Gestatten: Watson

Sie zieht nicht nur in Smartphones und Autos ein – künstliche Intelligenz verändert ganze Unternehmen: In der Arbeitswelt 4.0 koordiniert die neue Software Millionen E-Mails, sie managt Supermärkte und wartet Roboter. Und das ist erst der Anfang.

Bei der Versicherungskammer Bayern in München haben sie einen neuen Mitarbeiter eingestellt: Watson, das Superhirn von IBM. Seit Ende 2016 liest Watson die rund 20 000 E-Mails, gescannten Briefe und Faxe, die Deutschlands größter öffentlicher Versicherer tagtäglich bekommt. Er versteht sekundenschnell, was Kunden wünschen. Er sortiert die Post, markiert die Schreiben und leitet sie dem zuständigen Sachbearbeiter weiter. Das kognitive System entdeckt dabei nicht nur branchenübliche Schlüsselbegriffe. Es kann zwischen den Zeilen lesen, erkennt Wut und sogar Ironie. Formulierungen von genervten Kunden wie „Bisher war ich es gewohnt, dass …“ und „Wieder kam keine Reaktion von Ihnen!“ werden von der intelligenten Software klar als Ärger gelesen und sorgsam behandelt. Auch langes Umherirren von Briefen wird so vermieden.
Neun Monate haben Mitarbeiter und IBM-Experten Watson trainiert, haben ihn mit Wortphrasen und Wahrscheinlichkeiten gefüttert. Und statt Kollegen zu entlassen, haben sie sogar zwei Stellen neu geschaffen, die das System weiter hegen und pflegen. Immer neue Daten werden analysiert und Prozesse optimiert, damit Watson etwas lernt. „Unsere Mitarbeiter bekommen dank dieser Unterstützung mehr Zeit für die Kundenbetreuung“, sagt Isabella Martorell Nassl, Bereichsleiterin Betrieb im VKB-Konzern. „Sie können jetzt schneller und individueller antworten und finden mehr Zeit, einen Kunden anzurufen, um Fragen zu klären.“ Und das Feedback der Versicherten sei sehr gut: Die Zufriedenheit sei gestiegen, die Wartezeit gesunken, sagt Martorell Nassl. Das Watson etwas drauf hat, bewies auch eine besondere Erfahrung des Konzerns in den Probewochen: Eigene Mahnschreiben der Versicherung, die zurückkamen, fielen ihm gleich als Unmutsäußerungen auf. Die Versicherungskammer Bayern hat danach ihre hauseigene Wortwahl verfeinert.
Der wissbegierige Watson wurde eigens von IBM entwickelt, um in unstrukturierten Sprachdaten binnen kürzester Zeit wichtige Textpassagen und Fakten zu erkennen und Fragen zu beantworten. Watson ist ein Star der Artificial Intelligence geworden, die schleichend begonnen hat, unseren Alltag und die Arbeitswelt 4.0 nachhaltig zu verändern: KI steuert selbstfahrende Autos und verbessert Online-Übersetzer. Sie hat den Trailer zum Science-Fiction-Film „Morgan“ kreiert und lässt Roboter gegeneinander Fußball spielen. Große Player wie Google, Facebook, Microsoft, IBM und Amazon investieren heute Milliarden in die Algorithmen der Zukunft.
Wenn wir mit Siri von Apple und Cortana von Microsoft plaudern oder Alexa von Amazon und Google Home einstellen, geht es längst nicht mehr nur um Scherzfragen. „Die Zukunft wird der Sprachsteuerung gehören – auch in den Büros“, sagt Informatikprofessor Wolfgang Wahlster, CEO des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI). „Computer werden in unserem Umfeld immer weniger als solche erkennbar sein, weil sie unsichtbar in die Umgebung eingebettet sind.“ In einem ihrer „Living Labs“ haben die Forscher des DFKI ein Großraumbüro mit „Soundmasking“-Systemen installiert. Dort können Mitarbeiter ihre Arbeit vor allem sprechend statt tippend erledigen, ohne sich dabei gegenseitig zu stören. Beinah täglich führen die Experten des DFKI hochrangige Besuchergruppen durch die „Living Labs“ in Saarbrücken, Kaiserslautern und Bremen, um die Zukunft der Arbeit zu veranschaulichen. „Wir erleben derzeit eine neue Blütephase“, sagt Wahlster. „Der Run der Industrie ist enorm.“ Nicht nur die Vorreiter im Silicon Valley, auch viele deutsche Großunternehmen hätten inzwischen eigene Abteilungen gegründet, die sich mit der Nutzung von KI-Lösungen beschäftigen, wie etwa SAP, Siemens, Bosch und die Autokonzerne.
Die Studie „State of IT“ von „Salesforce Research“ bescheinigt der deutschen Industrie, die hohe Bedeutung von KI-Systemen für ihre Entwicklung erkannt zu haben. Fast 60 Prozent der befragten deutschen IT-Führungskräfte gaben an, dass in ihren Unternehmen bereits KI-Systeme eingesetzt würden. Ebenso viele Manager gehen davon aus, dass KI bis 2020 großen Einfluss auf die Transformation ihrer Firmen haben wird. Eine McKinsey-Studie kam parallel zu dem Ergebnis, dass der Einsatz von intelligenten Robotern und selbstlernenden Computern zum Wachstumsmotor werden könne. Ein zusätzliches, jährliches Wachstum des deutschen Bruttoinlandsprodukts um zehn Milliarden Euro sei möglich. Motor der Entwicklung sind neben großen Konzernen Dutzende Start-ups, die sich im KI-Terrain tummeln und bei erfolgreichen Entwicklungen gern aufgekauft werden.
Ihre größten Fortschritte erzielt die KI-Forschung in Deutschland bisher beim Sprachverstehen und beim Bilderkennen, die Fehlerquoten liegen nur noch bei etwa fünf Prozent. „Zeichenketten und Pixelraster werden zu Bedeutungen“, sagt Wahlster. „Suchmaschinen werden zu Antwortmaschinen.“ Was KI überhaupt ist, davon hat der Forscher eine leichte Definition: Künstliche Intelligenz wirke immer dann, „wenn eine Leistung vollbracht werde, die Menschen als intelligent bezeichnen.“ Ein Sieg über Weltmeister im Schach und im asiatischen Brettspiel Go etwa. Die Diagnose einer Krebserkrankung anhand einer Computer-Tomographie und das Auswählen der richtigen Chemotherapie. Ferngesteuerte Drohnen seien zwar noch keine Künstliche Intelligenz, sagt Wahlster. „Aber wenn sie selbstständig starten, fliegen, Fotos schießen und heil wieder landen – dann schon.“
Entscheidend an der KI sei, dass man selbst bei riesigen Datenmengen Tätigkeiten flexibel automatisieren und planen kann. Dabei erkenne sie zudem Muster, die der Mensch allein nicht sieht. Mit ihrem Einsatz würden Prozesse zuverlässiger: Produktivität und Qualität steigen, Fehlerquoten sinken, der Mensch werde optimal unterstützt. Im Supermarkt etwa. Das Data-Science-Unternehmen Blue Yonder in Karlsruhe hat sich darauf spezialisiert, mit Hilfe Künstlicher Intelligenz tägliche Entscheidungen und Planungen im Einzelhandel zu optimierten, Umsätze zu erhöhen und Ausschuss zu minimieren. Wenn Waren der Kunden an der Supermarktkasse piepsen, sammelt die Software jedes Mal kleine Datensätze. So lernt sie tagtäglich das Marktgeschehen besser kennen: Wann und wo werden welche Produkte gekauft? Die Software berechnet so für jedes Produkt und jeden Standort die optimale Bestellmenge und den besten Preis. Für die Prognosen betrachtet das System zudem Wetterdaten, Feiertage, Ferien oder Großereignisse wie eine Fußball-WM. Bestellt wird automatisch, der Disponent greift nur in Ausnahmen ein. Ziel der Übung: Das Angebot wird optimiert, Regallücken werden vermieden, Warenbestände und Lagerkapazitäten abgebaut. Damit wird auch das Wegwerfen von Lebensmitteln – gerade von Obst, Gemüse, Fisch und Fleisch – reduziert.
Gründer und Chefentwickler von Blue Yonder, ein Unternehmen mit rund 150 Mitarbeitern und zweistelligen Millionen-Umsätzen, ist der 58-jährige Physikprofessor Michael Feindt. Er hat viele Jahre am Schweizer Kernforschungszentrum Cern gearbeitet und dort einen zentralen Algorithmus entwickelt, ehe er 2008 Blue Yonder startete. „Eine Supermarktkette muss täglich 15 Millionen Bestellentscheidungen treffen. Ein Mensch kann dabei gar nicht alle Einflussfaktoren beachten“, sagt Feindt. Die Erfahrung lehre zudem, dass Disponenten fast immer zu optimistisch herangehen und höhere Verkaufszahlen voraussagen. „Durch unsere Machine-Learning-Lösungen wollen wir unseren Partnern, die unter hohem Wettbewerbsdruck stehen, einen klaren Vorteil verschaffen.“ Das System macht langsam Schule. Mittlerweile stelle Blue Yonder seinen Handelskunden 600 Millionen Absatzprognosen bereit – am Tag. Die britische Supermarktkette Morrisons etwa hat mit dem System die Bestellung von 26 000 Lebensmitteln in fast 500 Filialen automatisiert. Kaufland optimiert mit der Technologie seine Fleisch-Disposition und die Drogeriemarktkette dm ihre Personalplanung. Der Versandriese Otto, Mitinhaber von Blue Yonder, liefert die Ware seiner Handelspartner dank sehr treffsicherer Vorhersagen binnen ein bis zwei Tagen aus. „Künstliche Intelligenz sorgt für schnellere Auslieferung, weniger Versandkosten, weniger Retouren und niedrigere CO2-Belastungen in der Lieferkette“, sagt Feindt.
Künstliche Intelligenz kommt aber nicht nur in Handel, Banken und Versicherungen zum Einsatz –sondern auch bei der Planung und Steuerung von Maschinen und Robotern in der Industrie: Statt regelmäßiger Inspektionen und fest stehender Intervalle beim Austausch von Ersatzteilen entdecken beim „Predictive Maintenance“ Sensoren, wann Verschleißteile ersetzt werden müssen. So erkennen die intelligenten Systeme eine Störung bevor sie auftritt. Roboter können damit ihre Wartung selbst planen, bevor sie kaputtgehen – und sparen damit enorme Ausfallkosten. Rainer Glatz, Geschäftsführer für Software und Digitalisierung beim Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbauer (VDMA), erwartet, dass die KI der Industrie 4.0 einen neuen Schub verschaffen wird. Trotz einiger Bedenken etwa wegen der Datensicherheit würden bis 2030 viele Maschinen- und Anlagenbauer zu Vorreitern der Entwicklung werden. „Machine Learning hilft nicht nur, große Datenmengen automatisch auszuwerten, sondern unbekannte Zusammenhänge herzustellen und ungewöhnliche Schlüsse zu ziehen – und das in Echtzeit“, sagt Glatz. Zudem lasse KI neue Berufsbilder entstehen und mache die Firmen attraktiv für Digital-Natives. „Die Künstliche Intelligenz entfaltet ihre Stärke insbesondere in der Kombination mit menschlichen Experten“, sagt Glatz. Einige Beispiele gebe es bereits. Dazu gehört der Spezialist für Antriebstechnik, SEW Eurodrive, in Bruchsal. In den Produktionshallen des Familienunternehmens wuseln blinkende Gefährte herum, die Frieda, Carmen oder Inge heißen und die Mitarbeiter an den Montagestationen Just-In-Time mit Material beliefern. Die stählernen Logistikassistentinnen können sich zudem untereinander vernetzen, um sich wie Ameisen zu größeren Transporten zusammenzuschließen.
Solche Geschichten mehren sich: Thyssenkrupp etwa vernetzt seinen Maschinenpark in der Werkstoffsparte jetzt mit der selbst entwickelten digitalen Plattform „Toii“. Sie lässt Produktionsanlagen verschiedenster Hersteller und Generationen – darunter Bandsägen, Fräsen, Lasermaschinen, Krane und Gabelstapler – direkt miteinander kommunizieren. „Toii“ soll in Zukunft auch den Wartungsbedarf voraussagen. Auch Bosch arbeitet mit dem DFKI an intelligenten Fabriken, in denen sich beispielsweise Maschinen über Qualitätsmängel „unterhalten“. Sie würden sogar versuchen, dahinter stehende Fehlfunktionen zu diagnostizieren und selbständig zu beheben, berichtet Professor Wahlster. Mit KI sei die Industrie 4.0 auf dem besten Weg, die Individualisierung von Produkten dank hochflexibler Fertigung bis hinunter zur Losgröße 1 zu perfektionieren. Adidas hat dieses Jahr in Ansbach eine „Speedfactory“ für eine Serienproduktion von 500 000 Sportschuhen aufgestellt. Vision der Anlage: Sportschuhe individuell herzustellen, die ein Kunde kurz zuvor im Sportgeschäft konfiguriert hat. Die Umstellung auf die schnellere und individuelle Lieferung bringt damit einen unerwarteten Vorteil: Sie kann einen Anteil der Massenproduktion aus Asien zurück zum Kunden nach Deutschland holen.
Folgt man dem Trendforscher Sven Gábor Jánszky in die Zukunft, wird in künftigen Dekaden zudem eine neue Generation von Großrechnern das Wirtschaftsleben bestimmen: Quantencomputer. Im Unterschied zum Digitalrechner arbeiten sie nicht mehr mit klassischen Bits, die entweder eine Eins oder eine Null verwenden – sondern auch mit Misch-Zuständen. Ihre Rechenleistung soll um ein Vielfaches größer sein als die herkömmlicher Supercomputer. Der VW-Konzern hat dieses Jahr mit dem kanadischen Quantencomputing-Spezialisten D-Wave ein Projekt zum Verkehrsfluss der Mega-Metropole Peking gestartet. Die Forscher haben die Daten von rund 10 000 Taxen analysiert und mit Hilfe des intelligenten Hochleistungscomputers und eines eigenes Algorithmus’ die Fahrzeiten optimiert. „Sobald das Projekt ausgerollt ist, gibt es keine Staus mehr auf den Strecken zwischen Innenstadt und Flughafen, weil der Quantencomputer dank seiner Prognosen die Taxen frühzeitig auf Umleitungsstrecken lenkt“, schwärmt Jánszky, Gründer und Leiter des Leipziger Thinktanks „2b Ahead“. Auf dessen Zukunftskongress wurde das Projekt kürzlich ausführlich vorgestellt.
In fünf bis zehn Jahren, so Jánszky, würden Quantencomputer, die Vorhersagen über Kundenbedürfnisse, Produktanforderungen und Marktveränderungen treffen, in den großen Konzernen einziehen. Andere Unternehmen bekämen Zugang zu solchen Rechenleistungen über die Cloud. So werde das Potenzial der Daten von Unternehmen deutlich stärker für automatisierte Entscheidungen und fundierte Prognosen ausgeschöpft. „Diese gewaltige Veränderung wird Einfluss auf alle Branchen haben“, vermutet Jánszky. Er warnt aber zugleich: „Wir müssen achtsam sein, dass bei allem Prognostizieren die Überraschung und das Entdecken nicht abhanden kommen.“ Die Menschheit müsse sich die Frage beantworten, wie sie damit umgehen will, dass in 50 Jahren eine intelligentere Spezies auf der Erde existiert, als sie selbst. „Werden wir technologisch aufrüsten und Schnittstellen zwischen Mensch und Maschine schaffen? Oder werden wir anerkennen, dass wir keine Chance gegen sie haben und uns auf die Menschlichkeit besinnen?“
Auf solche Fragen gibt die Künstliche Intelligenz keine Antwort. Dafür hat im Juni ein Kongress der Uno unter dem Titel „AI for Good“ mit 500 Gästen in Genf über die Frage diskutiert, wie die KI zum Wohle der Menschheit genutzt werden kann. Denkbar sei jedenfalls, spekuliert Jánszky, dass Work-Life-Balance ganz neu interpretiert wird: „Selbstverwirklichung könnte an die Stelle von Acht-Stunden-Tagen und Vollbeschäftigung treten.“ Allerdings werden der Künstlichen Intelligenz bei aller Euphorie noch lange Zeit enge Grenzen gesetzt sein. Das Paradoxe ist, sagt DFKI-Professor Wahlster, dass scheinbar einfache, menschliche Vorgänge für die KI oft unendlich schwer sein können, aber unglaubliche schwere Aufgaben ganz einfach. „Die KI kann einen Schachweltmeister schlagen. Aber sie kann kein Paket über einen proppenvollen Wochenmarkt tragen – dazu fehlt ihr die soziale, emotionale und sensomotorische Kompetenz.“