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Künstliche Intelligenz als Hilfs-, aber nicht Allheilmittel

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Technologie der Zukunft mit großem Potenzial – aber man muss sie richtig einsetzen. „Künstliche Intelligenz ist kein Allheilmittel.“ Ein guter Start in ein Gespräch, das zeigen soll, was KI eigentlich alles kann. Was Porsche Informatik-Geschäftsführer Rainer Trischak damit ausdrücken will, ist, dass nur weil das Thema KI momentan gehyped wird, ist sie nicht für jedes Problem die Lösung. Trotzdem kann sie, richtig eingesetzt, ein sehr hilfreiches Mittel sein.

Porsche Informatik treibt Digitalisierung im Porsche Konzern an

Die Porsche Informatik ist einer der IT-Leitbetriebe im Land Salzburg.  Mit der Entwicklung von maßgeschneiderter Businesssoftware für Großhandel, Einzelhandel und After Sales (Service) sowie Ersatzteile-Vertrieb und Finanzdienstleistungen trägt Porsche Informatik als Tochter der Porsche Holding zum Erfolg von Europas größtem Automobilhandelshaus bei.

Viele digitale Werkzeuge, wie cloudbasierte Anwendungen und künstliche Intelligenz, kommen dabei zum Einsatz. Geschäftsführer Rainer Trischak und Business Unit Head Retail Services Thomas Soboll geben einen Einblick, wie die Porsche Informatik die Künstliche Intelligenz für sich und ihre Kund:innen nutzt.

KI kann helfen, aber nicht ersetzen

„Künstliche Intelligenz wird als eine Unterstützungsleistung im Konzern implementiert“, betont Rainer Trischak. „Sie ersetzt niemals eine Arbeitskraft, sondern unterstützt diese, ihre Arbeit effizienter und schneller zu erledigen.“ Der Einsatz von KI macht bei Tätigkeiten Sinn, die routinemäßig anfallen, die oft wiederholt werden müssen und nicht zu komplex sind. Ein Beispiel: Um das Kund:innenerlebnis zu erhöhen, müssen Händler Fotos von Autos in einer bestimmten Reihenfolge auf ihre Online-Plattform laden, zuerst ein Foto von vorne, dann von der Seite, dann vom Innenraum, etc. Eine Künstliche Intelligenz kann so trainiert werden, dass sie erkennt, was am Foto zu sehen ist und sie in die richtige Reihenfolge bringt. Das spart den Händlern viel Zeit.

Auch für die Überwachung von ERP-Systemen, wie dem Einzelhandelssystem Cross, eignet sich der Einsatz von KI sehr gut. Cross ist ein sehr großes System mit international zehntausenden User:innen. Gibt es Probleme, zum Beispiel in der Performance oder in der Geschwindigkeit von Fachprozessen bei einzelnen Händlerstandorten im System, wird das erkannt, bevor der Händler etwas merkt oder im Support anruft. Der First-Level-Support der Porsche Informatik wird dadurch entlastet und die Händler freuen sich über ein gut funktionierendes System.

Knackpunkt Datenverarbeitung

Künstliche Intelligenz kann also dafür genutzt werden, Prozesse schneller und effizienter zu gestalten. Bei komplexen Aufgaben, die auch mit mehr Nachdenkleistung von Menschen verknüpft sind, funktioniert das weniger gut. Basis für den Einsatz von KI sind „saubere Daten“. Den richtigen Umgang mit Daten für den Einsatz für KI musste auch bei Porsche Informatik und ihren Kund:innen erst gelernt werden – die sogenannte Data Literacy. „Nur wenn die Daten richtig verarbeitet und verstanden werden, kann auch die KI wie gewünscht arbeiten. Dabei muss auch der Datenschutz immer gewährleistet sein“, erklärt Thomas Soboll. Die Datengüte, Menge und Verfügbarkeit sind ein wesentlicher Faktor bei der Anwendung von Methoden der KI.

Data Literacy ist ein ständiger Lernprozess. Ein Grund, warum die Porsche Informatik auch auf externe Unterstützung und Kooperationen setzt. So setzen sie beispielsweise die KI-Software des Salzburger Unternehmens Blumatix ein, die Rechnungen automatisch erkennt und verarbeitet. Für eine KI ist es komplex, aus unterschiedlich gestalteten Rechnungen die einzelnen Datenfelder exakt zu bestimmen und automatisch zu verarbeiten. Das gut funktionierende System von Blumatix gestaltet die Rechnungsabwicklung jedoch viel effizienter.

Wie der Einstieg in die KI gelingen kann

KMU, die in diesen Bereich investieren wollen, rät Thomas Soboll, sich zuerst mögliche Anwendungsfelder zu überlegen. Das sind eben einfache Routine-Prozesse. Als zweiten Schritt empfiehlt er, zu prüfen, ob der Zugang zu den benötigten Daten vorhanden ist und ob das Unternehmen die Werkzeuge hat, die Daten auch entsprechend zu verarbeiten. Wichtig ist auch die Kultur im Unternehmen – sind die Mitarbeiter:innen offen für KI-Software und können sie damit umgehen?

Sind diese Parameter gegeben, empfiehlt Thomas Soboll ein Experiment mit externen Expert:innen anzugehen. „Und ein letzter Tipp: Nicht mit personenbezogenen Daten, sondern mit Organisationsdaten beginnen.“

Gepostet am 12.04.2021

Kurz gesagt versucht KI, das menschliche Lernen mit Maschinen zu simulieren. Unser Gehirn ist komplex. Elektrische Signale zwischen tausenden Neuronen ermöglichen, dass wir Lernen. Genau das versucht KI mit künstlichen neuronalen Netzwerken nachzuahmen. Maschinen verarbeiten Daten, lernen aus darin versteckten Mustern und erlangen so ihre problemspezifische Intelligenz. Diesen Prozess nennt man Maschinelles Lernen. KI ist daher einfach gesagt Software, die Roboter oder Computer befähigt, komplexe Probleme und vorgegebene Aufgaben anhand von Daten zu lösen.

Es gibt verschiedene Teilgebiete der KI, die bereits vielfältig eingesetzt werden. Hier nur ein Auszug der Teilgebiete:

  • Musteranalyse und Mustererkennung: Diese Art der KI kann Bilder und Formen erkennen. Dies begegnet uns bereits in der Gesichtserkennung, Abgleich von Fingerabdrücken oder Handschrifterkennung.
  • Natural Language Processing: Dabei geht es um automatische Spracherkennung und -verarbeitung, wie etwa bei Sprachassistenten wie Alexa oder Chatbots.
  • Robotik: Roboter sind smarte und autonom agierende Maschinen, die sich selbstständig an neue Situationen anpassen können und in Echtzeit lernen. Sie werden oft eingesetzt für monotone Aufgaben wie etwa in der Automobilproduktion zum Schweißen oder Lackieren oder bei schwer bewältigbaren Aufgaben für den Menschen, wie etwa bei der Minensuche.
  • Wissensmodellierung: Hier werden Wissensbasen für Expert*innen aufgebaut und können auf komplexe Fragen auf der Grundlage von Fachwissen und daraus gezogenen logischen Schlüssen Antworten liefern. Wissensbasierte Systeme werden beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten verwendet.

 

Heute wird KI schon vielfältig für vorgegebene Aufgaben eingesetzt: Sprach- und Bilderkennung wie bei Chatbots, Roboter in der Produktion und Industrie, die Arbeitsschritte automatisieren, selbstfahrende Fahrzeuge und viele mehr.

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