Einsatz der Technologien am Arbeitsplatz: Strategischer Plan gefordert

Einsatz der Technologien am Arbeitsplatz: Strategischer Plan gefordert

Fre, 29/06/2018 - 11:16
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Welche Vorteile bietet die künstliche Intelligenz für Unternehmen und welche Arbeiten können automatisiert werden? Ein Interview mit Marco Montali, außerordentlicher Professor an der Fakultät für Informatik in Bozen.

Seit einem Jahr ist Marco Montali außerordentlicher Professor an der Freien Universität in Bozen. Der Südtiroler hat Informatik an der Universität in Bologna studiert. Nach einigen Jahren Forschungstätigkeit und einem Post-Doktorat ist er nach Bozen zurückgekehrt, wo er in einer Gruppe an der Uni Bozen Forschung zur künstlichen Intelligenz betrieben hat. Insbesondere hat er sich damit beschäftigt, wie Maschinen lernen, logisch zu denken, wie Daten und Prozesse analysiert und dargestellt werden können und wie technische Hilfsmittel genutzt werden können, um den Menschen zu helfen, zu verstehen, was im Betrieb geschieht.

Sie haben studiert, wie die künstliche Intelligenz Menschen bei ihrer Arbeit behilflich sein kann?

Ja, ich habe mich mit der Entwicklung von Programmen auseinandergesetzt, die Personen helfen, besser zu arbeiten. Dank intelligenter Software müssen die Arbeiter nicht mehr langweiligen und sich wiederholenden Aufgaben nachgehen oder jenen, in denen die Maschine besser ist als der Mensch. Die Computerprogramme sind heute schon in der Lage eine große Menge an Daten zu analysieren, die eine Person nie manuell untersuchen könnte. Andererseits gibt es auch Situationen, beispielsweise wenn eine Maschine im Unternehmen kaputt geht, wenn man einer Person in der Ersten Hilfe helfen muss oder wenn man den Investoren erklären muss, warum man sich an eine gewisse Verkaufsstrategie hält, wo das menschliche Eingreifen notwendig ist.

Welche Vorteile bietet die künstliche Intelligenz für Unternehmen?

Dies hängt von der Art des Unternehmens ab, was es produziert und welche Aufgabe es hat. Die künstliche Intelligenz kann vielseitig eingesetzt werden; sei es bei der Lösung von sehr komplexen Aufgaben in spezifischen Anwendungsbereichen, als auch allgemein bei der Verwaltung und Analyse der Daten und von Prozessen. Zum Beispiel in einem Betrieb, der Systeme zur Videoüberwachung entwickelt, kann sie beispielsweise automatisch identifizieren, ob sich ein Eindringling auf dem Gelände befindet. In meinen Studien geht es darum, wie die künstliche Intelligenz helfen kann, die internen Prozesse der Unternehmen zu organisieren. Der Betrieb muss in der Lage sein, die Daten des Unternehmens die erklären, was im Betrieb passiert, zu analysieren. Dank der Analyse der Daten kann auch erkannt werden, wo es Abweichungen und wo es Verbesserungspotential gibt. Dies hilft die Qualität der Arbeit der Mitarbeiter und die angebotenen Dienstleistungen zu verbessern. Letztendlich ist aber immer der Mensch derjenige, der entscheidet, wie und wo einzuschreiten ist. Die Programme können aber spezifische Informationen bereitstellen, wo ein Eingriff notwendig ist. Diese Art der Forschung versucht so effizient wie möglich die Darstellung des Wissens über die Prozesse und der im Unternehmen vorhandenen Daten mit der Analyse von großen Datenmengen, die vom Unternehmen gesammelt wurden, zusammenzuführen. Daten können mit dem Erdöl verglichen werden. Solange sie nicht veredelt werden, sind sie unnütz. Wenn sie aber verarbeitet werden, werden sie wertvoll. Sie können dann beispielsweise von Führungskräften genutzt werden, um Entscheidungen besser informiert und effizienter zu treffen.

Eine große Herausforderung ist die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine?

Vor allem beim Machine und Deep Learning ist eines der Probleme, das immer aktueller wird, dass Maschinen zwar fähig sind, viele schwere Aufgaben zu lösen, aber es nicht immer einfach ist zu verstehen, warum Alogorithmen eine bestimmte Entscheidung getroffen haben. Dies ist aktuell ein Problem der Forschung, das momentan noch keine Lösung hat, aber es ist ein wichtiges Problem, das erfordert, dass diese Techniken, die derzeit sehr modern sind, mit jenen kombiniert werden, die sehr nahe an der logischen Tradition sind und die mit der Darstellung des Wissens verbunden sind. Maschinen müssen nämlich nicht nur fähig sein, etwas zu tun. Sie müssen auch mit den Menschen interagieren und sich erklären können. Sie müssen sagen können, warum sie sich in einer gewissen Art und Weise verhalten haben. Bis heute können diese Informationen noch nicht aus Algorithmen herausgeholt werden. Dies kann bei der Arbeit aber auch zu sozialen Problemen führen.

Es gibt dann auch noch ein viel größeres Problem, das nicht nur mit dem zusammenhängt, was die künstliche Intelligenz kann, sondern auch damit, was wir den Maschinen delegieren wollen. Insbesondere müssen die Grenzen definiert werden, wie die Arbeit zwischen Mensch und Maschine aufgeteilt werden soll. Bald wird es möglich sein, dass autonome Taxis unterwegs sind, die Menschen befördern oder es wird Programme geben, die den Kundendienst am Telefon übernehmen. Dies könnte in kürzester Zeit zu vielen Arbeitslosen führen. Andererseits arbeitet man auch heute schon an „Robo-Doktoren“, die genaue Daten von Patienten analysieren können und versuchen statistische Korrelationen zu finden, um eine Diagnose zu formulieren. Sie sind aber weit davon entfernt all das zu wissen, was ein menschlicher Arzt weiß und sie sind absolut nicht in der Lage zuverlässige Informationen zu liefern. Zudem können sie auch nicht erklären, wann es wichtig ist, bei einem Patienten einzuschreiten.

Es handelt sich um Thematiken, welche verschiedene Disziplinen betreffen und es werden dringend multidisziplinäre Gruppen gebraucht, welche diese Probleme angehen und einen strategischen Aktionsplan entwickeln, der sowohl technologische, ethische, wirtschaftliche und soziale Aspekte berücksichtigt. Man sollte alle Kompetenzen zusammenlegen und Grenzen festlegen, wie weit ein Privatunternehmen gehen darf. Außerdem sollte darüber entschieden werden, wie die Aufgaben zwischen Mensch und Maschine aufgeteilt werden sollen. Gleichzeitig braucht es einen Übergangsplan, um zu verstehen, wie man mit der möglichen Arbeitslosigkeit von verschiedenen Arbeiterkategorien umgehen soll, aber auch wie man Technologien strategisch einsetzen kann. Zudem braucht es einen Plan zur Weiterbildung der Personen, deren Arbeit automatisiert wird.

Welche Arbeiten können automatisiert werden?

Die Meinungen gehen hier auseinander, aber es ist wichtig zu unterstreichen, dass sich nicht nur Berufe mit einer hohen Ausbildung retten werden. Einige Arbeiten scheinen leicht automatisierbar zu sein, wie gewisse physische Arbeiten (z.B. das Ein- und Ausladen von Waren) oder jene Arbeiten zur Ausarbeitung von Daten. Bereits heute gibt es schon Programme zum Management der Finanzen, die voraussehende Analysen machen und entscheiden, wie investiert werden kann. Dies wäre eigentlich eine Aufgabe, welche eine hohe Ausbildung erfordert. Handwerker, Ärzte oder Krankenschwestern oder jeder andere, der Aufgaben ausübt, die viel Wissen und Kreativität erfordern oder schwer vorhersehbar sind, sind hingegen sehr schwer zu ersetzen. Ein weiterer wichtiger Aspekt betrifft die Interaktion zwischen Menschen und die empathische Ebene. Beispielsweise werden bereits verschiedene Roboter entwickelt, die das Pflegepersonal ersetzen könnten, aber nur in einigen Aufgaben, wie beispielsweise um Patienten zu transportieren. Andererseits gibt es Aspekte, die mit den Gefühlen der Menschen zusammenhängen, die bis heute keine Maschine übernehmen kann.

Welche Ausbildung ist in Zukunft notwendig?

Was die Ausbildung betrifft, entstehen derzeit Möglichkeiten für diejenigen, die keine Informatiker sind, um einige Aspekte zum Umgang mit den Techologien zu erlernen, die in Zukunft gebraucht werden. Dazu gehören beispielsweise Techniken zur Datenanalyse und zur Modellierung von Daten und Prozessen. Meiner Meinung nach handelt es sich dabei um Technologien, die auch von Nicht-Informatikern beherrscht werden können und sollten. Es ist auch wichtig, junge Menschen auszubilden, die algorithmisch denken können und verstehen, wie Rechner funktionieren. Dies könnte jungen Menschen helfen, mit den Technologien leichter zu interagieren und in Zukunft in der Lage zu sein, besser mit den Maschinen zusammenzuarbeiten. Neben den technischen Aspekten sind soziale Kompetenzen gefordert und dass man fähig ist, sich mit Menschen auszutauschen, um zu vertsehen, wie ein Problem gelöst werden kann. Zudem sollten die Soft Skills verbessert werden, die Maschinen zumindest in nächster Zukunft nicht beherrschen werden, die aber vor allem in der Organisation der Prozesse in Unternehmen von entscheidender Bedeutung sind.

Interview: Anna Schenk

 

 

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unibz