichste Disziplinen und Kulturen reisen, und wegen des Fokus auf Lebensqualität und auf Innovation, nicht um der Innovation willen, sondern um der Menschheit ein besseres Leben zu ermöglichen. Heuer sind wir die einzige TEDAI weltweit, weil die Organisatoren in San Francisco es strategisch nicht weiter vorantreiben wollten. Dort häufen sich so viele KI-Events, dass sich das in der DNA des Ökosystems absorbiert. Ein KI-Event in Europa sticht stärker hervor.

Wie hat sich das Programm inhaltlich entwickelt?

Im ersten Jahr lag der Fokus stark auf Grundlagenbildung. Große Sprachmodelle waren plötzlich da und wurden fleckenhaft, experimentell verwendet. Wir haben eine Einführung gegeben, für die Personen vor Ort und für jene, die die Talks später online sehen. Die zweite Ausgabe hatte das Augenmerk darauf, dass KI in der Arbeitswelt angelangt ist. Was bedeutet das strategisch für Unternehmen und für die Infrastruktur, auf der KI beruht, und was bedeutet es auf der Mikroebene für unser kritisches Denken? Dieses Jahr sehen wir verstärkt, wie KI in der Gesellschaft agiert, von Aktivismus für oder gegen KI bis zu Sicherheits- und geopolitischen Fragen und paradigmenwechselnden Fragen in der Medizin. Es ist das breiteste Programm, das wir je hatten. Wie ich immer sage: Dieses Jahr kuratieren wir für Kollision. Es wird viele Speaker geben, die gegensätzliche Meinungen vertreten, teilweise direkt nacheinander, sodass sich das Publikum am Abend selbst eine Meinung bilden kann. Genau dort entsteht Innovation.

Wer kommt zur TEDAI?

Die Zielgruppe ist divers, von der Wirtschafts- und Bildungswelt über Startups und KMU bis zu Konzernen, die anfangs zwei Personen geschickt haben und mittlerweile zwanzigköpfige Delegationen. Der gemeinsame Nenner: Es sind Entscheidungsträger:innen, die oft über Budget verfügen und über den Tellerrand hinausblicken möchten. Im ersten Jahr kamen fast 70 Prozent des Publikums von außerhalb Österreichs, die größten Delegationen aus Deutschland, UK und Frankreich. Im zweiten Jahr waren rund 40 Prozent aus Österreich, was für uns ein Erfolg war. Letztes Jahr waren 65 Länder vor Ort.

Was macht das Format aus?

Wir haben eine klare Regel: keine Demo-Booths, höchstens künstlerische Installationen oder spielerische Exhibits. Dafür gibt es am zweiten Tag parallel Workshops, Reflexionsrunden und sogenannte Ideas Adventures, bei denen wir Kleingruppen aus der Hofburg hinausschicken. Es gibt auch keine Speaking Fee. Stattdessen arbeite ich mit allen Speakern drei bis sechs Monate lang an ihren Talks, konkret in zwei bis vier Calls, in denen wir das große Thema aufmachen und immer weiter auf dieses eine Skript runterbrechen. Danach werden sie bis zur Sekunde vor der Bühne von Rhetorik-Coaches begleitet, dazu kommt ein rigoroses Fact-Checking. Einen TED Talk von Geoffrey Hinton oder Peter Steinberger wird man so auf keiner anderen Konferenz hören.

Wohin soll die Reise gehen?

Was ich immer stärker beobachte: Problemlösungsorientiertes Forschen bringt im KI-Bereich die spannendsten Innovationen hervor und bedeutet gleichzeitig das nachhaltigste wirtschaftliche Wachstum. Wir arbeiten an einer Plattform, die die grundlegenden Probleme dokumentiert, die Forschende und Gründer:innen derzeit am meisten beschäftigen, und diese im Rahmen von Veranstaltungen nach außen trägt. Also nicht nur ideenzentriertes Denken, wie bei TED Talks, sondern problemzentriertes Denken.


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