von Managern und Maschinen

HBM November 2017

Seit mehr als 250 Jah­ren wird das Wirt­schafts­wachs­tum von tech­ni­schen In­no­va­tio­nen be­stimmt. Die wich­tigs­ten sind jene, die von Öko­no­men als Uni­ver­sal­tech­no­lo­gi­en be­zeich­net wer­den – zu die­ser Ka­te­go­rie ge­hö­ren die Dampf­ma­schi­ne, die Elek­tri­zi­tät oder der Ver­bren­nungs­mo­tor. Jede die­ser Er­fin­dun­gen setz­te eine Wel­le kom­ple­men­tä­rer In­no­va­tio­nen und Ge­schäftschan­cen frei. Im Ge­fol­ge des Ver­bren­nungs­mo­tors ent­stan­den bei­spiels­wei­se Au­tos, Last­wa­gen, Flug­zeu­ge, Ket­ten­sä­gen oder Ra­sen­mä­her, gleich­zei­tig ent­wi­ckel­ten sich rie­si­ge Fach­märk­te, Ein­kaufs­zen­tren, Cross-Docking-Zen­tren, neue Lie­fer­ket­ten und – et­was wei­ter ge­dacht – so­gar die Wohn­ge­bie­te in den Vor­or­ten. So un­ter­schied­li­che Fir­men wie Wal­mart, UPS oder Uber fan­den neue Wege, die­se Tech­nik für neue und pro­fi­ta­ble Ge­schäfts­mo­del­le zu nut­zen.
Die wich­tigs­te Uni­ver­sal­tech­no­lo­gie der heu­ti­gen Zeit ist die künst­li­che In­tel­li­genz (KI), und hier wie­der­um be­son­ders das ma­schi­nel­le Ler­nen (ML) – also die Fä­hig­keit von Ma­schi­nen, ihre Leis­tung zu ver­bes­sern, ohne dass Men­schen ih­nen ge­nau er­klä­ren müs­sen, wie das zu tun ist. Be­son­ders in den letz­ten paar Jah­ren ist das ma­schi­nel­le Ler­nen sehr viel er­folg­rei­cher ge­wor­den und weit­hin ver­füg­bar. Wir kön­nen heu­te Sys­te­me bau­en, die sich so­gar ihre Auf­ga­ben selbst bei­brin­gen.
Wa­rum das eine so große Sa­che ist? Aus zwei Grün­den. Ers­tens wis­sen wir Men­schen viel mehr, als wir aus­drücken kön­nen. Bei vie­len Din­gen fällt es uns sehr schwer, un­se­re ei­ge­ne Vor­ge­hens­wei­se zu er­klä­ren – wie wir zum Bei­spiel ein Ge­sicht wie­der­er­ken­nen oder einen klu­gen Zug im al­tasia­ti­schen Stra­te­gie­spiel Go ent­wi­ckeln. In den Zei­ten vor der Ent­wick­lung des ma­schi­nel­len Ler­nens ver­hin­der­te die­se Un­fä­hig­keit, un­ser Wis­sen zu ar­ti­ku­lie­ren, die Au­to­ma­ti­sie­rung vie­ler Auf­ga­ben. Heu­te aber ist das mög­lich.
Zwei­tens sind ML-Sys­te­me häu­fig aus­ge­spro­chen lern­fä­hig. Sie leis­ten bei vie­len Ak­ti­vi­tä­ten Über­mensch­li­ches, etwa bei der Auf­de­ckung von Be­trü­ge­rei­en oder der Dia­gno­se von Krank­hei­ten. In al­len Wirt­schafts­be­rei­chen wer­den heu­te di­gi­ta­le Lern­sys­te­me auf­ge­baut, und sie wer­den eine ge­wal­ti­ge Wir­kung er­zie­len.
Künst­li­che In­tel­li­genz wird die Wirt­schaft eben­so stark ver­än­dern wie frü­he­re Uni­ver­sal­tech­no­lo­gi­en. Denn ob­wohl sie schon in Tau­sen­den Un­ter­neh­men welt­weit ein­ge­setzt wird, wer­den die meis­ten großen Mög­lich­kei­ten noch gar nicht ge­nutzt. Die Aus­wir­kun­gen der KI wer­den im kom­men­den Jahr­zehnt um ein Mehr­fa­ches grö­ßer sein, wenn In­dus­trie, Ein­zel­han­del, Lo­gis­tik, Fi­nan­zen, Ge­sund­heits- und Rechts­we­sen, Ver­si­che­run­gen, Un­ter­hal­tungs­in­dus­trie, Bil­dungs­we­sen und prak­tisch jede an­de­re Bran­che ihre Kern­pro­zes­se und Ge­schäfts­mo­del­le auf die Nut­zung von KI aus­rich­ten. Die ein­zig be­schrän­ken­den Fak­to­ren lie­gen heu­te im Ma­na­ge­ment, bei der Ein­füh­rung der Sys­te­me und in der Vor­stel­lungs­kraft der Men­schen.
Al­ler­dings hat die künst­li­che In­tel­li­genz wie vie­le neue Tech­no­lo­gi­en vor ihr auch un­rea­lis­ti­sche Er­war­tun­gen ge­weckt. Wir se­hen heu­te al­ler­or­ten, das Busi­ness­plä­ne ge­spickt sind mit Hin­wei­sen auf ma­schi­nel­les Ler­nen, neu­ro­na­le Net­ze oder an­de­re For­men der Tech­no­lo­gie, auch wenn das nur sehr we­nig mit de­ren ech­ten Ein­satz­mög­lich­kei­ten zu tun hat. Wer bei der Part­ner­ver­mitt­lung im In­ter­net auf die Nut­zung künst­li­cher In­tel­li­genz ver­weist, ver­bes­sert da­durch nicht die Ef­fek­ti­vi­tät der Part­ner­su­che, son­dern al­len­falls die Geld­be­schaf­fung.
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