Praxis-Workshop für Mittelständler: Industrielle Daten erfolgreich nutzbar machen
Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) und Big Data ermöglichen neue Geschäftsmodelle – vorausgesetzt, Unternehmen verfügen über das nötige Bewusstsein sowie Fachwissen, um vorhandene Datenschätze zu heben. Worauf es ankommt, vermittelten die Gesellschaft für Informatik (GI) und die Plattform Lernende Systeme Ende Mai in einem gemeinsamen praxisorientierten Workshop für Vertreterinnen und Vertreter von Industrieunternehmen. Wichtige Erkenntnis: Eine klare Zielsetzung für die KI-Nutzung sowie ihre Einbindung in die Unternehmensstrategie können unnötiges Datensammeln verhindern, eine hohe Datenqualität sicherstellen und damit Anwendungen mit Mehrwert schaffen.
Big Data und KI versprechen neue Produkte und Lösungen, die scheinbar direkt auf Daten und intelligenten Diensten aufbauen. Übersehen wird dabei häufig, dass es klare strategische Ziele sowie fachliche Kompetenzen braucht, um aus vorhandenen Daten nutzenstiftende Anwendungen zu erzeugen. Zu Beginn des Workshops teilten die Referenten in Impulsvorträgen ihre Expertise und Erfahrung bei der Einführung von KI in Unternehmen.
Matthias Patz, Vice President & Senior Advisor Digital Platforms bei DB Systel, zeigte auf, wie die Deutsche Bahn bereits heute KI und maschinelles Lernen bei der Wartung und im Monitoring anwendet. Michael Weyrich, Professor am Institut für Automatisierungstechnik und Softwaresysteme (IAS) der Universität Stuttgart, stellte dar, dass – wo reale Daten fehlen – auch synthetische Daten zur Verifizierung und Validierung von KI-Systemen eingesetzt werden können. Wie kleine und mittlere Unternehmen (KMU) von Big Data und KI profitieren können, skizzierte Alexander Löser, Professor für Data Science an der Beuth Hochschule für Technik Berlin und Mitglied der Plattform Lernende Systeme. Die Dominanz amerikanischer B2C-Plattformen ist bereits so ausgeprägt, dass Deutschland und Europa dieses Niveau nicht mehr einholen können. Chancen bestehen aber insbesondere im Bereich der Innovationsplattformen, so Löser. Durch deren gemeinsame Nutzung mit Partnern ließen sich Investitionsausgaben für Datenprodukte senken, die Zusammenarbeit stärken und letztendlich Gesamtkosten reduzieren.
Klare Ziele als Voraussetzung für erfolgreiche Datennutzung
In den anschließenden drei virtuellen World Cafés diskutierten die KI-Experten mit den 34 Teilnehmenden des Praxis-Workshops folgende Fragestellungen:
- Wie findet man geeignete Use Cases und woher bekommt man die Daten?
- Worin liegt der Wert der Daten und wie kann man diese greifbar machen?
- Wie erreicht man ein nachhaltiges Geschäftsmodell?
Konsens herrschte darüber, dass eine klare Zielsetzung und die Einbindung der Digitalstrategie in die Unternehmensstrategie grundlegend für die erfolgreiche Einführung von KI sind. Nur wenn der erwartete Mehrwert einer Anwendung vorab klar definiert ist, lassen sich Daten sinnvoll und zielgerichtet erheben. Wichtig ist zudem eine Fehlerkultur in den Unternehmen. Sie müssten versuchen, am Beispiel zu lernen und aus Rückschlägen und Problemen ihren Nutzen zu ziehen, so die Erkenntnis. Um Use Cases erfolgreich umzusetzen, braucht es zudem entsprechende Kompetenzen. Das Profil und die Erwartungen an die Data Scientists muss dabei klar umrissen sein.
Daran schloss sich die Frage nach dem Wert von Daten an. Wichtig ist ein Bewusstsein dafür, welche Daten wirklich relevant sind und in welcher Form sie vorliegen müssen. Die Qualität der Daten wurde dabei vor der Quantität betont. Ebenso wichtig: Daten- und IT-Expertise zusammen zu bringen, Datenschützer frühzeitig einzubinden und diese als Ermöglicher – und nicht als Verhinderer – zu sehen. Wenn KMU sich beim Einsatz von Big Data und KI an ihren Kernkompetenzen orientieren und gemeinsam mit erfahrenen Partnern zusammenarbeiten, sind nachhaltige und erfolgreiche Geschäftsmodelle möglich, so ein Fazit der Diskussion. Insbesondere für den KMU-Standort Deutschland bestehen hier gute Chancen, mit KI neue Geschäftsmodelle dauerhaft zu erschließen.
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Linda Treugut / Birgit Obermeier
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