Wilhelm Klatt: KI muss nicht teuer und komplex sein.
Künstliche Intelligenz kann bezahlbar sein
Künstliche Intelligenz (KI) ist aktuell eines der „heißesten” Themen in der Digitalisierung. Deshalb fragen sich immer mehr Unternehmer und Führungskräfte in der Region, ob und wie KI im eigenen Betrieb einsetzbar ist. Die technologischen Voraussetzungen sind gut. Weltweit gibt es zahlreiche erfolgreiche Beispiele für den Einsatz von KI in vielen Wirtschaftsbereichen.
Die Erprobung und Implementierung dieser Technologie ist jedoch noch relativ teuer, u.a. weil viel spezielles Know-how benötigt wird und das extrem knappe Fachkräfteangebot von den Googles, Facebooks und Amazons unserer Welt beschlagnahmt wird. Wertvolle Unterstützung können zum Beispiel DigitalPaten bieten. Als erfahrene Gründer helfen sie regionalen Unternehmen punktuell beim Aufbau der notwendigen Expertise für solche Schlüsseltechnologien.
Im Bielefelder Werk der ZF Friedrichshafen AG beschäftigte man sich ebenfalls mit der Frage, ob KI die visuelle Qualitätsprüfung von Kfz-Bauteilen erlernen und perspektivisch die Mitarbeiter bei dieser monotonen und eher belastenden Aufgabe unterstützen kann. Klassische Automatisierung, bei der alle Beurteilungskriterien von Experten programmiert werden müssen, stoßen bei komplexeren visuellen Qualitätskontrollen schnell an technische und wirtschaftliche Grenzen. Aber wie kann KI so eine Aufgabe erlernen und wie erprobt man das ohne gleich ein Vermögen auszugeben?
Als DigitalPate habe ich die ZF Friedrichshafen AG bei der experimentellen Erprobung von KI für einen Anwendungsfall begleitet und hierfür die Lean Startup Methodologie eingesetzt. Diese zielt darauf ab, den Entwicklungszyklus für neuartige Produkte durch hypothesen-gestütztes validiertes Lernen in kurzen Iterationen ressourcenschonend zu verkürzen. Wir haben zwei elementare Hypothesen zum Einsatz von KI aufgestellt und diese, für einen großen Konzern eher unkonventionell, mit sehr einfachen Prototypen (teilweise aus Holz!) zu einem Bruchteil der sonst gängigen Kosten getestet. Nach dem erfolgreichen Test beider Hypothesen wird nun aktuell die eigentliche Maschine gebaut. Aus der Validierung haben wir gelernt, wie eine KI-basierte Lösung für diese Aufgabe überhaupt aussehen kann und nutzen diese Erkenntnisse jetzt in der Konstruktion.
KI muss nicht teuer und komplex sein. Mit den Methoden aus der Startup-Welt lässt sich diese Technologie auch in traditionellen Betrieben schnell und bezahlbar erproben.
