Laut Alexandra Suich Bass geht künstliche Intelligenz über den Technologiesektor hinaus und hat schwerwiegende Folgen für Unternehmen, Arbeitnehmer und Verbraucher.
Lügendetektoren sind im Geschäftsleben nicht sehr verbreitet, aber die chinesische Versicherungsgesellschaft Ping An glaubt, dass sie Betrug erkennen kann. Das Unternehmen ermöglicht es Kunden, Kredite über ihren Antrag zu beantragen. Potenzielle Kreditnehmer beantworten Fragen zu ihren Einkommens- und Rückzahlungsplänen mithilfe einer Videosendung, in der etwa 50 winzige Gesichtsausdrücke aufgezeichnet werden, um die Aufrichtigkeit ihrer Entscheidungen zu bestimmen. Das Programm basiert auf künstlicher Intelligenz (KI) und hilft dabei, die Kunden, mit denen Sie weiterarbeiten sollten, genau zu bestimmen.
AI ersetzt die meisten obligatorischen Überprüfungen des Zustands der Bankkonten von Kreditnehmern. Johnson & Johnson, ein Konsumgüterunternehmen, und Accenture, ein Beratungsunternehmen, verwenden AI, um Lebensläufe zu sortieren und die besten Kandidaten auszuwählen. AI hilft Caesars, einer Gruppe von Casino- und Hotelunternehmen, die wahrscheinlichen Kosten von Kunden vorherzusagen und personalisierte Werbeaktionen anzubieten, um sie anzulocken. Bloomberg, ein Medienunternehmen und Finanzinformationsunternehmen, verwendet AI, um Unternehmensgewinnberichte zu scannen und automatisch Nachrichtenartikel zu generieren. Vodafone, ein Mobilfunkanbieter, kann Probleme mit der Kommunikation und den Geräten der Benutzer vorhersagen, bis sie auftreten. Unternehmen aus allen Wirtschaftszweigen verwenden KI, um Cybersicherheitsbedrohungen und andere Risiken wie Burnout zu überwachen.
Anstatt sich auf Intuition und grobe Prognosen zu verlassen, versprechen vernünftigere und schnellere AI-basierte Prognosen, das Geschäft viel effizienter zu machen. Bei Leroy Merlin, einem französischen Baumarkt, veranstalteten die Manager freitags neue Werbeaktionen, verwendeten jedoch standardmäßig dieselben Waren wie letzte Woche, um ihr Wochenende zu beschleunigen. Derzeit verwendet das Unternehmen Algorithmen, um frühere Verkaufsdaten und andere Informationen abzurufen, die sich auf den Verkauf auswirken können. Zum Beispiel Wettervorhersagen für eine effizientere Nutzung des Regalplatzes. Dies half dem Unternehmen, seinen Lagerbestand um 8% zu reduzieren, selbst wenn der Umsatz um 2% stieg, sagt Manuel Davy von Vekia, einem Entwickler von AI-Startup-Programmen.
KI und maschinelles Lernen (Begriffe, die häufig synonym verwendet werden) enthalten Computer, die große Datenmengen sammeln, um Modelle zu finden und Vorhersagen zu treffen, ohne explizit für diese Aufgabe programmiert zu sein. Große Datenmengen, ausgefeiltere Algorithmen und enorme Verarbeitungsleistung verschafften der KI großen Einfluss und enorme Fähigkeiten. Die Ergebnisse ähneln oft denen, die eine Armee von Statisten mit unbegrenzter Zeit und Ressourcen bereitstellen könnte, aber sie werden viel schneller, billiger und effizienter erzielt.
Einer der Hauptvorteile von AI wird ein starker Rückgang der Prognosekosten sein, sagt Ajay Agrawal von der University of Toronto und Co-Autor des neuen Buches „Prediction Machines“. So wie Elektrizität die Beleuchtung viel erschwinglicher gemacht hat, kostet diese Beleuchtungsstufe jetzt etwa 400-mal weniger als im Jahr 1800, so dass KI Prognosen erschwinglicher, zuverlässiger und weit verbreiteter machen wird.
Computer können seit Jahrzehnten Text und Zahlen lesen, haben aber erst vor kurzem gelernt, zu sehen, zu hören und zu sprechen. "AI ist ein universeller Begriff für Salatschüsseln aus verschiedenen Segmenten und Disziplinen", sagt Fei Fei Lee, Direktor des AI Lab bei Stanford und Leiter Cloud Computing bei Google. Zu den KI-Unterteilungen gehören Robotik, die Fabriken und Förderbänder ersetzt, und Computer Vision, die in Anwendungen verwendet wird, von der Identifizierung von etwas oder jemandem auf einem Foto bis hin zur selbstfahrenden Technologie. Laut Frau Li ist Computer Vision der „Killer“ der KI, da sie in vielen Situationen eingesetzt werden kann. Die KI verbessert jedoch auch ihre Fähigkeiten in der Spracherkennungstechnologie. Es liegt Sprachassistenten auf Telefonen und Heimlautsprechern zugrunde und ermöglicht es Algorithmen, Anrufe abzuhören und den Ton und den Kontext des Sprechers wahrzunehmen.
Technologischer Wandel
Bisher war der Technologiesektor der Hauptnutznießer der KI-Technologie. Die meisten führenden Technologieunternehmen wie Google und Amazon im Westen, Alibaba und Baidu in China wären ohne die KI, die für Produktempfehlungen, gezielte Werbung und Nachfrageprognosen verwendet wird, nicht so groß und erfolgreich geworden. Amazon nutzt AI beispielsweise in großem Umfang, um Roboter in seinen Lagern zu steuern, Verpackung und Lieferung zu optimieren, gefälschte Waren zu erkennen und seinen Sprachassistenten Alexa zu bedienen. Alibaba, ein chinesischer Konkurrent, nutzt KI auch in großem Umfang, beispielsweise in der Logistik. und seine Online-Zahlungstochter Ant Financial experimentiert mit der Gesichtserkennung, um Transaktionen zu genehmigen. Sandar Pichai, der Leiter von Google, sagte, dass KI einen „tieferen“ Effekt haben wird als Elektrizität oder Feuer.
Die Führer von Nicht-Technologieunternehmen aus verschiedenen Wirtschaftssektoren beginnen sich Sorgen zu machen, dass KI sie vom Markt nehmen könnte, und kaufen vielversprechende Technologie-Startups, um ihre führende Position zu sichern. Laut PitchBook, einem Datenanbieter, gaben Unternehmen auf der ganzen Welt im Jahr 2017 rund 21,8 Milliarden US-Dollar für Fusionen und Übernahmen im Zusammenhang mit KI aus, etwa 26-mal mehr als im Jahr 2015 (siehe Grafik). Startups ohne Umsatz werden von ihrem Wert angezogen, der für einen Experten für KI-Technologie zwischen 5 und 10 Millionen Dollar liegt.
Wenn KI über den Technologiesektor hinausgeht, wird dies das Wachstum der Anzahl neuer Unternehmen beeinflussen, die bestehende Unternehmen herausfordern. Dies geschieht bereits in der Autoindustrie mit Drohnen-Startups und Firmen wie Uber. Es wird auch die Arbeitsweise anderer Unternehmen verändern, indem traditionelle Funktionen wie Supply Chain Management, Kundenservice und Personalbeschaffung transformiert werden.
Die zukünftige Entwicklung dieser Technologie ist ermutigend, birgt aber auch Risiken. Laut einem Bericht des MIT Sloan Management Review und der Boston Consulting Group glauben 85% der Unternehmen, dass KI einen Wettbewerbsvorteil bieten wird, aber nur eines von zwanzig Unternehmen nutzt ihn heute. Große Unternehmen und Industrieunternehmen wie das Finanzwesen, die viele Informationen generieren, nehmen häufig führende Positionen ein und schaffen daher ihre eigenen Systeme mit verbesserter KI. Viele Unternehmen werden sich jedoch dafür entscheiden, mit einer wachsenden Armee unabhängiger KI-Anbieter zusammenzuarbeiten, darunter Cloud-Anbieter, Berater und Startups.
Dies ist nicht nur ein Unternehmensrennen, sondern auch ein internationales, insbesondere zwischen Amerika und China. Chinesische Firmen haben den großen, entscheidenden Vorteil, dass die chinesische Regierung eine umfangreiche Datenbank mit Gesichtern verwaltet, mit deren Hilfe Gesichtserkennungsalgorithmen trainiert werden können. In China ist die Privatsphäre nicht so wichtig wie im Westen.
In Zukunft wird es viele Chancen geben, die falsche Entscheidung zu treffen. Eines der schwierigen Themen für Unternehmen wird das Thema Zeitverteilung sein. Roy Bahat von Bloomberg Beta, einem Risikokapitalfonds, zieht eine Parallele zwischen dem heutigen und dem Dotcom-Boom Ende der neunziger Jahre: "Unternehmen versuchen herauszufinden, wofür sie Geld ausgeben sollen." Wenn sie frühzeitig große Geldbeträge in KI investieren, riskieren sie, sich stark einzuschränken oder große Summen für nutzlose Startups zu zahlen, wie es viele in den frühen Tagen des Internets getan haben. Wenn sie jedoch zu lange warten, können sie technologisch hinter Unternehmen zurückbleiben, die schnell Erfolg haben, sowie Konkurrenten, die Technologie schneller beherrschen.
Jemand könnte sich von wunderschönen Medienberichten täuschen lassen und glauben, dass KI ein Zauberstab ist, der so einfach als Teil der Microsoft-Software installiert werden kann, sagt Gautam Schroff von Tata Consultancy Services, einem indischen Unternehmen. KI-Systeme erfordern eine sorgfältige Datenaufbereitung, eine sorgfältige Überwachung der Algorithmen und eine große Anzahl von Einstellungen, um davon zu profitieren. Gourdeep Singh von Microsoft spricht von KI-Systemen als „verrückten Wissenschaftlern“: Sie können leicht die Arbeit erledigen, die Menschen für unverständlich halten, beispielsweise winzige Unvollkommenheiten in Industrieprodukten erkennen oder schnell Millionen von Fotos von Gesichtern klassifizieren, aber sie haben Probleme mit Dingen das scheint den Leuten einfach zu sein, wie zum Beispiel das grundlegende Denken. Bereits 1956, als Wissenschaftler ihr erstes Treffen abhielten, um über KI zu diskutieren, suchten sie nach einer Möglichkeit, Maschinen mit „menschlicher“ allgemeiner Intelligenz zu füllen, einschließlich komplexer Überlegungen. Aber das bleibt ein fernes Streben.
Der Hype um künstliche Intelligenz macht es schwierig, den Hype von der Realität zu trennen. Im letzten Quartal 2017 haben öffentliche Unternehmen auf der ganzen Welt KI und maschinelles Lernen in ihren Gewinnberichten mehr als 700 Mal erwähnt, sieben Mal häufiger als im gleichen Zeitraum des Jahres 2015 (siehe Grafik). So viele Firmen spekulieren über KI-Fähigkeiten, ohne konkrete Beweise dafür zu liefern. Deshalb sollte jemand einen gefälschten Nachrichtensender starten, sagt Tom Sibel, ein Veteran aus dem Silicon Valley.
Führungskräfte des Unternehmens müssen jahrelang nachdenken. In naher Zukunft wird AI die üblichen Geschäftsprozesse wie Finanzen, Personalmanagement und Kundendienst ersetzen, sagte Michael Chui vom McKinsey Global Institute, einem analytischen Beratungszentrum. Mit der Zeit wird es aber auch ganze Branchen ersetzen, beispielsweise durch die Steigerung des Wachstums unbemannter Fahrzeuge oder die Entdeckung völlig neuer Medikamente. Während Menschen eine voreingenommene Meinung über das Design von Industrieprodukten oder eine Kombination von Arzneimitteln haben, die möglicherweise vorteilhafter sind, finden Algorithmen eher neue und akzeptable Lösungen.
Insbesondere sind viele Führungskräfte mehr daran interessiert, Kosten zu senken und Arbeitskräfte zu sparen als an den umfassenderen Möglichkeiten, die AI bieten kann, sagt John Hagel von Deloitte. Dies wirkt sich natürlich negativ auf die Mitarbeiter aus, aber folglich auch auf das Geschäft. "Wenn Sie nur die Kosten senken und den Kunden keinen Mehrwert bieten, sind Sie aus dem Spiel", sagt er. Einige Unternehmen sind möglicherweise nicht in der Lage, vorhandene Arbeitsplätze abzubauen, verwenden jedoch Technologien, um die Schaffung neuer Arbeitsplätze zu vermeiden. Und Arbeitnehmer, die ihren Arbeitsplatz behalten, fühlen sich eher unter dem Schutz ihrer Arbeitgeber. Einige Firmen verwenden AI bereits, um die Kommunikation ihrer Mitarbeiter zu zentralisieren, ohne gegen das Gesetz zu verstoßen. Diese Praxis wird gefördert, indem Datenschutzbedenken geäußert werden.
Ein großes Problem besteht darin, dass KI den Effekt eines virtuellen Trichters oder „Schwungrads“ erzeugt, sodass Unternehmen, die es verwenden, effizienter arbeiten können: mehr Daten generieren, ihre Dienste verbessern, mehr Kunden anziehen und niedrigere Preise anbieten. Es klingt großartig, kann aber auch zu einer stärkeren Unternehmenskonzentration und einem stärkeren Monopoleinfluss führen, wie dies bereits im Technologiesektor geschehen ist.