24.08.2019

„Jedes Unternehmen, das relevant bleiben will, muss ein KI-Unternehmen werden.“

Welchen Entwicklungsstand hat Künstliche Intelligenz derzeit? Wo kann sie eingesetzt werden? Und welche Rolle spielt Europa dabei? Über diese und andere Fragen rund um das Thema KI diskutierten Experten im Rahmen der IECT Summer School 2019 von Hermann Hauser.
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ARM-Gründer und Tech-Investor Hermann Hauser: „Eine der nächsten Wellen von AI, die im Gesundheitswesen stattfinden wird, könnte eine europäische Welle sein.“ (c) IECT
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“KI ist keine Frage der Wahl, sondern eine Frage des Überlebens.” Mit diesen Worten unterstrich Venture Capitalist Siraj Khaliq die Wichtigkeit künstlicher Intelligenz für Unternehmen beim State of AI-Event, das vergangenes Wochenende in der Werkstätte Wattens im Zuge der IECT Summer School 2019 stattfand. Neben Khaliq waren weitere internationale AI-Experten aus unterschiedlichen Bereichen geladen, um die Zukunft der Technologie zu diskutieren.

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Als “europäischer Bill Gates” wurde etwa Hermann Hauser von brutkasten-Gründer Dejan Jovicevic vorgestellt, der die Diskussionsrunde an diesem Abend führte. Auch mit dabei waren Nancy Nemes, Gründerin von “Ms. AI – Künstliche Intelligenz für und mit Frauen” und Hazem Al Nakib, Gründer des Cambridge Blockchain Forums und des Cambridge Blockchain Hubs. Als Speaker auf der Bühne und später ebenfalls in der Gesprächsrunde standen noch Dat Tran, Leiter der AI Abteilung von Axel Springer und eben Siraj Khaliq, ehemaliger Informatiker und Mitbegründer der erfolgreichen Atomico-Beteiligung The Climate Corporation, mittlerweile selbst Venture Capitalist bei Atomico.

Europas Stärken und Schwächen in der AI-Branche

“Jedes Unternehmen, das relevant bleiben will, muss zu einem KI-Unternehmen werden”, erklärt Khaliq. Nancy Nemes wittert digitalen Darwinismus und gibt etwa zu bedenken: “Realistisch zu sein bedeutet, jetzt aktiv zu werden.” Wer nicht aktiv werde, werde verlieren und zwischen den USA und China untergehen.

Allerdings böte Europa, so die Runde, grundsätzlich ein gutes Klima für das Aufkommen neuer Technologien. Auch Talent gebe es genug. Hermann Hauser präsentierte Zahlen, die dies unterstreichen: Europa hat heute 5,5 Millionen Entwickler, in den USA gibt es 4,4 Millionen.

Dejan Jovicevic, Nancy Nemes, Hazem Al Nakib, Siraj Khaliq, Hermann Hauser und Dat Catran (v.l.n.r) (c) IECT

Nancy Nemes sieht europäische Stärken, die heute noch nicht effizient genutzt werden: “Europa brachte viele erstaunliche Elemente mit sich. Deep Learning wurde in Frankreich entwickelt, das erste fahrerlose Auto wurde 1996 mit Mercedes in Deutschland entwickelt. Wir haben alle Elemente, die wir brauchen, aber wir sind noch nicht wirklich in Kontakt mit dem, was wir tun können.” Was in Europa zudem fehle, seien große Erfolgsstories. In Europa werde geforscht und entwickelt, doch in den USA und in China verstehe man es besser, aus den Entwicklungen ein Geschäft zu machen. Das liege hauptsächlich daran, dass Forscher und Unternehmen dort viel enger zusammenarbeiten als es in Europa der Fall ist.

Brexit-Chaos schafft neuen Zusammenhalt

Außerdem müsse der breiten Bevölkerung bewusst gemacht werden, dass sich die Ansprüche an den Menschen in den nächsten 20 Jahren ändern werdeb. “Deshalb”, meint Nancy Nemes, “müssen wir jetzt sicherstellen, dass die Bevölkerung AI nicht aus Angst oder aus Unglauben blockiert, sondern willkommen heißt.” Gleichzeitig warnt sie davor, aus den Entwicklungen im AI-Bereich ein Rennen zu machen: “Es wäre das falsche Rennen. Das Ergebnis wäre negativ. Vielmehr sollten wir gemeinsam voran streben.”

Zusammenhalten heißt es auch von Seiten Hermann Hausers. Auf den Brexit und seine Auswirkungen auf die AI-Forschung angesprochen, findet er doch einen positiven Aspekt: “Der Rest von Europa ist sich dadurch wieder näher gekommen. In Italien beispielsweise spricht niemand mehr von einem Austritt.”

AI wird Arbeitsplätze schaffen

Der geladene AI-Chef der Verlagsgruppe Axel Springer, Dat Tran, beschreibt seine Abteilung als eine, die sich die Alltagstauglichkeit von AI auf die Fahne geschrieben hat. Der breiten Masse fehle es heute – auch da sind sich alle Experten am Podium einig – noch an Verständnis. Der Begriff rufe das Bild einer gottgleichen Maschine in den Köpfen hervor, der eigentliche Nutzen von AI sei vielen nicht bewusst.

Dat Tran unterstreicht, dass AI in Zukunft Arbeitsplätze schaffen werde. Diese werden sich von den aktuellen Jobs unterscheiden, aber man werde nach wie vor – und immer mehr – Menschen brauchen, zum Beispiel bei der Verarbeitung von Daten. Daten seien es auch, die für den Erfolg von AI entscheidend sind. Sein Beispiel: Axel Springer produziert viel Text und somit viele Daten. Diese werden für Deep Learning genutzt. Während man aber im Bereich der Bilderkennung und auch beim  Vergleich von Bildern durch Technologie schon ziemlich weit sei, so gibt es laut Dat Tran noch kein AI-Produkt, das sinnvolle Texte, speziell in anderen Sprache außer der englischen, erstellen kann.

Künstliche Intelligenz in verschiedenen Ausprägungen

Siraj Khaliq nennt Netflix als Beispiel für ein Unternehmen, das AI im Sinne von computergenerierten Vorhersagen für sich nutzt. Netflix sammelt Daten, mit denen auf die Vorlieben der einzelnen Nutzer zugeschnittene Filme vorgeschlagen werden. Khaliq wiederum unterscheidet von AI Systemen dieser Art solche, die auf Basis dessen, was sie herausfinden, tatsächlich aktiv werden: In einem der Google Datenzentren nutze man ein solches AI-System zum Beispiel zur Kühlung. Das System entscheide nicht nur, wann die Ventilatoren eingeschaltet werden sollen, sondern schalte sie auch tatsächlich ein. “Dadurch hat man die Kühlkosten um 40 Prozent gesenkt”, lässt er das Publikum wissen. Für selbstfahrende Autos hingegen führt man wiederum mehrere AI Systeme zusammen, damit sie auch sehr komplexe Entscheidungen treffen können.

Was die breite Öffentlichkeit schließlich unter Künstlicher Intelligenz versteht,  die Allgemeine Künstliche Intelligenz (AGI – Artificial General Intelligence), müsste laut Khaliq in der Lage sein, so wie der Mensch Wissen aus einem Bereich auf einen anderen anzuwenden. Davon sei die Wissenschaft allerdings noch weit entfernt, betont er.

Hermann Hauser zeigt sich zum Ende der Diskussion schließlich optimistisch: “Eine der nächsten Wellen von AI, die im Gesundheitswesen stattfinden wird, könnte eine europäische Welle sein.”

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Analyser, CSRD, EU-Taxonomie
(c) - PwC Österreich -Das Konsortium des Projekts "Analyser" beim Kick-Off.

Die Regeln der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), die in den kommenden Jahren sukzessive schlagend werden, bedeuten für zahlreiche österreichische Unternehmen eine Verpflichtung zur Nachhaltigkeitsberichterstattung. Bei vielen von diesen – auch jene, die freiwillig schon früher als erforderlich mit der Umsetzung starten – werden Schwierigkeiten erwartet, die Anforderungen zu erfüllen, da insbesondere KMU nicht über ausreichend Kapazitäten für interne Nachhaltigkeitsabteilungen verfügen würden.

CSRD und Taxonomie

Dies gilt im Besonderen für die EU-Taxonomie, die ergänzend zur CSRD anzuwenden ist. Gemäß ihr müssen die wirtschaftlichen Aktivitäten eines Unternehmens als nachhaltig oder nicht-nachhaltig deklariert werden.

Die Verordnung umfasst umfangreiche und detaillierte Kriterien, die für Ungeübte nicht leicht zu verstehen sind. Deshalb will in einem kürzlich gestarteten Forschungsprojekt namens “AI Enabled Sustainability Jurisdiction Demonstrator” (Analyser) ein Forschungskonsortium KI-basierte Module entwickeln. Die sollen es auch ungeschulten Anwenderinnen und Anwendern ermöglichen, die gesetzlichen Meldepflichten zu erfüllen. So soll eine Erleichterung für Unternehmen erzielt werden.

“Das oberste Ziel unseres Projekts ist es, die Zahl der KMU zu erhöhen, die selbstständig in der Lage sind, die EU-Taxonomie in guter Qualität zu berichten”, erklärt Maximilian Nowak, der das Projekt bei Fraunhofer Austria leitet.

Das Konsortium

Das Konsortium, bestehend aus Fraunhofer Austria, Universität Innsbruck, Technischer Universität (TU) Wien, Leiwand AI, PwC Wirtschaftsprüfgesellschaft, der Wirtschaftsagentur Niederösterreich ecoplus, Murexin und Lithoz wird dafür Teile des Prozesses mithilfe von Künstlicher Intelligenz automatisieren. Ein Chatbot, der auf einem eigens kreierten Sprachmodell beruht, soll mit den Anwenderinnen und Anwendern im Dialog stehen und sicherstellen, dass alle benötigten Dokumente vorliegen.

Es sind nämlich viele Fragen im Rahmen der Nachhaltigkeitsberichterstattung zu klären: Welche wirtschaftlichen Aktivitäten gibt es im Unternehmen? Wie umfangreich sind diese? Welche davon sind taxonomiefähig, können also überhaupt nach den Kriterien bewertet werden?

Josef Baumüller, der von Seiten der TU Wien an dem Projekt beteiligt ist, sagt: “Es ist vielen noch nicht bewusst, wie komplex die Anforderungen zunächst an die Datenerhebung und anschließend an die Klassifizierung sind. Die Prozesslandschaft im Unternehmen muss erfasst und auf die Vorgaben der EU-Taxonomie übergeleitet werden, darüber hinaus gilt es, relevante Datenbedarfe zu identifizieren und im Sinne der Effizienz v.a. bereits vorhandene Datenbestände zu nützen.”

CSRD-Berichterstattung eine Herausforderung

Dass eine Unterstützung der Unternehmen unumgänglich ist, sagt auch Stefan Merl von der PwC Österreich GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft: “Wir spüren bereits jetzt eine massive Zunahme in den Anfragen von Unternehmen, insbesondere von KMU, die sehen, dass die Erfüllung der CSRD-Berichterstattungspflichten eine große Herausforderung ist. Es führt kein Weg daran vorbei, eine automatisierte Lösung zu entwickeln, die weit über den Automatisierungsgrad bestehender Tools hinausgeht. Genau das wollen wir im Projekt ‘Analyser’ verwirklichen.”

Dabei ist essenziell, dass die im Tool eingesetzte KI fair, nachvollziehbar und korrekt arbeitet. Dafür soll Leiwand AI GmbH die nötige Expertise in das Projekt einbringen.

“In einer so kritischen Angelegenheit wie der Nachhaltigkeitsberichterstattung ist es besonders wichtig, dass auch Maßnahmen hinsichtlich einer zuverlässigen und fairen KI-Lösung getroffen werden. Durch den Einsatz verschiedener Methoden rund um nachhaltige und vertrauenswürdige KI werden wir dazu beitragen, dass der ‘Analyser’ gesicherte Informationen liefert, fair in Bezug auf Bias und Diskriminierung ist und im Einklang mit dem EU AI Act steht”, sagt Mira Reisinger, Data Scientist bei Leiwand AI.

Das Projekt ist im Herbst 2024 gestartet, läuft über drei Jahre und wird durch die FFG aus Mitteln des Bundesministeriums für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie gefördert.

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