31. Unsere Wirtschaft und KI

Wir setzten die Blog-Berichte „29. Wozu brauchen wir KI?“ und „30. Der Mensch und KI“ fort. Viele bewegt nun die Frage, wie es um unsere Wirtschaft und die KI steht. Sind wir gegenüber China und den USA hoffnungslos zurückgefallen? Verlieren wir den technologischen Anschluss und verarmen bald? Solche Unkenrufe hallen durch den Blätterwald – und die Welt des Cyber-Raums.

Dabei kam es zu einem Daten-Fetischismus: Wer als erster die meisten Daten über alles gesammelt hat, kann damit seine KI füttern, dann die Wirtschaft beherrschen und hat schließlich die ganze Welt im Griff. Darüber nachzudenken, lohnt sich.

Daten an sich sind kein Wert. Sie stiften erst Nutzen, wenn sie dazu dienen, von uns gewollte Ziele zu erreichen. Das ist ein Datenproblem, das viele seit den 1990er Jahren kennen. Plötzlich konnten mit der Elektronischen Datenverarbeitung (EDV) fast unbegrenzt Daten gesammelt und in Kennzahlenvergleiche eingespeist werden. Es wurden kommunale Vergleichsringe z.B. für Jugend- und Sozialämter gebildet. Dicke Wälzer voller sog. „Kennzahlen“ lagen plötzlich auf den Tischen der Amtsleiter. Doch sie allein bewirkten gar nichts. Sie führten weithin zu keiner Verhaltensänderung, also zu keinem Lernen.

Was sind eigentlich Kennzahlen, fragte damals die Geschäftsführerin eines kommunalen Spitzenverbands. Ich antworte: „Das ist einfach! Kennzahlen sind Zahlen, die uns Erkenntnisse zur Steuerung der Verfahren liefern. Welche dazu gehören, hängt von unseren Zielen ab.“ Das unterscheidet den Zahlen-Friedhof von einem ‚erfolgsorientierten Zielzahlen-System. Das letztere wurde damals auf Englisch „Balanced Scorecard“ (BSC) genannt. [Robert S. Kaplan, David P. Norton, Balanced Scorecard – Strategien erfolgreich umsetzen, Stuttgart 1997] Dabei sind Erfolge erreichte Ziele, am besten mit Zeit und Zahlen (Z³).

Das war damals ein Hype oder eine Massenbegeisterung. Alle Welt arbeitete mit BSC, auch Großkonzerne. Und deren Väter, Kaplan und Norton, sagten: Wichtig sind die Auswahl und Begrenzung der Zahlen. Selbst Weltunternehmen brauchen zur zielgerichteten BSC nur 20 bis 25 Kenn- und Zielzahlen, um strategisch zu steuern [Hauptkennzahlen; Kaplan / Norton, a.a.O., u.a.: S. VIII; 159, 295]. Der Mensch muss Herr des Geschehens bleiben und den Überblick behalten. Das ist zugleich die Kunst des abstrakten Denkens. Es wird von den vielen Einzel- und Besonderheiten abgesehen (abstrahiert), um das Wesentliche und Wichtige in den Blick zu bekommen. Wie ist das nun heute?

Am 27.02.2019 veranstaltete die SRH-Hochschule Heidelberg die Tagung „Sales 2020+: Perspektiven des Absatzmarktmanagements“. Die Redner überschlugen sich im englischen Wortschwall und Datenrausch. Gerade der erste Redner von BCG (Boston Consulting Group) war darin Perfektionist. Am aufschlussreichsten war bei ihm eine erlebte Episode, die er kurz berichtete. Vor über 20 Jahren besuchte er in China eine kleine Firma. Sie bestand aus lauter EDV-Spezialisten. Diese arbeiteten jeweils in zwei getrennten Gruppen an der gleichen Aufgabe zum Einsatz von KI für praktische Anwendungen. Der Name des Unternehmens war Huawei; es ist heute die Weltmarke, vor der auch die USA zittern. [Huawei will nun in die neuste Mobilfunktechnik (G5) auch in Europa einsteigen. Viele befürchten, dass dann das chinesische Ohr auch bei uns bei allem mithört.]

Etwas Weiteres wurde klar. Die Datensammler aus dem Silicon Valley (Google, Facebook u.a.) greifen vor allem personenbezogene Daten ab für Marketing und Werbung, womit sie ihre Milliarden verdienen. Das dient dem Verkauf und der Gewinnmaximierung. Die Chinesen sind Technik begeistert und auf Lösungen ausgerichtet. Wir können vereinfacht und damit näherungsweise sagen: Chinesen wollen die Technikführerschaft, US-Amerikaner die Marktführerschaft. Es sind unterschiedliche Blickwinkel und Schwerpunktsetzungen. Allerdings sammelt die chinesische Führung nun ganz viele Personendaten zur „Sozialisierung“, d.h. Kontrolle und Kollektivierung, ihrer Bürger.

Was wollen und können nun die Deutschen? Dazu gab es ein aufschlussreiches Interview im Handelsblatt (06.02.2019) mit Wolfgang Wahlster, seit 1988 Leiter des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI). Das DFKI ist mit über 700 Wissenschaftlern die weltweit größte Forschungseinrichtung für Künstliche Intelligenz. Es hat Standorte in Saarbrücken, Kaiserslautern, Bremen und Berlin. Bisher wurden mehr als 70 Unternehmen ausgegründet. Ein Zitat von Wahlster wurde die Interview-Überschrift: „Wir haben einen Vorsprung bei selbstlernenden KI-Algorithmen“.

Gleich zu Beginn verweist Wahlster auf einen Unterschied: „In den USA und China sammeln Unternehmen jede Menge personenbezogener Daten. Das passiert in Europa nur sehr beschränkt und ist aus datenethischer Sicht auch verständlich. Aber deutsche Unternehmen haben ein fantastisches Reservoir an digitalen Maschinendaten – mehr als jedes andere Land, da die modernsten Produktionsmaschinen hier entwickelt und gebaut werden.“

Der neuste Index für KI in den USA zeigt, dass bei den Top-Publikationen Europa mit 28 Prozent der Veröffentlichungen an der Spitze liegt, China folgt mit 25 Prozent auf dem zweiten Platz, und die USA sind auf 17 Prozent der Veröffentlichungen zurückgefallen. Wahlster führt dann Beispiele dafür an, dass China zu hohen Preisen deutsche KI-Firmen kauft, weil es deren Technik eben noch nicht entwickelt hat. Dazu gehöre z.B. eine KI, die Anomalien in Betriebsdaten erkennen kann. „Das ist hochinteressant – nicht nur für Wirtschaftsprüfer. … Deutschland hat definitiv einen Vorsprung bei der Echtzeit-Datenanalytik mit selbstlernenden KI-Algorithmen.“

Auch bei Bosch, BMW und ZF (Zahnradfabrik Friedrichshafen) ersetzen KI-Verfahren inzwischen die Endkontrolle, weil die Fertigungsabläufe laufend kontrolliert und notfalls nachgebessert werden. Das spare enorm viel Geld und Zeit. Inzwischen sind weniger Datenanalysten gefragt, sondern Spezialisten für maschinelles Lernen: „Sie müssen die passenden Algorithmen auswählen und die KI-Systeme trainieren. „Das Berufsbild des Datenanalysten wandelt sich durch KI fundamental, weil immer mehr selbstlernende Systeme entstehen.“

Auch zum Mangel an KI-Spezialisten, der weltweit herrscht, nimmt Wahlster Stellung. Es gäbe Anfragen von deutschen KI-Forschern, die aus den USA zurückkommen wollen. Allerdings profitiere auch China davon, dass derzeit zahlreiche chinesische KI-Experten aus den USA nach China zurückkehrten, wo sie heute teilweise schon mehr verdienen.

Sogar bei der Frage, ob wir auch Ausländer anlocken können, ist Wahlster zuversichtlich: Ja, vor allem in Ost- und Mitteleuropa gibt es hervorragende Leute. Wir am DFKI haben da beste Erfahrungen. Ich habe soeben den tausendsten Mitarbeiter eingestellt, ein Drittel sind Ausländer aus 60 Nationen, darunter viele Tschechen, Bulgaren, Russen und Polen. Sie passen von der Mentalität sehr gut und sind in Mathematik und Informatik sehr gut ausgebildet. Da gibt es noch ein Riesenreservoir.“ Was fehle, sei Wagnis-Kapital für junge Gründer und Ausgründungen aus Universitäten und Forschungsinstituten.

Zum Schluss sei noch auf eine sehr aufschlussreiche Antwort des DFKI-Chefs hingewiesen, dem im Februar mit Jana Koehler eine Frau folgte. Die Handelsblatt-Journalistin Barbara Gillmann verwies auf den Aktionsplan der EU, bei dem die europäischen Industriedaten in europäischen Datenräumen zusammengefasst und für das Training von KI zur Verfügung gestellt werden sollen. Auf die Frage, ob das realistisch sei, antwortete Wahlster: „Nein, das funktioniert so nicht, da digitale Betriebs- und Kundendaten oft das wichtigste Firmenkapital sind. Wechselseitiges Vertrauen, Datensouveränität, hohe Sicherheit und eine Monetarisierung der Daten sind daher unerlässlich.“

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