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Laut einer Studie von Fraunhofer Austria aus dem Jahr 2022 befinden sich KI-Anwendungen bereits in jedem zehnten Unternehmen im operativen Einsatz. Eine weitere Studie im Auftrag des Digitalverbands Bitkom, bei der repräsentativ 606 deutsche Unternehmen aus allen Branchen mit mindestens 20 Mitarbeiter:innen befragt wurden, liefert folgende Ergebnisse:
Zu den größten Hindernissen für die Implementierung von KI in Unternehmen zählen aktuell der Mangel an qualifiziertem Personal und unzureichende Daten (jeweils 62 Prozent). Erst mit einigem Abstand folgen mangelnde finanzielle Mittel (50 Prozent), Unsicherheiten aufgrund rechtlicher Hürden (49 Prozent), fehlendes technisches Fachwissen (48 Prozent) und Zeitknappheit (46 Prozent).
Etwa ein Drittel der Befragten nennt mangelnde Akzeptanz seitens der Mitarbeiter:innen (37 Prozent) und allgemeines Misstrauen gegenüber KI (33 Prozent) als Hindernisse. Zudem fehlen etwa einem Fünftel (22 Prozent) der Unternehmen noch konkrete Anwendungsfälle. Wir haben uns drei dieser Problemfelder genauer angeschaut.
Im Jahr 2023 sind Industrie-Unternehmen weiterhin mit einer Vielzahl von Herausforderungen konfrontiert. Aktuell wirken sich verschiedene Krisen und Kostentreiber negativ auf die Wirtschaft aus. Die anhaltenden Probleme in den Lieferketten und die steigenden Kosten für Energie, Rohstoffe und Arbeitskräfte sind derzeit die größten Hindernisse für den Erfolg von Unternehmen.
Die daraus folgende Zurückhaltung bei Investitionen und Innovationen führt zu einem ernsten Problem für Künstliche Intelligenz und deren künftigen Einsatz, wie Viacheslav Gromov, Gründer und CEO des KI-Anbieters AITAD, erklärt: „Die Erhöhung der Kosten für Energie und Rohstoffe zwingt die Wirtschaft, Preiserhöhungen durchzusetzen, die jedoch nicht überall auf Akzeptanz stoßen. Daher bleiben die Unternehmen oft auf diesen Kosten sitzen.“
Gromov fährt fort: „Zudem führen steigende Kosten und Inflation zu einer Kaufzurückhaltung. Die Geschäftsaussichten der Unternehmen haben seit Beginn der Energiekrise ein historisches Tief erreicht – noch nie war die Anzahl der optimistischen Unternehmen so niedrig.“ An vielen Stellen wird auch Kritik geäußert, dass das heimische Förderwesen an den großen Herausforderungen für den KI-Einsatz eine Mitschuld trägt.
Aber nicht jeder Player der heimischen Industrie denkt so: „Es erstaunt mich immer wieder, was alles beanstandet wird. Ich denke, dass es in der Verantwortung des Staates liegt, geeignete Rahmenbedingungen zu setzen. Als Unternehmer bemühe ich mich, diese bestmöglich zu nutzen. Ich sehe keine Notwendigkeit dafür, dass ein Staat eine Strategie zur Künstlichen Intelligenz verfolgt, dies sollte aus dem privaten Sektor hervorgehen“, sagt beispielsweise Markus Loinig, Geschäftsführer von Senzoro, ein Unternehmen, dass Ultraschallmessungen und KI kombiniert, um Instandhaltungskosten zu reduzieren.
Eine weitere Herausforderung der KI: Fehlendes Know-how der Mitarbeitenden und die tendenzielle Abneigung gegenüber dem Thema, vor allem bei KMU. Doch woher kommt die Angst vor der KI?
Die Antwort weiß Sepp Hochreiter, Leiter des Instituts für Machine Learning der Universität Linz und des Artificial Intelligence Laboratory des Linz Institute of Technology (LIT): „Es ist zweifellos die Furcht vor dem Unbekannten. Bei der KI wird diese Furcht verstärkt, da viele Menschen Schwierigkeiten haben, sich etwas darunter vorzustellen. Darüber hinaus hat Hollywood das Bild der Künstlichen Intelligenz durch Filme wie Terminator oder Matrix, in denen Menschen von Maschinen versklavt werden und gezwungen sind, sich zu wehren, negativ geprägt.“
Gleich darauf beruhigt er jedoch mit einem Gedankenexperiment: „Sollten KI-Systeme eines Tages tatsächlich intelligenter als Menschen werden, stellt sich die Frage, warum eine Maschine versuchen sollte, Menschen zu unterwerfen. Biologisches Leben und technische Systeme konkurrieren nicht um dieselben Ressourcen. Eine KI benötigt ihre Energie nicht in Form von Äpfeln oder Gemüse.“
„Laut dem Digitalisierungsradar ist sich die österreichische Bevölkerung der ungenutzten Möglichkeiten bewusst. 48 Prozent sehen Potenziale zur Stärkung der internationalen Wettbewerbsfähigkeit, die noch nicht ausgeschöpft sind“, so Michael Zettel, Country Managing Director bei Accenture Österreich.
Dennoch gibt er zu bedenken: „42 Prozent der österreichischen Bevölkerung befürchten negative Konsequenzen durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz.“ Im Vergleich zur EU, wo dieser Wert bei 31 Prozent liegt, ist das deutlich mehr. Zudem haben 60 Prozent der Menschen wenig oder gar kein Vertrauen in Cloud Plattformen. „Diese Statistiken verdeutlichen, dass wir in Österreich in Sachen Skepsis Spitzenreiter sind und es einen großen Bedarf an Aufklärung und Weiterentwicklung gibt“, sagt Hermann Erlach, General Manager bei Microsoft Österreich.
Um diese Lücke zu schließen, ist es jedoch notwendig, ein grundlegendes Verständnis der Potenziale von KI zu haben. In Österreich besteht demnach ein Bedarf an Aufklärung und Schulung auf allen Unternehmensebenen, vom Management bis zur Basis, um KI zu einem allgemein verständlichen Thema zu machen. „Wir benötigen zugängliche Angebote, damit nicht nur große Unternehmen, sondern insbesondere kleinere Betriebe den Mut finden, sich dem Thema zu nähern“, so Eva Eggeling, Leiterin des Fraunhofer-Austria-Centers.
Laut einer Deloitte-Umfrage sind die größten Herausforderungen, die Unternehmen auf dem Weg zum Einsatz von KI begegnen: Das Risikomanagement, die Integration und Implementierung, hohe Kosten sowie Datenprobleme.
Stichwort Daten: Datenschutz ist oft das Hauptproblem, aber auch die unzureichende Qualität der Daten ist ein wiederkehrendes Thema. Johanna Schmidt, promovierte Informatikerin und Leiterin der Forschungsgruppe am VRVis, ist der Meinung, dass der Einsatz einer trainierten KI zur Bewältigung großer Datenmengen ein sinnvoller Ansatz ist. Doch der Schritt davor sei nicht zu vernachlässigen.
Dieser vorherige Schritt ist die Harmonisierung der Daten, um genaue Ergebnisse zu gewährleisten. „Es ist wenig zielführend, eine KI auf einen fehlerhaften Datenbestand anzuwenden“, bemerkt Schmidt. Sie betont, dass der Ansatz, eine trainierte KI zur Bewältigung großer Datenmengen einzusetzen, durchaus vielversprechend ist und dass es dafür Experten am VRVis gibt. Dennoch sei der Schritt der Datenharmonisierung entscheidend, um präzise Ergebnisse zu erzielen. Einen interessanten Ansatz sieht Schmidt derzeit in der Nutzung von Edge-Devices, die in Produktionsprozessen eine Vielzahl zusätzlicher Informationen liefern könnten. Sie hofft, dass dies das Bewusstsein für den Wert der Datenwissenschaft in den kommenden Jahren erhöhen wird.
Was benötigt wird, sind natürlich mehr Fachleute. „Insbesondere bei der Kombination von unstrukturierten Daten im Data Lake und strukturierten Daten im Data Warehouse“, sagt Manuel Hausjell, Berater beim Softwareentwickler TietoEvry. Etwa ein Viertel der Unternehmen suchte im vergangenen Jahr Data Scientists, KI-Forscher:innen oder Transformationsexpert:innen, um ihre Kompetenzlücken zu füllen.
„Welche Probleme gibt es bei KI?“ fragen wir die Künstliche Intelligenz „neuroflash“. Das ist die Antwort: „Eine der größten Herausforderungen besteht darin, das Vertrauen in KI-Systeme zu gewinnen, damit Unternehmen bereit sind, sie in ihre Geschäftsabläufe zu integrieren. Viele Unternehmen sind auch besorgt über den Datenschutz und die Transparenz von KI-basierten Entscheidungen. Darüber hinaus kann der Fachkräftemangel im Bereich der KI-Entwicklung und -Implementierung ein Hindernis sein.“
„Die technologischen Herausforderungen bei der korrekten Implementierung von KI-Systemen sind ebenfalls nicht zu unterschätzen. Es gibt Bedenken bezüglich der ethischen und moralischen Aspekte der KI sowie der potenziellen Auswirkungen auf Arbeitsplätze und die Gesellschaft als Ganzes. Es ist wichtig, dass Unternehmen und Regulierungsbehörden proaktiv diese Herausforderungen angehen, um den effektiven und sicheren Einsatz von KI in der Industrie in Österreich zu unterstützen“, so Neuroflash weiter.
Na dann, gehen wir es an!
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