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Interview: Dem Wettbewerb voraus mit Künstlicher Intelligenz

Interview mit Benjamin Aunkofer, Chief Data Scientist bei DATANOMIQ Applied Data Science, über die Anwendungen, die KI schon heute übernehmen kann und was bis 2020 auf deutsche Unternehmen zukommt.

Benjamin Aunkofer ist Chief Data Scientist bei DATANOMIQ und befasst sich mit Data Science und Machine Learning im Kontext von Business Analytics. Er ist in der Praxis und in der Lehre tätig. Neben dem täglichen Beratungsgeschäft arbeitet Herr Aunkofer mit seinem Team an einer Artificial Intelligence Enterprise Integration, einer universellen Plattform für KI im Unternehmen.

Möchten Sie Herrn Aunkofer persönlich kennenlernen? Treffen Sie ihn persönlich an einem der beiden Data Leader Days 2018 (www.dataleaderdays.com).

1. Herr Aunkofer, Künstliche Intelligenz scheint das Buzzword für 2018 zu sein. Alles nur Hype?

Big Data war das Buzzword der vergangenen Jahre und war – trotz mittlerweile etablierter Tools wie SAP Hana, Hadoop und weitere – betriebswirtschaftlich zum Scheitern verurteilt. Denn Big Data ist ein passiver Begriff und löst keinesfalls auf einfache Art und Weise alltägliche Probleme in den Unternehmen. Soweit liegen Kritiker richtig.

Dabei wird völlig verkannt, dass Big Data die Vorstufe für den eigentlichen Problemlöser ist, der gemeinhin als Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet wird. KI ist ein Buzzword, dessen langfristiger Erfolg und Aktivismus selbst von skeptischen Experten nicht infrage gestellt wird. Daten-Ingenieure sprechen im Kontext von KI hier aktuell bevorzugt von Deep Learning; wissenschaftlich betrachtet ein Teilgebiet der KI. Da die meisten Leser mit dem Begriff „KI“ wohl eher Hollywood-Bilder im Kopf haben, versuche ich begrifflich bei „Deep Lerning“ zu bleiben. Ich entschuldige mich aber im Voraus dafür, dass ich dann doch wieder selbst von KI sprechen werde, damit dann aber im Kern Deep Learning meine.

2. Was kann Deep Learning denn schon heute im Jahr 2018?

Deep Learning Algorithmen laufen bereits heute in Nischen-Anwendungen produktiv, beispielsweise im Bereich der Chatbots oder bei der Suche nach Informationen als Suchmaschine. Sie übernehmen ferner das Rating für die Kreditwürdigkeit und sperren Finanzkonten, wenn sie erlernte Betrugsmuster erkennen. Im Handel findet Deep Learning bei bestimmten Pionieren die optimalen Einkaufsparameter sowie den besten Verkaufspreis, zumindest für ausgewählte Produktgruppen.

Getrieben wird Deep Learning insbesondere durch prestigeträchtige Vorhaben wie das autonome Fahren, dabei werden die vielfältigen Anwendungen im Geschäftsbereich oft vergessen.

3. Wo liegen die Grenzen von Deep Learning?

Und Big Data ist das Futter für Deep Learning. Daraus resultiert auch die Grenze des Möglichen, denn für strategische Entscheidungen eignet sich KI bestenfalls für das Vorbereitung einer Datengrundlage, aus denen menschliche Entscheider eine Strategie entwickeln. KI wird zumindest in dieser Dekade nur auf operativer Ebene Entscheidungen treffen können, insbesondere in der Disposition, Instandhaltung, Logistik und für den Handel auch im Vertrieb – anfänglich jeweils vor allem als Assistenzsystem für die Menschen.

Sicherlich gibt es immer auch eher frustrierende Erfahrung mit Deep Learning. Es gibt immer noch etliche Bugs in Bilderkennungssoftware und auch Chatbots oder Assistenzsystem wie Alexa, Cortana oder Siri sind nicht ohne Frustpotenzial, da alles noch nicht reibungslos funktioniert. Vor zwei Jahrzehnten waren Touchscreens oder internetfähige mobile Endgeräte nicht frustfrei nutzbar, heute jedoch aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Ähnlich wird sich das auch mit künstlicher Intelligenz verhalten.

Genau wie das autonome Fahren mit Assistenzsystemen beginnt, wird auch im Unternehmen immer mehr die KI das Steuer übernehmen.

4. Was wird sich hinsichtlich KI bis 2020 tun? Wie wird sich der Markt wandeln?

Derzeit stehen wir erst am Anfang der Möglichkeiten, die Künstliche Intelligenz uns bietet. Das Markt-Wachstum für KI-Systeme und auch die Anwendungen erfolgt exponentiell. Entsprechend wird sich auch die Arbeitsweise für KI-Entwickler ändern müssen. Mit etablierten Deep Learning Frameworks, die mehrheitlich aus dem Silicon Valley stammen, zeichnet sich der Trend ab, der für die Zukunft noch weiter professionalisiert werden wird: KI-Frameworks werden Enterprise-fähig und Distributionen dieser Plattformen werden es ermöglichen, dass KI-Anwendungen als universelle Kernintelligenz für das operative Geschäft für fast alle Unternehmen binnen weniger Monate implementierbar sein werden.

Wir können bis 2020 also mit einer Alexa oder Cortana für das Unternehmen rechnen, die Unternehmensprozesse optimiert, Risiken berichtet und alle alltäglichen Fragen des Geschäftsführers beantwortet – in menschlich-verbal formulierten Sätzen.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Auswertung von Geschäfts- oder Maschinendaten ist auch das Leit-Thema der zweitägigen Data Leader Days 2018 in Berlin. Am 14. November 2018 sprechen renommierte Data Leader über Anwendungsfälle, Erfolge und Chancen mit Geschäfts- und Finanzdaten. Der 15. November 2018 konzentriert sich auf Automotive- und Maschinendaten mit hochrangigen Anwendern aus der produzierenden Industrie und der Automobilzuliefererindustrie. Seien Sie dabei und nutzen Sie die Chance, sich mit führenden KI-Anwendern auszutauschen.

Interview mit Dr. Christina Bender von Villeroy & Boch

Interview mit Dr. Christina Bender über die Digitalisierung und Data Science in einem 270-jährigem Familienunternehmen.

Dr. Christina Bender ist Senior Digital Strategist mit Schwerpunkt auf Data Science bei der Villeroy & Boch AG. Sie ist Diplom-Finanzökonomin und promovierte Mathematikerin. Als „Quant“ bei der UniCredit und Unternehmensberaterin bei der d‑fine GmbH sammelte sie bereits langjährige Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung interdisziplinärer Digitalisierungs- und Prozessthemen in diversen Branchen. Als letzte Herausforderung im „echten“ Beraterleben hat sie bei d-fine als Prokuristin den Geschäftsbereich „Digitalisierung im Gesundheitswesen“ mit aufgebaut.

Data Science Blog: Frau Dr. Bender, womit genau befassen Sie sich als Digital Strategist? Und wie passt Data Science in dieses Konzept?

Zunächst war es die Aufgabe eine digitale Roadmap zu entwickeln und zwar abgestimmt auf ein Traditionsunternehmen, das sich in den letzten 270 Jahren ständig durch Innovation verändert hat. Als Beispiel, V&B hatte einen erfolgreichen „Merger“ vollzogen, da gab es das Wort „M&A“ noch gar nicht.

Ein erster Schritt war es dabei Themen zu sammeln und ein Vorgehen zu entwickeln, diese zu verstehen, zu priorisieren und sie dann stets als Ziel im Blick umzusetzen. Die meisten der Themen haben immer mit Daten und damit häufig mit Data Science zu tun. Das geht von Fragestellungen z.B. im Vertrieb, die durch einen Bericht im ERP-System abbildbar sind, bis hin zu komplexen Fragen der Bild­er­kennungstechnologie in der Produktion oder im Customer Relationship Management.

Um weiterhin die wirklich wichtigen Themen zu finden, ist es entscheidend die Chancen und Risiken der Digitalisierung und den Wert der richtigen Daten weit in die Fläche des Unternehmens zu tragen. Dieser Aufbau interner Kompetenzen durch uns als Digital Unit schafft Vertrauen und ist neben dem Vorantreiben konkreter Anwendungsfälle essentieller Bestandteil für eine erfolgreiche Digitalisierung.

Data Science Blog: An was für Anwendungsfällen arbeiten Sie konkret? Und wohin geht die Reise langfristig?

Derzeit arbeiten wir sowohl an kleineren Fragestellungen als auch an ca. vier größeren Projekten. Letztere sollen pain points gemeinsam mit den Fachexperten lösen und dadurch zu Leuchtturm­projekten werden, um eben Vertrauen zu schaffen. Dafür müssen wir ein “Henne-Ei”-Problem lösen. Oft sind die richtigen Daten für die Fragestellung noch nicht erfasst und/oder einige Menschen involviert, die eben erst durch ihnen nahestehende Leuchtturmprojekte überzeugt werden müssten. Daher arbeiten wir für eine erfolgreiche Umsetzung mit im täglichen Geschäft involvierten Fachexperten und erfahrenen Data Scientists mit gewissem Fach-Know-How, die uns einen gewissen Vertrauensvorsprung geben.

Das dauert seine Zeit, insbesondere weil wir stark agil vorgehen, um uns nicht zu verheddern. D.h. oft sieht eine Fragestellung am Anfang leicht aus und ist dann schlicht weg nicht realisierbar. Das muss man dann akzeptieren und eben auf die nächst priorisierte Fragestellung setzen. “Keramik ist halt anders als die Autoindustrie.” Über genaue Use Cases möchte ich daher noch nicht sprechen. Wir sind auf einem guten Weg.

Langfristig wünsche ich mir persönlich, dass Werte aus Daten – insbesondere bessere Ent­schei­dun­gen durch Wissen aus Daten – möglichst selbständig durch Business-Experten geschaffen werden und dies durch ein schlagkräftiges zentrales Team ermöglicht wird. D.h. das Team sorgt für eine entsprechen­de stets aktuell für Data Science geeignete Infrastruktur und steht bei komplexen Fragestellungen zur Verfügung.

Data Science Blog: Welche Algorithmen und Tools verwenden Sie für Ihre Anwendungsfälle?

Wir arbeiten auch mit Methoden im Bereich „Deep Learning“, zum Beispiel für die Bilderkennung. Allerdings gerade um die Erwartungshaltung im Unternehmen nicht zu hoch zu hängen, schauen wir immer wofür sich diese Methodik eignet und wo sie nicht unsere eigentliche Frage beantworten kann (siehe unten) oder schlicht weg nicht genügend Daten verfügbar sind. Insbesondere, wenn wir die eigentlich Ursache eines Problems finden und darauf reagieren wollen, ist es schlecht, wenn sich die Ursache „tief“ im Algorithmus versteckt. Dafür eignet sich z.B. eine logistische Regression, sofern gut parametrisiert und mit gut aufbereiteten Daten befüttert, häufig deutlich besser.

Wir nutzen kostenpflichtige Software und Open Source. Wunsch wäre, möglichst jedem im Unternehmen die richtige Anwendung zur Verfügung zu stellen, damit sie oder er leicht selbst die richtige Exploration erstellen kann, um die richtige Entscheidung zu treffen. Für den Data Scientist mag das ein anderes Tool sein als für den Fachexperten im Geschäftsbereich.

Data Science Blog: Daten werden von vielen Unternehmen, vermutlich gerade von traditionsreichen Familienunternehmen, hinsichtlich ihres Wertes unterschätzt. Wie könnten solche Unternehmen Daten besser bewerten?

Unternehmen müssen sich genau überlegen, was die für sie richtigen Fragen sind. Aus welchen Daten oder deren Verknüpfung kann ich Wissen generieren, dass diese für mich relevante Fragen (überhaupt) beantwortet werden können, um mit vertretbarem Aufwand nachhaltig Mehrwerte zu generieren. Natürlich sind die schlimmsten „pain points“ immer am schwierigsten, sonst hätte sie vermutlich jemand vor mir gelöst. Dies wird stets begleitet, warum mit den schon gesammelten Daten noch kein Mehrwert generiert wurde und somit ggf. begründet warum kein (Zeit-)Budget frei gegeben wird, um weitere (dann hoffentlich die richtigen) Daten zu sammeln.

Als erstes ist es m.E. daher wichtig dem Entscheidungsträger klar zu machen, dass es keine Maschine gibt in die ggf. wahllos gesammelte Daten reingeworfen werden und die „KI“ spuckt dann die richtigen Antworten auf die richtigen nie gestellten Fragen heraus. Denn gäbe es diese Art künstlicher Intelligenz, wäre der Erfinder wohl längst der reichste Mensch der Welt.

Nein, dafür wird menschliche Intelligenz gebraucht und Freiraum für die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, die richtigen Fragen und Antworten zu suchen und auch auf diesem Weg manchmal kurzfristig zu scheitern. Kurz gesagt, braucht es eine Datenstrategie, um alle, Vorstand und Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, auf diesen Weg mitzunehmen.

Data Science Blog: Wie erstellen Unternehmen eine Datenstrategie?

Unternehmensleiter wollen Ergebnisse sehen und verstehen oft nicht gleich, warum sie Geld in Daten investieren sollen, wenn erst mittel- bis langfristig ein Mehrwert herausspringt. Die alleinige Drohkulisse, wenn nicht jetzt, dann eben in 10 Jahren ohne uns, hilft da oft nur bedingt oder ist gar kontraproduktiv.

Wichtig ist es daher, alle an einen Tisch zu holen und gemeinsam eine Unternehmensvision und Ziele zu diskutieren, zu begreifen und zu vereinbaren, dass Daten dafür ein Faktor sind (oder ggf. vorerst auch nicht). Noch wichtiger ist der Weg dahin, die Datenstrategie, nämlich wie aus Daten langfristig nachhaltige Mehrwerte gehoben werden.

Um eine Datenstrategie zu erstellen, braucht es eine gewisse Mindestausstattung einerseits an dafür zumindest zum Teil freigestellten Experten aus dem Business und anderseits Datenexperten, die mit diesen Experten reden können. Sie müssen nach erfolgreicher Zielbildung einen minimalen Werkzeug­kasten aus KnowHow und Technologie schaffen, der es erst ermöglicht Leuchtturmprojekte erfolgreich umzusetzen. Diese Leuchtturmprojekte dienen als erste erfolgreiche Beispielwege. Damit fällt es auch leichter den Werkzeugkasten als Grundlage zur Lösung größerer pain points weiter auszubauen. In Zeiten, wo halbwegs kommunikative Data Scientists mit Businessverständnis Mangelware sind, ist dies manchmal nur mit externer Unterstützung möglich. Doch Obacht, wichtig ist ein interner Koordinator, der alle Zügel in Händen behält, damit nicht viele richtige Antworten auf irrelevante nicht gestellte Fragen gegeben werden. Denn dann geht anfängliche Akzeptanz leicht verloren.


Dr. Christina Bender präsentiert am 15. November 2018, dem zweiten Tag der Data Leader Days 2018, über die „Tradition und digitale Innovation bei einem Keramikhersteller – warum Deep Learning nicht immer das Allheilmittel ist“.