Künstliche Intelligenz braucht schlaue menschliche Köpfe
Künstliche Intelligenz ist derzeit in aller Munde. Analysten sagen der neuen Technologie enormes Potenzial für die Wirtschaft voraus. Unternehmen quer über alle Branchen hinweg setzen sich mit den Möglichkeiten von maschinellem Lernen und automatisierten Entscheidungen auseinander. Doch die Umsetzung wird vor allem durch eines ausgebremst: den Fachkräftemangel.
Wenn man sich die Masse an Medien- und Social-Media-Meldungen zum Thema KI ansieht, scheint künstliche Intelligenz heute nahezu allgegenwärtig. Produktankündigungen, Forschungsergebnisse und Artikel, die sich mit den Möglichkeiten von KI auseinandersetzen, überfluten den Markt. Im privaten Alltag findet KI bereits große Akzeptanz. So zeigt eine aktuelle Studie des Branchenverbandes Bitkom, dass drei Viertel der befragten Bundesbürger KI-basierte Empfehlungen für optimale Reiseverbindungen gut finden, und 69 Prozent freuen sich, wenn bei der Internetsuche dank künstlicher Intelligenz die besten Ergebnisse ganz oben stehen.
KI ist in der Praxis angekommen
Auch im Unternehmensumfeld rauchen derzeit viele Köpfe, wie man am besten von KI profitieren kann. Über alle Branchen hinweg gibt es bereits zahlreiche Anwendungen. In der Industrie optimieren selbstlernende Algorithmen zum Beispiel mit vorausschauender Wartung die Produktion. Im Banken- und Versicherungsumfeld helfen intelligente Systeme dabei, Betrugsfälle in Echtzeit aufzudecken und zu vermeiden. Und in der Automobilbranche entwickeln die Hersteller mit Hochdruck das autonome Fahren. Laut einer aktuellen IDC-Studie hat ein Viertel der deutschen Unternehmen bereits KI-Projekte umgesetzt, und 69 Prozent planen dies in den nächsten zwölf Monaten. Den Analysten zufolge werden die weltweiten Ausgaben für künstliche Intelligenz und Machine Learning bis 2020 auf über 40 Milliarden US-Dollar steigen.
Warum diese Begeisterung? Die Antwort liegt auf der Hand: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bieten Unternehmen die Möglichkeit, das Potenzial ihrer Daten erst richtig auszuschöpfen. Denn mit dem Internet der Dinge wächst die verfügbare Datenmenge ins Unendliche. Es reicht jedoch nicht aus, Informationen einfach nur zu sammeln, man muss sie auch in Wissen verwandeln. Um dies bei der wachsenden Datenflut zu meistern, kommen selbstlernende Algorithmen ins Spiel.
Fachkräftemangel als größte Herausforderung
Künstliche Intelligenz ist allerdings kein Selbstläufer. Damit sie überhaupt erfolgreich sein kann, braucht sie nicht nur Hochleistungs-Technik, sondern auch Menschen. Unternehmen benötigen Data Scientists, die geeignete Datenquellen für eine Fragestellung identifizieren und die Analysen vorbereiten. Sie müssen unter anderem passende analytische Modelle erstellen, Tools auswählen und interdisziplinär über den Tellerrand hinausschauen. Außerdem sind Data Engineers gefragt, die die Daten bereinigen, aufbereiten und analysefähig machen.
Doch solche Fachkräfte sind Mangelware und auf dem Markt heiß begehrt. Laut der bereits oben erwähnten IDC-Studie fehlt es in mehr als 80 Prozent der befragten Unternehmen an geeigneten Spezialisten. Händeringend gesucht werden Data Scientists, Entwickler, Datenbank-Manager, Business-Analysten sowie Trainer. Zwar gibt es an deutschen Universitäten bereits zahlreiche Studiengänge mit dem wohlklingenden Abschluss Data Scientist, doch bis diese Absolventen auf den Arbeitsmarkt kommen, dauert es noch einige Zeit. International sieht es nicht viel besser aus. McKinsey beispielsweise prognostiziert, dass bis 2024 alleine in den USA 250.000 Data Scientists fehlen werden.
Keine Zeit zu verlieren
Unternehmen sollten sich daher nicht nur darauf konzentrieren, neue Fachkräfte zu rekrutieren. Genauso wichtig ist es, Mitarbeiter weiter zu qualifizieren und fehlendes Know-how aufzubauen. Die Bitkom Akadmie bietet z.B. hierfür seit Kurzem in Zusammenarbeit mit dem Deutschen Forschungszentrum für KI (DFKI) den bundesweit ersten Zertifikatslehrgang „Ausbildung zum KI-Manager“. Außerdem können Unternehmen durch Zusammenarbeit mit externen Spezialisten Know-how-Lücken schließen. Denn eines ist klar: Abwarten ist keine Lösung. Im internationalen Vergleich liegt Deutschland im KI-Bereich nur im Mittelfeld, so die IDC-Studie. Es wird also höchste Zeit, mit der Aufholjagd zu beginnen.
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