06.04.2018

Analyse: AI erobert langsam KMU und Institutionen

In Österreich ist das Interesse an AI voll entbrannt. Noch kennt man in erster Linie Projekte der großen Konzerne. Doch auch KMU und öffentliche Einrichtungen nutzen die Technologie, trauen sich aber noch kaum aus der Deckung. Und alle brauchen das Knowhow der Startups.
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AI
(c) fotolia.com - phonlamaiphoto - Die Zukunft spricht AI.

Bei Menschen wie Jai Menon gehört der Optimismus zur Jobbeschreibung: “Wir haben die Vision, dass 2018 beim Arztbesuch nicht nur eine Gewebeprobe entnommen wird, sondern nach einer Genanalyse auch gleich die individuell richtige Therapie begonnen werden kann”. Menon war beim Gespräch mit dem Brutkasten in Austin, Texas, vor rund zwei Jahren Forschungschef des US­-amerikanischen IT­-Konzerns Dell und arbeitete gemeinsam mit seinem Team an der dafür notwendigen Infrastruktur. Menon, heute beim Unternehmen Cloudistics, setzte sogar noch eins drauf: “Genanalyse wird bald günstiger sein, als die Toilette zu spülen – das Zitat ist aber nicht von mir”. In der dafür notwendigen Analyse von riesigen Datenmengen in Kombination mit Formen der künstlichen Intelligenz (AI) oder des kognitiven Computings, wie es immer öfter heißt, steckt unglaubliches Potenzial: für IT­-Firmen, für die Wirtschaft generell, die Gesellschaft und natürlich jeden Einzelnen – wie gerade die medizinischen Einsatzmöglichkeiten zeigen.

+++Artificial Intelligence: Können Maschinen kreativ sein?+++

AI: Weiter Weg, um die Medizin umzukrempeln

Diesen Visionen lässt sich bislang auch wenig entgegensetzen, denn viele Konzepte sind ja noch lange nicht so umgesetzt. “Alle stehen hier am Anfang”, sagt Isabell Kunst. Sie ist CEO des österreichischen Unternehmens Xephor Solutions und befasst sich mit allgemeiner künstlicher Intelligenz. Das Unternehmen kann seit vergangenem Jahr von den Umsätzen leben und versucht dabei nicht, mit ausgefeilten Algorithmen riesige Datenbanken zu durchsuchen, sondern mit den Programmen die Arbeitsweise des menschlichen Gehirns selbst nachzuempfinden und so kreativere und neuere Lösungen zu finden als mit anderen AI-Ansätzen. Und obwohl es noch ein weiter Weg ist, bis AI die Medizin so richtig umkrempelt, will sich Xephor Solutions strategisch trotzdem genau um diesen Bereich kümmern. Das Interesse für die neuen Technologien ist nun auch in der österreichischen Wirtschaft angekommen. Für die Wirtschaftskammer berät Kunst Unternehmen in Sachen künstlicher Intelligenz: “2016 war die Nachfrage kaum vorhanden. Das hat sich geändert”.

Künstliche Intelligenz als “heißes Eisen”

Diese Dynamik sehen auch andere: “Künstliche Intelligenz ist gerade ein heißes Eisen”, sagt zum Beispiel Klaus Schmid, Österreich-Chef des IT-Unternehmens NTT Data. Das Unternehmen bringt als Systemintegrator neben anderen Technologien auch AI in Unternehmen und war mit einer Masterclass Ende Februar beim AI Inside Summit in Wien vor Ort. Allein diese Veranstaltung hat gezeigt, dass AI auch ein Thema der heimischen Wirtschaft geworden ist. Nachdem also über Spracherkennung bis hin zu autonomem Fahren oder spielenden Computern bei Amazon über Google bis hin zu IBMs Watson die Rede war, ist AI nun auch hierzulande ein strategisch wichtiges Thema. “Die Idee für den Gipfel kam am Rückweg aus dem Silicon Valley”, erzählt Veranstalter Haimo Lorenz von Uberall Scene Development im Interview mit dem Brutkasten. Da in den USA schon so viel passiert sei, stellte sich ihm unweigerlich die Frage nach der Situation in Österreich. Hier denkt man zuerst an Projekte in den großen Unternehmen. “Die Umsetzung von AI-Projekten benötigt, genauso wie andere Technologien – zum Beispiel Robotics –, einen Hebel, der den Einsatz sinnvoll macht”, erklärt Gerald Dipplinger, beim Beratungsunternehmen PwC für neue Technologien zuständig.

2030 bis zu 15.7 Billionen US-Dollar an Wertschöpfung durch künstliche Intelligenz

Wenn sich beispielsweise nur ein Standardprozess mit der neuen Technologie vereinfachen lasse, dann sei das wirtschaftlich betrachtet manchmal einfach nicht rentabel. Je größer aber ein Unternehmen, desto größer sei oft der Hebel. Dann würden die Ansätze ihr volles Potenzial ausspielen. Das Potenzial ist in Zahlen gemessen enorm: 2030 wird AI weltweit mit 15,7 Billionen US-Dollar zur Wertschöpfung beitragen, so eine PwC-Studie. Dabei kommen etwa 6,6 Billionen US-Dollar lediglich durch höhere Produktivität zustande. Eine Studie von NTT Data wiederum kommt zu dem Ergebnis, dass bereits in den nächsten zwei Jahren etwa 75 Prozent aller Arbeiter mit intelligenten Assistenten arbeiten werden und dass bereits heute in der Forschung ein Großteil der Systeme zumindest in einem Bereich auf AI-Ansätzen beruht. Und natürlich werden die Systeme auch schon in der Wirtschaft genutzt. Dies zeigt etwa ein Blick in den Unternehmensalltag von PwC: AI ist längst in der Steuerberatung angekommen. Dabei werden alle Rechnungen automatisch analysiert – nur Auffälligkeiten landen in der Folge noch beim menschlichen Experten. Im Kern geht es darum, die Spezialisten nicht mit Standardprozessen zu beschäftigen, sondern sie für die Fragen freizuspielen, die so komplex sind oder interpretiert werden müssen, dass ein Computer damit allein nicht fertig wird. Die Computer lernen aber laufend, immer bessere Ergebnisse auszugeben und immer mehr Prüfungen selbst durchzuführen.

AI hält in Institutionen Einzug

An einem ähnlichen System arbeitet die österreichische Sozialversicherung. Sie verfügt über einen schier unglaublichen Datenschatz, den es nun gilt, im Sinne der Kunden mit AI zu nutzen. “In unserem ersten Projekt werden wir die Erstattung von Wahlarztkosten stärker automatisieren und damit die Abwicklung beschleunigen“, erzählt Martina Paul von ITSV, dem IT-Serviceprovider der Sozialversicherung. Mittels Texterkennung werde die AI die eingereichten Rechnungen und deren relevante Informationen erkennen und Leistungen plausibilisieren. “Das schluckt momentan noch sehr viele Arbeitsstunden”, sagt Paul. Es sind Beispiele ganz im Sinne der Wirtschaftlichkeit, und sie schließen dabei von vornherein auch die größte Angst aus. Zuletzt haben ja Prominente wie Stephen Hawking oder Elon Musk vor der Macht dieser Systeme gewarnt. “Das System darf nicht zur Blackbox werden”, sagt Gerald Dipplinger. Es müsse zwar selbst lernen, die Entscheidungsfindung bleibe dabei aber nachvollziehbar. Um dieses Verstehen geht es auch bei anderen Beispielen: “Der Berater holt den Anrufer emotional ab”, sagt Klaus Schmid über ein gemeinsames Projekt mit Wiener Wohnen. AI wird hier im Callcenter eingesetzt. Aber anstatt mit einem Computer zu sprechen, spricht der Anrufer mit einem Mitarbeiter, der sich um die emotionale Ebene kümmert. Das System hört mit und gibt auf Stichwort mögliche Lösungen aus.

“Ich brauche einen langen Atem und einen entsprechenden Use Case”

“Bei Wiener Wohnen gibt es über 3.000 Geschäftsprozesse. Ein Kundendienstmitarbeiter müsste alle kennen”, sagt Schmid. Mit Unterstützung muss es der Mitarbeiter gar nicht versuchen, sondern er liefert die emotionale Brücke zwischen Kunden und Unternehmen und stimmt den idealen Lösungsweg ab. Ist im Winter die Heizung oder ein Fenster kaputt, kann der Mitarbeiter mitfühlen, der Computer sagt aber, welche Schritte als Nächstes erledigt werden. Hier ist der Hebel längst groß genug für die erfolgreiche Integration von AI. Es ist ein großes Projekt für ein großes Unternehmen – Wiener Wohnen betreut 220.000 Wohnungen. Die Technologie stammt dabei vom Startup Deep Search. “AI ist grundsätzlich Open Source”, sagt PwC-Experte Dipplinger. Sie könne von jedem Unternehmen genutzt werden. Aktuell funktioniere es im Kontext großer Unternehmen aber am besten. “Ich brauche einen langen Atem und einen entsprechenden Use Case”, so Dipplinger. PwC hat etwa weltweit 237.000 Mitarbeiter und in Österreich immerhin noch knapp 1.000. Um diese freizuspielen, lohnen sich auch höhere Investitionen.

“KMU’s trauen sich noch kaum aus der Deckung”

Der Blick auf die Großen trügt allerdings: Wie NTT Data kooperieren viele Konzerne längst mit kleineren Anbietern. Dies werde sich noch verstärken, sagt Schmid. Die Systeme seien so spezialisiert, dass es dafür auch absolute Spezialisten brauche. Der Schein trügt auch deshalb, weil AI auch in den KMU längst angekommen ist. Hans Sailer, Österreich-Chef der Innovationsagentur Hyve, kommt als Initiator des M2M-Forums oft mit Unternehmen ins Gespräch. Aktuell hätten einige bereits AI-Projekte laufen. “Die KMU’s trauen sich aber noch kaum aus der Deckung”, sagt Sailer und verweist auf ein Projekt der Hyve-Tochter Tawny, wo es um das Erkennen von Emotionalität geht. Durchgeführt wurde es mit Unterstützung von Red Bull. Aufklärung kann hier der AI Inside Summit bringen, mit Beispielen wie dem Sachverständigenbüro Ernst Stibl aus Lunz am See. Das Unternehmen mit 150 Mitarbeitern untersucht Schäden an Autos und nutzt dabei auch AI. Bald soll es mehr Beispiele aus Österreich geben – ein nächster AI-Gipfel könnte aufgrund des großen Interesses sogar noch dieses Jahr stattfinden.

+++ Wo steht die Artificial Intelligence wirklich? +++


Dieser Artikel erschien in gedruckter Form im aktuellen Brutkasten Magazin #6

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Die liebe Not mit AI-Act und anderen regulatorischen Anforderungen für Unternehmen in Österreich und der EU prägt die aktuelle Standort-Diskussion wie kaum ein anderes Thema. Dass man sich diese bürokratischen Hürden auch zu Nutzen machen und dabei anderen Unternehmen helfen kann, will das Wiener Startup Daiki beweisen – brutkasten berichtete bereits im Oktober über ein Millioneninvestment.

Zentrale Anwendung zur KI-Überwachung

Daiki launchte nun seine AI-Registry, wie das Startup heute bekanntgab. Die Anwendung, die über ein SaaS-Modell vertrieben wird, dokumentiert und überwacht sämtliche KI-Systeme, die im Unternehmen genutzt werden. Sie soll dabei einen umfassenden Überblick über KI-Risiken und Compliance schaffen, für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sorgen und klare Insights zur Glaubwürdigkeit und Vertrauenswürdigkeit der genutzten Systeme liefern.

“Detaillierter Katalog der KI-Systeme und -Modelle”

“Die KI-Registry ermöglicht es Unternehmen, einen detaillierten Katalog der KI-Systeme und -Modelle zu erstellen, die ihr Team verwendet oder entwickelt, indem es Vorlagen für gängige Modelle verwendet oder eigene Systembeschreibungen erstellt”, heißt es vom Startup. Nach der Fertigstellung erhielten Unternehmen ein Feedback von Daiki mit konkreten Verpflichtungen und Empfehlungen für das Qualitätsmanagement durch automatisches Benchmarking und die Überprüfung der Einhaltung durch Experten. Nach erfolgreicher Überprüfung erhalten die Unternehmen einen “trustworthiness score”.

Daiki-System auch für Unternehmen mit hohem Risiko laut AI-Act

Nicht nur reine Anwender, sondern auch Unternehmen, die gemäß EU-AI-Act als “Bereitsteller und Anbieter von KI-Systemen” mit hohem Risiko eingestuft werden, könnten mithilfe der AI-Registry alle regulatorischen Anforderungen erfüllen, betont man bei Daiki.

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