So wird KI richtig schlau

Alle reden von Künstlicher Intelligenz. Mal ist es das Wundermittel für die Wirtschaft: Füße hoch, das Auto übernimmt das Fahren, die Technik den Kundenkontakt und am besten auch gleich Abrechnung und Strategie. Oder es ist ein Angstszenario: Was, wenn die Maschinen die Macht übernehmen, die Mehrheit der arbeitenden ­Bevölkerung inklusive COOs, CTOs, CEOs überflüssig machen?

Alle Begriffe klingen superklug: Smart Data, Artificial Intelligence, Deep Learning (immerhin noch „learning“ als Prozess) – to be continued ad infinitum. Und hier kommt die Nadel, die den Ballon zum Platzen bringt: Was, wenn die Technik in Wahrheit dumm ist? Wer stellt sich die Frage, was die Künstliche Intelligenz intelligent macht? Wer übernimmt Verantwortung für Inhalte und kontrolliert Fehlentwicklungen wie die Hate-Speech-Blasen in den Social ­Media oder rassistische Tendenzen in der HR-Automatisierung?

Die „Wurzel des Übels“ ist meist die Datenbasis. Dort herrscht oft ­reines Chaos. In vielen Unternehmen existieren mehrere Daten-Pools: Online-, ­Marketing-, BI-, Kunden- und Produkt­daten, vielleicht auch die Daten von Katalogversand oder Buchhaltung. Wer ­diese Daten einfach zusammenführt, hat die Garantie, seine KI-Strategie ins Chaos laufen zu lassen. Da nützt das beste Tool nichts: Die Begriffe purzeln munter durcheinander. Mal bezeichnet ein Begriff zwei Vorgänge, mal gibt es für denselben Vorgang zwei oder drei Begriffe, von denen die KI nur einen ausliest und damit nur einen Bruchteil der relevanten Daten als Grundlage für ihre Entscheidungen nutzt. Und für manche Daten, die mit Blick auf künftige Entscheidungen relevant wären, gibt es gar keine Kategorie. So lernt die KI Unvollständiges und kann gar nicht anders, als wirr und falsch zu entscheiden.

Wir mahnen daher, die KPIs und Begriffe zu klären. Wer die Daten richtig anlegt – widerspruchsfrei –, kann davon ausgehen, dass die KI in seinem Sinne empfiehlt, entscheidet und personalisiert: so intelligent wie der Datensatz und so lernfähig wie ihr Algorithmus. Aus „Füße hoch und ­Pause“ wird leider nichts – die Datenbasis muss kontrolliert, Mitarbeiter müssen geschult, KPIs auf Sinnhaftigkeit angesichts sich verändernder Firmenziele hinterfragt werden.

Das muss niemanden schrecken, denn auch eine kleine, schritt­weise aufgebaute Datenbasis mit zuerst nur einigen Anknüpfungspunkten kann sinnvoll sein und ist auch für kleinere Unternehmen umsetzbar. KI macht Persona­lisierung und Kundenkontakt besser – oder erst möglich –, aber nur, wenn menschliche Arbeit vorher die Datenströme justiert und kontrolliert.

Von einer Vormacht der KI sind wir noch weit entfernt. Meine derzeit größte Sorge ist, dass wir uns auf die Intelligenz des Systems verlassen, das angesichts schlecht aufgestellter Datenbanken leider nur eines ist: dumm.