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30.11.2020 - 30.11.2020 | Stuttgart | Kongress

14. Auflage - Künstliche Intelligenz – der Treiber für die Digitalisierung in der VUCA-Situation

Kommentar (z.B. Halle und Standnummer)

14. Mediensymposium Montag, 30.11.2020 von 17.00 bis 20.30 Uhr in Stuttgart Thema: Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz in Zeiten der Corona-Pandemie –
Was Unternehmen mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz anders machen sollten und machen
– Mit KI und Covid-19 resilienter aus der Krise?

Die weltweite Corona-Pandemie hinterlässt Spuren in der Gesellschaft, in der Wirtschaft sowie im Arbeitsleben und im Alltag.
Corona war eine VUCA-Situation in Reinkultur. Das gewohnte Arbeitsleben wurde stark beeinflusst. Unter VUCA subsumiert man eine Situation mit folgenden Merkmalen:
• Hohe Volatilität/Unbeständigkeit (volatility)
• Hohe Unsicherheit (uncertainty)
• Hohe Komplexität (complexity)
• Große Mehrdeutigkeit (ambiguity)

Das VUCA-Paradigma wird, wie die KI, seit den 90er Jahren rege diskutiert. Dennoch waren eine Reihe von Unternehmen von dieser Pandemie und seinen Auswirkungen überrascht. Im aktuellen Fall existieren neben der reinen Liquiditäts- und Existenzsicherung das Hauptproblem des hohen Maßes an Unsicherheiten. Eine sorgfältige Planung und Organisation war zeitweise nicht möglich und es war wichtig, nicht in Panik und in blinden Aktionismus zu verfallen. Im Rahmen des diesjährigen Mediensymposiums werden die Auswirkungen der Covid-19-Pandemie in volkswirtschaftlicher und betriebswirtschaftlicher Sicht diskutiert.

Entscheidungen unter Druck und Unsicherheit führen oft zu einem „kognitiven Tunnelblick“
Die Entscheidungsträger, sowohl in Wirtschaft als auch in Politik, wollten oftmals die Krise nicht wahrnehmen und blendeten deren Existenz aus. Hinter diesem Verhalten steht häufig die Verlustaversion. Dies zeigte sich z. B. darin, dass Manager zu lange zögerten, Projekte, Aufträge oder Geschäftsreisen zu annulieren. Jeder Mensch hat emotional viele Widerstände, Verluste zu realisieren und zögert entsprechende Entscheidungen hinaus. Diese Tendenz nennt man in der Literatur auch „sunk cost bias“. Um dies zu verhindern, gibt es im Alltag ein humorvolles Sprichtwort: „Wenn Dein Pferd tot ist, dann steig ab“. In diesen neuartigen Situationen ist es wichtig viele Daten zu sammeln und auszuwerten, um toxische Denk- und Entscheidungsfehler zu verhindern. In diesem Zusammenhang spielt die Künstliche Intelligenz eine zentrale Rolle. Unter dem Begriff Künstliche Intelligenz existieren verschiedene Formen der Intelligenz. Intelligente Systeme mit einem beschränkten Grad an Eigenständigkeit bezeichnet man als „schwache Intelligenz“ (applied artificial intelligence). Andere Unternehmen suchen bereits die tatsächliche Nachbildung menschlicher Denkweisen und entsprechender Abstrakionsfähigkeiten. In diesem Zusammenhang spricht man von starker KI (artificial intelligence).
Die Gesundheitsmedizin und der Automobilbereich sind ein Treiber der KI. In der Gesundheitsmedizin wird im wesentlichen die 1. Stufe der Künstlichen Intelligenz, das maschinelle Lernen, eingesetzt. Dies ist ein Verfahren, das sich auf Computeralgorithmen, also konkrete Handlungsanweisungen, stützt. Auf Grundlage dieser Algorithmen können lernende Systeme in Daten Muster erkennen, ohne dass der gerade analysierte Patientenfall programmiert wurde.

Die letzte Entscheidung muss der Mensch treffen
Damit hofft man bessere Diagnosen für Krankheiten zu entwickeln. Eine Reihe von Systemen sind bereits in der Lage, Computertomographie- und MRT-Bilder auszuwerten – in bestimmten Fällen schon besser als der Facharzt. Allerdings würde der Patient die Kommunikation des Krankheitsbildes allein durch einen Computer nicht akzeptieren.

Pattern Recognition in der Automobilindustrie – Automotive 4.0
Die Mustererkennung spielt in der Automobilindustrie eine Schlüsselrolle für das autonome Fahren. Smart Engineering ermöglicht smarte Mobilität. Die Vision Zero erzeugt großen Druck von der individuellen urbanen Mobilität hin zu neuen Formen der Mobilität wie Sharing und Pooling. Für die Automobilindustrie ist es wichtig, nicht nur die Fahrzeuge zu betrachten, sondern auch die Wünsche und Bedürfnisse der Kunden durch KI zu erfassen, um neue Business-Modelle durch Digitalisierung, intelligente Assistenzsysteme und ein datenbasiertes Ökosystem für Dienstleistungen zu etablieren.

Digitalisierung und autonomes Fahren ermöglichen neue Geschäftsmodelle
Kaum eine andere Technologie wie die Künstliche Intelligenz wird die Mobilität derart revolutionieren. Und die Forschung schreitet trotz vereinzelter Rückschläge in großem Tempo voran. Aufgrund der aktuellen Corona-Pandemie wird zwar die Sharing Economy gedrosselt, allerdings dürfte der Trend zu weiteren smarten Urbanisierung und zu Green Technolgy unumkehrbar sein. Das selbstfahrende Connected Car bietet darüber hinaus Schnittstellen für die Kommunikation mit dem Kunden, für After Sales und innovative Geschäftsfelder wie Embedded Software, Infotainment, In-car-payment, auf Daten basierende Dienstleistungen und Datenverwertung. Alle diese Daten müssen ausgewertet werden und führen zum Einsatz von KI-Systemen. Das Auto wird neu gedacht. Es wird zum device on wheels. Das Mobiltelefon war der Vorreiter.

Covid-19 ist eine Art Beschleuniger für Trends, die bereits vorher existierten.
Das Festhalten an toxischen Annahmen hat bereits in der Vergangenheit dazu beigetragen, dass selbst einstige Branchengiganten wie z.B. Nokia, Kodak oder Blockbuster von Disruptionen überrollt wurden. Sie haben ihr marktbeherrschendes Geschäftsmodell nicht rechtzeitig grundlegend überdacht und konnten es angesichts von rapiden Umbrüchen im Bereich der Technolgieentwicklung und des Konsumentenverhaltens nicht mehr schnell genug anpassen. Strategisch erfolgreiche Unternehmen machen dabei vor, wie eine etablierte Technologieführung möglich wird.

 

Das 14. Mediensymposium stellt somit scheinbar unverrückbare Fakten in Frage.