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Ob „Künstliche Intelligenz“ hält, was sie verspricht?

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Mai 7, 2019 views14

Die künstliche Intelligenz (KI) wird unser Leben revolutionieren und viele Prozesse des täglichen Daseins verändern: Zum Guten oder zum Schlechten? Diese Frage ist noch nicht beantwortet und wird uns noch lange beschäftigen. Jedenfalls bringt die KI den Maschinen das Lernen bei und wird somit Arbeitsprozesse verändern und Menschen im Arbeitsprozess beeinflussen. Althergebrachte Geschäftsmodelle werden modifiziert werden und KI soll vereinfachte Abläufe programmieren. Wo beginnt und wo endet der Wirkungskreis der KI?

Der Ausgangspunkt kritischer Überlegungen beginnt bei der Frage: Ist KI wirklich intelligent? Entsteht mit künstlicher Intelligenz gar eine „neue Existenzform“, wie der MIT-Forscher Max Tegmark glaubt? Ökonomisch gesehen ist das die falsche Frage. Ajay Agrawal, Joshua Gans und Avi Goldfarb, drei KI-Spezialisten von der Rotman School of Management in Toronto, geben Managern jedenfalls einen ganz simplen Rat: „So wie fast jede Technologie kann die KI irgendetwas richtig gut.“ Der Job der Bosse sei es herauszufinden, was das ist und wie es ihr Geschäft verändern kann.

Die drei Ökonomen kennen sich damit so gut aus wie wenige. Sie lehren am 2012 gegründeten Creative Destruction Lab, einer Start-up Schule für „massiv skalierbare und wissenschaftsbasierte Unternehmen“. Von Beginn an trafen sich bei ihnen auch die KI-Pioniere. Das sogenannte Deep Learning von Nerds der „kanadischen Mafia“ entscheidend vorangebracht, einem Team aus Toronto gelang so der Durchbruch bei der Bilderkennung. Für das Rotman-Trio sind alle KI-Anwendungen im Kern Prediction Machines. Vorhersageautomaten, die zwar nicht wirklich in die Zukunft schauen oder gar denken. Die aber Muster und Abläufe wiedererkennen, einordnen oder komplettieren können. Zu bekannten Daten fügt die Maschine neue hinzu. KI sei in diesem Sinne „künstlich generierte Information“ schreiben die Autoren in ihrem Buch („Prediction Machines. The Simple Economics of Artificial Intelligence„, April 2018), das auf alles Technische verzichtet und sich nur mit den Wirtschaftsfragen befasst.

Ist eine Zahlung in Ordnung oder die vorgelegte Kreditkarte gestohlen? Zeigt ein Bild Hautkrebs oder nur ein Muttermal? Springt ein Kunde in Kürze ab, passt ein Bewerber zur Firma? Die Automaten geben darauf immer bessere Antworten, obwohl ihnen keinerlei Expertenwissen einprogrammiert ist. Stattdessen werden sie mit riesigen Mengen von Beispielfällen gefüttert und „trainiert“. Die Maschine arbeitet gleichsam völlig theoriefrei, dafür aber mit extrem viel praktischer Erfahrung.

Der Rationalisierungseffekt ist klar: Wo Maschinen schneller, zuverlässiger und letztlich billiger sind, werden sie Jobs verdrängen. Der KI-Pionier Andrew Ng hat dazu die „Ein-Sekunden-Regel“ aufgestellt: Alles, was ein Mensch in unter einer Sekunde schafft, sei automatisierbar. Schon die Geschichte des Computers lehrt aber, dass der eigentliche Umbruch so erst anfängt. Die PC haben menschliche Rechenarbeit   ersetzt, doch die Revolution endete nicht bei den Bilanzbuchhaltern. Die immer günstigere Rechnerleistung hat eine ganz neue Digitalwirtschaft   möglich gemacht.

Eine extrem verbilligte Mustererkennung wird Geschäftsmodelle ähnlich tief umpflügen. Im Kurs steil steigen werden jene Ressourcen, die Vorhersagemaschinen erst richtig wertvoll machen: gute Daten — das überall zitierte „neue Öl“. Und gute   Entscheider, die das mehr denn je benötigte Urteilsvermögen haben. Die Toronto-Ökonomen betonen, dass jede KI-„Vorhersage“ nur Information liefert. Was daraus folgt, müssen kluge Köpfe beurteilen. Wie wahrscheinlich und teuer ist eine Fehldiagnose? Was bedeutet das für die Prozesse?

Oder gar für die Strategie? Amazon hat schon mal einen möglichen Radikalumbau durchgespielt. Jeder Onlinekunde erhält heute zwar bereits individualisierte Vorschläge. Doch erst wenn er auf „Kaufen“ klickt, wird geliefert. Ist ein Vorhersageautomat gut genug, könnte der Prozess auch umgestülpt werden. Aus „Shop & Ship“ würde „Ship & Shop“: Maßgeschneiderte Pakete würden versandt und der Kunde behielte, was er kaufen wolle. Um nicht zu nerven, müsste Amazon dann aber auch einen superbequemen Retourenservice aufziehen.