29.07.2019

Google: Überlegene Quantencomputer in wenigen Monaten erwartet

Wie Aussagen des Google-Quantencomputing-Chefs Hartmut Neven nahelegen, könnte der Internetriese knapp davor stehen, klassischen Computern überlegene Quantencomputer zu haben. Die "Quantum Supremacy" wird allgemein als Voraussetzung für den Durchbruch der Technologie gesehen.
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Google, Quantencomputer
(c) Google - Einem "geleakten" Paper nach hat Google einen Quantencomputer entwickelt, der alles bisherigen Supercomputer übertrifft.

So sehr der Quantencomputer als eine, wenn nicht die große technologische Zukunftshoffnung gesehen wird, so sehr gingen bislang auch die Schätzungen auseinander, wann es mit einem „Regelbetrieb“ soweit sein könnte. Denn es gibt weltweit zwar schon zahlreiche funktionierende Quantenprozessoren, noch gibt es aber eine Reihe von Baustellen. Als wichtigster Milestone auf dem Weg zum Durchbruch gilt allgemein „Quantum Supremacy“ – also der Punkt an dem es überlegene Quantencomputer gibt, die Rechenoperationen durchführen können, zu denen kein klassischer Computer in der Lage ist.

+++ Quantentechnologie: Europa wittert eine Chance im globalen Wettlauf +++

Wann kommt die „Quantum Supremacy“?

Dabei gingen bislang auch führende Experten auf dem Gebiet davon aus, dass es noch eine Zeit lang dauern dürfte, bis man soweit ist. So sprach etwa Rainer Blatt, Direktor des Instituts für Quantenoptik und Quanteninformation an der Universität Innsbruck, gegenüber dem brutkasten noch im Frühjahr diesen Jahres von „in den nächsten 10 oder 15 Jahren“.

Google: „doppelt-exponenzielles“ Wachstum der Rechenleistung

Doch Blatt könnte sich, wie Aussagen des Google-Quantencomputing-Chefs Hartmut Neven nahelegen, stark verschätzt haben. Denn der deutschstämmige Google-Forscher sprach bereits beim „Google Quantum Spring Symposium“ im Mai diesen Jahres von einer rasanten Entwicklung in seinem „Quantum Artificial Intelligence Lab“, die inzwischen in Fach-Medien als „Neven’s Law“ bezeichnet wird (in Anlehnung an „Moore’s Law“ bei klassischen Computern). Demnach entwickle sich die Rechenleistung der Quanten-Prozessoren bei Google derzeit mit einer „doppelt-exponenziellen“ Rate – ein Wachstum, das in der Natur keine Entsprechung habe.

Leistung: Vom Laptop zum Server-Netzwerk in drei Monaten

Noch im Dezember vergangenen Jahres habe man eine Rechenoperation am besten Quanten-Prozessor des Unternehmens auf einem Standard-Laptop simulieren können. Im Jänner 2019 hätte man zur Reproduktion eines Vorgangs am nun verbesserten Quantenchip bereits einen starken Desktop-PC gebraucht. Im Februar habe dann kein im Lab vorhandener klassischer Rechner mehr ausgereicht und man musste sich des Google-Server-Netzwerks mit Millionen parallel rechnenden Prozessoren bedienen. „Es sieht so aus, als ob nichts passiert, nichts passiert, und dann whoops: Plötzlich bist du in einer anderen Welt“, sagt Neven zum Wachstum der Rechenleistung.

Überlegene Quantencomputer: Schwerer Beweis

Die „Quantum Supremacy“ könnte also in den kommenden Monaten erreicht werden, schätzt man nicht nur bei Google. Sie wirklich zu beweisen könnte aber noch länger dauern. Denn dazu müsste auch nachgewiesen werden, dass wirklich kein traditioneller Rechner dieser Welt mit keinem noch so effizienten Algorithmus zur gleichen Rechenoperation in der Lage wäre.

Verschlüsselung, Simulation und natürlich Artificial Intelligence

Auch wenn die „Quantum Supremacy“ erreicht ist, werden überlegene Quantencomputer die traditionellen Rechner nicht ersetzen. Für alle alltäglichen Vorgänge werden sich „normale Computer“ nämlich weiterhin besser eignen. Es geht vielmehr um Rechenoperationen, denen diese einfach nicht gewachsen sind. Große Hoffnungen werden in Sachen Quantentechnologie etwa in die Bereiche Verschlüsselung, Simulation und natürlich Artificial Intelligence gesetzt. Rainer Blatt zeigte dazu gegenüber dem brutkasten vier große Usecases auf.

Auswirkungen auf globalen Wirtschaftswettlauf und Poltik?

Was die Auswirkungen eines Durchbruchs der Quantentechnologie angeht, sind der Fantasie in der aktuellen Diskussion derzeit jedenfalls keine Grenzen gesetzt. Denn diese werden – so der Tenor – weit über technologische Implikationen hinausgehen. Zum einen wird Quantencomputing als einer der Schüssel im wirtschaftlichen Wettlauf zwischen den USA, China und Europa gesehen. Zum anderen wird mitunter auch ein massiver Einfluss auf die Politik erwartet. So sagt der Wirtschaftsberater und Philosoph Anders Indset etwa im Gespräch mit dem brutkasten: „Ein leistungsstarker Quantencomputer führt zu einer umfassenden Algorithmokratie mit Digital-Diktatoren. Diese wird sich rapide verbreiten und den Machthabern immer mehr Macht geben“.

⇒ Mehr zum Thema im brutkasten Print-Magazin #8 “Quantensprünge”.

⇒ Zur Page des Google „Quantum Artificial Intelligence Lab“ 

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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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