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Zukunft deutscher Unternehmen : Der Einstieg in Künstliche Intelligenz war noch nie so leicht

  • -Aktualisiert am

Mensch trifft Maschine – auf der Hannover Messe haben deutsche Industrieunternehmen vorgestellt, was sie in der Robotik vorhaben. Bild: dpa

Deutschland soll einer der führenden Standorte für KI auf der Welt werden. Drei Dinge sind wichtig, damit das gelingt – sie haben mit den Daten zu tun. Ein Gastbeitrag.

          Die Bundesregierung hat ihre nationale Strategie für Künstliche Intelligenz vorgelegt. Das ambitionierte Ziel: Deutschland soll einer der führenden KI-Standorte auf der Welt werden. Angesichts des Vorsprungs der Vereinigten Staaten und Chinas sollten wir uns schleunigst die Frage stellen, wie wir die vielen guten Ansätze des Papiers zum Leben erwecken.

          Für mich sind drei Punkte entscheidend, um in der Praxis voranzukommen. Erstens müssen wir große Datenmengen zugänglich machen, indem wir firmenübergreifende Datenpools aufbauen. Zweitens müssen wir dafür einen rechtlichen Rahmen schaffen und klare Regeln für den kommerziellen Handel mit Daten aufstellen. Und drittens brauchen wir mehr Wissenstransfer zwischen den Unternehmen sowie einen Kulturwandel in den Köpfen.

          Viele Produkte unseres Alltags sind heute mit Sensoren ausgestattet und liefern unablässig Betriebsdaten in Echtzeit. Diese Informationen haben aber erst dann einen Nutzen, wenn wir sie in größeren Zusammenhängen auswerten, etwa indem wir sie mit Daten aus anderen Quellen kombinieren und daraus neue Erkenntnisse gewinnen. Dafür müssen wir  Drehscheiben in Form von Datenpools und Plattformen aufbauen, in denen die Daten zusammenfließen und anderen Marktteilnehmern zur Verfügung stehen.

          Daten von Bremsscheiben

          Folgendes Beispiel verdeutlicht, warum die Aggregation über Plattformen so wichtig ist: Wenn die Daten der Bremsscheiben sämtlicher Autos in Deutschland über eine Plattform laufen und mit Wetterdaten oder den Sensoren im Scheibenwischer kombiniert würden, ließen sich anhand der Bremsvorgänge sehr genaue Rückschlüsse auf gefährliche Straßenverhältnisse ziehen. Andere Autos könnten dann auf wenige Meter genau vor Glatteis oder Nebel gewarnt werden. Die Daten könnten aber auch Hinweise darauf liefern, ob eine Kreuzung zu unübersichtlich gestaltet ist und umgebaut werden muss, um Unfälle zu vermeiden.

          Wer aber schafft diese Datenpools und wer betreibt die Plattformen? Den Anfang sollte der Staat machen, indem er die Daten der Verwaltung zugängig macht und somit die digitale Plattform schlechthin schafft. In der Wirtschaft ist der Aufbau mehrerer Datenpools für die verschiedenen Branchen sinnvoll. Für ein Unternehmen allein ist diese Aufgabe kaum zu stemmen, sodass diese sich in Konsortien zusammenschließen sollten, um einen Pool für die Gesundheitswirtschaft, die Automobilwirtschaft, die Chemieindustrie und so weiter aufzubauen.

          Wir müssen zudem sicherstellen, dass alle Marktteilnehmer – vom Start-Up bis hin zum Großkonzern – die gleichen Zugriffsrechte haben. Es gilt zu verhindern, dass die großen Unternehmen den kleinen die Spielregeln diktieren. Weiterhin brauchen wir einen Mechanismus, der regelt, wie Teilnehmer einer Plattform für ihre zur Verfügung gestellten Daten entlohnt werden und welche Nutzungsgebühren der Plattformbetreiber erheben darf. Das beinhaltet auch die Frage, welche Anreize wir den Endkunden bieten können, um ihre Daten zu teilen.

          Einheitliche Regeln

          Der Austausch von Daten über Plattformen führt zu zahlreichen rechtlichen Fragestellungen, die vom Datenschutz bis hin zum Kartellrecht reichen. Die wichtigste Frage lautet: Welche Daten dürfen wie und für welche Zwecke erhoben, verarbeitet und geteilt werden? Um zurück auf das Beispiel mit den Bremsscheiben zu kommen: Sind die Betriebsdaten aus dem Fahrzeug personenbezogene Daten des Nutzers? Dürfen die Standortdaten übermittelt werden oder müssten alle ort- und personenbezogenen Informationen anonymisiert werden? Wie finden wir das richtige Gleichgewicht zwischen dem Datenschutz und einer höheren Sicherheit für die Verkehrsteilnehmer?

          Hier braucht es ein einheitliches und verbindliches Regelwerk für die Nutzung von Betriebsdaten, am besten auf europäischer Ebene. Deshalb plädiere ich für eine europäische Datenstrategie, die die Nutzung, die Bepreisung und den Handel solcher Daten regelt. Diese würde die Prinzipien der Datenschutzgrundverordnung ergänzen und weiter auslegen. Solange das nicht geschieht, wird jedes Unternehmen seine Daten für sich behalten, um einem rechtlichen Risiko aus dem Weg zu gehen.

          Die Hürden für den Einstieg in die KI waren noch nie niedriger. Einfache KI-Anwendungen, wie etwa die Automatisierung von Buchhaltungsprozessen, lassen sich innerhalb weniger Wochen und mit geringen Kosten umsetzen. Die Unternehmen können dabei auf fertige KI-Bausteine zurückgreifen, die viele Softwareanbieter in der Cloud zur Verfügung stellen. Das gilt übrigens auch für schwierigere Aufgaben wie die automatisierte Bilderkennung mit Hilfe von lernenden Systemen.

          Gerade dem Mittelstand ließe sich so die Angst vor der vermeintlichen Mammutaufgabe nehmen. Zudem sind die in der KI-Strategie vorgeschlagenen Beratungsangebote rund um regulatorische und praktische Fragen – etwa in Form von KI-Lotsen –  für kleine und mittlere Unternehmen von großer Bedeutung, um letzte ‚Stolpersteine’ aus dem Weg zu räumen. Mindestens genauso wichtig ist jedoch, dass Unternehmen aller Größenordnungen sich stärker untereinander vernetzen, um Erfahrungen auszutauschen und gemeinsame Projekte in Angriff zu nehmen.

          Weiterhin werden die Mittelständler erheblich vom Aufbau der Datenpools profitieren, da so Wettbewerbsgleichheit zu den Großunternehmen geschaffen wird. Umgekehrt binden sie ihre intelligenten Produkte an die Datenplattformen an und tragen so dazu bei, dass Deutschland in kurzer Zeit den weltweit größten Schatz an Maschinen- und Betriebsdaten aufbaut. Schließlich ist der Mittelstand das Rückgrat der deutschen Wirtschaft und somit auch der bedeutendste ‚Zulieferer von Daten‘.

          Auf dem Weg zum führenden KI-Standort werden wird aber nur erfolgreich sein, wenn wir zunächst das ‚Problem in den Köpfen‘ lösen: Viele Firmen sind kulturell noch nicht auf das KI-Zeitalter vorbereitet. Das betrifft zum einen die Mitarbeiter, die es auf die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine vorzubereiten gilt. Dafür sind neben Schulungen auch ganz neue Arbeitskonzepte nötig. Zum anderen sind viele Führungskräfte und Entwickler allein auf die Weiterentwicklung der Produkte fokussiert und verpassen so die Wachstumsmöglichkeiten, die sich aus neuen Leistungsversprechen für die Nutzer auf Grundlage von Betriebsdaten und KI ergeben.

          Nun ist schnelles Handeln gefragt: Hier ist nicht nur die Politik sondern vor allem auch die Wirtschaft gefordert, die den Aufbau von Datenpools als Grundlage für zukünftige Wertschöpfung und die Weltmarktführerschaft bei Industriedaten vorantreiben muss.

          Frank Riemensperger ist Deutschland-Chef der Unternehmensberatung Accenture.

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