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Künstliche Intelligenz – Die Zukunft für Unternehmen und unseren Alltag?

Künstliche Intelligenz basiert auf neuesten Technologien, durch die Maschinen wahrnehmen, verstehen, handeln und lernen können.

Der Begriff “künstliche Intelligenz” stammt übrigens von dem amerikanischen Informatiker John McCarthy (*1927). Er gebrauchte ihn in der Überschrift eines Projektantrags für eine mehrwöchige Konferenz, die im Jahr 1956 im Dartmonth College in den USA stattfand. Bei dieser Veranstaltung stellte man Programme vor, die Schach und Dame spielten, Theoreme bewiesen sowie Texte interpretierten.

“KI wird Unternehmen auf bahnbrechende Weise transformieren. Sie bringt einen grundlegenden Wandel für den Betrieb, die Positionierung im Markt und den Geschäftserfolg. Im Rahmen eines ganzheitlichen Ansatzes helfen KI-Technologien, die Produktivität zu steigern und Kosten zu senken – und schaffen so mehr Freiraum für anspruchsvolle Aufgaben und die Erschließung von Wachstumschancen.” (https://accntu.re/2MriDcN)  

So oder ähnlich wird aktuell häufig über KI geschrieben. In einem Gespräch mit unserem CTO Johannes haben wir gemeinsam einen Blick darauf geworfen, inwieweit diese Zukunftsausblicke zutreffen könnten, was mit KI alles möglich ist, wie sie funktioniert und inwiefern auch gewisse Gefahren erkennbar sind.

Was verstehst du unter KI? Wie würdest du persönlich KI definieren?

KI ist ein ganzes Fachgebiet, ganz einfach gesagt: Es geht darum mit Mathematik Probleme zu lösen. Das Ganze ist aber nicht so einfach, wie z.B. eine Flächenberechnung mit a x b = c. Ein besseres Beispiel wäre z.B. das Schachspiel. Hier gibt es kein einfaches Schritt für Schritt Vorgehen, sondern es handelt sich um hochkomplexe, vielschichtige Berechnungen und viel Logik.

Was führt dazu, dass KI aktuell ein so beherrschendes Thema ist?

Eigentlich ist KI gar kein neues Thema, denn es wird bereits seit den 1950er Jahren in diese Richtung geforscht. Jedoch wurden erst in den letzten 5 Jahren richtig große Fortschritte gemacht. In den Jahren zuvor waren zwar schon die Hoffnungen und Zielstellungen groß – aber es ist nur wenig passiert, was zum Teil sicher an den unzureichend vorhandenen technischen Möglichkeiten lag. Jetzt sind wir bereits bei selbstfahrenden Autos,  Sprach- und Bilderkennung und AlphaGo angekommen. Dies liegt v.a. neben neuen theoretischen Erkenntnissen (von der Informatik als Wissenschaft) an der leistungsfähigeren Hardware, die auch sehr aufwendige Rechenoperationen erlaubt.

Was braucht man um seine Software intelligent(er) zu machen?

Eigentlich gar nicht so viel, z.B. bietet Google mit der Tensor Flow Library bereits fertige Programmbibliotheken an, die mit Daten gefüllt werden können. Diese kann mit den richtigen Parametern bereits zum Herausfiltern von ersten Ergebnissen genutzt werden. Die Einstiegshürde für einfache Verbesserungen ist also gering. Für ein selbstfahrendes Auto ist natürlich dann allerdings doch etwas mehr nötig.

Welche Technologie unterstützt das „Maschinenlernen“ bzw. liegt diesem zugrunde?

Grundsätzlich sollte man das Ganze mit mathematischem Grundverständnis betrachten. Maschinelles Lernen ist ein Sammelbegriff dafür, wie einer Maschine beigebracht werden kann, ein Problem zu lösen. Hier gibt es sehr einfache Probleme z.B. die Unterteilung in “gut” und “schlecht”, die sich also im binären Zahlenraum aufhält. Dagegen sind neuronale Netze schon deutlich aufwändiger und eine sehr hohe Rechenleistung ist hierfür nötig. Neuronale Netze sind an Synapsen aus dem Gehirn angelehnt. Genauer gesagt geht es darum die Aktivierung der Synapsen mathematisch zu modellieren. Damit lassen sich auch sehr komplexe Aufgaben und Probleme lernen und lösen, d.h. alles was ein Mensch lernen kann, kann theoretisch auch eine Maschine lernen.

Wie wird sich die KI auf unser Berufsleben und unseren Alltag auswirken?

Zum einen wird es viele Sachen einfacher machen. Einige Produkte, mit denen wir täglich agieren, sind dabei schon ganz selbstverständlich für uns, z.B. der Sprachassistent unseres Handys oder Alexa, die für uns zuhause das Licht, die Musik, an- und ausschaltet usw. Das alles sind recht offensichtliche und “sichtbare” Dinge. Eher unsichtbar sind die Möglichkeiten, die teilweise schon jetzt, aber v.a. vermehrt in der Zukunft umgesetzt werden. Das können z.B. intelligente Lüftungssysteme, Heizungssteuerungen, Berechnungen einer Steuerklasse, Bildanalyse und automatische Erkennung von Sachen z.B. Kennzeichen bei Autos sein. Es geht also immer darum, dass uns Softwaresysteme manuelle Arbeit abnehmen.

In welchen Branchen und Bereichen wird schon vermehrt mit KI gearbeitet?

Generell gesagt ist die KI immer eine Methode zur Problemlösung. Das heißt sie wird überall verwendet, wo Probleme auftauchen und speziell natürlich in jeder Branche, die Software benutzt (also mittlerweile eigentlich fast überall). Es geht oftmals einfach darum noch mehr Leistungsfähigkeit herauszuholen und durch geeignete Software Prozesse und Systeme intelligenter und besser zu machen.

Wie wird die Menschheit generell von KI profitieren?

Als Erstes muss man sich hier überlegen, wie weit man überhaupt in die Zukunft schaut. Kurzfristig sind bessere Softwarelösungen, bei der weniger menschliche Interaktion benötigt wird und die meist zu Zeitersparnis führen, und Maschinen, die sicherer werden (die z.B. einen Unfall in der Produktion, wie etwa ein Zusammenstoß mit einem Mitarbeiter vorhersehen und damit verhindern können), realistisch. Generell sollen mehr und mehr lästige Alltagsaufgaben von Maschinen und künstlichen Intelligenzen übernommen werden. In ein paar Jahren können jedoch noch ganz andere Dinge möglich werden. Die Frage ist, welche Probleme können wir dann lösen, die bis jetzt nicht lösbar waren? Spannende Gebiete sind z.B. die Erforschung unheilbarer Krankheiten, die evtl. durch das Lernen von Gensequenzen vorangetrieben werden könnte.

Welche Herausforderungen im Umgang mit KI stehen uns bevor? Was ist deine persönliche Einschätzung dazu?

Allgemein gesagt, ist es erstmal wichtig sinnvolle Anwendungsfälle zu finden. Die Stelle, die wirklich herausfordernd und in gewissem Maße auch gefährlich wird, ist der Punkt, an dem die KI lernt. KI lernt von Beispielen, diese werden oft wir selbst als Menschen sein. Aber sind wir wirklich ein gutes Beispiel? Werden dann nicht auch unsere Schwächen, Vorurteile und Makel übertragen? Ja, diese Gefahr besteht! Man stelle sich nun vor, dass eine solche KI, die ein gewisses Schubladendenken gelernt hat, eine Versicherungsprämie oder noch drastischer einen Straftäter bestimmen soll und dies mit Geschlecht, Hautfarbe oder Religion des vermeintlichen Täters begründet. Anhand dieses Beispiels werden die Auswirkungen und mögliche Gefahren, denke ich, gut sichtbar.

Eine andere Sache ist die Problematik, dass wir mehr und mehr in unserer eigenen Filterblase leben. Facebook weiß, was mir gefällt, welche Freunde ich mag; Spotify, weiß, was ich gerne höre, je häufiger ich Spotify benutze, desto mehr Daten hat das System von mir und desto genauer wird mir die Musik angeboten, die mir gefällt. Ich sehe und höre also nur noch das, was ich mag. Dadurch stecke ich fest, in dieser Filterblase. Neuen, unbequemen Sachen lässt sich so gut aus dem Weg gehen. Sich mit Dingen kritisch auseinanderzusetzen, z.B. anderen politischen Meinungen, wird immer seltener. Das kann eine große Gefahr für die ganze Menschheit darstellen! Wir sollten versuchen, dass wir aus dieser Filterblase austreten und auch weiterhin fähig und gewillt sind uns unsere eigene Meinung zu bilden, Neuem und fremdem offen und kritisch gegenüber zu stehen.

Viele Leute haben Bedenken, da evtl. durch den vermehrten Einsatz von KI viele Arbeitsplätze verloren gehen. Wie stehst du dazu?

Es werden definitiv Arbeitsplätze wegfallen, allein durch den technischen Fortschritt im allgemeinen, man denke an die Selbstbedienungskassen. Auch wir hier bei bytabo arbeiten daran, Sachen überflüssig zu machen, damit ist natürlich nicht gemeint Leuten den Job wegzunehmen. Ziel ist es nervige eintönige Tätigkeiten, Aufgaben wegzuautomatisieren, die “eh keiner machen will”. Damit wird wahnsinniges Potential geschaffen, das man sinnvoll nutzen kann. Die Frage, die sich man also v.a. stellen sollte ist, was macht man mit diesem gewonnenen Potential? Was fange ich jetzt mit den z.B. 1000 Mitarbeitern an, die ab jetzt frei zur Verfügung stehen? Das muss nicht mal unbedingt durch KI verursacht sein, sondern ist auch schon durch Software und einfach Roboter möglich.

Ein anderer Gedanke, den ich an dieser Stelle anbringen will ist, wollen wir überhaupt arbeiten? Ist das der Sinn unseres Lebens? Eines ist ganz wichtig: Der Mensch braucht eine Bestimmung. Aber ist das die Arbeit? Muss das die Arbeit sein? Klar ist auch, wir brauchen einen Job auch deshalb, weil wir Geld für unser Leben benötigen. Geld und das Gefühl von Wichtigkeit und Akzeptanz in der Gesellschaft ist wichtig und sind notwendig. Aber 40h dafür zu arbeiten will vielleicht nicht jeder und muss vielleicht auch nicht sein. Denn solange man jemanden das Gefühl gebraucht zu werden und das Geld um seine Familie zu ernähren gibt, findet derjenige es sicher nicht schlimm weniger oder nicht arbeiten zu müssen.

Wie lange wird es in deinen Augen noch dauern bis KI fester Bestandteil unseres Lebens ist?

Eigentlich ist es das schon. Die Frage ist nur wie viel und inwiefern wir das eigentlich mitbekommen. Vieles geschieht nämlich unsichtbar im Hintergrund, wie ich vorhin schon erwähnt habe. An der Stelle ist es vielleicht noch ganz interessant den Vergleich mit der KI, die wir aus Filmen kennen, anzustellen. Die Film-KI mit übermächtiger Superintelligenz, die alles kann, den Menschen überlegen ist und die Menschheit unterdrückt – darum geht es nicht. Die Realität sieht anders aus: Es geht (erstmal) darum die kleinen Probleme zu lösen.

Wie steht ihr zum Thema KI? Seid ihr eher fasziniert oder verängstigt? Wollt ihr mehr zu diesem Thema wissen? Wir freuen uns auf eure Kommentare! 

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Wir treffen auf Basis von Daten Entscheidungen, welche maßgeblich dazu beitragen, Prozesse zu optimieren. Gleichermaßen liefern wir kein Produkt aus, ohne dabei das Ziel zu haben, diese fortlaufend datenbasiert zu optimieren.

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– Jannes Klinck, Captain Data Science BYTABO®

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Datengestützte Entscheidungen – Anhand von den uns vorliegenden Datensätzen ziehen wir wertvolle Erkenntnisse, die als Grundlage für bessere strategische Entscheidungen und damit der Stärkung der Wettbewerbsposition dienen können.

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  • Prozessautomatisierung durch Maschinelles Lernen (ML)
  • Personalisierte Empfehlungen
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  • Erstellung von Prognosemodellen
  • Beratung zur Nutzung bestehender KI-Tools

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Stabile Software-Artefakte durch ganzheitliches Testing –
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Wir bauen maßgeschneiderte Lösungen, die reibungslos mit den vorhandenen Infrastrukturen harmonieren. So stellen wir eine zuverlässige und genaue Datenkonsistenz sicher.

9 jahre

zusammenarbeit

mit dem mittelstand

haben bewiesen...

Intro

Konzeptmodul

Proof of Concept

Produktivphase

Customer Success Phase

Outro

SCROLLEN, UM MEHR ZU SEHEN

Es braucht eine Projekt-Herangehensweise , die…

dynamisch und

gleichzeitig geplant,

individuell, aber

standardisiert ist.

Intro

Konzeptmodul

Proof of Concept

Produktivphase

Customer Success Phase

Outro

SCROLLEN, UM MEHR ZU SEHEN
Unsere Erfahrung, gepaart mit wissenschaftlich fundierten Methoden wie Design Thinking haben unser heute vielfach erprobtes Vorgehen geformt.

Intro

Konzeptmodul

Proof of Concept

Produktivphase

Customer Success Phase

Outro

Phase 1/4

konzeptmodul

Der Start ins Projekt. Wir legen den Grundstein für eine langfristige Zusammenarbeit und arbeiten die Anwendungsfälle und die damit verbundenen Herausforderungen für Mensch und Technologie heraus. Daraus skizzieren wir einen ersten Lösungsansatz, mit dem in der nächsten Phase weitergearbeitet wird.

Konkrete Schritte

group

Gemeinsamer 1-Tagesworkshop

  • Team kennenlernen
  • Problem- oder Prozessanalyse
  • Ersten Lösungsansatz erarbeiten
link

Technische
Nachbereitung

  • Erste System- architektur skizzieren
  • Erste technische Herausforderungen identifizieren
draw

Ausarbeitung
grafischer Prototyp

  • Lösungsansatz aus Workshop weiter konzeptionieren
  • Grafischen Prototyp
    gestalten
Intro

Konzeptmodul

Proof of Concept

Produktivphase

Customer Success Phase

Outro

SCROLLEN, UM MEHR ZU SEHEN

Konzeptmodul

Warum IST DIESE
PHASE SO WICHTIG?

52%

der Softwareentwicklungsprojekte bringen eine Ausweitung des Projektumfangs mit sich, was auf mangelnde Klarheit hinsichtlich der Anforderungen der Stakeholder zurückzuführen ist.

HandPointing

Das wollen wir vermeiden!

Intro

Konzeptmodul

Proof of Concept

Produktivphase

Customer Success Phase

Outro

SCROLLEN, UM MEHR ZU SEHEN

eindrücke
konzeptmodul

Workshop Location
Intro

Konzeptmodul

Proof of Concept

Produktivphase

Customer Success Phase

Outro

SCROLLEN, UM MEHR ZU SEHEN
Kreativarbeit im Tagesworkshop
Intro

Konzeptmodul

Proof of Concept

Produktivphase

Customer Success Phase

Outro

SCROLLEN, UM MEHR ZU SEHEN

mögliche ergebnisse
konzeptmodul

*BEISPIELHAFT

Wir analysieren bestehende Prozesse und generieren Lösungsideen für eine Prozess-Neugestaltung

Intro

Konzeptmodul

Proof of Concept

Produktivphase

Customer Success Phase

Outro

SCROLLEN, UM MEHR ZU SEHEN
Wir konzeptionieren das mögliche Aussehen
Ihrer Idee (hier Datendashboard)
Intro

Konzeptmodul

Proof of Concept

Produktivphase

Customer Success Phase

Outro

SCROLLEN, UM MEHR ZU SEHEN

Phase 2/4

proof of concept

Auf Basis des ersten Lösungsansatzes aus dem Konzeptmodul erstellen wir einen detaillierteren Prototypen, der im Anschluss an der realen Nutzergruppe mit Fokus auf UX-/UI-Design und Nützlichkeit im Rahmen eines Usability Tests verprobt wird. Aufgrund dieser Erkenntnisse wird der Prototyp iterativ optimiert. Auf Basis des Nutzerfeedbacks erstellen wir demnach sowohl einen grafischen, als auch technischen Bauplan für die Produktivversion.

 

Konkrete Schritte

up

 

Wirtschaftlichen

Mehrwert beweisen

  • Prozessanalyse
  • Berechnung & Prüfung von möglichen Einsparpotentialen
plan


Technischen Bauplan entwickeln

  • Aufbau geeigneter Software-Architektur, Wahl geeigneter Technologien
  • Analyse bestehender Systemlandschaften
clap


Nutzermehrwert sicherstellen

  • Funktionaler Prototyp
 
  • Nutzertests zur Validierung des Konzepts
 
  • Finalisierung Konzept & Design
Intro

Konzeptmodul

Proof of Concept

Produktivphase

Customer Success Phase

Outro

SCROLLEN, UM MEHR ZU SEHEN

Proof of Concept

Warum braucht es einE PROOF OF CONCEPT PHASE?

33-50%

weniger Zeit nehmen Produktentwicklungszyklen in Anspruch, wenn Unternehmen bereits in der Anfangsphase eines Projekts in Design und Research investieren.

HandPointing

Das spart am Ende Geld!

Intro

Konzeptmodul

Proof of Concept

Produktivphase

Customer Success Phase

Outro

SCROLLEN, UM MEHR ZU SEHEN

eindrücke proof of concept phase

Konzeptionelle Weiterarbeit
Intro

Konzeptmodul

Proof of Concept

Produktivphase

Customer Success Phase

Outro

Usability Testing mit dem Prototypen Ihres Produkts
Intro

Konzeptmodul

Proof of Concept

Produktivphase

Customer Success Phase

Outro

SCROLLEN, UM MEHR ZU SEHEN

mögliche ergebnisse proof of concept

*BEISPIELHAFT

Unser Entwicklerteam prüft Schnittstellen und erarbeitet eine geeignete Softwarearchitektur für Ihr Projekt

Intro

Konzeptmodul

Proof of Concept

Produktivphase

Customer Success Phase

Outro

SCROLLEN, UM MEHR ZU SEHEN
Am Ende dieser Phase stehen das finale Konzepte & Design für Ihr Produkt (hier Datendashboard)
Intro

Konzeptmodul

Proof of Concept

Produktivphase

Customer Success Phase

Outro

SCROLLEN, UM MEHR ZU SEHEN

Phase 3/4

produktiv-phase

Nachdem der Mehrwert der Anwendung durch den Proof of Concept umfassend bewiesen wurde, starten wir nun mit der agilen Softwareentwicklung. In dieser Phase entsteht die finale Anwendung. Der Projektfortschritt wird alle zwei Wochen reported.

 

Konkrete Schritte

code

 

Software in agilen

Sprints entwickeln

  • Iterativer Ansatz
 
  • Feedback-Schleifen
 
  • Einsatz modernster Technologien
calender


Ausliefern des finalen Softwareprodukts

  • Integration in bestehende Systemlandschaft
  • Go-Live
Intro

Konzeptmodul

Proof of Concept

Produktivphase

Customer Success Phase

Outro

SCROLLEN, UM MEHR ZU SEHEN

mögliches ergebnis produktiv-phase

*BEISPIELHAFT

Am Ende dieser Phase steht Ihr fertiges Produkt auch von technischer Seite und kann ausgerollt werden!
Intro

Konzeptmodul

Proof of Concept

Produktivphase

Customer Success Phase

Outro

SCROLLEN, UM MEHR ZU SEHEN

Phase 3/4

customer success phase

Wir unterstützen Sie bei der Einführung Ihrer neuen Software. Nach dem Roll-Out der Anwendung generieren wir anonymisierte Daten zum Nutzungsverhalten. Das ermöglicht die regelmäßige Validierung des Nutzermehrwertes und das Auffinden von Potenzialen zur kontinuierlichen Verbesserung der Anwendung.

Konkrete Schritte (optional zubuchbar)

Group 1000003122

 

Go-Live

Support

  • Nutzerverwaltung
 
  • Datenmigration
 
  • Zeitlich gestaffelt nach Anwendergruppen
Check


Wartung

& Service

  • Bugfixing
 
  • Änderung, Modifizierung & Aktualisierung
 
  • Kompetenter Ansprechpartner
two checks


Weitere

Potenziale erkennen

  • Regelmäßige Folgegespräche
 
  • Kontinuierliche Verbesserung der Anwendung
Intro

Konzeptmodul

Proof of Concept

Produktivphase

Customer Success Phase

Outro

SCROLLEN, UM MEHR ZU SEHEN

mögliche ergebnisse customer success phase

*BEISPIELHAFT

In dieser Phase ist Ihr Produkt in der tatsächlichen Nutzung und wir unterstützen bei aufkommenden Herausforderungen und Änderungswünschen.
Intro

Konzeptmodul

Proof of Concept

Produktivphase

Customer Success Phase

Outro

SCROLLEN, UM MEHR ZU SEHEN
Intro

Konzeptmodul

Proof of Concept

Produktivphase

Customer Success Phase

Outro

SCROLLEN, UM MEHR ZU SEHEN

klingt gut?

Intro

Konzeptmodul

Proof of Concept

Produktivphase

Customer Success Phase

Outro

SCROLLEN, UM MEHR ZU SEHEN

9 jahre

zusammenarbeit

mit dem mittelstand

haben bewiesen...

Es braucht eine 
Projekt-Herangehensweise
, die…

dynamisch und gleichzeitig geplant,

individuell, aber standardisiert ist.