Gast-Kommentar:
KI-Standorte: "Deutschland hat Nachholbedarf, China prescht vor"
Anastassia Lauterbach ist Expertin für KI, Cybersecurity und internationale Multi-Aufsichtsrätin. Hier erklärt sie, warum viele Führungskräfte Angst haben, ihre Positionen zu verlieren - und wie Deutschland, die USA und China in Sachen KI aufgestellt sind.
Foto: Unternehmen
"Die Entwicklung einer verantwortungsvollen nationalen KI-Strategie erfordert kompetente, sachkundige und neutrale Behörden, die technologisch geschult sind, die verstehen, was maschinelles Lernen bewirkt, und wie KI die Privatsphäre, Sicherheit und ethische Belange beeinflusst. Außerdem sollten Regierungen eine gewisse gesetzgeberische Demut ausüben. KI ist nicht statisch. Es gibt neue Entwicklungen auf monatlicher Basis, z.B. erklärbares Deep Learning, Technologien zur Datenverarbeitung auf einem Gerät (edge computing) statt der Cloud und Anonymisierung von Daten für KI Modelle.
Es ist erst einige Tage her, dass die deutsche Bundesregierung einen Plan für die nationale KI-Strategie vorgestellt hat. Eines der Ziele: weltweit führender KI-Standort zu werden. Natürlich sind wir nicht die erste Nation, die sich mit künstlicher Intelligenz und ihren Folgen befasst. Denn zweifellos berührt KI jede Branche und jedes Geschäft – eine Transformation ist unumgänglich, um das volle Potenzial von KI nutzen zu können. Durch die Transformation bekämen wir nicht nur ein besseres Verständnis für die Datenspeicherung, -verarbeitung und -nutzung, sondern könnten strategische und operative Unternehmensfragen schneller und besser beantworten.
Die USA waren uns unter Obama einen großen Schritt voraus und präsentierten 2016 den Versuch einer nationalen KI-Strategie für die Bereiche Verteidigung, Beschäftigung und Industrie. Leider wurde das Thema im Juli 2017 von Trumps Regierung (milde gesagt) abgehakt. Steven Mnuchin sagte sogar, dass die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt noch weit entfernt sind – 50 oder gar 100 Jahre. Für eine Nation, in denen fünf der „Top 10 der wertvollsten Unternehmen der Welt“ zuhause und allesamt „Allround KI Player“ sind, eine Schande. Als „Allround KI Player“ bezeichne ich in meinem Buch „The Artificial Intelligence Imperative“, das einen praktischen Ratgeber für Unternehmen darstellt, Internetgiganten wie Google, Apple, Facebook, Microsoft und Amazon. Sie alle verfügen über eine große Menge an Daten, um KI-Technologien zu entwickeln und betreiben. Sie entwickeln ihre eigenen Halbleiter. Sie nutzten überlegene Cloud-Technologien und Master Edge Computing. Sie investierten in Cybersicherheitsfähigkeiten. Sie verfügen über ein großes Ökosystem von Unternehmen und Entwicklern, die neue Maschinenlerndienste und -produkte anbieten. Nicht zuletzt sind sie voll mit der Talent-Pipeline führender Universitäten und Forschungseinrichtungen verbunden. In diesen fünf Unternehmen pendeln KI-Chefs zwischen ihren Firmenjobs und ihrer Arbeit in einem Universitätslabor. Diese Unternehmen haben Macht. So hat der Facebook-CEO Mark Zuckerberg Anfang April 2018 vor dem US-Kongress über den Datenskandal von Cambridge Analytics und die Beteiligung jenes Unternehmens an Facebook ausgesagt. Nach etwa zwei Tagen verwirrender Befragungen gewann Facebook an Marktwert zurück und zeigte, dass es gegen staatliche Eingriffe immun ist.
Während die USA also einen Schritt zurück machen, prescht China vor. Im Juli 2017 präsentierte die Regierung einen Plan, um bis 2030 weltweit die KI-Marktführung zu übernehmen. Der Plan ist zwar mehr oder weniger eine Kopie von Obamas Strategiepapieren – wird mit 150 Milliarden USD der zugesagten Investitionen aber um einiges mehr befeuert.
Zwischen 2017 und heute haben mehrere ausländische Regierungen nationale KI-Pläne und Strategien vorgestellt, um sich u.a. mit technologischen Paradigmenwechseln, der Auswirkung auf Arbeitsplätze und der Wettbewerbsfähigkeit ihrer Länder zu befassen. Zu diesen Ländern zählen u.a. Großbritannien, Frankreich, Kanada, Indien, Neuseeland und Japan.
Nun also auch Deutschland. Meiner Erfahrung nach denken deutsche Unternehmen allerdings nur in Anwendungsfällen (use cases), wenn sie sich mit KI befassen. Damit begrenzen sie das, was sie erreichen können. Maschinelles Lernen ist ein sehr leistungsfähiges Werkzeug, um Kostensenkungen zu unterstützen, aber es kann zur Schaffung neuer Einnahmequellen, neuer Arbeitsplätze und neuer Partnerschaften beitragen. Das Training von KI als Service und als Job-Kategorie wird ein riesiges Beispiel sein, denn Transformation gelingt nur mit den richtigen Mitarbeitern. Jedes Unternehmen sollte deshalb seinen Talentakquisitions- und -bindungsplan überdenken und überarbeiten.
Ich sehe viel Widerstand bei der Transformation der Unternehmens-IT. Ein CIO eines großen Telekommunikationsanbieters sagte mir, dass "niemand entlassen werden wird, um den Status Quo stabil zu halten". Viele Führungskräfte haben Angst, ihre Positionen zu verlieren, da sie nicht unbedingt über maschinelles Lernen und weiteres Know-how der digitalen Technologien verfügen. Außerdem erwähnten nur wenige, dass sie nicht in der Lage sind, Unternehmenscontroller zu überzeugen, da sie die Auswirkungen von Automatisierung und maschinellem Lernen nicht vollständig verstehen oder keinen einfachen Business case liefern können.
Kein deutscher Konzern beschäftigt einen KI-Direktor in der gleichen Liga wie Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Yoshua Bengio, Gary F. Marcus, Ruslan Salakhutdinov, Fei Fei Li, Andrei Karpathy oder Jürgen Schmidhuber.
Ich weiß nicht, welche deutschen Aufsichtsräte Verständnis für Daten und maschinelles Lernen haben und in der Lage sind, eine Risikoüberwachung über Transformationsinitiativen zu bieten, um agile und fähige Organisationen zu schaffen, die die Potenziale der KI nutzen können. Ich habe 60 internationale Aufsichtsräte und Fortune-500-CEOs zu meinem Buch "The Artificial Intelligence Imperative" interviewt. Es gab keinen Interviewpartner aus Deutschland mit klaren Ansichten darüber, wie KI die Leistung ihrer Unternehmen konkret verbessern wird und welche Änderungen im Bereich HR dazu notwendig sind.
Während China das maschinelle Lernen als verpflichtenden Teil ihres Schulprogramms eingeführt hat und mehrere US-Bundesstaaten Programme wie „AI 4 All“ unterstützen, um Mädchen für deep learning zu gewinnen, hinkt Deutschland hinterher, wenn es darum geht, Schüler fit für die Zukunft zu machen.
All das klingt vielleicht pessimistisch. Es gibt jedoch eine Reihe von phänomenalen Entwicklungen. Das „Ocean Protocol“, eines der ersten Protokolle, um verteilte Datenmärkte auf Blockchain zu schaffen und damit eine solide Infrastruktur für KI zu schaffen, wird in Berlin entwickelt. BlueYard Capital, Earlybird und Asgard. VC gehören zu den bekannten Investoren der deutschen KI Szene. Dennoch sieht Deutschland im Vergleich zu nordamerikanischen AI-Ökosystemen eher bescheiden aus.
Ich bin sehr froh darüber, dass ein Bewusstsein für die Notwendigkeit besteht, einen nationalen Plan für KI in der Regierung zu erstellen. Da der Teufel immer im Detail steckt, muss man sehen, wie er entwickelt und umgesetzt wird.
Anastassia Lauterbach ist eine internationale Aufsichtsrätin mit Mandaten bei Dun & Bradstreet, Censchare AG und Wirecard AG, Autorin sowie Expertin für künstliche Intelligenz und Cybersecurity. Ihr Unternehmen 1AU-Ventures berät Fortune-500-Organisationen und Startups. 2018 publizierte Lauterbach „The Artificial Intelligence Imperative. A Practical Roadmap for Business“. Dieses Buch dient dem Leser als Ratgeber und bringt ihm zum einen das Konzept der KI bei, zum anderem gibt es Beispiele und Werkzeuge, wie man KI erfolgreich in einem wirtschaftlichen Unternehmen nutzen soll, damit es langfristig erfolgreich für die Zukunft gewappnet ist.
