07.04.2021

Muss sich das Management um Künstliche Intelligenz kümmern?

Das absolute Trendthema im Bereich Unternehmenssoftware in der Produktion, aber auch im Verwaltungsbereich ist im Moment KI. Meist sind dabei Verfahren des Maschinellen Lernens gemeint. Hier finden Sie eine Übersicht von ML-Verfahren und Anwendungsbereichen. Diese Verfahren gestatten es, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen, ohne dass dazu alle Regeln und Abhängigkeiten genau vorher definiert werden müssten. Dies stellt einen der wesentliche Merkmale dieser Form von KI dar. Diese Fähigkeit besitzt jedoch Licht und Schatten. Natürlich ist es vorteilhaft und produktiver, wenn sich ein Computer z.B. um Verfahren der Qualitätskontrolle von Teilen kümmert. Der Algorithmus ermüdet nicht, er ist unbestechlich und lässt sich nicht ablenken. Andererseits findet er nur diejenigen Qualitätsmängel, auf die er trainiert wurde. Trotz vieler eher journalistischen Beiträge gelingt es der KI noch nicht, was wir Menschen zumindest prinzipiell sehr gut können: das Double-Loop-Learning, bei dem wir hinterfragen, ob die aktuellen Handlungsanweisungen noch gültig sind. Ein optisch perfektes Teil geht bei der KI-Qualitätssicherung durch, während der Mensch sich wundert, warum das Teil so warm ist und einen erheblichen Fehler in der Maschine entdeckt - so etwas wäre der KI nie aufgefallen!

Mein Thema hier ist jedoch die Einbindung des Managements. KI kann nämlich auch Fehlentscheidungen treffen, aber keinerlei Verantwortung dafür übernehmen. Diese Verantwortung liegt nach wie vor bei den Menschen, die die Organisationseinheit leiten, die die KI einsetzt. Daher plädiere ich dafür, dass sich das Management genau mit den Möglichkeiten und Grenzen der KI auseinandersetzt. Wenn ich dann höre, dass das ein sehr dynamisches Thema ist und ständig neue Erkenntnisse erzielt werden, dann werte ich das als Ausrede. Alle Managerinnen und Manager müssen im Rahmen ihrer Tätigkeit in der Lage sein, die Leistungen der bei ihnen eingesetzten KI-Verfahren beurteilen zu können. Dazu gebe ich eine einfaches Beispiel. Eine KI wurde zur Erkennung von Tieren eingesetzt. Schafe z.B. wurden perfekt erkannt. Später fiel auf, dass gar nicht die Schafe erkannt wurde, sondern der Kontext, also die grüne Wiese. Schafe im Auto z.B. wurden als Hunde erkannt und Schafe in Gebäuden als Katzen. Manager sind dafür verantwortlich, die richtigen Fragen zu stellen, z.B. wo liegen die sicheren Einsatzkontexte oder wurden auch einmal die Grenzen der KI getestet? 

Wenn diese Grenzen klar sind, dann kann KI einen äußerst positiven Beitrag zu sehr vielen Aufgaben im Unternehmen leisten.