Bitkom zu Künstliche Intelligenz

Massive Umsetzungsprobleme bei KI

Künstliche Intelligenz ist ein Megatrend. Vor allem Machine Learning ist auf dem Vormarsch, so der Digitalverband Bitkom. Dennoch hapert es an der Umsetzung.

Der Digitalverband Bitkom hat Unternehmen zur Umsetzung von KI-Lösungen befragt. © Pixabay / CC0

Der Digitalverband Bitkom hat unter 603 Unternehmen aller Branchen mit 20 oder mehr Mitarbeitern eine repräsentative Umfrage zu Künstlicher Intelligenz und deren Einsatz durchgeführt. Das Ergebnis: Etwa 73 Prozentder Unternehmen mit 20 oder mehr Mitarbeitern in Deutschland der Meinung, KI sei die wichtigste Zukunftstechnologie. Aber gerade einmal 6 Prozent setzen KI selbst ein, lediglich 22 Prozent planen die KI-Nutzung oder diskutieren darüber. Vor einem Jahr fiel der Anteil mit 2 Prozent KI-Nutzern und 9 Prozent, die planen oder diskutieren, aber noch deutlich niedriger aus.

Zentrale Erkenntnis der Studie aber ist, dass bei Künstlicher Intelligenz kein Erkenntnis-, sondern ein massives Umsetzungsproblem herrscht. Bitkom-Präsident Achim Berg: „In den Unternehmen gibt es einen breiten Konsens über die herausragende Bedeutung der Technologie für die Zukunftsfähigkeit unserer Wirtschaft. Aber die Mehrheit tut sich schwer damit, dieses Wissen für das eigene Geschäft zu nutzen.“

Immer mehr Unternehmen planen, KI einzusetzen. © Bitkom

KI in Unternehmen – aktuell und in Zukunft

Bei den Unternehmen, die heute bereits KI einsetzen, sind fortgeschrittene Anwendungen eher die Ausnahme. „Aktuell nutzen die Unternehmen Künstliche Intelligenz eher für einfache Aufgaben und dort, wo sie ihnen schnell einen konkreten Nutzen bringt“, so Berg. „In der öffentlichen Debatte geht es beim KI-Einsatz in Unternehmen sehr häufig um Personalfragen und zum Beispiel die Sorge vor diskriminierenden Bewerbungsverfahren. In den allermeisten Unternehmen ist der KI-Einsatz zur Bewerberauswahl aber überhaupt kein Thema.“

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Die Anwendungen im Detail: Rund zwei Drittel (69 Prozent) der befragten Unternehmen geben an, KI im Marketing für so genanntes Targeting und personalisierte Werbung zu nutzen. Bei jeweils 4 von 10 (40 Prozent) unterstützt KI bei der automatisierten Buchung von Zahlungen und bei der automatisierten Beantwortung von Anfragen oder Reklamationen. Jedes Dritte (32 Prozent) gibt an, KI für die Preisoptimierung zu nutzen, jedes Vierte (25 Prozent) für die vorausschauende Wartung. 19 Prozent nutzen KI zur Planung von Transportrouten, 17 Prozent zur Erstellung automatisierter Forecasts. Fast überhaupt nicht eingesetzt wird KI zur Vorauswahl von Bewerbern (2 Prozent) und bei der Produktentwicklung, etwa durch Simulationen (1 Prozent).

Nur jedes 7. Unternehmen will 2020 in KI investieren. © Bitkom

Fragt man dagegen jene Unternehmen, die bislang noch keine KI einsetzen, ergibt sich ein völlig anderes Bild. Ihnen schweben vor allem Szenarien vor, wo eine KI Anfragen und Reklamationen automatisch beantwortet (95 Prozent), Transportrouten plant (88 Prozent), vorausschauend Wartung empfiehlt (86 Prozent), automatisch Zahlungen bucht (84 Prozent) und Werbung personalisiert (83 Prozent). Ebenfalls häufig genannt wird der KI-Einsatz für automatisierte Forecasts (78 Prozent) und Preisoptimierung (70 Prozent). Aber auch den Einsatz von KI für die Produktentwicklung (56 Prozent) und die Vorauswahl von Bewerbern (54 Prozent) können sich die Unternehmen vorstellen.

Steigender Bedarf an Trainingsdaten erwartet

In einer weiteren Umfrage befragte Bitkom 503 Unternehmen aller Branchen ab 50 Mitarbeitern. Abgefragt wurde dabei unter anderem,

  • inwieweit Unternehmen bereits KI einsetzen oder planen, sie zu nutzen,
  • ob nach ihrer Ansicht bzw. Erfahrung die Analyse von personenbezogenen Daten erforderlich ist, damit KI-Anwendungen verwertbare Analyseergebnisse liefern können,
  • welche Maßnahmen vorgesehen sind, um beim Training von KI-Systemen mit personenbezogenen Daten den Datenschutz zu gewährleisten,
  • wie sich der Bedarf an Trainingsdaten für Künstliche Intelligenz in den kommenden fünf Jahren im Unternehmen entwickeln wird.

Das Ergebnis: Eine zunehmende Bedeutung gewinnt vor allem das sogenannte maschinelle Lernen. Dabei werden KI-Systeme nicht lediglich programmiert, sondern auch mit geeigneten Daten trainiert. Die in den Trainingsdaten erkannten Muster und Informationen können die Systeme nach Abschluss des Trainingsprozesses auf bisher unbekannte Datenbestände übertragen. Der Bedarf an solchen Trainingsdaten wird in den kommenden Jahren stark zunehmen. Fast alle Unternehmen (94 Prozent), die sich mit KI auseinandersetzen, gehen davon aus, dass der Bedarf an Trainingsdaten steigen wird. Zwei Drittel (66 Prozent) sagen zudem, dass personenbezogene Daten genutzt werden müssen, damit die KI verwertbare Analyseergebnisse liefert. „Daten sind der Treibstoff für Künstliche Intelligenz“, so Berg. „Unternehmen, die KI entwickeln oder einsetzen, kommen daher schnell an den Punkt, dass sie auch auf Datensätze zurückgreifen müssen, die personenbezogene Daten enthalten.“

Hoher rechtlicher Aufwand

Die Unternehmen betreiben einen hohen Aufwand, um die rechtlichen Vorgaben beim Training von Systemen des maschinellen Lernens mit personenbezogenen Daten einzuhalten. Die meisten von ihnen, nämlich 69 Prozent, erfüllen die datenschutzrechtlichen Vorgaben, indem sie die Einwilligung der Betroffenen einholen. Für 63 Prozent der befragten Unternehmen führt kein Weg an der Anonymisierung der Daten vorbei, obwohl der für viele KI-Analysen besonders wertvolle Personenbezug dadurch entfernt wird. Jedes Fünfte Unternehmen nutzt die Pseudonymisierung, bei der Personenbezüge ersetzt werden. 42 Prozent verarbeiten die Daten auf Grundlage einer datenschutzrechtlichen Interessenabwägung und 16 Prozent greifen auf einen Dienstleister zurück, der den Datenschutz sicherstellen soll. Zugleich gibt jedes zehnte Unternehmen (10 Prozent) an, von vornherein auf die Nutzung personenbezogener Daten zu verzichten. „Es gibt einen großen Bereich von Rechtsunsicherheit und rechtliche Risiken bei der Nutzung von Daten. Viele Unternehmen entscheiden sich im Zweifel gegen die Nutzung von Daten und gegen die Entwicklung von KI-Modellen“, sagte Berg. „Datensouveränität und Datensorgfalt müssen Datensparsamkeit als Leitmotiv ablösen, wenn wir die großen Zukunftsherausforderungen erfolgreich angehen wollen.“

Mehr Impulse aus Forschung gewünscht

Die Unternehmen wünschen sich bei der Künstlichen Intelligenz mehr Impulse aus der Forschung, so der Digitalverband weiter. Nur rund jedes Dritte (39 Prozent) meint, dass Deutschland bei der KI-Forschung zur Weltspitze zählt. Und lediglich 38 Prozent glauben, dass die KI-Strategie der Bundesregierung ausreicht, um Wirtschaft und Gesellschaft auf KI vorzubereiten. Zwei Drittel (69 Prozent) sind der Meinung, in Deutschland müssten mehr KI-Experten an den Hochschulen ausgebildet werden. Die KI-Strategie sieht unter anderem vor, 100 neue KI-Professuren in Deutschland zu schaffen, um die KI-Forschung zu stärken. Allerdings sind nach mehr als einem Jahr erst zwei Professuren besetzt worden, bei rund zehn weiteren ist das Verfahren weit fortgeschritten.

Bitkom hat aus diesem Grund das Impulspapier „KI-Forschung in Deutschland – Der schwere Weg zu 100 neuen KI-Professuren“ veröffentlicht, das eine Bestandsaufnahme zur KI-Forschung an den Universitäten in Deutschland liefert. Demnach gibt es aktuell 164 KI-Professuren an Universitäten in Deutschland. Die mit Abstand meisten in Baden-Württemberg (39), Bayern (30) und Nordrhein-Westfalen (23), die wenigsten in Sachsen (2) und Mecklenburg-Vorpommern (1). „Die Bundesregierung hat sich in ihrer KI-Strategie mit Blick auf die KI-Forschung an den Hochschulen ehrgeizige Ziele gesetzt“, so Berg. „Unter den bestehenden Bedingungen dürfte es aber sehr schwer werden, innerhalb einer überschaubaren Frist wie geplant 100 neue Professuren zu besetzen.“

Vier Maßnahmen für mehr Tempo

Bitkom schlägt deshalb vier Maßnahmen vor, wie das Tempo bei der Stellenbesetzung erhöht werden könnte:

  1. KI-Professuren sollten nicht nur in der Informatik, sondern auch in anderen Fachbereichen besetzt werden. Unter anderem würde so eine Pluralität der KI-Forschung gefördert und die Rolle der KI als Schlüsseltechnologie unterstrichen, die große Chancen etwa für die Medizin oder die Mobilität bietet, aber auch für Rechts- und Betriebswissenschaften.
  2. Angesichts der Bedeutung von KI plädiert Bitkom dafür, der Diversität bei der Stellenbesetzung ein besonderes Augenmerk zu widmen.
  3. Existierende regionale Stärken sollten gefördert werden. Eine neue Professur an einem bereits starken KI-Standort ist für Bewerber attraktiver als ein einsamer Kämpfer, der aus Regionalproporz an eine Hochschule berufen werden soll.
  4. Mit einem „Lehrstuhl 2.0“ könne man bei KI-Lehrstühlen über klassische Junior- bzw. W2/W3-Professuren hinausgehen, die für international umworbene KI-Experten oft unattraktiv sind. Vorreiter sind hier weltweit führende Universitäten, wo KI-Professoren oft nur in Teilzeit vor Ort lehren und forschen und zugleich ihr eigenes Startup leiten oder führende Forschungsaufgaben bei großen Unternehmen übernehmen.

„Wenn wir es ernst meinen mit der Stärkung der KI-Forschung an den deutschen Hochschulen, dann müssen wir bereit sein, unser Hochschulsystems insgesamt international wettbewerbsfähiger zu machen“, sagte Berg. „Mit einem KI-Lehrstuhl-2.0 stärken wir nicht nur die Forschung, wir schaffen auch einen deutlich besseren Transfer der Forschungsergebnisse aus der Wissenschaft in die Wirtschaft.“

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