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funkschau-Interview Ralph Siepmann/IBM: "Der Mensch soll nicht durch die Technik ersetzt werden"

Im funkschau Interview erklärt Ralph Siepmann von IBM Deutschland, was Künstliche Intelligenz heute schon leisten kann, was die Ziele der technologischen Entwicklung sind und wie die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine letztendlich gelingen kann.

IBM Ralph Siepmann Bildquelle: © IBM

Ralph Siepmann, Digital Reinvention Advisor bei IBM Deutschland

funkschau: Herr Siepmann, wie genau kann sich Künstliche Intelligenz in den digitalen Arbeitsplatz einfügen? Welche Konzepte gibt es und wo sehen Sie Potenzial?

Ralph Siepmann: Das Potenzial von künstlicher Intelligenz ist beachtlich. Von Fabriken bis Lieferketten wird seit vielen Jahren immer stärker automatisiert, während die Büro- und Wissensarbeit nur schleichend mit der Digitalisierung beziehungsweise Automatisierung vorankommt.

Vor allem diejenigen Mitarbeiter, die mit Informationen und Recherche umgehen, könnten von KI profitieren – von Journalisten über Juristen bis hin zu Ärzten. Der Vorteil von KI liegt unter anderem darin, dass sie natürliche Sprache versteht und lernen kann, wie ein spezifischer Benutzer arbeitet und was er für seine tägliche Arbeit braucht. Zudem kann eine KI, die über entsprechendes Hintergrundwissen verfügt, auch den Kontext einer Frage verstehen – selbst dann, wenn explizite Hinweise fehlen. Ein Beispiel: Frage: „Wir wird das Wetter morgen in Hamburg?“ Antwort: „Es wird kühl und regnerisch, zu windig für einen Regenschirm. Bitte nicht vergessen die Abflugzeiten Ihres Flugs zu prüfen, da bei diesen Bedingungen oft Maschinen ausfallen oder verspätet sind“.

Das KI System hat hier durch einen Kalendereintrag erkannt, dass es um eine Reiseplanung geht und eine umfassende Antwort gegeben, die eine Suchmaschine so nicht liefern würde. Ähnliches kann bei Recherchen geleistet werden: präzise Treffer innerhalb eines Kontextes anstelle großer Auswahllisten. Eine solcher „Digitaler Assistent“ kann damit zu einer echten Hilfestellung werden und den Arbeitsalltag erleichtern.

funkschau: Und wie genau kann sich eine entsprechende Technologie beispielsweise in eine Collaboration-Awendung fügen? Können Sie hier Beispiele nennen?

Siepmann: Die Zusammenarbeit im Unternehmen ist sehr vielfältig. Beginnen kann man bei der Automatisierung einfacher Aufgaben mit Hilfe von KI. Fragen per E-Mail, deren Antwort eindeutig erkennbar ist, das Erstellen von Aufgaben gefiltert aus einer Konversation oder das Finden oder Verschieben von Kalendereinträgen, basierend auf Ereignissen, deren Priorität oder Teilnehmerkreis.

KI kann somit zu einem persönlichen Assistenten für Routinetätigkeiten werden. Dies gilt umso mehr, wenn Bild- und Spracherkennung  hinzukommt. So könnte eine Nachricht lauten: „Guter Punkt, lass uns ein persönliches Treffen aufsetzen und dies konkret ausarbeiten.“ Das System erkennt „persönliches Treffen“ als Aktion und unterstützt nicht nur die Terminfindung, sondern gibt Hinweise auf die Reiseplanung und Reiserichtlinien des Unternehmens. Dies funktioniert natürlich nur, wenn die verfügbaren Daten und die Anbindung diese Art von Verknüpfungen erlauben. Daher kann man KI nicht als fertiges Produkt sehen, sondern als lernende Services, die immer auf der Analyse von Daten und maschinellem Lernen aufbauen.  

Der Einsatz einer KI kann von einer definierten Collaboration-Anwendung bis hin zu flexiblen Prozessen oder Abläufen reichen. Auch hier ein Beispiel: Bei einer Schadensregulierung in einer bestimmten Höhe muss geprüft werden: Wer ist von den möglichen Prüfern im Urlaub oder verfügbar? Gibt es Hinweise über das Schadenverhalten des Kunden? Ist die übersandte Schadensmeldung komplett und authentisch? Die KI könnte zum Beispiel auch eine vorformulierte Rückfrage an den Kunden stellen oder in einem sehr einfachen Szenario den Schadensfall vollautomatisch regulieren  – unter Beachtung aller aktuellen Regelungen und vorhandenen Informationen. Selbst Prozessoptimierungen könnte das System vorschlagen – ähnlich wie wir das von der Routenplanung unserer heutigen Navigationssysteme kennen.

Neben solchen Workflows kann auch Expertenwissen besser skaliert werden. Erkennt die KI eine Fragestellung, kann sie entweder schon einfache Antworten liefern oder aber Experten vorschlagen, die sich mit solchen Themen auskennen. Hier ist eine Verbindung zu einem unternehmensinternen Social Network wichtig, auf dem möglichst viele Informationen bereitstehen.

funkschau:   Welche Datenquellen kommen über das Social Network hinaus zum Einsatz? Wie genau arbeitet die Künstliche Intelligenz?

Siepmann: Diese Frage ist nicht einfach zu beantworten, da KI kein wissenschaftlich definierter Begriff ist und die Technologie je nach Hersteller variiert. Zudem verwendet ein System oft mehrere verschiedene oder kombinierte Dienste wie Bild- oder Spracherkennung, um eine Aufgabe zu lösen. Ebenso sind die Schnittstellen und Formate nicht genormt oder vorgegeben. Im Fall von Watson KI können Unternehmen und einzelne Anwender auf KI-basierte Dienste über Schnittstellen, sogenannte APIs jederzeit zugreifen. Mit diesen APIs können Services ohne großen Aufwand in die unternehmens-eigenen Systeme eingebunden werden, um dann individuelle Aufgabenstellungen und Probleme zu lösen.

Prinzipiell hat KI die Aufgabe, sowohl mit strukturierten als auch mit unstrukturierten Daten umgehen zu können. Also nicht nur geschriebene Texte, sondern auch Bilder, Videos oder Audio „zu verstehen“. Dabei werden statistische Modelle gebildet, um Daten zu vearbeiten, zu interpretieren und zu gruppieren, sodass Zusammenhänge automatisch erkannt werden. Dies wird durch Maschinenlernen möglich. Regeln und Zusammenhänge sind also nicht vorprogrammiert, sondern werden ständig neu be- und ausgewertet.

Eine weitere wichtige Technologie in diesem Zusammenhang ist die Spracherkennung (Anm. d. Red.: Natural Language Processing). Hierbei wird die Benutzung der Sprache in Algorithmen abgebildet, um den Kontext einer Aussage zu erkennen (Füße können riechen und Nasen können laufen). Solche komplexen Zusammenhänge werden in sogenannten Neuronalen Netzen hergestellt – auch „Deep Learning“ genannt. Wenn wir also sagen, dass Maschinen  menschliche Eigenschaften wie verstehen, lernen und handeln nachahmen, dann passiert das in künstlichen Neuronalen Netzen.

Dennoch ist es wichtig zu verstehen, dass KI-Systeme Daten und Informationen in einen Zusammenhang bringen, darstellen oder beschreiben können und daraus auch Wissen generieren. Sie produzieren aber keine prinzipiell neuen Informationen oder Daten.

funkschau: Muss ein entsprechendes System in jedem Unternehmen neu beginnen zu lernen, um individuelle Lösungsansätze zu liefern und die Teamzusammenhänge zu verstehen?

Siepmann: Es kommt drauf an. Es gibt vortrainierte Systeme beispielsweise in der medizinischen Bilderkennung oder für spezifische Bereiche wie Recht und dessen Dokumentation. Das gilt ebenso für das generelle Sprachverständnis oder das Sentiment, die Konnotation oder Intention von Sprache. Wenn aber ein KI-System in der Bürokommunikation eingesetzt werden soll, muss es auch die Prozesse, Informationsabläufe, Produktnamen, Abteilungsbezeichnungen etc. kennen. Das muss im Einzelfall immer wieder neu trainiert werden.