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Digitalisierung & KI

Standpunkt

Mit KI den nachhaltigen Wandel gestalten

Corina Apachiţe von Continental für die Plattform Lernende Systeme
Corina Apachiţe von Continental für die Plattform Lernende Systeme Foto: Continental AG

Selbstfahrende Autos sind nicht nur ein Gewinn aus Produktsicht, der sinnvolle Einsatz von KI in der Industrie und im Mittelstand kann auch den Mitarbeitenden selbst helfen und für nachhaltigere Unternehmensprozesse sorgen, ist Corina Apachiţe vom Automobilzulieferer Continental überzeugt. Die Expert:innen der Plattform Lernende Systeme machen dazu Vorschläge.

von Corina Apachiţe

veröffentlicht am 02.08.2022

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Künstliche Intelligenz (KI) kann die Automobilbranche dabei unterstützen ökologisch verträglich, sozial gerecht und wirtschaftlich erfolgreich zu handeln. Über das automatisierte Fahren wird viel berichtet. KI dient im selbstfahrenden Auto beispielsweise dazu, die Umgebungssituation auf Basis von Sensorsignalen korrekt zu interpretieren. Das macht den Straßenverkehr sicherer und emissionsärmer. Im öffentlichen Bewusstsein wesentlich weniger präsent ist das große Potenzial der KI für die Gestaltung effizienter und humaner Arbeitsprozesse in Unternehmen.

Im Praxisbericht „Mit KI den nachhaltigen Wandel gestalten“, den die Plattform Lernende Systeme heute veröffentlicht, zeigen wir, wie es gelingt, die Chancen von KI für eine nachhaltige Entwicklung zu nutzen. Wichtig dabei ist es, den hohen Ressourcenverbrauch der Technologie selbst im Blick zu behalten und ethisch oder sozial unerwünschte Effekte wie Diskriminierung oder die Reproduktion gesellschaftlicher Ungleichheiten zu berücksichtigen. Unternehmen müssen Innovations- und Nachhaltigkeitsmanagement in Form einer integrierten KI- und Nachhaltigkeitsstrategie strategisch miteinander verknüpfen.

Wie KI Teams entlasten kann

KI kann die tägliche Arbeit in bestimmten Bereichen deutlich vereinfachen. Das Werkzeug hilft Mitarbeitenden, die ständig steigende Komplexität etwa in der zunehmend von vernetzten Systemen, Software und Hochtechnologie geprägten Automobilbranche zu bewältigen.

Die Arbeitsorganisation von innovativen Systemzulieferern muss diese Komplexität während des gesamten Entwicklungsprozesses technisch, organisatorisch und wirtschaftlich beherrschen. Gleichzeitig steigt der Zeitdruck: Lösungen müssen trotz wesentlich höherer Komplexität immer schneller fertiggestellt werden, ohne dass die Qualität leidet.

Um seine Mitarbeitenden bei der Erfüllung dieser hohen Anforderungen zu unterstützen, befindet sich bei Continental unter anderem ein KI-Pilotprojekt in der praktischen Umsetzung und Anwendung im Alltag: Anforderungsmanagement mit KI. Das Ziel dieser Anwendung lautet „Work smarter, not harder“. Es geht in der Beispielanwendung darum, die Mitarbeitenden mit neuen Werkzeugen bei herausfordernden Tätigkeiten zu unterstützen. Das neu entwickelte KI-Werkzeug soll Teams von wiederkehrenden und monotonen Tätigkeiten entlasten.

Eine Aufgabe der KI in der Softwareentwicklung kann zum Beispiel darin bestehen, die einzelnen Anforderungen (Datenpunkte) im Lastenheft jeweils einer Klasse oder Domäne (Fachabteilung) zuzuordnen. Diese Textklassifikation, die sonst ein langwieriger Prozess ist, lässt sich durch KI immens beschleunigen. Die Fachleute im Anforderungsmanagement-Team können sich nun auf die Aufgabe konzentrieren, die vorgeschlagene Annotation durch KI zu überprüfen bzw. zu diskutieren. Damit wird eine ansonsten sehr monotone Arbeit automatisiert und verkürzt.

Die Diskussionen im Team über die Ergebnisse des Algorithmus sind ein Erkenntnisgewinn, der den späteren Projektverlauf günstig beeinflusst. Denn das tiefere Verständnis, warum bei der Annotation in einer bestimmten Weise entschieden wurde, ist ein Qualitätsgewinn. Ändern sich Anforderungen in einer neuen Version des Lastenheftes, so erkennt der Algorithmus das. Damit ist auch klargestellt, dass die Nutzung von KI im Anforderungsmanagement keineswegs darauf abzielt, die Fachleute zu ersetzen. Das Werkzeug KI soll den Fachleuten die Arbeit erleichtern, indem sie kostbare Zeit einspart und zugleich die Qualität erhöht. Es geht also nicht um die Frage Mensch oder Maschine, sondern um die Kooperation von Mensch und Maschine.

Die Erfolgsfaktoren für nachhaltige KI

Die Einbeziehung des Menschen in die Entwicklung und Bewertung der KI ist Teil des human-zentrierten Ansatzes, den wir bei Continental verfolgen. Ein weiterer Anwendungsfall für die KI besteht darin, zu unterscheiden, welche Anforderungen tatsächlich neu sind und welche schon früher abgearbeitet wurden, so dass eine Wiederverwendung möglich ist.

Um ein solches Tool zu entwickeln, beschäftigen sich die KI-Experten bei Continental eingehend mit der Praxissituation ihrer Kollegen und übersetzen deren Bedürfnisse in Anforderungen an das Tool.  Die KI ermöglicht die Wiederverwendung von Erfahrung und Wissen im Unternehmen. Und Wiederverwendung trägt zu mehr Nachhaltigkeit bei. Humanzentrierte Künstliche Intelligenz ist gerade im industriellen Umfeld von großer Bedeutung, da diese Methoden die Akzeptanz neuer KI-Ansätze verbessern können und neue Anwendungsfelder erschließen. Damit der nachhaltige KI-Einsatz gelingt, müssen Wirtschaft, Politik und Wissenschaft an einem Strang ziehen.

Was konkret zu tun ist, erläutern die Expertinnen und Experten der Plattform Lernende Systeme im neuen Praxisbericht: Unternehmen müssen zu jedem Zeitpunkt die Verhältnismäßigkeit des KI-Einsatzes prüfen und sich fragen, ob wirklich eine ressourcenaufwändige KI-Anwendung nötig ist oder ein einfacher Algorithmus ausreicht. Zudem müssen sie die Mitarbeitenden kontinuierlich für die Zusammenarbeit mit KI-Systemen qualifizieren. Die Wissenschaft muss insbesondere den Transfer von KI-Technologien in den Mittelstand verbessern, der aktuell noch großen Nachholbedarf beim Einsatz von KI hat. Und die Politik ist gefordert gerade kleineren und mittleren Unternehmen die Investitionsentscheidung für KI durch steuerliche Anreize zu erleichtern und darüber hinaus die Digitalkompetenz der Gesellschaft zu fördern.

Corina Apachiţe leitet die Abteilung für Künstliche Intelligenz innerhalb von Holistic Engineering and Technologies, die Teil von Continental Automotive ist. In dieser Funktion ist sie für die technische Gesamtstrategie und die operative Umsetzung in enger Zusammenarbeit mit den Geschäftsbereichen und Zentralfunktionen verantwortlich. Davor war die promovierte Informatikerin in einer ähnlichen Position bei der Robert Bosch GmbH sowie als Chief Product Owner bei der ETAS GmbH tätig. Sie ist Leiterin der Arbeitsgruppe Geschäftsmodellinnovationen der Plattform Lernende Systeme.

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