Das Bild, das sich Menschen über Künstliche Intelligenz machen, ist ziemlich verzerrt. „Zum einen sind die Erwartungen an die Fähigkeiten von KI riesig, zum anderen ist da aber auch die Angst, dass superschlaue Künstliche Intelligenzen die Weltherrschaft übernehmen“, so Andrea Martin, Chief Technology Officer von IBM für die DACH-Region. Gerade Hollywood hat mit Blockbustern wie der „Terminator“ Filmreihe das Bild einer von Maschinen regierten Zukunft geprägt. Aber auch Statements von renommierten Wissenschaftlern wie Stephen Hawking haben die Menschen verunsichert: „Wenn ich höre, dass KI uns irgendwann töten wird, schlage ich die Hände über dem Kopf zusammen“, ereifert sich René Büst, Director of Technology Research bei Arago. „Derartige Phrasen sorgen einfach dafür, dass die Menschen Angst haben. Und das macht es uns als Anbietern extrem schwer, klarzumachen, was KI kann und was nicht.“ Die Roundtable-Teilnehmer sehen hier auch die Medien in der Pflicht, nicht nur über Schreckensszenarien im Zusammenhang mit KI zu berichten, sondern vor allem auch Chancen und Möglichkeiten darzustellen. „Mein Eindruck ist aber leider, dass die Presse lieber spektakuläre Weltuntergangs-Thesen aufgreift, weil sie einfach mehr Aufmerksamkeit beim Leser finden“, so Reinhard Karger, Unternehmenssprecher des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz.

Auf der anderen Seite tragen aber auch die Anbieter von Systemen, die KI nutzen, Mitschuld an dem verzerrten Bild in der Öffentlichkeit: „Mit hohem Marketing-Aufwand werden Systeme, die eigentlich relativ trivial sind, auf den Markt gebracht“, meint Thomas Staudinger, Vice President Marketing bei EBV. So entstehe eine Erwartungshaltung, die viele Systeme dann letztendlich nicht erfüllen können.

„Wir sollten auf die Chancen und Möglichkeiten schauen, die sich mit KI bieten.“
Andrea Martin, Chief Technology Officer IBM DACH

Mehr Anwendungen als gedacht

Ein typisches Beispiel dafür sind Chatbots: Viele Nutzer erwarten, man könne mit den digitalen Assistenten einen Dialog führen wie mit einem Menschen. „Das werden wir wahrscheinlich auch auf lange Sicht nicht können“, so René Büst. „Man sollte vielmehr mit kleineren Aufgaben wie der Automatisierung von Prozessen anfangen.“ Das sieht auch Andrea Martin so: „Die personalisierte Interaktion ist nur ein Teilbereich von Künstlicher Intelligenz. Daneben sollt man sehen, wie uns KI helfen kann, aus riesigen Datenmengen neue Erkenntnisse zu gewinnen und uns dabei unterstützen kann, bessere Entscheidungen zu treffen.“

Die Experten können eine ganze Reihe von Anwendungen aufzählen, wo KI schon heute eingesetzt wird und echten Nutzen für die Anwender bringt: Sei es bei der vorausschauenden Wartung, in der Arbeitsorganisation, in der medizinischen Forschung oder in vielen anderen Bereichen, in denen KI-Systeme Menschen unterstützen. Tatsächlich werden heute schon viel mehr KI-Lösungen eingesetzt, als den meisten Menschen bewusst ist. Das macht eine Zahl von Oliver Gürtler, Senior Director Business Group Cloud and Enterprise, Microsoft Deutschland, deutlich: „Stand heute arbeiten bereits 760.000 Entwickler bei unseren Partnern an Lösungen, die KI nutzen. Und das ist nur auf unserer Plattform – es gibt natürlich noch weitere Anbieter.“ Das passt zu den Zahlen, die Andrea Martin nennt: „2018 werden rund 70 Prozent aller Entwickler in irgendeiner Art und Weise Funktionen der Künstlichen Intelligenz in ihre Produkte einbauen.“

„Die Entscheidungen einer KI müssen transparent und reproduzierbar sein.“
Oliver Gürtler, Senior Director Business Group Cloud + Enterprise, Microsoft Deutschland

Verschiedene Technologien wirken zusammen

Möglich werden diese rasanten Fortschritte durch das Zusammenwirken verschiedener Technologien, wie René Büst erklärt: „Mit Cloud Computing, Big Data, Analytics Services oder GPUs wurden in den letzten zehn Jahren die Grundlagen für die heutigen KI-Lösungen geschaffen.“ Vor allem in der Möglichkeit, mit Grafikkarten Daten massiv parallel zu verarbeiten und damit neuronale Netze zu berechnen, sieht DFKI-Sprecher Karger einen wesentlichen Durchbruch für die KI: „Wir haben damit heute letztendlich Supercomputer, die wir zum Beispiel ins Auto integrieren, um Sensordaten in Echtzeit zu verarbeiten.“ Neben der Möglichkeit, die Rechenleistung über die Prozessoren in die Applikation zu bringen, sieht Thomas Staudinger einen weiteren Baustein: „Die Sensoren sind dank der Entwicklungen im Bereich der Halbleiter-Technik so günstig geworden, dass sie sich massenhaft in Anwendungen integrieren lassen.“ Damit können die benötigten Datenmengen für KI-Lösungen generiert werden. „Daten sind das Rohöl für Artificial Intelligence“, betont Oliver Gürtler. „Um sie zu verarbeiten, werden auf der einen Seite Datenbanken benötigt, auf die in Millisekunden zugegriffen werden kann. Auf der anderen Seite wird viel mehr direkt am Front-End, auf den Geräten verarbeitet werden. Dazu brauche ich zudem Connectivity, um Daten zwischen Geräten und Rechenzentren auszutauschen.“ Die Entwicklung wird weitergehen, wie die Round-table-Teilnehmer betonen. Sie nennen unter anderem das Mesh-Computing, bei dem Endgeräte direkt ohne Internetverbindung miteinander kommunizieren, oder Quantencomputer, mit denen bereits erste Tests durchgeführt werden.

„Es gibt eine Pluralität von Assistenten, aber keine Singularität von KI.“
Reinhard Karger, Unternehmenssprecher Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz

Sichere KI-Systeme

„Die Technologie-Entwicklung beschleunigt exponentiell. Eine große Herausforderung ist dabei der Themenkomplex der Transparenz“, so Oliver Gürtler. Wenn man nicht wisse, warum eine KI eine bestimmte Entscheidung trifft, dann könnten die Ergebnisse leicht manipuliert werden, ohne dass der Nutzer das merkt. Dazu gehört auch, dass die Ergebnisse reproduzierbar sind. Und natürlich der Schutz der Daten, um Manipulationen zu verhindern. „Wenn keine Transparenz gegeben ist, also nicht erkennbar ist, wie die KI überhaupt arbeitet, dann muss der Nutzer die Ergebnisse akzeptieren, ohne sie hinterfragen zu können.“ Die Sicherheit bei KI-Systemen hat viele Säulen, wie Andrea Martin erklärt: „Sicherheit muss in der Hardware, in der Software und in der Connectivity gewährleistet sein. Und dann gibt es noch eine weitere Säule – den Menschen.
Wenn wir den außer Acht lassen, haben wir den wichtigsten Faktor außen vor gelassen.“ Auch Reinhard Karger sieht im Menschen, beziehungsweise in dem nur wenig ausgeprägten Sicherheits-Bewusstsein der Anwender, einen großen Risikofaktor. „Bei der ganzen Diskussion um Datenschutz und Security geht es um immer bessere Schlösser für die Tür – dabei stehen die Fenster sperrangelweit auf.“

„Ich sehe KI als eine Companion-Technologie, die uns hilft, das Leben einfacher zu gestalten.“
René Büst, Director of Technology Research, Arago

Herausforderung Vorurteile

Während Datenschutz und Datensicherheit schon aus vielen anderen Bereichen bekannte Themen sind, kommt bei KI-Lösungen ein neuer Aspekt hinzu: Voreingenommenheit, unter den Experten mit dem englischen Begriff Bias bezeichnet. „Wird eine Gesichtserkennung von einem Team entwickelt, das zum Beispiel aus einer Gruppe weißer Männer besteht, kann es passieren, dass das System falsche Ergebnisse bei Menschen liefert, die keine weiße Hautfarbe haben“, gibt Oliver Gürtler ein Beispiel. „Das kann man vermeiden, wenn man auf Diversität in den Entwicklungsteams achtet. Das lernt die Industrie jetzt gerade.“ Er betont, dass dazu Guidelines für KI-Entwickler nötig sind. „Microsoft, IBM, Google, Facebook, Amazon und ein paar andere Unternehmen haben dafür die Non-Profit-Organisation Partnership on AI gegründet“, so Andrea Martin. „Hier sollen gemeinsam Prinzipien für vorbildliche Vorgehensweisen bei der Entwicklung von KI-Lösungen erarbeitet werden. Damit das, was wir tun, auch möglichst zum Nutzen der Gesellschaft und Wirtschaft eingesetzt wird – und nicht dagegen.“ Wie kompliziert das sein kann, verdeutlicht Reinhard Karger: „Für das Training neuronaler Netze benötigt man massenhaft Daten. Doch wie kann man prüfen, ob diese Daten auch tatsächlich den Ansprüchen der heutigen Gesellschaft entsprechen? Sollen Tausende Menschen geschult werden, die Daten einzeln zu prüfen? Was sind die Kriterien? Und müsste man diese Prüfung regelmäßig wiederholen? Es ist sehr schwer, die Voreingenommenheit aus einem System herauszukriegen.“

„Gerade in Richtung Produktivität und Effizienz kann Künstliche Intelligenz sehr positive Entwicklungen anstoßen.“
Thomas Staudinger, Vice President Marketing, EBV

Regeln für KI-Entwicklung

Ähnlich herausfordernd ist die Frage nach der Ethik von Entscheidungen, die KI-Systeme treffen. Was macht zum Beispiel ein autonomes Auto, wenn es in einem Notfall zwischen dem Leben des Fahrers, eines Kindes auf der Straße oder eines alten Mannes auf dem Gehweg wählen muss? „Das ist in meinen Augen viel wichtiger als die Diskussion, ob Maschinen uns irgendwann unterjochen“, meint René Büst. Doch Reinhard Karger ist ein wenig genervt von diesem Thema: „Die Wahrscheinlichkeit, dass so ein Szenario auftritt, ist mehr als extrem gering. Wenn Menschen in derartige Katastrophensituationen kommen, entscheiden sie reflexhaft und nicht reflektiert nach ethischen Grundsätzen, die es für diese Dilemma-Situation noch nicht einmal gibt.“ Doch hier stößt er auf Widerspruch: „Es gibt in dem Kontext viel Unsicherheit, weil es viele offen Fragen gibt“, meint zum Beispiel Oliver Gürtler. „Die müssen beantwortet werden, bevor Entscheidungen einer KI akzeptiert werden – nicht nur beim autonomen Fahren, auch bei Anwendungen wie in der Medizin.“ Auch Andrea Martin hält die Ethik im Zusammenhang mit KI für relevant: „Die Frage kommt ja aus dem Teil der Gesellschaft, der sich nicht so tiefgehend mit Künstlicher Intelligenz beschäftigt. Allerdings ist es noch ein sehr langer Weg, sind noch viele technische Grundlagen zu meistern, bis ein Auto derartige Entscheidungen treffen muss. Von daher glaube ich, dass wir zur Beantwortung der Frage noch Zeit haben.“ Dennoch sieht sie wie René Büst die Notwendigkeit, Ethikkommissionen zu bilden, die sich um die moralischen Fragen des KI-Einsatzes kümmern. „Nicht, um den Menschen Angst, sondern um KI gesellschaftsfähig zu machen“, betont Büst.

Ansätze zur Integration in Unternehmen

Die Konsumenten sind das eine, meint Thomas Staudinger: „Aber wie kann ich als mittelständisches Unternehmen KI in meine Geschäftsprozesse einbinden? KI wird ja nicht zum Selbstzweck gemacht.“ Letztendlich ist das eine Frage der Strategie, die von der Unternehmensführung vorgegeben werden muss, meint unter anderem Oliver Gürtler und betont: „KI bietet die große Chance, sich vom Wettbewerb differenzieren zu können.“ Doch was kann man mit KI als Unternehmen wirklich machen? Wie kann damit ein neues Geschäftsmodell aufgebaut werden? Welche Prozesse lassen sich damit verbessern? Das sind alles Fragen, die sich laut Staudinger viele Entscheider in Unternehmen heute noch stellen: „Hier besteht noch großer Erklärungsbedarf. Best-Practice-Beispiele könnten helfen, die Vorteile von KI-Lösungen zu verstehen und das Thema greifbarer zu machen.“

Andrea Martin rät dazu, die Perspektive zu wechseln: „Das Themenfeld KI ist so breit, dass Unternehmen -davon erschlagen werden. Statt das als ein Riesentier zu sehen, das erlegt werden muss, sollte man sich klarmachen, dass es sich bei KI um einen Baukasten handelt. Da kann man sich einzelne Elemente herausgreifen und zweckgebundene Lösungen kreieren.“ René Büst empfiehlt, zunächst einmal in der IT eines Unternehmens anzufangen, Prozesse mit Hilfe von KI zu automatisieren. „Mit den Informationen, die man hierbei sammelt, kann man KI-Lösungen dann auf andere Geschäftsprozesse ausdehnen und im gleichen Maße ein Bewusstsein im Unternehmen schaffen.“ Thomas Staudinger, der die Endkunden seiner Kunden im Auge hat, sieht vor allem die Entscheiderebene in der Verantwortung: „Es geht darum, dem Endkunden einen besseren Service mit KI zu bieten. Das erreiche ich nicht über die IT, sondern das ist eine Geschäftsentscheidung.“ Einfach mal machen – ist dagegen die Empfehlung von Oliver Gürtler: „Unserer Erfahrung nach ist es extrem produktiv, wenn sich sowohl junge als auch erfahrene Mitarbeiter zusammensetzen und kreativ werden. Dann einfach die Lösung mal implementieren. Das sind erstmal alles Kleinstprojekte, die nicht fünf Jahre Softwareentwicklung brauchen, sondern das kann ergänzend zur bestehenden IT ganz schlank implementiert werden. Wenn die Firmen anfangen, den Nutzen der KI zu sehen, dann werden sie auch lernen, KI für sich zu begreifen.“ Daraus würden dann die wirklich transformativen Projekte entstehen, meint Gürtler. Auch Reinhard Karger hält viel von dem Potenzial, das in den Mitarbeitern steckt: „Gerade für kleinere Betriebe ist es sinnvoll, die eigenen Mitarbeiter zu fragen – über das betriebsinterne Vorschlagswesen zum Beispiel. Denn zuallererst ist bei der Einführung von KI Fantasie gefragt, nicht Technologie-Know-how.“

Chancen realisieren

Einig sind sich alle Teilnehmer, dass man auf die Chancen schauen sollte, die Künstliche Intelligenz bietet – in Produktion, Forschung, Verkehr, aber auch zuhause bei Themen wie Steuer, Versicherung und vielem mehr. „Zwischen der fiktiven Superintelligenz eines Terminators und einem einfachen digitalen Assistenten gibt es noch ganz viel“, meint Andrea Martin. KI ist für die Roundtable-Teilnehmer vor allem eine Möglichkeit, menschliche Fähigkeiten zu ergänzen – nicht zu ersetzen. So ist denn auch Reinhard Kargers Schlusswort optimistisch: „Ja, Künstliche Intelligenz wird unser Leben verändern – und das ist großartig.“

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Welchen Einfluss wird Künstliche Intelligenz aus Ihrer Sicht in Zukunft auf die Technologie und unser Leben im Allgemeinen haben?

William Amelio: Zukunftsforscher sagen, dass KI einen größeren Einfluss auf die Gesellschaft haben wird als die industrielle und digitale Revolution. Aktuell beobachten wir immer mehr konkrete Beispiele, die zeigen, wie das aussehen könnte. Denn die Technologien, die KI-Systemen die nötige Leistung verleihen, werden heute immer bezahlbarer und sind zunehmend frei zugänglich. KI ermöglicht bereits stärker personalisierte Medikations- und Behandlungspläne im Gesundheitswesen. Die Fahrzeuge auf unseren Straßen werden vermehrt autonom. Auch Gesichts-, Stimm- und Fingerabdruck-Erkennung gehören immer mehr zum Alltag. Noch liefert KI die Informationen an uns und wir treffen die letzte Entscheidung. Mit der Zeit werden diese Applikationen so ausgestattet, dass sie mehr für uns entscheiden, so dass wir – zumindest in der Theorie – mehr Zeit für wirklich wichtige Denkaufgaben haben.

Da KI sich in den nächsten Jahren in immer mehr Anwendungen etablieren wird, wird ihr Einfluss exponentiell wachsen, insbesondere in Bereichen wie dem Arbeitsmarkt. Wenn Landwirte die Effizienz ihrer Felder maximieren können oder sich ständig wiederholende Bürotätigkeiten automatisiert werden, wird das dramatischen Einfluss darauf haben, wie wir unsere Arbeit managen. Zudem wird KI neue Herausforderungen im öffentlichen Bereich bringen. Auch wenn die Meinungen bezüglich Umfang und Zeitpunkt auseinandergehen, hat KI die Fähigkeit und das Potenzial, uns dabei zu helfen, viele der komplexen Probleme zu lösen, die unsere Gesellschaft plagen.

Welche Rolle spielt KI-Technologie im Speziellen für Avnet als Elektronik-Distributor?

W. A.: KI wird uns helfen, unsere Geschäftstätigkeiten zu optimieren, die Zufriedenheit unserer Kunden und Mitarbeiter zu steigern und neue Marktchancen zutage fördern. Heute forschen wir an dem Einsatz von Datenbank-Modellen für eine personalisierte Preisgestaltung, für das automatisierte Bezahlen und zum Managen und Vorhersagen von Kundenbedürfnissen. Wir haben ein Pilotprojekt gestartet, in dem sich wiederholende Aufgaben automatisiert werden, die keinen Beitrag zu unserer Wertschöpfung oder zur Zufriedenheit unserer Mitarbeiter leisten. KI kann uns auch helfen, Prognosen zu treffen und stärker personalisierte Angebote sowie Services für unsere Kunden, Lieferanten und für unsere Mitarbeiter anzubieten.

Wir werden zudem in der Lage sein, Prozesse zu beschleunigen und zu automatisieren, indem einige Entscheidungen an Maschinen übertragen werden.

Insbesondere glaube ich, dass Lieferketten als Ergebnis einer Kombination neuer Technologien – inklusive KI – eine komplette Metamorphose durchlaufen werden. Viele der frühen Versprechungen der KI laufen auf eine verbesserte Entscheidungsfindung hinaus. Das ist ebenso ein Gebiet, in dem KI die Unternehmensführung und kultur signifikant beeinflussen wird.

Welchen Einfluss hat KI-Technologie auf Ihr Produktportfolio?

W.A.: KI beginnt sicherlich, einen Bedarf für neue Technologien zu generieren, was wiederum neue Marktchancen eröffnet. Zum Beispiel verbessert unsere neue „Avnet MiniZed Zync SoC“-Plattform die Leistung der Geräusch-Erfassung für KI-Anwendungen. Es nutzt Technologien von Xilinx und Aaware, um eine schnellere, sicherere Fernbereichs-Voice-Schnittstelle zu schaffen. Unter unseren wichtigsten Lieferanten können wir beobachten, dass KI sowohl Hardware- als auch Software-Produkte vorantreibt. Dazu gehören sowohl FPGA-Kits als auch kundenspezifische Chips zur Hartkodierung von neuronalen Netzwerken für KI. Viele Unternehmen designen zudem KI-spezifische Chips. Darin spiegelt sich ein größerer Trend, eine gewisse Intelligenz in die Geräte zu verlegen, statt sie vollständig in der Cloud zu halten. Das löst den Konflikt zwischen Latenz und Kosten auf der einen Seite und Größe an Rechen-Power, die diese Anwendungen erfordern, auf der anderen Seite. Nicht nur, dass Risikokapitalgeber Start-ups in diesem Bereich unterstützen, sondern auch Technologie-Schwergewichte wie Intel, Google, Apple und Microsoft mischen bei kundenspezifischen Chips mit. Viele sind bereits in unserer Linecard.

„Wir müssen eine neue Generation an Führungskräften formen, die versteht, wie man mit KI arbeitet.“

Wird KI darüber hinaus Veränderungen für Avnet bedeuten?

W.A.: Ich habe gerade schon erwähnt, dass KI erheblichen Einfluss auf die Unternehmenskultur und -führung haben wird. Denn die Art, wie wir arbeiten, Entscheidungen treffen und unsere Geschäftsmodelle strukturieren, wird durch KI verändert. Um dahin zu kommen, müssen wir eine neue Generation an Führungskräften formen, die versteht, wie man mit KI arbeitet. Das bedeutet, es müssen neue Kompetenzen erworben und einige der vorhandenen weiterentwickelt werden, um die neuen Vorteile wirklich zu verstehen, die KI mit sich bringt.

So kann KI zum Beispiel dabei helfen, die Mitarbeiterzufriedenheit zu prognostizieren und die Arbeitsbelastung entsprechend auszubalancieren. Wir erhalten zudem viel schneller und regelmäßiger Einblick in Kundenbefragungen, da wir nicht mehr durch so ein arbeitsaufwändiges Data-Mining gehen müssen. Doch sind die Prozesse eines Unternehmens und die Talente, die benötigt werden, damit Personalentwicklung und Kundenservice auf diese Art arbeiten, heute schon vorhanden? Wahrscheinlich nicht.

KI kann sehr viel für uns tun, aber wir müssen erst lernen, wie man damit arbeitet. Die Art, wie wir unsere Geschäfte machen, wird in zehn Jahren ziemlich anders aussehen. Jeder von uns muss bereit für eine persönliche Reise mit vielen Veränderungen und kontinuierlichem Lernen sein.

Avnet nutzt bereits AI in der Plattform Ask Avnet. Können Sie uns kurz erklären, was Ask Avnet ist und wie Ihre Kunden davon profitieren?

W.A.: Ask Avnet ist ein intelligenter Assistent, der durch eine Kombination von KI und menschlicher Expertise unsere Kunden optimal unterstützt. Unsere Kunden können so eine große Bandbreite an Fragen stellen, ohne einen Hürdenlauf durch den Kundenservice machen zu müssen. Ask Avnet kann den Kunden nahtlos durch unsere verschiedenen digitalen Kanäle bewegen. Unsere Kunden können immer noch die gleichen Seiten nutzen, während Ask Avnet sie mit den Ressourcen unseres gesamten breiten Ecosystems vernetzt. Wir sehen bereits vielversprechende Ergebnisse wie eine reduzierte Fehlerzahl. Da Ask Avnet mit der Zeit immer mehr dazu lernt, wird es uns helfen, einen besser skalierbaren, effizienten und ansprechenden Kundenservice anzubieten.

Noch wichtiger ist, dass Ask Avnet entwickelt wurde, um den Kontext der Kunden-Anforderungen zu verstehen und seine Antworten entsprechend maßzuschneidern. Es macht Personalisierung möglich, und das führt zu einem signifikanten Mehrwert, der mit der Zeit nur wachsen kann. Das System kann kontextuell verstehen, in welchem Stadium der Produktentwicklung unsere Kunden sind. So kann Ask Avnet proaktiv Informationen identifizieren, die nützlich für unsere Kunden sind, auch wenn sie nicht notwendigerweise bewusst danach gesucht haben – wie zur Produktreife oder zu prognostizierten Lieferzeiten. Es lernt kontinuierlich durch neue Anfragen bzw. Erfahrungen und liefert ständig die neuesten Einblicke während sich Anforderungen, Technologien und Märkte entwickeln.

Ask Avnet greift auch auf das Know-how der Plattformen hackster.io und element14 zurück. Wie wichtig sind diese Akquisitionen aus 2016 für das mit Ask Avnet verfolgte Ziel, die Time-to-Market für Ihre Kunden zu reduzieren?

W.A.: Ask Avnet ist ein weiterer Weg für unsere Kunden, Zugriff auf die Fülle an Informationen zu erhalten, die über unser Avnet Ecosystem zur Verfügung gestellt wird. Die von Ihnen genannten Communities sind ein wichtiger Teil dieses Ecosystems. Letztlich erweitert es die Aufgabe unserer Communities, wobei es mehr Proaktivität und Personalisierung einführt. Wenn man in unseren Communities ist, befindet man sich auf einer Sondierungsreise. Wenn man Ask Avnet nutzt, hat man einen KI-gestützten Guide, der die Informationen liefert, die man benötigt.

Indem wir Ask Avnet mit unseren Online-Communities kombinieren, helfen wir, die Time-to-Market unserer Kunden zu verkürzen. Denn damit sind die Ressourcen, die sie zur Lösung ihrer Herausforderungen benötigen, ohne weiteres verfügbar, leicht zugänglich und relevant.

„KI hat die Fähigkeit und das Potenzial, uns dabei zu helfen, viele der komplexen Probleme zu lösen, die unsere Gesellschaft plagen.“

Die Beta-Version von Ask Avnet ging im Juli 2017 online. Wie sind die bisherigen Erfahrungen Ihrer Kunden?

W.A.: Der Kundennutzen wird immer besser, da der intelligente Assistent von jeder Anfrage lernt. Unsere Kunden profitieren immer mehr von dem Tool, während sowohl der Gebrauch als auch die Kunden-Zufriedenheit zunehmen. Es ist in der Lage, detailliertere und längere Unterhaltungen zu führen, während sich die Art der Fragen, die Ask Avnet beantworten kann, signifikant erweitert hat. Es ist sogar in der Lage, tiefer in Fragestellungen einzutauchen.

Zum Beispiel hat Ask Avnet in der Startphase eine Anfrage mit einer Liste von Empfehlungen beantwortet. Heute antwortet Ask Avnet mit relevanteren Fragen, um die Kundenanfragen zu klären und Optionen einzugrenzen, bevor es Empfehlungen liefert. Es kann zudem kontextuell relevante Informationen einbinden wie How-to-Projekte von unseren Communities, Preise, Bestände oder Lieferzeiten. Während es lernt, liefert Ask Avnet mehr Informationen und führt qualitativ immer höherwertige Unterhaltungen.

Wird es in Zukunft weitere Projekte geben, in denen KI für Prozesse bei Avnet genutzt werden?

W.A.: Ohne Zweifel. Zurzeit konzentrieren wir uns auf die Projekte, die den höchsten Nutzwert für unsere Zielgruppen haben, was sowohl Front-Office- als auch Back-Office-Projekte beinhaltet. Wir schauen auf Nachfragesteuerung, Lieferketten-Optimierung und setzen die Arbeit zur Verbesserung des Kundennutzens mit Ask Avnet und anderen Projekten fort. Die Technologie ist wirklich überall einsetzbar, wo es Chancen zur Verbesserung der Effizienz sowie zum Reduzieren von Langeweile gibt und wo wir unseren Mitarbeitern helfen können, mehr Wert zu schaffen.

Welche Auswirkungen auf unser Leben wird KI Ihrer Meinung nach in Zukunft haben?

W.A.: Immer wenn man denkt, Innovation nimmt ab, etabliert sich ein neuer Trend – wie jetzt KI. Für mich ist es klar, dass der ökonomische und soziale Nutzwert von KI gerade erst am Anfang ist. Welches Argument einen auch immer bewegt, so können wir alle doch darin übereinstimmen, dass KI fundamental die Natur unseres Lebens und unserer Arbeit verändern wird. Das bedeutet, wir müssen neue Geschäftsmodelle erkunden und praktische Erfahrungen und Kompetenzen anwerben. Start-ups, Hersteller, Tech-Giganten und Traditionsbetriebe sind alle im gleichen Spiel. Der Wettbewerb wird neue und innovative KI-Ideen und -Anwendungen hervorbringen. Ich bin gespannt, das nächste Kapitel dieser Geschichte zu sehen!

Von der ersten Skizze bis zur Massenproduktion

Von der Idee zum Design, vom Prototyp zur Produktion – Avnet unterstützt seine Kunden in jeder Phase des Produktlebenszyklus. Als einer der weltweit größten Distributoren für Elektronikkomponenten und Embedded-Lösungen bietet das Unternehmen neben den elektronischen Bausteinen ein umfassendes Portfolio an Design- und Supply-Chain-Services. Mit den in 2016 übernommenen Online-Communities Hackster.io und Element14 schlägt Avnet zudem Brücken zwischen der Welt der Maker und der der Hersteller. Hackster.io hat es sich zur Aufgabe gemacht, jungen Unternehmen dabei zu helfen, Hardware für IoT-Designs zu entwickeln. Das Netzwerk ist mit rund 90 Technologie-Partnern verbunden und umfasst fast 200.000 Ingenieure, Maker und Hobby-Techniker. Element14 ist eine Engineering-Community mit über 430.000 Mitgliedern. Die Akquise beider Plattformen ist ein wichtiger Baustein des Unternehmensziels, den Kunden dabei zu helfen, mit einer Idee als Erster auf dem Markt zu sein. Dabei kann auf ein über fast 100 Jahre eng geknüpftes Netzwerk an führenden Technologie-Unternehmen weltweit zurückgegriffen werden.

Der Hauptsitz von Avnet befindet sich in Phoenix, Arizona. Gegründet wurde das Unternehmen 1921 von Charles Avnet als kleines Ladengeschäft in Manhattan, das sich auf den Verkauf von Komponenten für Radios spezialisiert hatte. Heute beschäftigt Avnet mehr als 15.000 Mitarbeiter und ist in 125 Ländern in Nordamerika, Europa und Asien vertreten.

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Könnte unser gesamtes Leben nur eine Computer-Simulation, ähnlich der Matrix aus dem gleichnamigen Hollywood-Blockbuster sein? Laut KI-Pionier Marvin Minsky wäre das durchaus denkbar: „Es ist gut möglich, dass wir Produkte irgendwelcher sehr leistungsstarken, komplizierten Programme sind, die auf einem großen Computer irgendwo da draußen laufen. Und es gibt absolut keinen Weg, das von dem zu unterscheiden, was wir Realität nennen.“ Derartige Gedanken waren typisch für den Mathematiker, Kognitions-Forscher, Computer-Ingenieur und großen Pionier der Künstlichen Intelligenz. Minsky verband wie kaum ein anderer Naturwissenschaften und Philosophie, stellte konventionelle Ansichten in Frage – das alles aber immer mit einem ausgeprägten Sinn für Humor:

„Es wurde noch nie ein Computer designet, der sich jemals bewusst über sein Tun war; aber die meiste Zeit sind wir uns das auch nicht.“

Minsky, 1927 in New York geboren, studierte Mathematik in Harvard und promovierte in Princeton. Mit kaum 20 Jahren begann er, sich für das Thema Intelligenz zu interessieren: „Genetik erschien recht interessant, weil noch niemand wusste, wie es funktioniert“, erinnerte sich Minsky in einem 1981 im „New Yorker“ erschienenen Artikel an jene Zeit. „Aber ich war nicht sicher, ob das profund war. Die Probleme der Physik erschienen profund und lösbar. Es wäre vielleicht nett gewesen, sich mit Physik zu beschäftigen. Aber viel tiefsinniger schien das Problem der Intelligenz. Ich kann mich nicht erinnern, jemals einen größeren Wert in etwas anderem gesehen zu haben.“

Viele dumme Teile ergeben eine große Intelligenz

Schon damals, als blutjunger Wissenschaftler, legte er den Grundstein für eine revolutionäre These, die er während seiner Zeit am Massachusetts Institute of Technology (MIT) ausweitete und die ihn schließlich zum Pionier der Künstlichen Intelligenz werden ließ: Minsky hatte die Vorstellung, dass das Gehirn wie eine Maschine funktioniert und dass man es daher prinzipiell auch in einer Maschine nachbilden kann. „Das Gehirn ist eine Maschine aus Fleisch“, so eine seine vielzitierten Aussagen. „Man kann einen Verstand aus vielen kleinen Teilen aufbauen, von denen jedes für sich ohne Intelligenz ist.“ Marvin Minsky war überzeugt, dass man ein Bewusstsein in viele Teile zerlegen kann. Sein Ziel war es, solche Komponenten des Geistes zu erkennen und zu verstehen. Minskys Vorstellung, dass der Geist aus dem Zusammenspiel vieler einzelner Agenten hervorgeht, ist die Grundlage heutiger neuronaler Netze.

Zusammen mit seinem Princetoner Kommilitonen John McCarthy entwickelte er die These weiter und gab der neuen wissenschaftlichen Disziplin auf der Dartmouth Konferenz 1956 einen Namen: „Künstliche Intelligenz“. Zusammen gründeten McCarthy und Minsky drei Jahre später das MIT Artificial Intelligence Laboratory – von da an das weltweit wichtigste Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz. Viele der dort entwickelten Ideen wurden später im Silicon Valley aufgegriffen und in kommerzielle Anwendungen überführt.

KI-Pionier Minsky verantwortlich für Forschungspause

Interessant ist, dass der Pionier der Künstlichen Intelligenz dafür verantwortlich war, dass die Forschung daran über viele Jahre nicht weiterverfolgt wurde: Minsky hatte in den 1960ern selbst mit neuronalen Netzen experimentiert, ihnen aber in seinem Buch „Perceptrons“ abgeschworen: Zusammen mit seinem Co-Autor Seymour Papert zeigte er die Beschränkungen dieser Netze auf – und brachte damit die Forschung auf diesem Gebiet für Jahrzehnte zum Erliegen. Heute gelten die meisten dieser Beschränkungen als überwunden, neuronale Netze sind aktuell eine Kerntechnologie für KI.

Die Forschung an der KI war aber bei weitem nicht das einzige Arbeitsgebiet von Marvin Minsky. Sein Artificial Intelligence Laboratory gilt auch als die Geburtsstätte für die Idee, dass digitale Informationen frei verfügbar sein sollten – woraus später die Open-Source-Philosophie entstand. Auch zur Entwicklung des Internets trug das Institut bei. Minsky interessierte sich darüber hinaus für Robotik, maschinelles Sehen und Mikroskopie – seine Erfindungen auf diesem Gebiet werden heute noch genutzt.

Probleme der Menschheit könnten gelöst werden

Minsky sah die aktuellen Entwicklungen der KI durchaus kritisch, sie konzentrierten sich für ihn zu wenig auf die Schaffung einer wahren Intelligenz. Im Gegensatz zu alarmistischen Warnungen einiger Experten, dass intelligente Maschinen in gar nicht so ferner Zukunft die Herrschaft übernehmen würden, vertrat Minsky zuletzt eine eher philosophische Sicht auf die Zukunft: Maschinen, die echtes Denken beherrschen, könnten Wege aufzeigen, einige der größten Probleme der Menschheit zu lösen. Im Hintergedanken hatte er dabei vielleicht auch den Tod: Er prophezeite, dass Menschen sich unsterblich machen könnten, indem sie ihr Bewusstsein vom Gehirn auf Chips übertragen. „In diesem Sinne wären wir dann unsterblich“, so Minsky. Wenn man alt wird, macht man einfach ein Back-up seines Wissens und seiner Erfahrungen auf einem Computer. „Ich glaube, in hundert Jahren werden die Menschen dazu in der Lage sein.“

Marvin Minsky nur vorläufig tot?

Marvin Minsky starb im Januar 2016 im Alter von 88 Jahren. Wobei – vielleicht nur vorläufig: Kurz vor seinem Tod unterschrieb er einen offenen Brief zur Kryonik – dem Einfrieren von Menschen kurz nach ihrem Tod, in der Hoffnung, mit Technologien der Zukunft wieder zum Leben erweckt werden zu können. Außerdem war er Mitglied des wissenschaftlichen Beirats der Kryonik-Firma Alcor. Es ist also gut möglich, dass Minskys Gehirn schockgefroren darauf wartet, in unbestimmter Zukunft als Back-up auf einem Computer zu neuem Leben erweckt zu werden. 

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Vernetztes Auto für ­J­edermann

Das Start-up German Autolabs bietet mit Chris einen speziell für Autofahrer entwickelten Assis­tenten, der über eine intelli­gente Spracherkennung sowie Gestensteuerung den Zugriff aufs Smartphone auch während der Fahrt einfach und bequem ermöglicht. Chris lässt sich in jedes Fahrzeug – unabhängig von Baujahr und Modell – integrieren. Die Kombination einer flexiblen und skalierbaren Assistenz-Software mit einer Hardware zum Nachrüsten soll Connected Car-Technologie für jeden zugänglich machen.

www.hellochris.ai

Den eigenen Sprach­assistenten kreieren

Snips entwickelt eine neue Sprachplattform für Hardware-Hersteller. Der auf Künstlicher Intelligenz basierende Dienst soll es Entwicklern ermöglichen, Sprachassistenzdienste in ­­beliebige Geräte einzubetten. Gleichzeitig soll über das Internet eine Verbraucherversion zur Verfügung gestellt werden, die auf Raspberry Pi betriebenen Geräten läuft. Die Privatsphäre wird dabei großgeschrieben: Das System sendet keine Daten in die Cloud, es funktioniert vollständig offline.

www.snips.ai

Realistische Simu­lation für Autonome Fahrsysteme

Automotive Artificial Intelligence bietet eine virtuelle 3D-Plattform, die die Fahrumgebung von Autos realistisch nachahmt. Sie soll zum Test von Software für das vollautomatische Fahren eingesetzt werden und dabei die Grenzen der Systeme ausloten. Denn selbstlernende Agenten sorgen für die nötige Realität in der virtuellen Plattform: Aggressive Fahrer kommen dort genauso vor wie übervorsichtige, willkürliche Spurwechsel genauso wie unvorhersehbare Bremsmanöver anderer am Verkehr be­teiligter (simulierter) Fahrzeuge.

www.automotive-ai.com

Haustiere ­intelligenter­ ­füttern

Petnet bietet mit SmartShop Beta einen digitalen Marktplatz, der mit Künstlicher Intelligenz Besitzer von Hunden und Katzen zu passenden Nahrungsmitteln für ihr Tier führt – abhängig von Rasse und spezifischen Bedürfnissen. Zur Fütterung hat das Start-up zudem den Petnet SmartFeeder entwickelt: Über ihn lassen sich die Haustiere automatisch mit individuellen Portionen versorgen. Das System meldet per App die durchgeführte Fütterung oder wenn das Futter knapp wird. Auch eine auto­matische Nachbestellung im SmartShop lässt sich ­einrichten.

www.petnet.io

Smarte ­Wasserflasche

Bellabeat hat bereits erfolgreich Healthtracker in Schmuckform für Frauen auf den Markt gebracht. Ergänzend dazu hat das Start-up mit Spring eine intelligente Wasserflasche entwickelt: Das System erfasst über Sensoren, wie viel Wasser die Nutzerin trinkt und wie aktiv sie ist, wie viel sie schläft oder wie ihre Stressempfindlichkeit ist. Mit einer App wird mithilfe von speziellen KI-Algorithmen der individuelle Flüssigkeitsbedarf analysiert und eine Empfehlung zur Trinkmenge gegeben.

www.bellabeat.com

Drohne fürs ­Gefährliche

Hivemind Nova ist ein Quadrocopter für Strafverfolgungs-, Ersthelfer- und Sicherheitsanwendungen. Die Drohne lernt aus Erfahrung, sich in Sperrgebieten oder gefährlichen Umgebungen zurecht zufinden. Ohne einen Piloten, der sie fernsteuert, erforscht sie autonom gefährliche Gebäude, Tunnel usw., bevor Menschen sie betreten. Sie überträgt HD-Videos und eine Karte des Gebäudelayouts live an die Anwender. Hivemind Nova lernt und verbessert sich im Laufe der Zeit kontinuierlich. Je mehr sie benutzt wird, desto fähiger wird sie.

www.shield.ai

Verschleiß im Voraus ­erkennen

Konux verbindet smarte Sensoren und Analytik, basierend auf Künstlicher Intelligenz. Eingesetzt wird die Lösung zum Beispiel bei der Bahn zur Überwachung von Weichen: Felddaten, die bereits im Sensor vorverarbeitet werden, werden drahtlos auf eine Analyseplattform übertragen und mit weiteren Datenquellen wie Fahrplänen, meteorologischen Daten oder Wartungsprotokollen kombiniert. Anschließend werden die Daten mit Hilfe von maschinellen Lernalgorithmen analysiert, um Verhaltensanomalien und kritischen Verschleiß im Voraus zu erkennen.

www.konux.com

Mehr ­Erfolg mit der Stellen­anzeige

Textio ist eine erweiterte Schreibplattform für die Erstellung von hochwirksamen Stellenangeboten. Durch die Analyse der Einstellungsergebnisse von mehr als 10 Millionen Stellenangeboten pro Monat prognostiziert Textio die Wirkung einer Stellenanzeige und gibt in Echtzeit eine Anleitung, wie der Text verbessert werden könnte. Das Unternehmen verwendet dafür eine hochentwickelte ­Predictive­­ Engine und macht sie für jedermann nutzbar –Schulung und IT-Integration sind nicht erforderlich.

www.textio.com

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Systeme mit Künstlicher Intelligenz benötigen eine Vielzahl verschiedener elektronischer Komponenten. EBV hat dazu bereits heute die unterschiedlichsten Bauteile im Produktportfolio – vom Sensor bis zum FPGA. Doch stellt die neue Technologie durchaus eine Herausforderung für den Elektronik-Distributor dar, wie Antonio Fernandez, Vice President Technical Development bei EBV, sagt: Um die Kunden auch bei Fragen der Software-Entwicklung und im technischen Support kompetent zu unterstützen, hat das Unternehmen mit wichtigen Herstellern eine gemeinsame KI-Roadmap entwickelt und investiert in den spezialisierten Software-Support.

KI zieht in immer mehr Anwendungen ein. Was bedeutet das für Sie als Elektronikdistributor?

Antonio Fernandez: Künstliche Intelligenz stellt für uns sowohl eine große geschäftliche Chance als auch eine beispiellose Herausforderung in Bezug auf den technischen Support dar. Das ist unsere Chance, unseren Kunden den Wert einer Partnerschaft mit uns zu demonstrieren.

Ändert sich Ihr Produktportfolio?

A. F.: Künstliche Intelligenz kann in der Cloud, beim Edge Computing oder am häufigsten in einer Kombination von Edge und Cloud eingesetzt werden. Wir haben bereits FPGAs, MPSoCs und Prozessoren, die in der Lage sind, KI in den verschiedenen Anwendungsszenarien zu implementieren. Zudem haben wir eine vielversprechende Roadmap mit unseren wichtigsten Herstellern bzw. Partnern bezüglich dedizierter KI-Hardware und Software.

Welche Komponenten – neben KI-Chips – sind denn zusätzlich wichtig, um Kunden bei der Entwicklung von KI-System zu unterstützen?

A. F.: Das beginnt mit Sensoren zur Erfassung aller Variablen, die einen Prozess beeinflussen, reicht über Prozessoren zur effektiven Ausführung der Sensorfusions- und Kommunikationsprotokolle und endet noch lange nicht mit Security-Chips zur Sicherung der Kommunikation. Zudem sind zur Übertragung der Daten drahtlose Konnektivitäts-Transceiver zum Beispiel für WiFi, Bluetooth, Thread oder LTE notwendig sowie diverse Netzwerkprodukte.

Entstehen dadurch auch neue Herausforderungen bei der Beratung und bei den sonstigen Service-Leistungen, die EBV bietet?

A. F.: Sicher, aber unsere technische Spezialisierung und die enge Zusammenarbeit mit unseren Herstellerpartnern und den AI Cloud Services bevorzugter Drittanbieter ermöglichen es uns, die Herausforderung anzunehmen.

KI ist auch bzw. vor allem ein Software-Thema. Wie kann EBV hier die Kunden unterstützen?

A. F.: EBV investiert weiterhin in spezialisierte Software-Support-Ressourcen. Zudem entwickeln unsere Fertigungspartner spezifische Software Development Kits, die die Einführung von Machine Learning in verschiedenen Anwendungen erheblich beschleunigen werden. Ein gutes Beispiel dafür ist der Xilinx „Revision“ Stack für Edge Machine Learning in Embedded-Vision-Anwendungen.

KI-Lösungen werden auch immer interessanter für Unternehmen, die bis dato keinen oder nur wenig Kontakt mit der Elektronik-Welt hatten. Können Sie auch solche Firmen unterstützen und, wenn ja, wie?

A. F.: Unsere Kunden entwickeln und fertigen Elektroniksysteme und decken alle Arten von Anwendungen ab. Wenn Integratoren auf uns zukommen, definieren wir ihre Bedürfnisse und verweisen sie gegebenenfalls an erfahrene Kunden, Designhäuser und Vertragshersteller, die ihre Anforderungen erfüllen und ein Endprodukt liefern können.

Welche technologischen Trends rund um KI beobachten Sie zurzeit bei Ihren Lieferanten, den Elektronik-Herstellern?

A. F.: Da gibt es verschiedene interessante Entwicklungen. So werden AI-spezifische Funktionen in die MCUs integriert. Dadurch können kleine Knoten auf Mikrocontroller-Basis intelligenter mit tiefen neuronalen Netzwerken interagieren. Auch zu beobachten ist eine Erhöhung der Rechenleistung der Prozessoren und MPSoCs zur Implementierung von Edge Inference Engines mit sehr geringer Latenz. Zudem investieren die Hersteller aktuell sehr stark in Software-Bibliotheken für Sensor-Fusion und Machine Learning.

In welchen Bereichen sehen Sie noch Entwicklungsbedarf bei den elektronischen Komponenten für KI?

A. F.: Sensoren sind ein kritischer Bereich für die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz. Wir haben zum Beispiel immer noch keine kommerziellen Sensoren für Geruch oder Geschmack … Künstliche Intelligenz ist zudem ein sehr komplexes Thema, so dass spezifische Entwicklungskits und Schulungen erforderlich sind, um die Vorteile für den Massenmarkt nutzbar zu machen.

Aus Ihrer Sicht – welche Märkte oder Branchen sind zurzeit besonders interessant bzw. bieten aktuell ein besonderes Potenzial für KI-Systeme?

A. F.: Da sehe ich vor allem Embedded Vision, autonome Systeme, Predictive Maintenance, Mensch-Maschine-Schnittstellen über Natural Language Processing, die Robotik sowie Messtechnik und Diagnostik.

Gerne wird ja Elon Musk zitiert, der KI als eine der größten Bedrohungen der Menschheit bezeichnet. Wie sehen Sie das?

A. F.: Künstliche Intelligenz kann disruptive Innovationen ermöglichen, die einen erheblichen Nutzen für die Menschheit darstellen und unsere Produktivität und Lebensqualität erhöhen könnten. Aber es besteht auch die Gefahr, dass Maschinen Menschen ersetzen und so die Arbeitslosigkeit erhöhen. Unsere Privatsphäre könnte verloren gehen und Systeme, die unbeaufsichtigt Entscheidungen treffen, könnten eher stören als helfen. Wie üblich hängt alles vom Einsatz der Technologie ab. Höchstwahrscheinlich brauchen wir neue Regeln um den ethischen Einsatz der Künstlichen Intelligenz zu regeln.

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„Künstliche Intelligenz ist ein existenzielles Risiko für die menschliche Zivilisation und ich glaube nicht, dass die Menschen das voll und ganz verstehen.“

Elon Musk, Unternehmer und Investor

„Die KI, Big Data ist eine Bedrohung für den Menschen. KI und Roboter werden eine Menge Jobs vernichten, denn in Zukunft werden diese von Maschinen erledigt.“

Jack Ma, Gründer und Vorsitzender Alibaba

„Ich befürchte, dass AI den Menschen komplett ersetzen kann. Wenn Menschen Computerviren entwerfen, wird auch jemand eine Künstliche Intelligenz entwickeln, die sich selbst verbessert und repliziert. Dies wird eine neue Lebensform sein, die den Menschen übertrifft.“

Stephen Hawking, Physiker

„Ein Problem ist, dass der Begriff ‚Killerroboter‘ die Leute an ‚Terminator‘ denken lässt, der immer noch 50, 100 oder mehr Jahre entfernt ist. Aber es sind viel einfachere Technologien, dumme KI und nicht intelligente KI, um die wir uns in naher -Zukunft Sorgen machen müssen.“

Prof. Toby Walsh, University of New South Wales

„Wir leben in einer Welt, die durch den Missbrauch von KI mit alltäglichen Gefahren behaftet sein könnte, und wir müssen die Verantwortung für die Probleme übernehmen – weil die Risiken real sind.“

Dr Seán Ó hÉigeartaigh, Executive Director of Cambridge University’s Centre for the Study of Existential Risk

„Es ist Zeit für ein optimistisches Gegenmittel gegen die Ankündigung von Untergang und Finsternis, von denen wir oft hören, wenn über AI und die Zukunft der Arbeit gesprochen wird. Es gibt keine passive Prognose für die Zukunft der Arbeit – es wird sein, was wir daraus machen, und das beginnt mit der Vorstellung davon, was wir wollen dass es sein soll.“

Martin Reeves, Direktor BCG Henderson Institute

„KI ist wahrscheinlich die wichtigste Sache, an der die Menschheit jemals gearbeitet hat. Ich betrachte es als etwas Tiefgreifenderes als Elektrizität oder Feuer. Künstliche Intelligenz wird uns retten, nicht zerstören.“

Sundar Pichai, CEO Google

„Die Regulierung der Künstlichen Intelligenz kann warten, bis wir sie tatsächlich erfunden haben. Es ist nicht wahr, dass es zu spät sein wird, wenn wir sie geschaffen haben. Wir haben Schalter. Sie funktionieren.“

Reza Zadeh, Gründerdes KI-Unternehmens Matroid

„Wenn wir die demografische Lücke schließen wollen, können wir auf niemanden verzichten. Roboter, intelligente Maschinen und Softwaresysteme helfen den Menschen, produktiver zu arbeiten.“

Dieter Spath, Co-Vorsitzender der Plattform Lernende Systeme

„Nicht nur volkswirtschaftlich, auch aus Sicht der Unternehmen verspricht KI Vorteile: Sie gibt Mitarbeitern die Möglichkeit, sich ständig wiederholende oder gefährliche Arbeiten an Computer und Roboter abzugeben und sich auf wertschöpfende und interessante Aufgaben zu konzentrieren.“

Harald Bauer, Seniorpartner im Frankfurter Büro von McKinsey

„Künstliche Intelligenz wird unser Zusammenleben verändern, das steht außer Frage. Für unsere Gesellschaft gilt es, die positiven Entwicklungen zu begrüßen und dabei negative Auswirkungen zu verhindern.“

Hannes Schwaderer, Präsident der Initiative D21

„Wir müssen alles tun, um das Potenzial von KI für die digitale Gesellschaft bestmöglich zu nutzen. Es geht nicht darum, dass ein KI-System den Polizisten oder den Arzt ersetzt. Es geht darum, dass intelligente Systeme ihm zuarbeiten.“

Achim Berg, Präsident Bitkom

„KI macht Fortschritte in allen Bereichen unseres Lebens wie Gesundheit und Wellness, Transport und Bildung. Es gibt jedoch auch dringende Bedenken hinsichtlich der Sicherheit, Vertrauenswürdigkeit, Fairness und Transparenz der Technologie, die angegangen werden müssen.“

Prof. Tony F. Chan, Präsident Hong Kong University of Science and Technology

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