Zeitalter der Aufklärung

Wenn man als Berater für digitale Themen in Unternehmen kommt, hat man manchmal den Eindruck, dass einen Fackeln und Mistgabeln erwarten. „Verbrennt die Hexe“, das brüllt zwar keiner. Das würde bei mir auch keinen Sinn ergeben, ich bin ja Informatiker, keine Hexe. Da müsste man schon „Formatiert ihn!“ oder sowas brüllen.

Aber Spaß beiseite, es ist erstaunlich, wie weit zurück einige Unternehmen sind. Da fliegen noch Handzettel durch die Gegend, werden Akten verschoben, Dateien werfen alle auf „den Server“ und in der Produktion schaut man sich die Daten der laufenden Maschine auf nem 80x40 Textterminal an (aber, immerhin, meist schon in Farbe). Datenorganisation? Maximal in den Köpfen kluger Sachbearbeiterinnen. Businessprozesse? Oft genug Arbeit auf Zuruf.

Alles halb so schlimm, wenn der Laden läuft. Kann aber schlimm werden. Nämlich dann, wenn sich plötzlich irgendwer in den Kopf setzt, dass man jetzt auch „KI machen“ muss.

Ich führe das jetzt ausführlich aus, aber für die Ungeduldigen gleich mal die Quintessenz vorweg.

DAS FUNKTIONIERT NICHT.

Warum nicht? Weil künstliche Intelligenz auf Daten arbeitet. Weil auch KI rechtliche Rahmen hat. Und weils in jedem Prozess, den wir mit Müll füttern, nur in eine Richtung gehen kann: hin zu mehr Müll (Die Recyclingbranche sei da mal ausgenommen).

Es ist eine schöne, aber leider auch sehr naive Vorstellung, dass KI durch Zauberhand mehr Ordnung ins Datenchaos bringen kann. Oder dass das ganze billig, schnell und verlässlich passieren kann. Denn auch wenn manche immer noch zu denken scheinen, dass KI sowas wie Magie ist. KI ist keine Wunderlampe. Sondern kommt meist eher im Sinne von schnittiger Bühnenzauberei daher. Und wenn man übertreibt, bleibt dann vielleicht sogar nur noch ein angetrunkener Bühnenzauberer im zerknitterten Anzug übrig. Das Publikum ist dann weg. Ob das eure Daten, eure Bewerber:innen oder euer Kundenstamm ist, das hängt davon ab, was für Tricks ihr versucht habt da vorzuführen.

KI macht man nicht mal eben, sondern das braucht ein strategisches Vorgehen. Ihr braucht:

1. Stabile IT, die sich nicht aus dem Takt bringen lässt und bei der heute schon Datenschutz und sicherer Umgang mit sensiblen Daten zum guten Ton gehört. Und natürlich eine Belegschaft, die diese sauberen IT-Systeme auch versteht und richtig benutzen kann. Wer seine Digitalisierung nicht im Griff, der muss mit KI gar nicht erst anfangen.

2. Daten, die sauber abgelegt sind. An den richtigen Stellen, in vernünftigen Formaten, und mit nachvollziehbarer Aussagekraft. Dinge halt, die man jetzt vielleicht schon in BI-Anwendungen auswertet. Bei Daten will auch entschieden werden, was in die KI-Systeme wandert. Sind die Daten gut genug? Ist ihre Verarbeitung riskant oder sogar verboten? Hat man Bias-Effekte wie implizite und explizite Vorurteile im Griff. Kann man für KI-Trainings überhaupt gute Stichproben aus den Daten ziehen? Wer keine Datenstrategie und -organisation hat, der muss mit KI gar nicht erst anfangen.

3. Einen klaren rechtlichen Rahmen für Prozesse. Denn neben dem AI Act betreffen KI-Systeme natürlich auch DSGVO, Data Act, CRA, Lieferkettengesetze und was da sonst noch alles anfällt. Wer rechtliche Risiken immer noch konsequent ignoriert, der fliegt sowieso in den kommenden Jahren aus allen Lieferketten raus. Und muss mit KI gar nicht erst anfangen.

4. Grundkompetenzen bezüglich der Wirkungsweise von KI-Systemen. Die meisten KI-Systeme sind stochastische Systeme und folgen den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Da nicht auf die Füße zu fallen, erfordert einiges an Hirnschmalz. KI-Systeme werden auch trainiert. Und was man einmal trainiert hat, bleibt im System. Es gibt kein Datensatz löschen, wenn es keine Datenbanken mehr, sondern nur noch Wahrscheinlichkeitswolken gibt. Es gibt vor allem kein Löschen in KI-Systemen, die euch selbst überhaupt nicht gehören. Wer sich keine Mühe gibt, KI wenigstens grundlegend zu verstehen und da lieber esoterisches Halbwissen zur Anwendung bringt. Der sollte nicht KI, sondern lieber gleich das Karma seine Arbeit übernehmen lassen.

5. Stochastische Systeme sind für viele Belange unberechenbar und erfordern neben einem sorgsamen Training auch konstante Überwachung der Ausgabequalität. Sie brauchen intensive Tests. Denn nicht nur Ausreißer können ein Problem sein. Fehltrainings können zu falschen Ergebnissen führen. Kontinuierliches weiter trainieren kann zum Abdriften des KI-Modells und damit zur Verminderung der Ausgabequalität. Wer nicht bereit ist, hier systematisch und penibel vorzugehen, der macht einfach nur neue Risiken auf. Kann `ne Weile gut gehen, aber früher oder später reißt so ein KI-Einsatz jedes Unternehmen in den Abgrund.

6. Und natürlich: Ist der Einsatz von KI für bestimmte Anwendungsszenarien überhaupt sinnvoll? Vieles, was man im ersten Impuls mit KI lösen möchte, kann man anders auch schneller, zuverlässiger und vor allem auf lange Sicht sehr viel preiswerter lösen. Und ganz ehrlich, die meisten Anwendungsfälle, die Leuten erstmal in den Sinn kommen, bringen einem Unternehmen überhaupt nichts. Zumindest nicht, wenn man sie mit KI automatisiert. Oft genug geht es um Dinge, die man besser ganz lassen sollte. Oder um Dinge, die in komplexere Gefüge eingebettet sind und deshalb unrund laufen, obwohl sie es nicht müssten – es guckt nur jeder zu eindimensional auf das Problem drauf. Oder es geht um Dinge, wo der Faktor Mensch das Problem ist. Fehlt vielleicht nur eine Softwareschulung. Sitzt jemand am falschen Platz. Oder setzt man vielleicht einfach nur ein völlig falsches Werkzeug ein (in dem Fall ist KI einfach oft nur ein anderes, ebenso falsches Werkzeug).

Das alles sind strategische Überlegungen. Die stattfinden müssen, bevor KI-Systeme in einer Organisation in die Produktion gehen. Ja, man kann vorher schon (in sicherem Umfeld) experimentieren – das muss man sogar. Aber selbst dafür braucht es erst einmal die entsprechenden Grundkompetenzen. Und Weichenstellungen auf strategischer Ebene. Hier sind Chefinnen und Chefs gefragt, alle anderen dürfen gerne Impulse geben.

Und natürlich sollte man damit starten, besser jetzt oder noch besser schon vorgestern. Aussitzen bringt nichts, dann landet KI nur auf dem Pile of Shame wo Industrie 4.0, Data Science und Prozessautomatisierung jetzt schon rumgammeln. Aber vor dem ROI kommt, je nach Reifegrad einer Organisation, erst einmal eine ganze Menge Pflichtarbeit auf einen zu.

Auch gerade auf dich als Geschäftsführer:in. Wissen, Aufklärung, Erkenntnis und daraus erwachsende Vorteile gibt es nicht umsonst. Selbst, ja gerade mit KI nicht. Die Alternative ist aber, im dunklen Zeitalter stecken zu bleiben. Da stellt sich dann die Frage, wer noch mit dir Geschäfte mit Unternehmen aus dem Mittelaltermarkt machen will. Denn die sind dann maximal noch auf dem Mittelaltermarkt gut aufgehoben.