11.09.2018

Künstliche Intelligenz: „Menschen sind schlecht darin, neue Technologien richtig dosiert einzusetzen“ – Clemens Wasner, CEO Enlite AI

Clemens Wasner ist Founder von Enlite AI und ein Experte auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz. Wir sprachen mit ihm über die Auswirkungen der KI/AI auf die Arbeitswelt, die Gesellschaft und uns als Individuen. Am 13. September ist er in der Podiumsdiskussion zum Thema "Künstliche Intelligenz: Die Welt in fünf Jahren" bei der VIP night zu sehen.
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Die VIP (Vienna Innovation Party) night ist ein Event der besonderen Art. Es vereint Networking mit Kunden, Partnern und Mitarbeitern, Austausch über aktuelle Themen sowie Business Afterwork. Mit von der Partie sind CEOs, Management und Entscheidungsträger von internationalen Corporates, österreichischen Industrieunternehmen, KMUs und Startups. Bei der Podiumsdiskussion geht es diesmal um das Thema „Künstliche Intelligenz: Die Welt in fünf Jahren“. Clemens Wasner, Founder und CEO bei Enlite AI und Board Member bei der AI Austria, ist Experte auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz und möchte mit seinem Thinktank Österreich  im Bereich der Applied AI als Vorreiter etablieren. Gemeinsam mit anderen Experten wird er am 13. September bei der VIP night im Podium zu sehen und zu hören sein (weitere Infos zur VIP night gibt es hier). Wir hatten die Gelegenheit, vorab mit ihm zu sprechen.


Welche Auswirkungen wird die Künstliche Intelligenz auf die Arbeitswelt in fünf Jahren haben?

Es gibt dieses berühmte Zitat von Bill Gates, in dem er sagt: „We always overestimate the change that will occur in the next two years and underestimate the change that will occur in the next ten.“ Mit 5 Jahren liegen wir ziemlich genau in der Mitte. Ich denke bis dahin wird eine Normalisierung eingesetzt haben. Sie wird sich dadurch äußern, dass AI ein selbstverständlicher Bestandteil in der Arbeit wird. Im White-collar Bereich wird die volle Integration von AI in Office Programme neuartige Analysen ermöglichen, die bisher noch Programmierkenntnisse erfordern. Recommendation Systeme werden uns an allen Ecken und Enden begegnen. Zum Beispiel, wenn es darum geht, eine Darstellung für Daten zu finden oder das Thema für den nächsten Brutkasten-Artikel zu identifizieren.

+++ Braucht Österreich eine eigene KI-Forschung? +++

Auch im Blue-collar Bereich wird AI den Siegeszug, der mit Predictive Maintenance bereits vor ein paar Jahren begonnen hat, fortsetzen. Hier werden es vor allem die heute noch wenig digitalisierten Industrien sein, die in den Genuss von Lösungen kommen werden, die heute noch der Auto- oder Flugzeug Industrie vorbehalten sind. Allgemein lässt sich festhalten, dass repetitive Aufgaben wie zum Beispiel das Auswerten von Röntgenbildern etc., sich von AI lösen lassen und so zu einer Anpassung des Berufsbildes führen. Ein Radiologe wird sich zum Beispiel nicht mehr mit der Deutung von Tumoren auf Röntgenbildern beschäftigen, sondern mit der Diagnose, Therapie und Auseinandersetzung mit dem Patienten.

Wie wird sich die Gesellschaft durch Künstliche Intelligenz verändern?

Mit der Etablierung von neuen Technologien steigen langsam aber sicher auch die Ansprüche an die Arbeit jedes Einzelnen. Beispiel Recherche: Vor 20 Jahren ging es oft noch als Ausrede durch, dass man nur eine sehr begrenzte Suche in ausgewählten Quellen gemacht hat. Mit Google kam es zu einem rasanten Anstieg an Möglichkeiten, die sich in einer immer größeren Anzahl an Rechercheergebnissen ausdrückt. Selbiges lässt sich auch für klassische Managementaufgaben beobachten, wo jede neue Version von Office dank Automatisierung zu immer längeren Auswertungen und Präsentationen führt.

Man wird sich angewöhnen, AI basierte Auswertungen zu vertrauen und sie als gegeben ansehen. Diesen Anspruch müssen sie bis dahin gerecht werden. So wie sich jede neue Technologie erst beweisen muss. Die Gesellschaft wird die Auswirkung wahrscheinlich gar nicht so dramatisch wahrnehmen, wie wir denken. Es interessiert die breite Masse vielleicht auch gar nicht, wer ihnen das Hotelzimmer empfiehlt, sondern nur, wie gut es zu ihren Erwartungen passt.

Du sprichst vor allem positive Entwicklungen an. Wird es auch VerliererInnen beim Siegeszug der Künstlichen Intelligenz geben?

Sogenannte Technologie-Verlierer gibt es immer. Die Frage ist, ob Gesellschaft, Politik und Wirtschaft dies als gottgegeben hinnehmen, oder aktiv Schritte setzen um die Folgen abzufedern. Die Auswirkungen werden sich hier aber sehr stark regional unterscheiden. Beispiel Handel Österreich: Laut Statistik arbeiten ca. 360.000 Personen im Einzelhandel, viele davon sind Frauen. Man muss kein Hellseher sein, um vor allem in diesem Bereich eine große Automatisierungswelle bis 2030 vorherzusagen. Das Gegenbeispiel sind klassische Männerberufe wie zum Beispiel Fernfahrer in Emerging Markets. Aufgrund des Mangels an qualifizierten Fernfahrern sind europäische LKW Hersteller sehr darum bemüht, so schnell wie möglich autonom fahrende LKWs herzustellen. Dies hat für Westeuropa einen positiven Impact. Es wirkt sich aber auf Emerging Markets, wo es noch eine sehr hohe Anzahl an Fernfahren gibt, fatal aus.

Was bedeutet KI für uns als Individuen?

Gesetze wie in Deutschland, wo z.B. Mitarbeiter nach Dienstschluss nicht mehr erreichbar sein müssen, erwarte ich im großen Stil auch in Europa. Ansonsten droht eine 24/7 Arbeitswelt. Wir Menschen sind leider sehr schlecht darin, neue Technologien richtig dosiert einzusetzen. Das fängt bei Kindern an, die spielen bis sie einschlafen, bis hin zu Erwachsenen, die sich mit Notifications am Smartphone einem selbstgemachten Stress aussetzen.

Clemens Wasner und Marcel Wasserer, die Gründer von Enlite.ai, über die Künstliche Intelligenz und ihre Anwendungsfälle


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Hier soll Quantified Resilience helfen, die globalen Risikodaten von Prewave mit den eigenen Daten eines Unternehmens zu verbinden, darunter Stücklisten, Lagerbestände, alternative Bezugsquellen und Umsatzzahlen. Spezialisierte KI-Agenten würden dann die Recherche übernehmen, Risiken priorisieren und deren mögliche finanzielle Auswirkungen auf das Unternehmen bewerten.

Ein Bestandteil des neuen KI-Portfolios heißt Prewave Respond und beinhaltet KI-Agenten, die Signale aus der gesamten Plattform bündeln und Risikosituationen danach ordnen, wie dringend Handlungsbedarf besteht. Risikomanager würden so auf einen Blick sehen, welche Situationen jetzt Aufmerksamkeit erfordern und welche warten können. Die Agenten lassen sich an die eigenen Prozesse und Prioritäten des jeweiligen Unternehmens anpassen.

Plattform zeigt Betroffenheit

„Die Bewertung einer Störung hat unser Risikoteam früher einen halben Tag gekostet, plus Abstimmung mit den Konzerneinkäufern, um die Auswirkungen auf die Lieferanten zu verifizieren“, erklärt Verena Rausch, Group Risk Manager bei der Vaillant Group, wie Prewave den Aufwand bei der Bewertung einzelner Störungen reduziert. „Beim Erdbeben von Kumamoto hat Prewave rund 50 aufgezeigte Lieferanten auf 11 eingegrenzt, die geprüft werden mussten, und einen unmittelbaren Produktionsstopp aufgezeigt. Das verkürzt den Zeitaufwand für jede Bewertung.“

Der Schlüssel zu dieser Priorisierung liege darin zu verstehen, was eine Störung für das Geschäft bedeutet. Die Prewave-Plattform kombiniert Informationen zu globalen Ereignissen, Lieferantenstandorten, Tier-n-Beziehungen und Rohstoffabhängigkeiten mit den eigenen Lieferketten- und ERP-Daten des Unternehmens. Sie zeige so, welche Lieferanten, Materialien oder Produkte tatsächlich betroffen sind.

Für Nitschinger ist Quantified Resilience der nächste Schritt im Umgang mit zunehmend komplexen Lieferkettenrisiken: „Unseren Kunden fehlt es nicht an Informationen. Im Gegenteil, sie werden mit Warnmeldungen, Ratings und Lieferanten-Updates überflutet. Wir geben ihnen jetzt Werkzeuge an die Hand, die diese Signale in eine konkrete Entscheidungsgrundlage verwandeln: Was verdient meine Aufmerksamkeit? Wo bin ich tatsächlich exponiert? Was steht finanziell auf dem Spiel? Und wo sollten wir Resilienz aufbauen, um die größte Wirkung zu erzielen? Quantified Resilience macht diese Zusammenhänge messbar und damit steuerbar.“

Resilienz von Kostenfaktor soll zur Investitionsentscheidung werden

Über die Priorisierung hinaus berechnet Prewave die finanziellen Auswirkungen einer Störung anhand von Daten wie Lagerbeständen, Stücklisten und Umsatz, heißt es. Damit soll die Resilienz von einem Kostenfaktor zu einer Investitionsentscheidung werden. Unternehmen könnten Ausgaben dorthin lenken, wo sie am meisten bewirken, und sie gegenüber Geschäftsführung und Vorstand mit belastbaren Zahlen untermauern.

Künftig will Prewave diesen Ansatz nutzen, um die Lieferketten seiner Kunden ganzheitlich und proaktiv zu optimieren. Prewave Optimise, ein weiteres Tool aus der „Quantified Resilience“-Strategie, das sich derzeit in der Beta-Phase befindet, soll zeigen, wo Absicherungen über das notwendige Maß hinausgehen und wo gefährliche Lücken bestehen. Ziel ist ein Lieferantennetzwerk, das Kosten und Resilienz entsprechend der individuellen Risikobereitschaft eines Unternehmens ausbalanciert.

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