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Künstliche Intelligenz: Ist der erste Hype schon vorüber?

Letztes Jahr stellte Forrester fest, dass bei den Unternehmen, die KI-Technologien (künstliche Intelligenz) naiverweise als Allheilmittel gefeiert hatten, bereits Ernüchterung eingekehrt ist: „... KI und alle anderen neuen Technologien wie Big Data oder Cloud-Computing erfordern nach wie vor einen hohen Arbeitsaufwand.“

70% der Unternehmen planen die Einführung von KI in diesem Jahr[2], darunter auch Schneider Electric. Vor diesem Hintergrund stelle ich drei konkrete Punkte zur Diskussion, die Unternehmen beachten müssen, wenn sie das geschäftliche Potenzial nutzen wollen, das KI meiner festen Überzeugung nach besitzt.

Erstens: Einen pragmatischen Ansatz wählen:
Die Umsetzung einer KI-Strategie mag unter Umständen als große Herausforderung erscheinen, wie die Analysten von Forrester erklärten, deshalb empfehlen wir jedem Unternehmen die Wahl eines pragmatischen Ansatzes für individuelle KI-Projekte.

Klären Sie im Vorfeld folgende Fragen: „Welches Problem kann ich mit einer KI-fähigen digitalen Lösung angehen?“ Damit wird sichergestellt, dass am Anfang des F&E-Prozesses die Kundenherausforderung steht. Dieser Ansatz hat sich bewährt, als beispielsweise ein Kunde aus der Öl- und Gas-Industrie ein besseres Management der Produktivität und Instandhaltung von extrem weit entlegenen Onshore-Ölpumpen benötigte. Gemeinsam mit Microsoft entwickelten wir eine Lösung, die mit ML-gestützten (maschinelles Lernen) Analytiksystemen vor Ort arbeitet.

Zweitens: Betrachten Sie den Mehrwert neuer digitaler Geschäftsmodelle, die auf KI basieren
Bei der digitalen Transformation geht es generell darum, neue Ansätze zur Generierung eines geschäftlichen Mehrwerts durch Digitalisierung zu finden. Ich hatte kürzlich die Gelegenheit, dieses Thema ausführlich mit Çağlayan Arkan, General Manager of Manufacturing von Microsoft, zu diskutieren.

Wir waren uns einig, dass es für ein traditionelles Unternehmen oft eine große Herausforderung darstellt, ein Digitalisierungsprojekt jenseits seines Kerngeschäftsmodells zu starten und rasch umzusetzen.  Kannibalisiere ich meine Geschäft?  Wie biete ich neuen Mehrwert für Kunden?

KI-Anwendungen können Kunden zeigen, was die disruptive, jedoch profitable Umsetzung neuer digitaler Geschäftsmodelle wirklich bedeutet.

Nehmen wir Maschinenbauunternehmen (oder OEMs) als Beispiel, die schon lange auf dem Markt sind. Die meisten OEMs bauen hochspezialisierte Geräte wie beispielsweise die Verpackungsautomaten für Kaffeekapseln, die wir gemeinsam mit unserem Kunden SOMIC entwickelt haben. Die neuen Systeme zeichnen sich durch hohe Performance und kleine Stellfläche aus. Die Investitionskosten für solche Spezialentwicklungen sind oft recht hoch. Wenn nun aber ein Maschinenbauer KI-Technologie in Verbindung mit Fernüberwachung nutzen könnte, um seinen Endkunden „Uptime-as-a-Service“ zu bieten? Damit könnte man den Investitionsaufwand für den Endkunden reduzieren. Dieses Geschäftsmodell lässt sich nur mit KI verwirklichen, da entsprechend trainierte Datenmodelle feststellen können, ob ein Ausfall wirklich auf einen Gerätefehler oder auf eine Fehlbedienung bzw. auf eine andere Ursache zurückzuführen ist. Erkennen Sie hier das Potenzial, das KI für neue Geschäftsmodelle bietet?

Drittens: Entwickeln Sie neue Kompetenzen, die auf Ihrem Fachwissen aufsetzen
Für den Erfolg von KI-Projekten sind detaillierte Fachkenntnisse von grundlegender Bedeutung. Sie sollten ihren Wert keinesfalls unterschätzen. Warum? Daten-Overload ist ein bekanntes Phänomen, wir brauchen also definitiv nicht noch mehr Daten. Was wir aber brauchen sind wesentlich bessere Konzepte zur Nutzung des Mehrwerts, der in diesen Daten steckt. Die wenigsten Unternehmen sind KI-Experten. Aber durch die gezielte Anwendung von Fachwissen bringen KI-Projekte relevanten Nutzen für Unternehmen und ihre Kunden.

Darin sehen wir den wahren Wert von KI: die Umwandlung von einfachen Daten in aufschlussreiche Informationen. Mehr zu diesem Thema können Sie in einem Artikel nachlesen, den ich zusammen mit Lance Olson, Partner Director of Program Management, Cloud AI Platform bei Microsoft, verfasst habe.

Die EcoStruxure™ Architektur von Schneider Electric basiert auf unserem detaillierten Fachwissen über Branchen, Gebäude, Datacenter, Stromnetze, Anlagen und Maschinen. Wir steigern die Informationstiefe noch weiter bis zur Segmentebene, damit unsere kundenorientierten KI-Projekte einen konkreten geschäftlichen Nutzen bringen.

Dabei sollten KI-Projektteams mit einem KI-Experten, einem Informatiker und – ebenso wichtig – einem Fachexperten besetzt werden. Nur der Fachexperte kann die richtigen Fragen stellen, die die KI beantworten soll. Noch wichtiger: Er kann auch am besten die Ergebnisse interpretieren, die KI-Modelle liefern (z. B. Anwendungen für vorausschauende Wartung).

Die spannende Zukunft der KI beginnt jetzt.
Ist also der erste Hype schon vorbei? Wir sind überzeugt, dass der Siegeszug von KI als nächste Welle der IoT-Innovation erst begonnen hat. Wichtig ist in diesem Zusammenhang, dass die Integrations- und Implementierungsprobleme entsprechend beachtet werden.

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