27.12.2022

Artificial Intelligence: Warum 2022 als Breakout Year in die Geschichte eingehen wird

Clemens Wasner ist Mitgründer von AI Austria und CEO des Startups enliteAI. In einem Gastbeitrag für den brutkasten blickt er auch dieses Jahr auf die wichtigsten Entwicklungen im Bereich Künstliche Intelligenz im Jahr 2022 zurück.
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“Robo Santa’s AI year in review” Matthias Grabner, AI Austria(created with Midjourney V4)
“Robo Santa’s AI year in review” Matthias Grabner, AI Austria(created with Midjourney V4)

Breakout Year

2022 wird als jenes Jahr in die Geschichtsbücher eingehen, in dem zum ersten Mal auch innerhalb der breiten Bevölkerung eine pro-aktive Beschäftigung mit Artifical Intelligence (AI) stattgefunden hat.

Die letzten 10 Jahre haben uns zwar regelmäßig technologische Durchbrüche beschert, man denke nur an AlphaGo, autonome Fahrzeuge oder Alexa, jedoch war aus Enduser:innen-Sicht AI zumeist nur eine Basistechnologie, die eine bessere Erkennrate bei Bildern und Videos oder Vorhersagegenauigkeit von Finanz- und Absatzzahlen ermöglichte.

Mit der raschen Entwicklung im Bereich der generativen AI hat sich dies binnen kürzester Zeit geändert und wir erleben seit Spätsommer eine regelrechte kreative Explosion, wenn es um die Anwendung von AI geht.

Wie ist es dazu gekommen?

“Robo Santa’s AI year in review” Matthias Grabner, AI Austria(created with Midjourney V4)
Bild: “Robo Santa’s AI year in review”, Matthias Grabner, AI Austria(created with Midjourney V4)

OpenAI lässt bereits seit Jahren mit sog. Transformer-Modellen aufhorchen, welche die Generierung von Text und Bildern erlauben. Die Qualität hatte dabei mit GPT-3 in 2021 ein Niveau erreicht, welches in vielen Fällen nur noch schwer von Texten zu unterscheiden war, welche von Menschen geschrieben wurden.

Mit dem ebenfalls von OpenAI stammenden Dall-e2-Modell wurde es möglich, aus Texteingabe fotorealistische Bilder wie in diesem Beispiel zu erstellen.

Aus der Eingabe “Teddy bears working on new AI research underwater with 1990s technology” erstellte dall-e2 folgendes Bild:

Teddy bears working on new AI research underwater with 1990s technology, created by dall-e2
Quelle: Wikipedia

Beiden Technologien und auch ähnlichen Ansätzen von Meta und Google ist gemein, dass der zugrunde liegende Code nicht einsehbar ist und der Zugriff, wenn überhaupt, nur über eine API möglich ist.

Technologische Demokratisierung

Die Entwicklung solcher oft auch als “Foundation Models” bezeichneten Technologien ist sehr daten-, zeit- und kostenintensiv, weshalb der Economist noch im Juli diesen Jahres eine Zukunft skizzierte, in der einige wenige Unternehmen diese Modelle trainieren werden und in weiterer Folge lizenzieren werden.

Knapp ein Monat später erschien mit Stable Diffusion quasi die Open-Source-Version von Dall-e2 und hat seitdem einen regelrechten AI-Kunst-Boom ausgelöst, der weit über Tech- und Startup Kreise hinausgeht. So wurde die diesjährige Gala des österreichischen Kreativpreises EFFIE bereits mit KI-Kunst ausgestaltet.

Die nächste Evolutionsstufe stellt aktuell ChatGPT dar (brutkasten berichtete) – das neueste Sprachmodell von OpenAI, das einen Zugriff durch simple Texteingabe wie in der Google Searchbox ermöglicht und somit auch für Non-Techies verwendbar wird.

Das Besondere daran ist, dass ChatGPT nicht nur Antworten auf Fragen wie „Erkläre mir den Unterschied zwischen x und y” geben kann, sondern auch mit komplexeren Anfragen wie “Schreibe mir eine Python-Funktion, die Website x crawled” umgehen kann. Somit ist ChatGPT nicht nur eine glorifizierte Suchmaschine sondern ein vielseitiges Produktivitätstool, dass sich in zahlreichen white-collar settings einsetzen lässt.

What’s next in Artificial Intelligence?

Credit: “technology democratization” Matthias Grabner, AI Austria(created with Midjourney V4)
Bild: “technology democratization” Matthias Grabner, AI Austria (created with Midjourney V4)

Die Auswirkungen auf Arbeit, Bildung, Gesellschaft und Politik lassen sich aktuell nur sehr schwer abschätzen, da wir uns mitten in einem Paradigmenwechsel befinden, wie er nur alle paar Jahrzehnte stattfindet.

Der Optimist in mir sieht eine Demokratisierung von technologischem Fortschritt, die Personen in allen Lebenslagen sinnvoll unterstützen kann: vom automatisch generierten Code bis hin zur korrekten Excel-Formel oder Social-Media-Text und Sujet.

Das Thema „vertrauenswürdige KI“ bekommt in solch einem Setting jedoch eine vollkommen neue Dimension, da der Output von diesen Systemen uns keine Quellenangaben mehr liefert, sondern bereits das Endergebnis darstellt. Wenn uns heute ein Algorithmus einen Artikel vorschlägt, lässt sich recht schnell erkennen um welche Art von Medium es sich handelt (right/left wing, conspiracy, …). In einer Zukunft, in der mir eine AI-Suchmaschine direkt die Antwort auf meine Frage liefert, lässt sich nur schwer rekonstruieren, auf welchen Texten diese basiert.

Medienkompetenz und Fact-checking bekommen hier eine vollkommen neue Dimension, die sich nicht nur über Regulierung lösen lassen wird.

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Alexander Pöllmann, Director IT & Digital bei der Viessmann Generations Group, und Michael Maier, Director Austria von iteratec (v.l.) | (c) iteratec / beigestellt

Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler  

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll. 

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“ 

Deal-Screening statt Deal-Sourcing 

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen. 

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen. 

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“ 

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“ 

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen. 

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“ 

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“ 

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann. 

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“. 

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“ 

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“ 

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.” 

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