Einblick

Reifeprüfung für Unternehmen

Ob Data Lake oder Data Cloud – auf den ersten Blick verfügen die meisten Unternehmen über eine respektable Sammlung digitaler Informationen. Doch allzu oft entpuppt sich der gespeicherte Fundus leider als kaum strukturierte, weitgehend unbearbeitete Rohware, sagt KI-Experte Kevin Lin im Interview.

12/2022

Wenn Unternehmen Künstliche Intelligenz einsetzen wollen, analysiert Experte Kevin Lin zuerst intensiv die Qualität der Daten. Der Diplom-Ingenieur räumt mit einem Irrtum auf: „Die Menge der Daten allein ist noch kein Kapital.“ Porsche Consulting/Marco Prosch

Zuerst zur Per­son: Wer ein­tau­chen möch­te in die Welt der Künst­li­chen Intel­li­genz, der fin­det in Kevin Lin einen fas­zi­nie­ren­den Gesprächs­part­ner. Ihm gelingt es, Men­schen auf eine span­nen­de vir­tu­el­le Reise in das digi­ta­le Leben von mor­gen mit­zu­neh­men. Fes­selnd wie ein Kino­film. Doch Sci­ence-Fic­tion liegt ihm fern. Seine Bei­spie­le sind real, spie­geln Erfah­run­gen mit­ten aus dem Wirt­schafts­le­ben. Lin ist sach­ori­en­tiert, arbei­tet an kon­kre­ten Lösun­gen, die Unter­neh­men wirk­lich wei­ter­hel­fen. Stets behält er eine kri­ti­sche Distanz zum Hype im Dora­do der Daten.

1978 in Tai­wan gebo­ren, stu­dier­te Lin in sei­ner Hei­mat Maschi­nen­bau und Halb­lei­ter­tech­no­lo­gie, bevor er nach Deutsch­land kam, um an der renom­mier­ten Rhei­nisch-West­fä­li­schen Tech­ni­schen Hoch­schu­le in Aachen sein Inge­nieur­stu­di­um mit einer Ver­tie­fung in der Luft- und Raum­fahrt abzu­schlie­ßen. Im Jahr 2004 brach­te ihn ein Prak­ti­kum in der Fahr­werks­ent­wick­lung erst­mals in Kon­takt mit der Por­sche AG. Wenig spä­ter arbei­te­te er als Ver­suchs­in­ge­nieur im Ent­wick­lungs­zen­trum Weiss­ach des Stutt­gar­ter Sportwagenherstellers.

Wäh­rend sei­ner Pro­mo­ti­on an der Tech­ni­schen Uni­ver­si­tät Darm­stadt beschäf­tig­te sich Lin inten­siv mit der durch Künst­li­che Intel­li­genz (KI) gestütz­ten Kau­sal­ana­ly­se bei den The­men Unter­neh­mens­stra­te­gie und Unter­neh­mens­ent­schei­dun­gen. Seit 2015 gehört Lin der Manage­ment­be­ra­tung Por­sche Con­sul­ting an. Der Diplom-Inge­nieur hat die fach­li­che Lei­tung für eine zehn­köp­fi­ge Exper­ten­grup­pe und ver­ant­wor­tet gemein­sam mit Asso­cia­te Part­ner Fabi­an Schmidt das Fach­ge­biet Arti­fi­cial Intel­li­gence und Data Ana­ly­tics. Pri­vat – und viel­leicht auch zum Aus­gleich – hat Kevin Lin ein Fai­ble für ana­lo­ge Tech­no­lo­gien: Mit Liebe zum Detail restau­riert er einen Käfer – genau­er gesagt: einen Volks­wa­gen 1303 S, Bau­jahr 1973, 1,6 Liter Hub­raum, 50 PS, lackiert in der Farbe Raven­na­grün. „Das Auto ist fast fer­tig“, sagt Lin, „nur die Ori­gi­nal-Innen­aus­stat­tung braucht noch eine gründ­li­che Überholung.“

Ob sich Wirt­schaft und Indus­trie schon aus­rei­chend mit den Mög­lich­kei­ten Künst­li­cher Intel­li­genz beschäf­ti­gen und wie Daten­ana­ly­se zum Erfolg führt, dazu nimmt Kevin Lin in die­sem Inter­view Stellung.

Jedes zweite Unternehmen mit mehr als 2.000 Mitarbeitenden in Deutschland setzt inzwischen Künstliche Intelligenz (KI) ein. Das ergab eine breit angelegte Umfrage des Digitalverbands Bitkom. Sie berücksichtigte auch kleine Firmen (ab 20 Mitarbeitenden). Das Gesamtbild ist hingegen ernüchternd: Nur neun Prozent aller befragten Unternehmen – unabhängig von ihrer Größe – nutzen die Zukunftstechnologie. Generell mangelt es an gut ausgebildeten Fachkräften und qualifizierten Daten, aber anscheinend auch an Bereitschaft: 64 Prozent der 600 Befragten haben noch nicht in KI investiert. Und planen auch für die Zukunft kein Budget. Das bremst die Innovationsgeschwindigkeit.Porsche Consulting/Clara Philippzig

Welche Bedeutung haben Künstliche Intelligenz und Data Analytics für unsere Zukunft?

„Wir arbei­ten einer­seits mit immer grö­ße­ren Daten­men­gen. Ande­rer­seits erwar­ten wir immer detail­lier­te­re Ant­wor­ten auf schwie­ri­ge Fra­ge­stel­lun­gen. Tabel­len­kal­ku­la­ti­on via Excel und simp­le Mathe­ma­tik rei­chen dafür nicht aus. Das gilt bei­spiels­wei­se für das Erken­nen von Trends oder das Auf­spü­ren von Feh­ler­ur­sa­chen bei kom­ple­xen Sach­ver­hal­ten. Dafür braucht es digi­ta­le Werk­zeu­ge, wie Maschi­nel­les Ler­nen oder Künst­li­che Intel­li­genz. Wer das digi­ta­le Instru­men­ta­ri­um nicht beherrscht, wird die phy­si­sche Welt zukünf­tig nur schwer inter­pre­tie­ren kön­nen. Wie effi­zi­ent ein Unter­neh­men oder eine Orga­ni­sa­ti­on diese Werk­zeu­ge für sich ein­setzt, ent­schei­det über ihre Zukunfts­fä­hig­keit. Davon bin ich fest überzeugt.“

Analytics Consultant Dana Ruiter und Kevin Lin bewerten Daten im Frankfurter Flughafen-Büro der Managementberatung Porsche Consulting. Im insgesamt zehnköpfigen Team sind alle notwendigen Kompetenzen und Expertisen gebündelt. Porsche Consulting/Marco Prosch

Schöpfen Wirtschaft und Industrie die Möglichkeiten der KI und Data Analytics schon genug aus?

„Nein, abso­lut nicht. Vor allem in Deutsch­land ste­hen die Anwen­dun­gen von KI und Data Ana­ly­tics noch ganz am Anfang. Aus mei­ner Sicht hat das drei signi­fi­kan­te Ursa­chen: Zum Ers­ten liegt vie­ler­orts der Fokus nicht auf den rich­ti­gen Schwer­punk­ten. Viele Unter­neh­men schrei­ben sich gerne Künst­li­che Intel­li­genz auf die Agen­da. In der Pra­xis wird aber über­se­hen, zunächst ein soli­des Fun­da­ment zu legen. Damit meine ich, grund­le­gen­de Vor­aus­set­zun­gen wie bei­spiels­wei­se die not­wen­di­ge Infra­struk­tur für KI-Anwen­dun­gen zu schaf­fen. Zwei­tens: Es man­gelt nicht sel­ten an der Qua­li­tät der vor­han­de­nen Daten. Die Daten­men­ge allei­ne ist noch kein Kapi­tal, obwohl das oft geglaubt wird. Und in vie­len Unter­neh­men fehlt es an einer sau­be­ren, ein­heit­li­chen Auf­ga­ben­de­fi­ni­ti­on der Data Owner, die für die Pfle­ge und Qua­li­tät ver­ant­wort­lich sind. Hel­fen würde hier ein wir­kungs­vol­les Manage­ment – die Steue­rung durch fir­men­über­grei­fen­de Data Gover­nan­ce. Sie macht Vor­ga­ben, kon­trol­liert die Ein­hal­tung der Richt­li­ni­en und stellt so den betrieb­li­chen Nut­zen sicher. Die drit­te Brem­se, die den Fort­schritt behin­dert, hat eine höchst sen­si­ble, dif­fi­zi­le Pro­ble­ma­tik. Es geht um die Art und Weise, wie Daten­schutz begrif­fen wird. Der Schutz behin­dert eine effi­zi­en­te Nut­zung vor­han­de­ner Infor­ma­tio­nen, die wie Schät­ze in der Tiefe lie­gen, aber wegen recht­li­cher Beden­ken nicht gebor­gen wer­den dürfen.“

Seit seiner Promotion ist eines von Lins Fachgebieten der Einsatz von Künstlicher Intelligenz bei der Kausalanalyse von Unternehmensstrategien und Unternehmensentscheidungen. Erfolgsaussichten werden dadurch kalkulierbarer. Porsche Consulting/Marco Prosch

In welchen Branchen werden KI und Data Analytics bereits gut genutzt? Und in welchen Bereichen ist der Nachholbedarf besonders hoch?

„Retail ist ein Vor­rei­ter. Denn im Ver­gleich zu ande­ren Wirt­schafts­be­rei­chen fand in Han­del und Logis­tik eine beson­ders frühe Aneig­nung digi­ta­ler Sys­te­me, wie bei­spiels­wei­se E‑Commerce, statt. Die vor­han­de­nen Daten erlau­ben uns, Trans­pa­renz zu schaf­fen und Ver­hal­tens­mus­ter zu erken­nen. In öffent­li­chen Berei­chen dage­gen, wie zum Bei­spiel im Per­so­nen­nah­ver­kehr, bremst vor allem die Regu­la­to­rik oder viel­leicht auch der Unwil­le zu inves­tie­ren die Ein­füh­rung von Künst­li­che Intel­li­genz und Data-Ana­ly­tics-Lösun­gen. Oft wer­den hier wich­ti­ge Nut­zungs­da­ten erst gar nicht erho­ben, obwohl in ande­ren Natio­nen mit ähn­li­chen Daten­schutz­an­for­de­run­gen seit Lan­gem prak­ti­sche Lösun­gen exis­tie­ren. Für The­men wie nut­zungs­ba­sier­te War­tung oder Aus­bau­pla­nung der Infra­struk­tur fehlt somit die Grundlage.“

Kevin Lin sieht ungenutzte Möglichkeiten bei Künstlicher Intelligenz und Datenanalyse. Er sagt aber auch: „Final entscheiden muss weiterhin der Mensch.“ Porsche Consulting/Marco Prosch
Maschinenbau, Halbleitertechnologie, Luft- und Raumfahrt, Porsche-Versuchsingenieur – als Basis dient dem Managementberater ein breiter industrieller Erfahrungsschatz. Porsche Consulting/Marco Prosch
Sofa, ausruhen? Nur für den Fotografen. „Wer sich intensiv mit Daten beschäftigt, den lassen sie nicht mehr los. Das liegt an den scheinbar grenzenlosen Optionen“, sagt Lin. Porsche Consulting/Marco Prosch

Wie aufwendig ist es für Unternehmen und Behörden, KI-Lösungen einzuführen?

„Unter­schied­lich. Der Auf­wand hängt in ers­ter Linie von dem so genann­ten digi­ta­len Rei­fe­grad eines Unter­neh­mens ab. Der muss geprüft wer­den. Als Manage­ment­be­ra­ter schau­en wir des­halb zunächst, ob ein trag­fä­hi­ges Fun­da­ment bereits Teil der Unter­neh­mens­kul­tur ist. Wir prü­fen Kern­fak­to­ren wie die Daten­qua­li­tät oder Data Liter­acy – also die Kom­pe­tenz, Daten bewer­ten und durch­dacht ein­set­zen zu kön­nen. Ein wei­te­rer Fak­tor ist der geschäft­li­che Mehr­wert durch KI-gestütz­te Ent­schei­dungs­fin­dung. Danach rich­tet sich, wel­cher Auf­wand inves­tiert wer­den soll, um KI-Lösun­gen gewinn­brin­gend für das Unter­neh­men zu ent­wi­ckeln. Und es wer­den wis­sen­schaft­lich ori­en­tier­te Fach­leu­te benö­tigt. Das sind die Data Sci­en­tists. Sie haben die ent­schei­den­de Fähig­keit, mensch­li­che Krea­ti­vi­tät und KI-Leis­tun­gen so zu ver­bin­den, dass der best­mög­li­che Out­put erzielt wird. Daher kämp­fen allen voran die Tech-Gigan­ten seit Jah­ren mit exor­bi­tan­ten Gehalts­an­ge­bo­ten um sol­che KI-Talente.“

Aus dem Album, fotografiert im August 2017: Dieser grüne Volkswagen spielt schon länger eine nicht unwichtige Rolle in der Freizeit von Kevin Lin … Porsche Consulting/Jörg Eberl
… Stück für Stück restauriert der Diplom-Ingenieur aus Taiwan ein Symbol des deutschen Wirtschaftswunders. Für kleine Ausflüge zwischendurch bleibt der Käfer stets angemeldet und möglichst immer fahrbereit … Porsche Consulting/Jörg Eberl
… die Stopps verbringt Lin (abgesehen vom Smartphone) analog: Zündung aus, Handbremse angezogen, Beine hoch. Autonomes Fahren ist bei diesem Oldtimer nicht vorgesehen … Porsche Consulting/Jörg Eberl
… dafür ist lupenreine Nostalgie gefragt: Im letzten Schritt wird das gesamte Interieur restauriert – alles soll so sein und so fabrikneu aussehen wie bei der Erstauslieferung vor fünf Jahrzehnten … Porsche Consulting/Jörg Eberl
… fehlen (für Feinschmecker) noch die technischen Daten: Volkswagen 1303 S, Baujahr 1973, 1,6 Liter Hubraum, 50 PS, Farbe: Ravennagrün. Das historische Auto ist im Originalzustand – und deshalb als „kraftfahrzeugtechnisches Kulturgut“ amtlich anerkannt. Porsche Consulting/Jörg Eberl

Was bedeutet die Einführung von KI für die Menschen im Arbeitsleben? Ändert sich die Kultur, gibt es Risiken für das Miteinander?

„Neue Tech­no­lo­gien bedeu­ten immer: ler­nen und umler­nen. Jetzt gilt es zu ver­ste­hen, wel­che Mög­lich­kei­ten sich durch KI und Data Ana­ly­tics eröff­nen. Und es gilt zu ler­nen, wie man diese Instru­men­te mög­lichst erfolg­reich ein­setzt. Keine Frage: Mit Neue­run­gen im Leben und ins­be­son­de­re mit Ver­än­de­run­gen am Arbeits­platz gehen fast immer auch Befürch­tun­gen ein­her. Diese meist vor­her­seh­ba­ren Reak­tio­nen neh­men wir Bera­ter sehr ernst. Akzep­tanz schafft man nach unse­rer Erfah­rung bei sol­chen Pro­jek­ten am bes­ten, wenn alle von der Ver­än­de­rung betrof­fe­nen Men­schen schon wäh­rend des KI-Model­lie­rungs­pro­zes­ses ihr Fach­wis­sen ein­brin­gen und mit­ge­stal­ten kön­nen. KI-Model­le, die von Fach­leu­ten inter­dis­zi­pli­när geprüft wur­den, füh­ren zu qua­li­ta­tiv bes­se­ren Ent­schei­dun­gen. Und alle Mit­ar­bei­ten­den bekom­men das Gefühl, dass sie das Steu­er wei­ter­hin in der Hand behal­ten. Dann emp­fin­den sie Arti­fi­cial Intel­li­gence als Hilfs­werk­zeug, von dem sie bei der Erfül­lung ihrer indi­vi­du­el­len Auf­ga­ben pro­fi­tie­ren. Hier gibt es einen gro­ßen Gestal­tungs­spiel­raum. Denn eines ist klar: Wel­che Rolle der Mensch bei der Ein­füh­rung von Künst­li­che Intel­li­genz spielt, ent­schei­det am Ende der Mensch selbst.“

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