Künstliche Intelligenz (KI) ist zum Schlagwort in Politik und Industrie geworden. Gastgeber einer Informationsveranstaltung war jetzt das St. Georgener Virtual Dimension Center (VDC). In einem fast voll besetzten Hörsaal konnten sich Vertreter von Unternehmen, Studenten oder Schüler darüber informieren, um was es bei Künstliche Intelligenz geht.

Im Nachgang des Vortrags von Sebastian Dörn war eine Diskussion der Teilnehmer angesagt.
Im Nachgang des Vortrags von Sebastian Dörn war eine Diskussion der Teilnehmer angesagt. | Bild: Werner Müller

Künstliche Intelligenz seien keine Excel-Tabellen, mit der häufig in Unternehmen als Datengrundlage gearbeitet werde, erklärt Sebastian Dörn, Mathematik-Professor an der Hochschule Furtwangen. Künstliche Intelligenz sei viel anspruchsvoller. Wie Dorn erklärt, sind zunächst Auswertungen zu machen. Das erfordere die Aufnahme von Daten, um ein System anlernen zu können, was relevante Daten sind. Danach werde ein neuronales Netz angelernt, das die Aufgaben letztendlich automatisiert, auslesen, ordnen und Ergebnisse ausgeben könne. Neuronale Netze hätten ein biologisches Vorbild, die eine Vernetzung von Neuronen im Nervensystem eines Lebewesens nachahmen.

Suche nach Geschäftsmodellen

Für Sebastian Dörn stellt sich die Frage, wie künftig Geschäftsmodelle aussehen werden. Springen Unternehmen auf den Fortschritt mit KI auf, oder fallen Unternehmen, nachdem diese eine Höchstleistung erbracht haben, zurück und verpassen den Sprung, noch qualitativer zu arbeiten. Unternehmen können absteigen und als „Zombie-Unternehmen“ am Markt verweilen.

Referent Sebastian Dörn.
Referent Sebastian Dörn. | Bild: Werner Müller

Feststellungen wie die KI sei teuer, zu mächtig oder man könne die Kontrolle verlieren, passten nicht in die erforderliche Weiterentwicklung von Unternehmen. Wenn Dörn sagt, KI gebe es schon seit den 1950-er Jahren, erstaunt das die Zuhörer. KI könne zu einer höheren Produktivität führen.

Methode „Versuch und Irrtum“

Katastrophal sei, heute noch Papier und digitale Daten von Hand zu verarbeiten. Ein neuronales Netz sei anzutrainieren, Daten seien zu sammeln und mit Mitarbeitern festzustellen, welche Parameter relevant seien. Schnell könne so aus „Versuch und Irrtum“ gelernt werden.