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Roboter Gesicht Kopf [Quelle: Unsplash.com, Autor: Possessed Photography]

Quelle: Unsplash.com, Possessed Photography 

Wenn Künstliche Intelligenz tief in die Arbeitswelt vordringt, sind die Stellen für die Menschen weg, glauben viele. Doch die mögliche Zukunft ist weitaus komplexer.

"Keine Frage", sagt Christian Bauckhage, "KI wird viele Jobs kosten. Klar ist aber auch, sie schafft viele neue Jobs." Bauckhage muss es wissen. Er ist Professor für Informatik an der Universität Bonn und sogenannter Lead Scientist für Maschinelles Lernen am Fraunhofer Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS) in St. Augustin. Das Institut ist eine der deutschen Kaderschmieden für die digitalen Technologien von morgen. Denn hier machen Forscher vor allem eins: Sie entwickeln wegweisende Anwendungen für Künstliche Intelligenz.

So öffnen sie den denkenden Maschinen Türen und Tore zum täglichen Leben. KI arbeitet am Fließband von Daimler, lenkt einen VW in die enge Parklücke und assistiert im OP-Saal des Dresdner Nationalen Centrums für Tumorerkrankungen den operierenden Ärzten; sie handelt an der Frankfurter Börse mit Aktien, befehligt Roboter in Fabriken, wertet in Arztpraxen Röntgenbilder aus und berät mit sanfter Stimme im Telefonservice von Hewlett Packard Enterprise die Kunden.

Forscher am World Economic Forum gehen in ihrem Report "Future of Jobs 2020" davon aus, dass sich bis 2025 in 26 wirtschaftlich hochentwickelten und aufstrebenden Ländern die Tätigkeiten auf 85 Millionen Arbeitsplätzen durch neue Technologien ganz oder teilweise ändern werden. Dem ständen 97 Millionen völlig neue Jobs gegenüber. Mittelfristig werden durchschnittlich 15 Prozent der Arbeitsplätze eines Unternehmens von den neuen Techniken nahezu komplett verändert, 6 Prozent werden ganz wegfallen. Ganz oben auf der Liste: Berufe im Büro.

"KI ist ein mächtiges Werkzeug", sagt Bauckhage. "Und wir loten am Institut aus, wo und wie es am besten eingesetzt werden kann. Wir können unseren Kunden eine KI quasi passgenau auf den Leib schneidern. Und was wir dabei bislang gesehen haben, ist: Es gibt keinen Bereich, in dem wir KI nicht einsetzen können, ob Industrie oder Dienstleistung."

In den fünfziger Jahren entstand KI als Forschungsgebiet der damals noch jungen Informatik. Bis heute aber wird in Wissenschaftlerkreisen auf der ganzen Welt trefflich darüber gestritten, was KI eigentlich ist: Sind es ausschließlich selbstlernende Systeme? Sind es Systeme, die einfach nur sehr schnell rechnen? Wo hört der Computer auf, und wo fängt die KI an? Einig ist man sich allerdings, dass diese Systeme viele Daten brauchen, um ihre Wirkung zu entfalten, wie Claudia de Witt mit Kollegen im Weißbuch "KI in der Hochschulbildung" schreibt. Daten sind der Stoff, der Computer wirklich klug macht. Von der Lehre bis zur Arbeit und dem eigenen Haushalt seien die anstehenden Veränderungen durch KI nur mit jenen Umwälzungen zu vergleichen, die Buchdruck und Elektrizität einst ausgelöst hatten. "Obwohl wir uns noch in einem Anfangsstadium befinden, deuten sich bereits gegenwärtig weitreichende Transformationsprozesse des Lernens und Lehrens an", heißt es im Weißbuch.

"KI ist eine komplizierte aber faszinierende Technik", sagt Johannes Hötter, Master-Student am Hasso-Plattner-Institut in Potsdam (HPI). Um sie verständlicher zu machen, hat er mit seinem Kommilitonen Christian Warmuth auf der E-Learning-Plattform "Open-HPI" gerade einen mehrteiligen Einführungskurs gegeben. Darin ging es um die leichtverständliche Erklärung der wichtigsten Begriffe, der verschiedenen Techniken und Arbeitsweisen Künstlicher Intelligenzen. Der Kurs sei ein Erfolg gewesen, sagte Christiane Rosenbach, Sprecherin des Instituts. Knapp 12 000 Teilnehmer hätten ihn verfolgt. Eine Fortsetzung ist geplant. Denn der Wissenshunger ist groß und der Bedarf an Spezialisten riesig.

"Viele sehen KI als Bedrohung"

Die Bundesregierung hatte vor zwei Jahren ein Strategiepapier vorgelegt, in dem sie erklärt, dass mindestens hundert zusätzliche neue KI-Professuren an deutschen Hochschulen zu schaffen sind. Heute gibt es nach Angaben des IT-Branchenverbandes Bitkom in Deutschland mehr als zweihundert KI-Professoren. An den entsprechenden universitären Lehrstühlen seien rund 1700 Mitarbeiter tätig. Dazu kämen externe Doktoranden, die Mitarbeiter an Max-Planck- und Fraunhofer-Instituten, am Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt und am Deutschen Forschungszentrum für KI.

Auch in deutschen Unternehmen sei man sich über die große Bedeutung der KI einig. Große Technologie-Konzerne wie Bosch, Siemens oder SAP rüsten ihre Produkte und Angebote Stück für Stück mit KI-Technologien aus. "Aber die Mehrheit tut sich schwer damit, dieses Wissen für das eigene Geschäft zu nutzen", sagt Achim Berg, Präsident des Bitkom. Laut einer Studie des Verbandes verwenden nur sechs Prozent der deutschen Unternehmen heute KI. Der Großteil von ihnen verschließe vor dem Thema einfach noch die Augen. Das liege vor allem daran, dass sie nicht wissen, was sie mit KI konkret anfangen können. Und nicht nur das: "Viele sehen KI auch als eine Bedrohung", sagt Matthias Peissner, Leiter des Forschungsbereichs Mensch-Technik-Interaktion am Stuttgarter Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO. "Kein Wunder: Denn diese Technik ist geradezu revolutionär. Da muss man genau hinsehen, was da auf uns zukommt." So sehen 28 Prozent der vom Bitkom befragten Unternehmen KI als eine Gefahr ihrer bestehenden Geschäfte, weitere 17 Prozent sehen sich von KI gar in der Existenz bedroht.

Seit die Forscher Michael Osborne und Carl Benedikt Frey 2013 prognostiziert hatten, das allein in den Vereinigten Staaten fast die Hälfte aller Stellen durch KI auf der Kippe stehen könnte, geht die Angst um. "Angst aber ist nie ein guter Ratgeber. Was wir brauchen, ist Klarheit", sagt Peissner. Um Fakten vorzulegen und die Folgen der technischen Entwicklung für die Arbeitswelt von morgen abzuwägen, sammelt er seit dem Sommer mit 26 Kollegen aus 15 Ländern in der Arbeitsgruppe "Future of Work" der OECD auf der ganzen Welt KI-Anwendungsfälle. "Binnen vier Wochen hatten wir 50 Cases auf dem Tisch", sagt er. Einblicke in die Zukunft.

Die Technik wird kooperationsfähig

So verschieden die Einsatzmöglichkeiten seien, haben sie doch auch eine Gemeinsamkeit: Die Automatisierung befreie den Menschen von lästigen Tätigkeiten. "Technik wird durch KI faktisch kooperationsfähig. Das heißt, Robotersysteme arbeiten nicht mehr abgeschottet hinter einem Zaun, sie werden vielmehr zu einem smarten Kollaborationssystem." Sind sie doch dank Tausender Sensoren mit einer Art künstlicher Sinnesorgane bestückt. So können sie hören, sehen und selbst fühlend tasten. Dabei fallen Daten an. Diese Daten werden von Chips erst gespeichert und ähnlich wie in einem Gehirn anschließend verarbeitet. Auf dieser Basis kann eine Maschine selbständig Entscheidungen treffen. Sie kann sich völlig autonom neu justieren, ein- und ausrichten. Sie agiert nicht nur, sie reagiert auch. "Der Roboter kann mit uns kommunizieren – wie ein richtiger Kollege", sagt Fraunhofer-Forscher Peissner.

"Die Fortschritte in der Sensoren- und Prozessorentechnik haben die KI in den letzten Jahren weit nach vorn gebracht", sagt sein Bonner Fraunhofer-Kollege Bauckhage. Gleichwohl sei KI der natürlichen Intelligenz klar unterlegen. Nichts ist halt so gut wie ein richtiges Gehirn. Es wiegt nicht mehr als zwei kleine Flaschen Wasser, arbeitet mit einem Häufchen Zellen, die in einen Schuhkarton passen, und braucht nicht mehr Energie als eine Glühlampe. Ein Wunderwerk der Natur. Bis die Technik da aufgeschlossen habe, werde es noch eine Weile dauern, sagt Bauckhage. Gleichwohl sei sie schon gut im Rennen.

"Wir haben mit einem Partner gerade ein System entwickelt, das kann eine Konzernbilanz lesen und checken", sagt er. Und alle, die so eine Lektüre täglich in ihrem Beruf machen müssen, wüssten, dass das harte, kleinteilige Arbeit sei. Denn der Geschäftsbericht eines Konzerns mit Zehntausenden Mitarbeitern und Aktivitäten in aller Welt ist oft nicht nur so dick und eng beschrieben wie das alte Telefonbuch einer Millionenmetropole. Er ist auch wahnsinnig kompliziert. Hinter jedem Satz steckt eine Geschichte, hinter jeder Zahl eine komplexe Entwicklung. Die müsse man kennen, wenn man eine Firma bewerten, einschätzen oder gar ein Testat machen wolle, sagt Rafet Sifa vom Fraunhofer Institut in St. Augustin. Für Buchprüfer und Finanzanalysten, für Anleger und Investoren sei ein solches KI-System faktisch Gold wert. Denn die KI spare Zeit und Ressourcen, sei zuverlässig und sehr schnell. Sie habe das Potential, die Arbeit in einem Bereichen grundlegend zu ändern.

Geschäftsdaten eines Unternehmens seien selten an nur einem Ort gespeichert. Auch liegen sie häufig in vielen Formen vor – als Texte oder Tabellen, als Grafiken, Bilder oder Videos. Allein das Zusammensuchen dieser Daten kostet Zeit und Nerven. Die Dokumente müssen gefunden, klassifiziert und kategorisiert werden, bevor es an die Auswertung geht. "Unsere KI optimiert diese Prozesse", sagt Sifa. "Mit Hilfe von Maschinellem Lernen und Text-Mining extrahieren wir automatisch Informationen aus großen Datenbeständen." Nach dem Kategorisieren und Klassifizieren werden die Dokumente analysiert. Auf Basis dieser Analysen werden schließlich Reports verfasst – und zwar von der Maschine, also vollautomatisch.

"Unsere KI-Systeme sind in der Lage, Umsatz- oder Mitarbeiterzahlen zu erfassen, Entwicklungen zu bewerten und die Ergebnisse in standardisierten Berichten zu formulieren", erklärt Sifa. Diese Berichte lassen sich auf verschiedene Arten nutzen: etwa um leitenden Mitarbeitern Empfehlungen für Entscheidungen zu geben; oder um Risiken zu minimieren; oder um Prozesse im Geschäftsablauf zu optimieren. Vier Jahre lang hat er mit Kollegen am Institut und Partnern von der Wirtschaftsprüfungsgesellschaft Pricewaterhouse-Coopers an der KI gearbeitet.

"Erst haben wir PwC bei ihrer Arbeit über die Schulter geschaut. Dann haben wir uns angesehen, mit welcher KI diese Arbeit erleichtert werden könnte. Und schließlich haben wir dieses System entwickelt", erklärt er. Das Ergebnis ist ein kompliziertes Gebilde von Programmcode und Algorithmen, die Tausende Seiten Text erfassen, erkennen und deuten können. Das, so sagt er, sei komplizierter, als es klinge. Denn man müsse einer KI nicht nur das Sehen und Hören beibringen, sondern auch das Verstehen. Noch so etwas, das sie den menschlichen Kollegen, mit denen sie zusammenarbeiten soll, ein gutes Stück ähnlicher macht.

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