"KI ist kein Monster!" Künstlichen Intelligenz für Einsteiger:innen

Katze oder Karamell-Eis? Ein Mensch kann auf Fotos das rotgetigerte Tier leicht vom Lebensmittel unterscheiden. Eine künstliche Intelligenz (KI) braucht für diese Bilderkennung zuerst ein intensives Training. Wobei – genaugenommen geht es weniger um KI und mehr um maschinelles Lernen. Jedenfalls dreht es sich nicht um die Art von KI, an die die meisten Menschen zunächst denken: an selbstständig lernende neuronale Netze.

Wer jetzt eine Reihe von Fragezeichen im Kopf hat, dem geht es nicht anders als den Teilnehmenden des Seminars „Grundlagen der künstlichen Intelligenz“, das das IT-Bildungshaus der HEC und das Bremer KI-Transfer-Zentrum im Februar organisierten. Trainer:innen aus Wissenschaft und Praxis halfen beim Einstieg in die komplexe Materie: Christin Poloczek (Das IT-Bildungshaus), Dr. Vanessa Just (team neusta), Dr. Nicole Höher und Inis Ehrlich (Bremer KI-Transfer-Zentrum) sowie Dr. Denis Pijetlovic (Universität Bremen).

Damit ein System Aktionen ausführen kann, muss es mit Informationen gefüttert werden, genaugenommen mit Daten – sehr vielen Daten! Zum Beispiel mit unzähligen Fotos von rotgetigerten Katzen und Eiscreme, die aus verschiedenen Blickwinkeln und zu unterschiedlichsten Tageszeiten aufgenommen sind.

Die Informatikerin Christin Poloczek gibt hierzu einen Einblick in das maschinelle Lernen. Zu Beginn wird ein Trainingsziel definiert: beispielsweise Katzen und Eiscreme unterscheiden. Die Daten – Bilder, Sprache, Zahlen, Geräusche oder ähnliches – werden, sehr grob gesagt, an einen Algorithmus übergeben. „Und dann passiert magic“, sagt Christin Poloczeck.

Wie in einer Black Box lernt ein Algorithmus durch Erkennen, Ausprobieren, Anpassen und Optimieren das Trainingsziel zu erreichen. Je nach Aufgabe helfen unterschiedliche Lernstile: überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen. Das selbstständige Lernen, das neuronale Netze nutzt – das Deep Learning – ist ein weiterer Teilbereich des maschinellen Lernens.

Wie können wir nun die KI in unser Unternehmen bringen? Beispiele für die praktische Anwendung von KI gibt es schon jetzt reichlich. Die Teilnehmenden entwickelten im Seminar Einsatzszenarien für unterschiedliche Bereiche und Branchen – von Logistik über Human Resources bis hin zum Marketing.

Klar wurde dabei: Nicht für jede Herausforderung ist KI die richtige Lösung. Was digitale Akteure mittels KI erfolgreich macht, erläuterte Vanessa Just. Sie nannte Kundenzentrierung als zentralen Ausgangspunkt und Daten als Schlüssel einer jeden KI-Strategie: „Analysieren Sie Ihre Daten, um Ihre Kunden zu verstehen, Marktveränderungen wahrzunehmen und schneller innovativ zu sein als andere.“ Mit diesem Wissen könne mit einem konzeptionellen, unternehmerischen oder mit einem datengetriebenen Ansatz aus Daten geschäftlicher Nutzen gezogen werden.

Ein Ergebnis, das wohl alle am Ende mitnehmen: „Der Change ist da und muss jetzt durchgängig gestaltet werden“, formulierte ein Teilnehmer. „Wenn man nicht morgen in Rente geht, sollte man nicht warten. Man sollte Risiken und Chancen bewerten – aber es ist alternativlos.“ Oder, wie es eine andere Teilnehmerin formulierte: „KI ist kein Monster, sondern bietet viele neue Möglichkeiten.“