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Interview zu Künstlicher Intelligenz Vanessa Cann: „Die Firmen haben ihre Daten noch im Aktenordner“

Die Geschäftsführerin des KI-Bundesverbands spricht über Berührungsängste des Mittelstands gegenüber Start-ups für KI – und warum Gründerinnen in der Tech-Welt eine Ausnahme sind.
13.07.2021 - 04:00 Uhr Kommentieren
Die Geschäftsführerin des KI-Bundesverbands Vanessa Cann ist überzeugt: „Es gibt überall Anwendungsfälle für KI. Das beginnt beim Recruiting und geht bis zur Produktion.“ Quelle: Tobias Koch
Vanessa Cann

Die Geschäftsführerin des KI-Bundesverbands Vanessa Cann ist überzeugt: „Es gibt überall Anwendungsfälle für KI. Das beginnt beim Recruiting und geht bis zur Produktion.“

(Foto: Tobias Koch)

Die junge Netzwerkerin Vanessa Cann kennt beide Seiten, die Gründer und die etablierten Unternehmen. Noch zu zaghaft trauen sich Mittelständler an Künstliche Intelligenz (KI) heran, weiß sie aus Erfahrung. Gerade erarbeitet ihr Verband eine Übersicht über Beispielfälle, wo die Technologie der Industrie geholfen hat.

Oft fehle den Unternehmen noch die Vorstellungskraft, wo KI einen Mehrwert bietet und welche Gewinne dadurch erwirtschaftet werden können. Viele müssten zudem ihre Daten erst einmal digitalisieren, damit sie für KI-Start-ups überhaupt verwertbar werden. „Ohne Daten wird aus einem KI-Projekt nichts“, sagt Cann.

Gleichzeitig warnt die Expertin vor Missverständnissen, wenn es um die neue Technologie geht. „KI sollte nie der Selbstzweck sein, sondern dort eingesetzt werden, wo es Sinn macht.“ Beispielsweise wenn Unternehmen mit geringen Budgets für Social-Media die Arbeit durch eine KI abgenommen wird. Zum Teil können ganze Abteilungen entlastet werden. Allerdings muss „das Bestehende grundlegend hinterfragt“ werden.

Als Mentorin berät Cann auch Frauen, die im KI-Bereich stark unterrepräsentiert sind. „Wir müssen Frauen stärker für naturwissenschaftliche Fächer begeistern“, sagt sie. Zudem kritisiert sie, dass Frauen von Investoren und Kunden weniger Kompetenz im Technologiebereich zugesprochen wird.

Sie hat folgende Beobachtung gemacht: „Da Gründerinnen im KI-Bereich rar sind, haben sich viele Menschen noch nicht daran gewöhnt, dass Frauen genauso viel Expertise besitzen können.“

Lesen Sie hier das ganze Interview:

Frau Cann, woran scheitern Kooperationen zwischen KI-Start-ups und Mittelstand?
Kleine und mittelständische Unternehmen wissen inzwischen schon gut, dass Künstliche Intelligenz eine wichtige Zukunftstechnologie ist. Allerdings fehlt die Vorstellungskraft, für welche konkreten Anwendungsfälle die KI einen echten Mehrwert bieten und zusätzliche Gewinne erwirtschaften kann. Aber vor allem: Ohne Daten wird aus einem KI-Projekt nichts. Die Firmen haben ihre Daten oft noch im Aktenordner, müssen sie strukturieren und digitalisieren, damit sie für KI-Start-ups überhaupt verwertbar werden. Wie Firmen Daten zur Verfügung stellen können, ist eine entscheidende Frage. Da hat die DSGVO nicht geholfen, sondern mehr Verwirrung gestiftet. Die meisten horten lieber ihre Daten und hoffen, sie irgendwann monetarisieren zu können. Hier würden konkrete Datenmarktplätze in Deutschland oder der EU helfen. Dort könnten Firmen ihre Daten anbieten, KI-Start-ups würden diese kaufen und nutzen. Dadurch gäbe es einen monetären Anreiz.

Kann KI jedem nutzen? Schließlich ist es mehr eine Hilfstechnologie und weniger ein reiner Selbstzweck.
Genau, es gibt überall Anwendungsfälle. Das beginnt beim Recruiting und geht bis zur Produktion. Es gibt den bekannten Spruch von Andrew Ng: „AI is the new electricity“ („KI ist die neue Elektrizität“). KI ist ein elementarer Baustein der Digitalisierung, weil sie durch Automatisierung in nahezu allen Branchen Effizienzgewinne schafft. Zahlreiche Arbeitsschritte, die noch von Menschen ausgeführt werden, können intelligent automatisiert werden. Das heißt nicht, dass uns die Maschinen das Denken abnehmen. KI kann uns vielmehr repetitive Arbeit ersparen und dadurch Raum für kreative Prozesse schaffen.

So, wie sich Mittelständler an Digitalisierung gewöhnen mussten, müssen sie nun wieder umdenken?
Im Englischen können wir zwischen „digitalise“, „digitalisation“ und „digital transformation“ unterscheiden. Mit „digitalise“ ist gemeint, dass analoge Prozesse digital umgesetzt werden. Das ist etwa der Sprung vom Brief zur E-Mail. „Digitalisation“ bedeutet, dass neue Prozesse entstehen, die digital gedacht werden, etwa über den Einkauf von Programmen wie Microsoft Teams. Die meisten Mittelständler befinden sich auf dieser Stufe. Die „digital transformation“ geht noch einen Schritt weiter: Hierbei wird das Bestehende grundlegend hinterfragt. So könnte man neue Rechnungen automatisch erkennen und zuordnen. In der Folge würde eine ganze Abteilung entlastet. Hiermit tun sich die meisten Unternehmen noch sehr schwer.

Was ist ein typisches Missverständnis, wenn es um KI geht?
Einige Firmen setzen KI nur der KI willen ein – quasi als Marketinggag. Ein bekanntes KI-Start-up wurde beispielsweise von einem Mittelständler engagiert, um ein intelligentes System zu entwickeln, das E-Mails vorfiltert. Das mittelständische Unternehmen fragte bei der Vorführung des Ergebnisses: „Wo ist die KI?“ Die Gründer antworteten: „Wir brauchten keine KI, um das zu bauen.“ Letztlich mussten sie aber eine einbauen, weil der Kunde das so wollte. Das Produkt wurde dadurch aber nicht besser. Es braucht nicht für alles KI. Im Vordergrund sollte die Problemlösung stehen. Künstliche Intelligenz ist dann ein mächtiges Instrument, um das Problem zu lösen – aber KI sollte nie der Selbstzweck sein, sondern dort eingesetzt werden, wo es Sinn macht.

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Können Sie Beispiele nennen, wo KI erfolgreich angewendet wird?
Die Gründer von Micropsi Industries haben eine Software für Industrieroboter entwickelt, die ihre Umgebung beobachten und auf Veränderungen in Echtzeit reagieren können. Ein weiteres Beispiel ist das Unternehmen Fyrfeed. Eine KI arbeitet Hand in Hand mit menschlichen Schreibern und produziert hochwertige Texte zu einem Bruchteil des üblichen Marktpreises. Unternehmen können dadurch auch mit geringen Budgets in den Social-Media-Kanälen sichtbar werden. Das KI-Startup Brighter AI verwendet Deepfakes, um Gesichter in Videos, beispielsweise von Überwachungskameras, zu verändern. Dadurch wird das Videomaterial datenschutzrechtlich sicher und für die KI-Entwicklung verwertbar. 

Sie beraten auch Frauen, doch diese sind stark unterrepräsentiert: Der Anteil an Gründerinnen im KI-Sektor liegt bei nur zehn Prozent und ist damit geringer als bei deutschen Start-ups insgesamt (15,7 Prozent).
Gerade im Deep-Tech-Bereich finden sich noch zu wenige frauengeführte Start-ups. Aber viele männliche Gründer engagieren sich sehr, ihre Teams divers aufzustellen. Die Erfahrung zeigt, dass durchmischte Teams deutlich besser performen und resilienter sind. Die Wurzel des Problems liegt aber an anderer Stelle. Es gibt derzeit zu wenig Frauen in den MINT-Studiengängen. Wir müssen Frauen stärker für naturwissenschaftliche Fächer begeistern. Andere Länder sind da schon weiter. Viele Entwicklerinnen kommen beispielsweise aus Pakistan, Indien oder Osteuropa.

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Ist nicht auch die ganze Start-up-Welt noch sehr männlich dominiert und schreckt Frauen ab?
Die meisten Start-ups sind kapitalgetrieben. Viele männliche Gründerteams fokussieren sich oft auf schnelle Skalierbarkeit und einen erfolgreichen Unternehmensverkauf. Sie fühlen sich durch das Kompetitive, das vielen Start-ups anhaftet, motiviert. Viele weibliche Gründerteams sind anders gestrickt: Sie wollen sich selbst verwirklichen und einen sozialen oder ökologischen Mehrwert stiften. Beide Herangehensweisen haben ihre Berechtigung. Allerdings wird Frauen von Investoren und Kunden unberechtigterweise weniger Kompetenz im Technologiebereich zugesprochen.

Werden KI-Gründerinnen mehr mit Stereotypen konfrontiert?
Für Frauen ist es schwieriger, in männerdominierte Bereiche vorzudringen. Sie müssen sich Netzwerke erst noch aufbauen. Da Gründerinnen im KI-Bereich rar sind, haben sich viele Menschen noch nicht daran gewöhnt, dass Frauen genauso viel Expertise besitzen können. Das ist ein Stereotyp, mit dem sie zu kämpfen haben. Sie müssen sich besonders beweisen.

Mehr: Forscher Jan Peters: „Es fehlen Leute in Deutschland, die KI verstehen“

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