Intelligent Business: Keine Angst vor Künstlicher Intelligenz?

Das war gestern!

Im Jahr 1958 schrieb Hans Peter Luhn, ein 1896 geborener Pionier der Informatik und Erfinder des Luhn-Algorithmus, der seit 1947 für IBM arbeitete, einen Beitrag im IBM-Journal mit der Überschrift A Business Intelligence System. Er beschrieb darin Methoden zur Gewinnung und Verbreitung von Erkenntnissen für und über betriebliche Abläufe durch Informationstechnologie.

Zur Erinnerung: Der damals größte Computer, UNIVAC I, bestand aus 5.200 Röhren und wog 14 Tonnen!

Luhns Aufsatz erregte große Aufmerksamkeit, denn er eröffnete eine neue Dimension in der Computerwelt. Statt nur, zugegeben sehr komplexe, Rechenaufgaben zu lösen, sollten Computer fortan Menschen und vor allem Managern helfen, intelligentere Entscheidungen zu treffen, indem sie relevante Informationen am Ort der Handlung zur Verfügung stellten und so genannte „Action Points“ definierten. Diese konnten einzelne Personen, Gruppen oder eine ganze Organisation sein.

1989 machte Howard Dresner, ein Analyst der Gartner-Gruppe, Business Intelligence – kurz: BI – zu einem Schlüsselbegriff in der Unternehmensführung. Wie andere Schlagwörter, die um diese Zeit entstanden, wie Data Warehousing, Knowledge Management und Enterprise Content Management, wird BI an Unis gelehrt und in Chefetagen wie ein Heiliger Gral verehrt. Sie ist die Grundlage für fast alle Prozesse, für Resourceneinsatz, für operative Entscheidungen und fürs Monitoring.

Am Anfang war BI eine rückwärtsgerichtete Tätigkeit: Es ging darum, Vergangenheitsdaten zu verwenden, um den Zustand des Unternehmens zu beschreiben (deskriptive Analyse). Erst später mit dem Aufkommen des so genannten Data Mining konnte BI dazu verwendet, in die Zukunft zu blicken. So genannte prädikative Analysen erlauben den Vergleich von aktuellen und Vergangenheitsdaten, um Chancen und Risiken fürs Unternehmen zu erkennen. Erst in relativ jüngster Zeit wird versucht, Entscheidungsprozesse zu Automatisieren, indem man die Ergebnisse der vorausschauenden, prädikativen Analyse mit Modellen und Regeln verknüpft, um daraus Handlungsempfehlungen abzuleiten. Unter dem Schlagwort Decision Engineering wird versucht, die in Business Intelligence-Systemen gewonnenen Erkenntnisse zu nutzen und organisationsweit konsistente Entscheidungen herbeizuführen.

Heute stehen wird wieder am Anfang einer neuen Ära – die der künstlich Intelligenten und selbstlernenden Systeme. Und hier greift das Schlagwort Business Intelligence zu kurz.

Intelligent Business beschreibt viel besser, worum es in den nächsten Jahren und Jahrzehnten gehen wird. Unternehmen und Organisationen haben verstanden, dass KI ihnen Möglichkeiten verschafft, in die Zukunft zu schauen, Nachfrage und Verbrauchertrends vorherzusagen, ihre Kunden besser zu bedienen und Talente zu finden und anzuheuern, die über die Fähigekeiten verfügen, mit der neuen Realität im Geschäftsleben umzugehen.

Laut dem McKinsey Global Institute, einer Spezialeinheit innerhalb der größten Unternehmensberatung der Erde, wird der Einsatz von KI alleine in den Bereichen Marketing, Vertrieb und Supply Chain mehr als 2,7 Billiarden Dollar an Wertschöpfung in Form von Rendite und Effizienzgewinn verschaffen. Auf dem World Economic Forum 2018 in Davos sagte Googles CEO Sundar Pichai, KI werde für die Menschheit eine größere Rolle spielen als die Zähmung des Feuers oder der Elektrizität.

Dennoch haben die meisten Menschen heute noch Angst vor der Künstlichen Intelligenz. Sie fürchten, dass Roboter ihre Jobs wegnehmen und neue Technologien zum totalen Überwachungsstaat führen werden. Diese Ängste sind berechtigt: Wenn wir als Gesellschaft nicht aufpasse und KI in die Falschen Hände fallen lassen, werden selbst die schlimmsten Alpträume übertroffen werden. Die Einstiegshürden für Unternehmen, die Daten von Konsumenten und Bürger sammeln, könnten so weit steigen, dass nur noch eine kleine Handvoll mächtiger Konzerne wie GAFA (Google, Apple, Facebook und Amazon) oder Alibaba und Tencent in China übrigbleiben – Monopole, die mächtiger sein werden als jeder Sozialstaat und die Zukunft der Menschheit nach Gutdünken lenken und bestimmen können.

Bislang hat sich die Diskussion über KI meist auf solche dystopischen Zukunftsszenarien konzentriert und weniger darauf, wie KI die Wirtschaft und den Arbeitsplatz von Millionen von Menschen transformieren und verbessern wird. Ja, es stimmt, dass Manager dank KI eine nie dagewesene Überwachung und Kontrolle über ihre Mitarbeiter erreichen könnten.

  • Amazon hat Patente für ein Armband erhalten, das den Standort der Lagerarbeiter lokalisieren und ihre Handbewegungen in Echtzeit verfolgen kann. Die Armbänder verfügen auch über eine Ultraschalleinheit, die verwendet wird, um zu verfolgen, wo sich der Arbeiter in Bezug auf einen bestimmten Lagerplatz befindet. Wenn sich ihre Hände auf den falschen Gegenstand bewegen, ertönt das Armband.
  • Die Softwarefirma Workday hat eine Software entwickelt, die relativ präzise voraussagen kann, ob sich ein Mitarbeiter mit Wechselgedanken trägt. Unter dem Stichwort „Personal- und Talentmanagement“ werden bis zu 60 verschiedene Faktoren aufgezeichnet und analysiert.
  • Humanyze, ein Startup aus Boston, verkauft intelligente Firmenausweise, mit deren Hilfe die Bewegungen jedes einzelnen Mitarbeiters im Laufe eines Arbeitstages verfolgt und ausgewertet werden können um festzustellen, wie sie mit anderen Mitarbeitern zusammenarbeiten und zurecht kommen und wie die Kommunikation zwischen Kollegen verbessert werden kann.

Mitarbeiterüberwachung ist gerade in Deutschland ein besonderes Reizthema. Anders ist es in Amerika, wo niemand etwas dabei findet, wenn beispielsweise Humanyze die Daten, die durch ihre Firmenausweise gesammelt werden, mit den Kalendern oder E-Mails der Mitarbeiter abgeglichen werden. Dies dient nach Angaben der Firma der Verbesserung von Büro-Layouts und damit der Steigerung der persönlichen Profitabilität. Deutsche Datenschützer würden bei sowas auf die Barrikaden gehen. In Japan hingegen fordern Betriebsräte die Einführung solcher Überwachungssysteme als Nachweis dafür, dass Mitarbeiter engagiert und loyal ihrem Arbeitgeber gegenüber sind. „Autres pays, autre merde“, würde der Franzose sagen.

Natürlich ist es nur noch ein kurzer Schritt, bis Arbeitgeber auch Faulenzen oder Fehlverhalten ihrer Mitarbeiter dank KI überwachen und ahnden können.  KI-getriebene Systeme können verdächtige Muster in Spesenabrechnungen erkennen. Andererseits wird der Arbeitsplatz durch KI sicherer. „Elektronische Schutzengel“ werden überwachen, ob Mitarbeiter tatsächlich ihre Sicherheitsausrüstung tragen, wenn sie in Gefahrenzonen gehen, und Unfallursachen erkennen, bevor jemand verletzt oder getötet wird.

Auch die Servicequalität wird dank KI steigen. Cogito, ebenfalls ein Startup aus Boston, das von einem ehemaligen Mitarbeiter von MIT gegründet wurde, hate eine Software entwickelt, die Emotions- und Stimmungsanalysen bei Call-Center-Gesprächen mit Hilfe der natürlichen Sprachverarbeitung durchführt. Es misst Energiepegel, Tempo, Sprechweise und andere Faktoren in Echtzeit, um die Intentionen der Sprecher zu erfassen und zu interpretieren, damit sie Fehler erkennen und spontan Korrekturen vornehmen können. Wenn ein Agent zum Beispiel zu schnell spricht, könnte die Software von Cogito vorschlagen, dass er langsamer wird oder den Kunden mit einer Frage anspricht. Mit Hilfe von KI ermittelt Cogito für jeden Callcenter-Mitarbeiter eine „Empathy Score“, je nachdem, wie gut der Agent darin ist, dem Kunden Mitgefühl zu vermitteln und Beschwerdefälle erfolgreich beizulegen.

Kaum ein Bereich wird durch KI so verändert werden wie das Personalwesen. Menschen sind voreingenommen, aber Algorithmen können Vorzüge und Nachteile von Bewerbern nüchterner beurteilen als jeder Mensch. Texito, ein Startup aus Seattle, verwendet künstliche Intelligenz, um Stellenausschreibungen zu analysieren, während Menschen sie ausgeben oder bearbeiten, und hebt bestimmte Wörter hervor, die die Suche erleichtern oder behindern könnten. So hat Texito festgestellt, dass Frauen eher auf ein Stellenagebot reagieren, bei dem es darum geht, ein Team zu „entwickeln“ anstatt es zu „managen“. Algorithmen können Gehaltsunterschiede bei Männern und Frauen identifizieren und vor sexueller Belästigung oder tendenziellen Rassimus in Unternehmen warnen, die von menschlichen Vorgesetzten übersehen oder ignoriert werden.

Arbeitgeber und Regulatoren werden auf der Hut sein müssen, um zu verhindern, dass KI am Arbeitsplatz nicht totaler Überwachung und Verfolgung ausgesetzt sind. Microsoft hat beispielsweise ein Zeitmanagementsystem entwickelt, dass Informationen über Mitarbeiter nur in aggregierter Form an Vorgesetze weitergeleitet wird. Mitarbeiter müssen darüber informiert werden, welche KI-Systeme am Arbeitsplatz eingesetzt werden und welche Daten wofür gesammelt und ausgewertet werden. So genannte Provisionierungssysteme, die sowohl zur Einstellung wie für die „Deprovisionierung“ – sprich: zum Feuern – von Mitarbeiter verwendet werden, müssen daraufhin überprüft werden, ob sie etwaige Vorurteile ihrer Programmierer enthalten, die zu unerwarteten Konsequenzen führen können. Und Mitarbeiter müssen das Recht haben, Einsicht zu bekommen in ihre persönlichen Daten, wenn diese beispielsweise zu Disziplinarmaßnahmen oder Rausschmiss geführt haben.

Die Einführung von KI am Arbeitsplatz wird ein Balanceakt zwischen dem Wunsch des Mitarbeiters nach Wahrung seiner Privatsphäre und dem des Arbeitgebers nach Produktivitätssteigerung führen. Aus Sicht des Mitarbeiters kann KI zu mehr Fairness führen. Beide Seiten werden Zugeständnisse machen müssen, aber den Preis ist es wert.

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