Automatisierung & Künstliche Intelligenz

In den kommenden  Jahren werden KI und Automatisierung unsere menschlichen Fähigkeiten erweitern und das Arbeitsleben auf den Kopf stellen.

Da hört und liest man „Aufbruch in eine neue Zeit“, oder „Künstliche Intelligenz verändert uns Menschen und die Welt“, stimmt. ChatGPT kann in unglaublich kurzer Zeit Texte sowie Programmcode verfassen und schreibt Aufsätze. Auch das ganze Internet auszulesen stellt kein Problem mehr dar. Die Technologien entwickeln sich mit einer rasenden Geschwindigkeit. In den kommenden Jahren wird KI als treibende Macht unseren Planeten verändern, unsere menschlichen Fähigkeiten erweitern und das Arbeitsleben auf den Kopf stellen. Aber was passiert da wirklich, trotz der ganzen Euphorie? Der KI-Boom wird weithin als die nächste technologische Revolution angesehen, die das Potenzial hat, eine neue Welle von Start-ups in die Stratosphäre des Silicon Valley zu katapultieren. Im Jahr 2021 verließ eine Gruppe von Ingenieuren OpenAI, weil sie befürchteten, dass sich das Pionierunternehmen für künstliche Intelligenz zu sehr auf das Geldverdienen konzentriert hatte. Stattdessen gründeten sie Anthropic, ein gemeinnütziges Unternehmen, das sich der Entwicklung verantwortungsvoller KI widmet. Vor kurzer Zeit haben die Weltverbesserer von Anthropic einen überraschenden Partner gefunden: Sie gaben eine Vereinbarung mit Amazon im Wert von bis zu vier Milliarden Dollar bekannt. „Doch anstatt die jahrzehntelange Vorherrschaft von Big Tech in der Internetwirtschaft zu brechen, scheint der KI-Boom bisher eher in deren Hände zu spielen. „Hochmoderne KI erfordert riesige Mengen an Rechenleistung – ein Weg, der aufstrebende Unternehmen direkt zu Microsoft, Google und Amazon führt.“, so beschrieb es Gerrit De Vynck, Technikreporter für die Washington Post, diesen Monat. Wir müssen also aufpassen, sonst werden fünf Konzerne unsere Welt von morgen gestalten, oder besser:

Wir brauchen auch in Deutschland und Europa große KI-Modelle, die wir trainieren und die uns kulturell verstehen. Aber wie ist es momentan um den europäischen KI-Markt bestellt? Laut dem Handelsblatt vom 30. Juni, gibt es derzeit 23 KI-Einhörner in Europa und 142 in den USA. In diesem Kontext fließt auch viel Wagniskapital an die Unternehmen und die Aktionäre sind begeistert von der neuen Revolution, winken doch große Gewinne. Es scheint so, dass der KI-Hype die Lust am Gründen befeuert. Unternehmen wie z. B. DeepL oder Aleph Alpha stehen mit an der „KI-Spitze“ Deutschlands. Die KI-Lösungen von Aleph Alpha richten sich mit dem Sprachmodell „Luminous“ vorrangig an an Unternehmen und Behörden. Taxy.io z. B. ist ein Spin-off der RWTH Aachen, das sich mittels künstlich intelligenter Software der Automatisierung in der B2B-Steuerberatung widmet. Die Aachener unterstützen Steuerkanzleien, indem Recherche- und Analysetätigkeiten von Literatur und Mandantenfällen automatisiert werden, wodurch mehr Zeit für die eigentliche Beratung bleibt. Dafür macht sich Taxy.io Technologien aus der Computerlinguistik und der künstlichen Intelligenz zunutze. Über eine spezielle, semantische Suchtechnologie kann passendes Steuerfachwissen aus Datenbanken abgerufen, zugeordnet und verarbeitet werden. Die KI von Taxy.io ordnet zudem neue Gesetzesänderungen, juristische Kommentare oder Handlungsempfehlungen automatisch individuellen Mandanten zu und identifiziert Beratungsanlässe. Im Gespräch mit der Redaktion erklärte Sven Peper: „Mit der Mission, Unternehmen aus diesem Steuerdschungel zu befreien, haben wir 2018 Taxy.io gegründet und uns darauf konzentriert, gutachterliche Tätigkeiten für Steuerkanzleien und Steuerabteilungen effizienter zu gestalten. Dabei war das Thema künstliche Intelligenz ein elementarer Teil unserer DNA.“

Automatisierung und KI

Der Einsatz von KI wird in vielen Bereichen einen technologischen Sprung ermöglichen, auch in der Automatisierung. In den Digitalisierungsbestrebungen vieler Unternehmen sind Automatisierungsprozesse mittlerweile fest in der Unternehmensstrategie verankert.

Der Einsatz von Robotic Process Automation und intelligenter Automatisierung ist für mittelständische und große Unternehmen wichtiger denn je. Die Vorteile liegen auf der Hand: Kostenreduktion repetitiver Tätigkeiten, Mitarbeiterentlastung zur Fokussierung auf wertschöpfende Tätigkeiten, Prozessstabilität und die Reduzierung der Abhängigkeit vom Fachkräftemangel, was zurzeit besonders wichtig ist. In diesem Kontext betonte Fabian Czicholl, von Appian im Gespräch mit der Redaktion: „Automatisierung ist für Unternehmen kein ‚Nice-to-have‘ mehr, sondern ein ‚Must-have‘.  Appian wurde erst im Oktober 2023 im Gartner Magic Quadrant für Enterprise-Low-Code-Anwendungsplattformen als führend eingestuft. Die Plattform modernisiert Low-Code-Entwicklung und Prozessautomatisierung, indem sie Innovation, Effizienz und Wachstum mit generativer KI vorantreibt. „Was uns unserer Meinung nach von anderen Low-Code-Anbietern unterscheidet, ist der Fokus auf Prozessautomatisierung mit künstlicher Intelligenz“, ergänzt Michael Beckley, CTO und Gründer von Appian. „Unsere Low-Code-Private-AI ermöglicht es Unternehmen, generative KI heute sicher zu nutzen. Darüber hinaus ermöglicht unsere ‚Data Fabric‘ die einfache Integration von privater KI in jeden Geschäftsprozess.“ In diesem Kontext bezieht sich Hyperautomatisierung im Wesentlichen auf den Einsatz intelligenter Technologien wie robotergesteuerte Prozessautomatisierung, Low-Code-/No-Code-Plattformen, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um möglichst viele Prozesse zu identifizieren und zu automatisieren.

Aufbruch zur Transformation KI und ML verändern uns und unsere Welt.

KI-Sprachmodelle wie ChatGPT bieten ein enormes Potenzial, Prozesse effizienter zu gestalten, die Qualität im Unternehmen zu sichern und neue Kundenmehrwerte zu schaffen. Unternehmen, die schon heute auf diese disruptive Technologie setzen, verschaffen sich zudem einen Wettbewerbsvorteil Generative-AI-SaaS-Anwendungen bringen aber auch erhebliche Risiken für die Datensicherheit mit sich. Unternehmen und Datenschutzteams sollten sich vor der Implementierung von KI-Lösungen mit der DSGVO und den geltenden Regeln beschäftigen. Gerade beim Einsatz von Large Language Models wie ChatGPT ergeben sich datenschutzrechtliche Bedenken. User können z. B. personenbezogene Daten eingegeben, sodass auch die generierten Antworten personenbezogene Daten enthalten können. Für diese Verarbeitung liegt normalerweise keine Rechtsgrundlage vor, da der Anwender zuvor keine Einwilligung erteilt hat. Außerdem haben die größten KI-Modelle ihre Server in den USA, sodass die Daten in ein datenschutzrechtlich unsicheres Drittland übermittelt werden. Für die Verwendung im Unternehmen müsste dann sogar ein Auftragsverarbeitungsvertrag inklusive Standardvertragsklauseln gefertigt werden. Um den Datenschutz zu gewährleisten, sichern diverse Tools sensible Daten beim Einsatz generativer KI-Anwendungen. Die Netzwerk- und Cloudsecurity-Spezialisten von Netskope bieten automatisierte Tools für Sicherheitsteams, um kontinuierlich zu überwachen, auf welche Anwendungen (z. B. ChatGPT) Unternehmensbenutzer zugreifen möchten. Das Unternehmen wurde von renommierten Ingenieuren und von führenden Sicherheits- und Netzwerkanbietern wie Palo Alto Networks, Juniper Networks, Cisco und VMware gegründet.

Training und wieder Training

Ein Problem, mit dem viele Unternehmen regelmäßig konfrontiert werden, wenn sie Machine Learning (ML) und KI für ihre Zwecke einsetzen wollen, liegt in der fehlenden Rechenleistung und den technischen Ressourcen. Firmen, die beispielsweise eine automatisierte Qualitätsprüfung der Produktion mittels aufgenommener Bilder durchführen möchten, benötigen unter normalen Umständen mehrere 10.000 Bilder und mehr, um ein gut funktionierendes neuronales Netz zu trainieren.

Nicht nur die Menge an benötigten Bildern stellt ein Problem dar, sondern vor allem auch das Training des neuronales Netzes an sich. Die Komplexität ist so hoch, und erfordert jede Menge Rechenleistung, um brauchbare Ergebnisse zu erzielen. Mit den normalen Möglichkeiten, die Unternehmen zur Verfügung stehen, wird es recht anspruchsvoll eigene KI-Modelle zu trainieren. Es kommt eben auch auf den Anwendungsfall und den jeweiligen Prozess an. Vorgefertigte KI-Modelle beziehen sich auf Modelle, die vor ihrem Einsatz auf einem großen Datensatz trainiert wurden. Diese Modelle haben bereits Muster und Merkmale aus den zur Verfügung gestellten Daten gelernt. Dies spart Zeit und Ressourcen. Sie lassen sich so verwenden, wie sie sind. Oder sie werden mit spezifischen Daten, die sich auf die jeweilige Aufgabe beziehen, weiter verfeinert. Dazu erklärte unserer Redaktion Martin Weis von Infosys: „Infosys Topaz profitiert von den Vorteilen von mehr als 150 vortrainierten KI-Modellen unter seinen mehr als 12.000 KI-Assets, um das Potenzial von Menschen, Unternehmen und Gemeinschaften zu erweitern. Die Funktion ‚Document Comprehension‘ zeigt beispielsweise ein vortrainiertes Modell, das Dokumente in der Realität versteht und verarbeitet.“

Die EU KI-Gesetzgebung:

Unternehmen aus der EU, die heute schon KI-Anwendungen zum Einsatz bringen oder gerade entwickeln, sollten sich jetzt schon mit den neuen Regeln der KI-Verordnung auseinandersetzen.

Auch wenn das Gesetz noch nicht beschlossen wurde, lohnt es die aktuellen Vorschläge und Anträge zu studieren. Die geplante KI-Verordnung, ist ein Prestigeprojekt der EU. Es ist zu erwarten, dass das groß angelegte Regulierungsvorhaben die Verbreitung und den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der EU und über ihre Grenzen hinaus, erheblich beeinflussen wird. Sieht man sich in diesem Kontext die aktuelle Diskussion und den Denkansatz der Politik an, so wird in der Ampelkoalition die Forderung laut, den Einsatz von KI-Technologie zu besteuern. „Grundsätzlich kann man darüber nachdenken“, sagte der Co-Chef der SPD-Linken, Sebastian Roloff, im Juni erst dem Handelsblatt. „Die Idee der KI-Steuer gleicht dem Konzept der Maschinensteuer, die auch bisher schon ins Spiel gebracht wurde, wenn technischer Fortschritt Arbeitsplätze und damit Einnahmen des Staates wegfallen lässt.“

Ob das der richtige Zeitpunkt ist, das Thema anzuschneiden, ist fraglich. Gerade jetzt, wo doch die „Fabrik der Zukunft“ und Industrie 4.0 die Chancen bieten, den Industriestandort Deutschland wieder fit zu machen. Übrigens auch im Hinblick auf die Möglichkeiten, die durch KI und ML für unseren Standort und neue Geschäftsmodelle entstehen. Für alle Unternehmen, die sich gerade auf der Transformationsreise befinden, ist die Verunsicherung groß.

Autor: Bernhard Haselbauer

 

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Werke zum Thema

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Wie KI-Lösungen- und Modelle heute angewendet werden, haben wir für Sie auf unseren Webseiten zusammengetragen. Mit Fallbeispielen, Interviews und Gastbeiträgen, zeigen wir auf, wie neue Geschäftsmodelle entstehen, funktionieren und implementiert werden können.

https://trendreport.de/tag/kuenstliche-intelligenz/

 

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