Künstliche Intelligenz (KI) : So arbeiten Unternehmen und Unis bei KI besser zusammen

Kurze Innovationszyklen in der KI-Forschung und die hohe weltweite Nachfrage nach KI-Expertise erfordern eine kontinuierliche Zusammenarbeit zwischen Unternehmen und Hochschulen. Neu gewonnenes Wissen sowohl aus der Forschung als auch aus den Betrieben muss zwischen Wirtschaft und Wissenschaft frei zirkulieren, damit es zügig in neue Geschäftsmodelle und Produkte fließen kann.

Dabei gilt: Wissenstransfer ist keine Einbahnstraße. Es geht nicht nur darum, Forschungsergebnisse und potenzielle KI-Lösungen in die Unternehmen zu bringen, sondern die spannenden Themen aus den Betrieben müssen auch in die Universitäten gelangen. Für einen erfolgreichen wechselseitigen Austausch ist es notwendig, dass sich Hochschulen und Unternehmen als natürliche Partner auf Augenhöhe begegnen, die Chancen der Zusammenarbeit erkennen und Hürden gemeinsam aus dem Weg räumen. Grundlegend dafür sind regelmäßiger Dialog und Kooperation. Anwendungsproblematiken können so gleich an die Forschung rückgespiegelt werden.

In dem Whitepaper „KI in die Anwendung bringen“ der Plattform Lernende Systeme zeigen wir, wie der Austausch von Forschungsergebnissen und Anwendungswissen zwischen Wissenschaft und Unternehmen gelingen kann. Durch gemeinsame anwendungsbezogene Forschungstätigkeiten können KMU stärker mit KI-Themen in Berührung kommen. Beispiele für Kooperationsprogramme sind in Deutschland die KI-Kompetenzzentren. KI-Kompetenzzentren sind Einrichtungen, die zum Ziel haben, die KI-Forschung in Deutschland weiter zu stärken und besser untereinander zu vernetzen.

Daneben bieten sich Joint-Venture-Kooperationen zwischen Hochschulen und Unternehmen an. In einem festgelegten Rahmen profitieren Unternehmen von den neuesten Forschungsergebnissen und die Forschenden wiederum lernen Anwendungsprobleme kennen.  So können Studierende mit entsprechender KI-Expertise gleich von den Praktikerinnen und Praktikern lernen und Unternehmen treten früh in Kontakt mit potenziellen neuen KI-Expertinnen und -Experten.

Innovationswettbewerbe als Treiber für KI-Anwendungen fördern

Auch Open-Innovation-Wettbewerbe sind ein exzellentes Format, um das Interesse an Anwendungsproblematiken bei Forschungsgruppen oder Studierenden zu wecken und Unternehmen zu maßgeschneiderten KI-Lösungen zu verhelfen. Die Wettbewerbe funktionieren dabei nach einem einfachen Prinzip: Unternehmen geben ein konkretes Problem vor, das die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler im Rahmen des Wettbewerbs mithilfe von KI lösen sollen.

Auf diese Weise können die Teilnehmenden ihr akademisches Wissen direkt anwenden. Die Gewinner erhalten ein Preisgeld, es winkt zudem die Chance auf eine Kommerzialisierung der vorgeschlagenen Lösung. Der Vorteil solcher Wettbewerbe liegt darin, dass die Ideen und Lösungsansätze selbst – also beispielsweise Patentanträge, die gegebenenfalls entstehen könnten – bei den jeweiligen Erfinderinnen oder Erfindern verbleiben, die Unternehmen allerdings trotzdem Lösungsvorschläge erhalten und sich mit den Forschenden über den weiteren Einsatz der vorgeschlagenen Ideen einigen können.

Hier schließt sich also auch ein Appell an die Unternehmen an, Open Innovation-Wettbewerbe ins Leben zu rufen – profitieren würden davon sowohl Hochschulen als auch Betriebe.

Schlussendlich bleiben vor allem zwei Dinge zu tun: das Bewusstsein für die Vorteile von Kooperationen und gegenseitigem Austausch bei Unternehmen und Forschung zu stärken und die Neugierde für anwendungsorientierte Forschung zu wecken. Denn Potenziale sind auf beiden Seiten vorhanden: Was fehlt, ist die optimale Vernetzung.

Carl-Helmut Coulon leitet bei der Joint-Venture Forschungstochter INVITE – einer Kooperation zwischen der Bayer AG sowie der TU Dortmund und der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf – die Gruppe „Future Manufacturing Concepts“. Ziel von INVITE ist es, die Anwendung neuer Technologien in Produktion und Labor voranzubringen. In der vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) initiierten Plattform Lernende Systeme ist er Mitglied der Arbeitsgruppe „Technologische Wegbereiter und Data Science“.