Überspringen zu Hauptinhalt

„Künstliche Intelligenz wird ein wichtiger Treiber“ – (nicht nur) im Automotive-Sektor

„Künstliche Intelligenz Wird Ein Wichtiger Treiber“ – (nicht Nur) Im Automotive-Sektor

Was sind die Chancen von Künstlicher Intelligenz und Big Data Analytics? Wir haben mit dem Innovations-Experten Benedikt Schwaiger gesprochen und ihn befragt, wo er Chancen für den KI-Einsatz sieht – speziell auch im Automotive-Sektor. Warum er sagt, dass vor allem auch die deutsche Automobilbranche sich mit KI beschäftigen sollte, lesen Sie im Interview.

Benedikt Schwaiger ist als Geschäftsführer der international tätigen Unternehmensberatung GEMMACON GmbH mit dem Schwerpunkt Automotive in Stuttgart tätig. Er verfügt über weitreichendes Wissen und Erfahrung aus Projekten in den Bereichen Qualitätsmanagement, Prozessoptimierung, Analytics und Automatisierung von indirekten Prozessen. Zudem hat Benedikt Schwaiger Erfahrung im Aufbau von neuen, innovativen Geschäftsbereichen sowie der Konzeptionierung und Umsetzung von Digitalisierungsprojekten in Unternehmen.

Benedikt Schwaiger

Künstliche Intelligenz – nur Hype oder Chance?

KI ist das Schlagwort der Stunde. Hype oder Chance für den Automotive-Sektor?

Obwohl der Begriff eigentlich seit über 60 Jahren existiert, ist der Hype erst wenige Jahre alt.

Das liegt daran, dass wir heute mehr Daten generieren als früher und Rechenleistung gleichzeitig immer billiger wird. Ein Fahrzeug kann unglaublich viele Daten generieren. Das ist aber nur nützlich, wenn man sie entsprechend verwerten kann. Der Begriff Künstliche Intelligenz wird dabei wie viele andere zu häufig und oft im falschen Zusammenhang verwendet. Es ist nicht immer alles gleich KI, oft steckt „nur“ Analytics dahinter. Trotzdem ist KI nicht nur ein Hype. Hypes sind oft negativ behaftet obwohl sie wichtige technologische Fortschritte bringen. Genauso wie der PC und das Internet eröffnet Künstliche Intelligenz ganz neue Möglichkeiten. In Unternehmen bereits etablierte – frühere – Hypes wie Automatisierung, Sensoren und Analyse werden durch KI kombiniert und verstärkt.

Geschichte der Künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz ist nicht die Lösung für alles, aber es ist in vielen Gebieten bereits eine bessere Lösung als der Mensch, vorausgesetzt man hat die richtigen Daten. KI funktioniert am besten, wenn sie für bestimmte Dinge kreiert wurde. Domänen, in denen die KI heute bereits genauso gut oder besser ist als der Mensch sind zum Beispiel spezielle Anwendungsfälle in den Bereichen Gesundheit, Finanzen, Visuelle und Audioerkennung.

Selbstfahrende Fahrzeuge sind hier ein gutes Beispiel. Wir haben die Technologie, um selbstfahrende Fahrzeuge auf die Straße zu schicken. Wir versuchen den kognitiven Prozess, den der Fahrer leistet, nachzubilden. Kameras und Sensoren übernehmen das Sehen. Die KI soll die Informationen verarbeiten, Situationen einschätzen und reagieren.

Wo Künstliche Intelligenz eingesetzt wird

Wie könnten KI-basierte Geschäftsmodelle aussehen?

KI betrifft alle Bereiche, in denen Intelligenz eine Rolle spielt. Zum einen kann die horizontale Integration vorhandene Prozesse dramatisch verbessern. Wenn man Mitarbeiter hat, die tagtäglich Kunden anschreiben, dann kann eine Künstliche Intelligenz die Formulierung dieser E-Mails lernen und Phrasen und Worte, die bei diesem bestimmten Kunden zu besseren Resultaten führen, verwenden. Die KI lernt dazu aus tausenden von früheren E-Mails, ohne dass wir dazu unzählige Regeln formulieren müssen. Man macht also ein KI-Produkt, das Probleme schneller löst und effizienter abarbeitet.

Die andere Möglichkeit ist die vertikale Integration von KI. Dieser Ansatz ist besonders erfolgreich in Bereichen, die viel mit Informationen arbeiten und wo insbesondere ein Mitarbeiter viele Informationen sammelt und verarbeitet, um zu Ergebnissen zu kommen und Entscheidungen zu treffen. Wenn ein speziell dazu kreierter Algorithmus zuverlässiger Krebsrisiken, Diagnosen und psychische Beschwerden durch die Analyse von Gewebebildern und Krankenakten erkennt als ein Arzt, dann ist das zum Vorteil von allen. Selbstfahrende Autos sollen ihre Umgebung erkennen durch Kameras und Sensoren. Die visuelle Erkennung ermöglicht der KI aus unzähligen Daten zu lernen, welche Situationen wie einzuschätzen sind. Vor allem die vielfach verkürzte Verarbeitung dieser Informationen bedeutet eine viel schnellere Reaktionszeit der Künstlichen Intelligenz gegenüber dem Menschen, das wiederum bedeutet kürzere Bremswege und damit weniger Risiken im Straßenverkehr.

Woran KI-Projekte oft scheitern

Der Start ist ja oft das Schwerste. Was empfehlen Sie Unternehmen? Wo und wie sollte man starten?

Viele Unternehmen unterschätzen die Möglichkeiten, die sich ihnen durch Analytics und im besten Fall durch Künstliche Intelligenz bieten. Man sollte mit bereits gut bekannten und vielfach umgesetzten Anwendungsfällen anfangen. Wenn man hier Erfahrung gesammelt hat, kann man sich zu individuellen Fragestellungen und unbekannten Themen vorarbeiten. Gleichzeitig überschätzen viele die Qualität der Daten, die sie sammeln. Unternehmen sollten bei der Implementierung einer datengetriebenen Lösung berücksichtigen, wieviel Aufwand am Anfang damit verbunden ist, die Daten einzuschätzen, die Datenqualität zu verbessern und die verschiedenen Datensilos miteinander zu verknüpfen. Womöglich sammeln sie die Informationen, die sie benötigen, noch gar nicht. Dann muss diese Infrastruktur angelegt werden. Ich empfehle, sich hier zu Beginn mit erfahrenen Experten zusammenzusetzen. Externe Berater haben bereits die Erfahrung und einen anderen Blick darauf, welche Projekte den größten Mehrwert bringen und was bei der Umsetzung zu beachten ist. Auch hier immer mit dem Bewusstsein, dass es Zeit braucht, um eine echte Datenkultur und nicht nur kurzfristige Verbesserungen zu etablieren.

Ein gutes erstes KI-Projekt erzielt schnelle Erfolge, am besten innerhalb von einem Jahr. Erfolg heißt Kosteneinsparungen, Umsatzsteigerung oder Entwicklung neuer Produkte. Die ersten Projekte sollen Zweifel an KI ausräumen und alle an Bord holen. Sie „müssen“ also erfolgreich sein und sich mit einem Problem beschäftigen, das wichtig genug ist aber nicht zu viele Ebenen und Abteilungen umspannt, um von diesen Schnittstellen ausgebremst zu werden.

Der Blick in die Zukunft: Das wird Künstliche Intelligenz leisten

Was erwarten Sie in Zukunft?

Künstliche Intelligenz wird ein wichtiger Treiber der nächsten zehn Jahre. Eine Bündelung von Informationsextraktion, Effizienzsteigerung und neuen Geschäftsmodellen. Insbesondere die deutsche Automobilbranche, die weiß was Technologieführerschaft bedeutet, darf KI nicht auslassen.

KI-basierte Produkte und Dienstleistungen werden neue Märkte erschließen und vorhandene Produkte weiterentwickeln. Immer mehr Bereiche werden Einsatzmöglichkeiten für sich identifizieren, da immer mehr Unternehmen bereit sind, ihre Daten zu nutzen und sich auf die neuen Technologien einzulassen. Die, die bereits erfolgreich in diesem Bereich unterwegs sind, werden immer mehr Prozesse und Supportfunktionen mit Hilfe von Analytics und KI verstärken. Vor allem aber wird sich unsere Arbeitsweise verändern. Wenn viele Aufgaben an die KI übergeben werden können, werden wir uns Dingen widmen, die die KI noch nicht übernehmen kann. Der Hype wird irgendwann nachlassen, aber Künstliche Intelligenz wird dann bereits für alle greifbarer sein und ihren Nutzen für jeden einzelnen sichtbar gemacht haben.

Datenpotenziale nutzen – Risiken minimieren – Effizienz steigern

Verschaffen Sie sich im Seminar „Data Analytics und KI im Automotive-Sektor“ einen Wissensvorsprung über die Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz und Big Data Analytics. Stellen Sie sich im Markt besser auf!
Künstliche Intelligenz - Technologien und Tipps (Teil 3)

Künstliche Intelligenz: Technologien & Tipps

Erfahren Sie, welche Technologien benötigt werden, um von Künstlicher Intelligenz zu sprechen und welche Expertentipps Ihnen dabei helfen, KI in Ihrem Unternehmen zu etablieren.
Jetzt herunterladen!

Silke Ritter

Wie werden wir künftig leben und arbeiten? Dieser Frage gehe ich hier im Blog nach. Seit 2012 gehöre ich zum Management Circle-Team, zuvor habe ich nach meinem Germanistik-Studium in der PR-Branche gearbeitet. Als Teil der #GenerationY weiß ich nicht nur um die Wichtigkeit von Hashtags und gutem Content, sondern wünsche mir mehr Mut in Unternehmen für die Digitalisierung. Ich freue mich auf Ihre Anregungen und Themenvorschläge!

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.

An den Anfang scrollen

Künstliche Intelligenz: Mythen, Daten & Fakten

Welche KI-Mythen sind wahr? Lernen Sie beim Lesen oder Filmeschauen die neusten Debatten zur Künstlichen Intelligenz kennen und erweitern Sie Ihren Horizont!

Jetzt mehr erfahren!

Download: KI kann auch unterhaltsam sein!