Sie begeistert, sie beschleunigt und sie ängstigt, die Künstliche Intelligenz (KI bzw. englisch AI). Ein neuer Leitfaden zeigt einen menschenzentrierten Ansatz, thematisiert Ängste und zeigt Chancen auf.
Wie können Unternehmen erfolgreich Systeme implementieren, die auf Künstlicher Intelligenz (KI bzw. englisch AI) basieren, also Systeme, die die menschliche Entscheidungsfindung unterstützen bzw. Entscheidungen übernehmen?
„Die KI-Einführung scheitert entweder technisch oder weil man sich im Vorfeld keine Gedanken gemacht hat, welche Rolle der Mensch spielen soll“, sagt Roland Sommer, Geschäftsführer der Plattform Industrie 4.0. „Im Leitfaden wurde daher der Fokus auf die Menschen gelegt und den menschenzentrierten Einsatz“, sagt auch Fridolin Herkommer, der das Büro für Digitale Agenden der Arbeiterkammer Wien leitet. Dieser menschenzentrierte Ansatz, war allen beteiligten Stakeholdern, die an dem Leitfaden mitgearbeitet haben, ein Anliegen. Darunter FEEI, FMTI, GPA, IV, PRO-GE, Software Competence Center Hagenberg, Know- Center Graz und Unternehmen wie xians und TietoEvry. Sie verstehen die Abkürzung AI („Artificial Intelligence“) daher im Sinne von „Assistive Intelligence. Der Leitfaden steht ab sofort kostenlos abrufbar.
Künstliche Intelligenz als Entscheidungshilfe
Erfolg hat die Einführung, sagen Sommer und Herkommer, wenn drei Kriterien erfüllt sind:
Erstens, wenn der Mensch im Mittelpunkt steht. Für Sommer und Herkommer bedeutet das: Menschen sollen von repetitiven Arbeiten befreit werden bzw. Kapazitäten für anspruchsvollere Aufgaben haben. Also für Aufgaben, bei denen man „um die Ecke denken muss“. Auch weil die Systeme das (vorläufig) nicht können. Und die Menschen sollen die Letztentscheidung fällen.
Diese Verantwortung ist zumutbar, wenn die handelnden Personen die Daten verstehen, die Datenquellen und Datenqualität einschätzen können. Und wenn sie die, der AI zugrunde liegenden Modelle und Funktionen verstehen. Dazu ist eine grundsätzliche technische Basisausbildung notwendig, aber auch Domänenwissen notwendig, das sich aus den Erfahrungen der Mitarbeitenden speist.
Zweiter Erfolgsfaktor ist, dass sie Menschen unterstützen, bessere Entscheidungen zu treffen. AI soll nicht Menschen ersetzen, sie soll zur Kollegin werden.
Drittens muss den handelnden Personen der Nutzen der AI klar sein. Etwa, dass es Menschen unmöglich ist, in der Fülle an Datensätze Muster zu erkennen.
Weil es keine AI-Systeme von der Stange gibt, raten Sommer und Herkommer, in das Projektteam nicht nur IT- und Software-Spezialisten zu holen, sondern auch Mitarbeitende mit dem entsprechenden Domänenwissen. Das Team muss sich vorab über das konkrete Einsatzgebiet im Klaren sein, es muss sich der Datenschieflagen und Biases bewusst sein und mit der Frage des möglichen Datenmissbrauchs bzw. möglicher Hackerangriffe beschäftigen. Wichtig ist auch, dass von Anfang an klar ist, nach welchen Kriterien und wie AI zu Entscheidungen kommt.
Zweckmäßig, zielführend, datensparend
Für Führungskräfte bedeute das, klar zu kommunizieren, warum ein AI-System eingeführt werde und worin der Vorteil liegt. Es liege an ihnen, Ängste anzusprechen und ernst zu nehmen. Ja, Arbeitsplätze werden sich verändern, manche gänzlich wegfallen. Aber, sagt Sommer: „Uns gehen nicht die Jobs, sondern die Leute aus.“ Letztlich gehe es um die Wettbewerbsfähigkeit. Und mit gut implementierten Systeme lasse sie sich ebenso wie die Kunden- und Mitarbeiterzufriedenheit und damit die Produktivität steigern.
Gut bedeutet in diesem Fall, beim Zielbild zu starten, das man erreichen möchte und dann darauf zu achten, dass das System drei Kriterien erfüllt: Es müsse zweckmäßig, zielführend und datensparend sein, sagen Sommer und Herkommer.
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Inhalte des Leitfadens:
- Die Bedeutung von AI und der Versuch einer Definition: Die richtigen Daten für den richtigen Zweck; Gefahr der fehlerhaften Verarbeitung von Daten (Bias); Vor- und Nachteile von AI-Systemen.
- Empfehlungen bei der Implementierung einer AI-Lösung: Vor/Während/Nach der Einführungsphase.
- Der Mensch als wichtigster Faktor: Positive/Negative Akzeptanzfaktoren.
- AI-Beispiele aus der Praxis.
- Frageliste bei der Einführung von Systemen mit Anwendungen „künstlicher Intelligenz (KI)“ im Personalwesen; Kontaktliste ausgewählter Vertretungen.