Der Aal und die Disziplin der kleinen Schritte

Hast Du schon mal versucht, einen lebendigen Aal festzuhalten? Es wird dir kaum gelingen. Ich bin in Norddeutschland am Steinhuder Meer aufgewachsen, und dort gibt es Aale. Mit meiner Schulklasse war ich mal auf Besuch in einer Aalräucherei, und wir durften versuchen, einen Aal festzuhalten. Er rutscht dir durch die Finger. Länger als ein paar Sekunden hat es keiner geschafft.

Manchmal kommt es mir vor, dass der Mehrwert einer neuen technischen Lösung wie ein Aal ist. Da hat man Millionen in neue Software oder Dienstleistungen investiert, und am Ende ist man sich nicht sicher, ob dieses Investment einen messbaren Mehrwert für das eigene Unternehmen geliefert hat. Das scheint ein Trend über alle Branchen hinweg zu sein, besonders aber in moderner IT wie Cloud Computing tun sich IT Abteilungen schwer. Hersteller reagieren mit neuen Rollen wie „Customer Success Manager“. Eine Suche auf Xing nach diesem Job Titel ergibt heute 9070 Treffer. Diese Leute helfen Kunden, Mehrwerte einer Lösung zu realisieren.

In einer idealen Welt liefert ein Produkt nach der Installation seinen Mehrwert und alle sind zugfrieden. Aber die Welt ist nicht ideal. Gerade Lösungen, die einen Umbruch bedeuten, die besonders viel Mehrwert liefern sollen, erfordern eine Veränderung im Verhalten der Nutzer. Das fängt im Apple Store an, wo du dir erklären lassen kannst, wie der Umstieg auf Apple Produkte funktioniert. Aber noch viel mehr gilt dies in großen Unternehmen. Da spricht man dann oft von „Operational Transformation“, die Umstellung des IT Betriebs.

Darum bin ich ein großer Fan von kleinen Schritten: „Think big and start small.” Wenn der Mehrwert einer großen Idee nach kurzer Zeit schon in einer ersten Implementation sichtbar ist, dann kann der IT Leiter der Geschäftsführung besser belastbare Vorhersagen über zukünftige Mehrwerte liefern.

Sucht einen konkreten Use Case, der nah am Geschäft liegt. Definiert, wie ihr den Erfolg messen wollt. Denkt besonders daran, wie ihr den Erfolg einer Betriebsumstellung messen wollt. Und wartet nicht zu lange bis zum ersten Meilenstein.

Wenn ein besonderes Vertrauensverhältnis zwischen Kunde und Lieferant besteht, dann werden manchmal auch ganz große Projekte angestoßen, und neue Investitionen werden getätigt, bevor das vorhergehende Projekt einen messbaren Mehrwert geliefert hat. Das kann funktionieren, aber auf lange Sicht ist das ein Risiko für beide Seiten. Denkt an die Disziplin der kleinen Schritte.

Ein KI Spielplatz

Diese Woche war ich zur offiziellen Eröffnungsfeier des ARIC (Artificial Intelligence Center) Hamburg eingeladen. Das ARIC bringt Unternehmen, Start-Ups, Forschung, Banken und Politik zusammen, um KI-basierte Projekte zu initiieren und KI-Lösungen am Markt zu etablieren. Neben guten Gesprächen erlebte ich interessante Vorträge, in denen KI-Projekte vorgestellt wurden.

Ein sehr großes etabliertes Finanzunternehmen nutzt KI auf zwei Arten. Es gibt kurzfristige (in 1 bis 3 Jahre Laufzeit) Projekte, in denen moderne Anwendungen und neue Benutzerschnittstellen entwickelt werden. Langfristig werden in Zusammenarbeit mit dem ARIC ganz neue Geschäftsfelder angegangen, und die alten Prozesse fundamental zu verbessern, z.B. bei der Analyse von rechtlichen Dokumenten.

Ein Kommunikationsunternehmen stellte vor, wie sie KI nutzen, um die Effizienz und Reichweite von Marketingmethoden zu bewerten und zu optimieren. Ein Beratungsunternehmen zeigte, wie mit KI in der Bildanalyse Defekte an Triebwerke von Flugzeugen viel schneller kategorisiert werden können.

Es gibt viele Ideen, wie KI neue Geschäftsfelder treiben kann, und doch wirkte es auf mich ein bisschen wie ein Spielplatz. Das ist nicht negativ gemeint. Es geht um spielerisches Experimentieren. Es wird noch viel mehr probiert werden. Und es kommt darauf an, im kleinen Stil anzufangen und den Mehrwert von KI Lösungen zu beweisen, wie ich schon früher geschrieben hatte.

Je mehr KI-basierte Geschäftsmodelle funktionieren, desto mehr neue Ideen kommen dazu. Ich kann mir vorstellen, dass KI für viele Unternehmen noch sehr viel interessanter werden wird. Und zwar schneller als man denken mag.

Wirklich intelligente Maschinen

Die Definition von künstlicher Intelligenz kann schwammig sein. Manchmal scheint es nur brute force number crunching zu sein. Da wird über immer mehr Rechenleistung ein Verhalten erzeugt, dass Intelligenz zu zeigen scheint. Aber wenn wir hinter die Kulissen von Deep Blue und anderen Supercomputern schauen, die Spiele wie Schach oder Go meistern, dann sind das Sonderfälle, wo Wissen auf einem klar definierten Gebiet optimiert ist.

Die menschliche Intelligenz ist viel kreativer und anpassungsfähiger. Sie ist auf alle Fälle unseres Lebens vorbereitet, viel mehr als jeder Computer.

Und genau da setzt der 15 Jahre alte Klassiker von Jeff Hawkins und Sandra Blakeslee an: „On Intelligence“ ist ein Buch, in dem wir sehr detailliert die Einzelheiten lernen, wie das menschliche Gehirn funktioniert, wie der Neocortex aufgebaut ist, wie wir uns damit Dinge merken, und wie wir Entscheidungen treffen. Und genau diese biologische Vorlage nehmen die Autoren, um Hinweise zu geben, wie man wirklich intelligente Computer bauen kann.

Ein Kollege und Freund hat mir dieses Buch empfohlen, und ich kann diese Empfehlung nur weitergeben. Auch wenn die Vorhersagen von vor 15 Jahren nicht so richtig eingetroffen sind, ist es doch eine erhellende Lektüre.
„Die mächtigsten Dinge sind einfach.“, schreibt Jeff im Prolog. Er hat Recht, man mag nur an das iPhone denken. So wird in diesem Buch eine einfache und geradlinige Theorie der Intelligenz dargestellt. Es ist sehr tief gehend, wenn die einzelnen Zellen und Zellregionen im Gehirn erklärt werden, wie sie zusammenwirken, und wie Informationen gespeichert und abgerufen werden. Ja, du solltest dich beim Lesen konzentrieren, aber ist es auch für Nicht-Neurowissenschaftler verständlich.

Wenn nun eine Maschine dieses Verhalten des menschlichen Gehirns nutzt, dann ist sie wirklich intelligent. Jeff vermutet in diesem Buch, dass in 10 Jahren (das wäre 2015) solche intelligenten Maschinen existieren. Aber im nächsten Satz wird er gleich vorsichtiger, weil es auch länger dauern kann.

Jeff ruft dazu auf, solche Maschinen zu bauen, die den menschlichen Neocortex des Gehirns als Vorbild haben. In dem Buch gibt es einige Beispiele, z.B. wie solche Maschinen kommunizieren und das Wetter der Welt in einer Detailtiefe erfassen, die heute unmöglich scheint. Wollen wir das wirklich? Ich bin mir nicht sicher, ob das eine gute Idee ist. Und ich habe auch noch nichts weiter von solchen Maschinen gehört.

Wie dem auch sei, ich empfehle das Buch „On Intelligence“ jedem, der sich für intelligente Computer interessiert. Du wirst nach der Lektüre mehr Respekt vor deinem Gehirn haben.