Künstliche Intelligenz für eine neue Dimension der Entscheidungsfindung

Egal ob Bankwesen, Maschinenbau, Unterhaltungsbranche oder IT-Industrie – zahlreiche Unternehmen erproben derzeit in diversen Bereichen den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI). Etwa der weltweit vernetzte Online-Händler Amazon, für dessen Geschäftsmodell große Mengen teurer Rechenleistung nötig sind. Deshalb setzt der Konzern intelligente Systeme ein, die das Volumen der Bestellungen so exakt feststellen, dass sie in jedem Moment die ausreichende Rechenleistung zuteilen – nicht weniger, aber auch nicht mehr. Beim Telekommunikationskonzern Vodafone erkennen beispielsweise Chatbots Anrufer an ihrer Stimme wieder. Der Roboter weiß, mit wem er zuvor schon einmal telefoniert hat, und kann den anrufenden Kunden sofort einordnen und individuell bedienen. Oder die New York Times: Diese arbeitet mit einem System, das unangemessene und beleidigende Kommentare automatisch erkennt und löscht. 

Automatisch heißt nicht intelligent: KI ist mehr als der Einsatz von Robotern

Schon heute kommen in der Fertigung, der Verwaltung oder dem Finanzwesen in weiten Teilen automatisierte Verfahren zum Einsatz, doch handelt es sich hierbei noch nicht um KI, sondern um Robotic Process Automation (RPA). Dabei werden Abläufe lediglich von einer Software gesteuert. Diese können hochkomplex sein, doch sie laufen stets gleich ab. Künstliche Intelligenz hingegen kann selbstständig Muster erkennen, sich selbst verbessern und die Arbeit eigenständig besser organisieren. Sie wird zum Beispiel in Form folgender kognitiver Technologien eingesetzt:

• Maschinelles Lernen (machine learning) bezeichnet die Fähigkeit von Computersystemen, ihre Leistung eigenständig durch gezielte Sichtung und Analyse von Daten zu verbessern, ohne dabei explizit programmierten Anweisungen folgen zu müssen.
• Als Predictive Analytics bezeichnet man eine Methode, die mithilfe von Datenmodellen Vorhersagen für die Zukunft trifft und gleichzeitig Handlungsempfehlungen gibt, um die Eintrittswahrscheinlichkeit prognostizierter Ereignisse zu beeinflussen.
• Automatische Spracherkennung erleichtert schon heute die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine, sie ist aber noch ausbaufähig. Die Fähigkeit, menschliche Sprache automatisch und akkurat zu erkennen und transkribieren, ist bereits gegeben, doch Sprache überträgt auch Stimmungen und Subtexte, die intelligente Technologie heute noch nicht erkennt.

Welche Geschäftsmodelle sind mit künstlicher Intelligenz möglich?

Wie wichtig die Entwicklung und der Einsatz von KI für Unternehmen sind, zeigt eine aktuelle Deloitte-Umfrage. Sie belegt, dass drei von vier befragten Unternehmen Vorteile durch die Nutzung von künstlicher Intelligenz sehen.

Grundsätzlich können Unternehmen KI heute auf zwei unterschiedliche Weisen für ihr Geschäft nutzen:

• Große Konzerne wie Google, IBM oder Microsoft entwickeln eigene intelligente Plattformen mit künstlicher Intelligenz und bieten sie ihren Kunden gegen Gebühr zur Nutzung an.
• Die Mehrzahl der Unternehmen nutzt die KI-Dienste dieser Plattformanbieter, um ihr eigenes Geschäft zu optimieren. Beispiele hierfür sind: Maschinen- und Anlagenbauer testen Plattformen für die vernetzte Produktion, Versandhändler erproben damit Chatbots für das Customer Relations Management, Banken verbessern mit ihrer Hilfe Zahlungsverkehr und Anlageberatung.

Ihre Ziele sind meist ähnlich: Künstliche Intelligenz soll nicht nur Abläufe im Unternehmen effizient steuern oder verwalten. Ihre Aufgabe soll es sein, Entscheidungen eines Tages schneller, präziser und zuverlässiger zu treffen als der Mensch. Doch bis dahin ist es noch ein weiter Weg. Denn intelligente Maschinen müssen sich auf den Menschen einstellen können, um ihre Vorzüge ausspielen zu können.

• Maschinen müssen die individuellen Bedürfnisse ihrer Nutzer in der jeweiligen Situation kennen (goal relevance).
• Es muss klar sein, wann der Mensch die Kontrolle von der Maschine übernehmen muss (hand-off).
• Maschinen müssen Feedback-Schleifen vermeiden. Dieses Phänomen schleicht sich ein, wenn Maschinen nur das finden, was sie aufgrund der zuvor verarbeiteten Daten erwarten – und nicht das, was wirklich passiert.

Analytisches Wissen allein reicht nicht – künstliche Intelligenz braucht menschliche Intelligenz

Maschinen verfügen bereits heute über weitreichende analytische Fähigkeiten und sind in der Lage, mit deren Hilfe hochkomplexe Entscheidungen zu fällen. Doch das dafür verwendete explizite Wissen reicht nicht in jedem Fall, damit diese Entscheidungen von Menschen auch als richtig empfunden werden. Denn Menschen lassen neben der Logik auch implizites Wissen in ihre Entscheidungen einfließen – also Intuition. Intelligente Maschinen können Intuition heute nur durch die Auswertung riesiger Datenmengen nachahmen und auf Probleme anwenden, die immer in ähnlicher Weise auftreten, beispielsweise bei der Rechnungsprüfung.

Bei wichtigen Einzelfallentscheidungen in der Wirtschaft ist Intuition jedoch von zentraler Bedeutung. Wenn ein Versicherungskonzern etwa ein nie dagewesenes Risiko einschätzen muss, kann er nur begrenzt auf Daten der Vergangenheit zurückgreifen. Ähnliches gilt beispielsweise für Personalentscheidungen, in denen soziale Faktoren wie Auftreten, Teamfähigkeit und Führungsqualitäten des Kandidaten eine herausragende Rolle spielen.

Der Mensch steht im Mittelpunkt

Um die Vorteile der künstlichen Intelligenz für die Entscheidungsfindung zu nutzen, muss klar sein, aufgrund welcher – oft nebensächlich wirkender – Details Menschen ihre Entscheidungen treffen. Die aktuelle Technik kann das noch nicht leisten. Damit künstliche Intelligenz ihren vollen Nutzen ausspielen kann, muss sie sich daher an einem menschlichen Bezugsrahmen im Sinne eines Human Centered Design (HCD) orientieren. ­

Das Konzept des HCD sieht vor, dass intelligente Algorithmen in jeder Stufe der Entscheidungsfindung menschliches Urteilsvermögen einbeziehen, und schafft so die Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von künstlicher Intelligenz in Unternehmen. Computer und Mensch arbeiten als Partner konstruktiv zusammen. Das ist aber nur möglich, wenn Algorithmen die folgenden Voraussetzungen erfüllen:

• Berücksichtigung des Umfelds, in dem Entscheidungen getroffen werden.
• Anwender müssen die Arbeitsweisen der Algorithmen verstehen.
• Die Arbeitsweise der Algorithmen muss im Unternehmen geprüft und begutachtet worden sein. Nur dann vertrauen Mitarbeiter dem Einsatz intelligenter Technik.

Für Unternehmen heißt das, ihre Organisation an dieses Human Centered Design anzupassen und dadurch die Grundlage des menschlichen Bezugsrahmens für die KI zu schaffen. Dabei sind mehrere Aspekte wichtig: 

• Annahmen, Grenzen und Arbeitsweisen des Algorithmus müssen klar kommuniziert werden.
• Vorschriften und Richtlinien des Unternehmens müssen dem Rechnung tragen und entsprechend angepasst werden.
• Unternehmen müssen festlegen, in welchen Fällen Vorhersagen durch intelligente Systeme zu konkreten Handlungsanweisungen für die Beschäftigten werden dürfen.
• Es muss klar sein, unter welchen Bedingungen Nutzer die Vorgaben der Algorithmen ignorieren oder ihre Ergebnisse mit anderen Informationen kombinieren dürfen.

Das Design schafft den Mehrwert der künstlichen Intelligenz

Daten und Digitalisierung sind also nur die technischen Grundlagen für KI. Den Mehrwert für das Unternehmen schafft erst das Design. Mit seiner Hilfe lassen sich die Ergebnisse sinnvoll einordnen, umsetzen und im Unternehmen nutzen. Das verschafft der Belegschaft – vom Arbeiter bis zum Spitzenmanager – eine bessere Grundlage und mehr Zeit, um Entscheidungen vorzubereiten, zu prüfen und umzusetzen. Künstliche Intelligenz soll den Menschen nicht überflüssig machen. Ziel muss es sein, durch ihren Einsatz einen Wandel herbeizuführen, von dem Management, Kunden, Beschäftigte und Gesellschaft gleichermaßen profitieren. Erfahren Sie mehr Details zum Deloitte-Ansatz des Human Centered Design für künstliche Intelligenz im Beitrag "Smarter together – Why artificial intelligence needs human-centered design” aus der Deloitte Review Ausgabe 22.

Deloitte unterstützt Unternehmen bei der Nutzung künstlicher Intelligenz umfassend

In der Deloitte Garage entwickeln wir innovative Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle und bündeln unsere weltweite Expertise in den Bereichen Innovation, KI und Digital Business Building. Die Deloitte Experten von Strategy & Operations beraten mit unserem Dynamic Strategy Ansatz Kunden dabei, wo und wie sie künstliche Intelligenz einsetzen können – und welche Vorteile sie damit für ihr Geschäft realisieren können. Dazu entwickeln wir eine Roadmap für die Nutzung von KI passgenau für das jeweilige Geschäftsmodell. Unser Team Operations Transformation unterstützt mit seiner umfassenden Branchen- und Fachkompetenz Kunden dabei, ihr Geschäft nach der Roadmap umzubauen und mithilfe von KI Geschäftsabteilungen zu verschlanken und Prozesse zu optimieren. Und die Spezialisten des Deloitte Analytics Institute fokussieren sich auf das Design der Algorithmen für die künstliche Intelligenz und klären, welche Daten im Unternehmen damit bearbeitet werden sollen.

Mitarbeiter sind das wertvollste Gut eines Unternehmens. Durch den Einsatz intelligenter Technologien ändern sich Aufgaben, Strukturen und Betriebskulturen. Unsere Human Capital Advisory Services unterstützen Unternehmen, erfolgreich den durch KI herbeigeführten Kulturwandel im Unternehmen zu gestalten.