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Lesen Sie mehr unter zukunftindustrie.info 6 Eine Themenzeitung von Mediaplanet Dr. Eva Eggeling leitet das Fraunhofer Austria Innovationszentrum für Digitalisierung und Künstliche Intelligenz KI4LIFE in Klagenfurt FOTO: FRAUNHOFER AUSTRIA Studie zur KI-Umsetzung: Viel Aufholbedarf bei österreichischen KMU Technologien aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) besitzen in vielen Bereichen großes Potenzial und stellen den nächsten großen Entwicklungsschritt hin zu mehr Produktivität dar. Von manchen Seiten wird KI sogar als entscheidend für die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit des Wirtschaftsstandortes betrachtet. Wie weit die österreichischen Unternehmen aber bereits bei der Implementierung von KI-Anwendungen gekommen sind, ob sie schon Anwendungsmöglichkeiten für sich identifiziert haben oder ob sie der KI noch skeptisch gegenüberstehen, war bis vor Kurzem nicht genau bekannt. Eine österreichweite Studie von Fraunhofer Austria offenbart nun den Status quo und zeigt, dass große Unterschiede im Umsetzungsgrad gegeben sind. Von den 455 Unternehmen quer durch alle Bundesländer haben nur neun Prozent bereits KI operativ im Einsatz, weitere vier Prozent befinden sich in der Implementierungsphase. Am anderen Ende des Spektrums stehen ihnen 36 Prozent gegenüber, die dem Thema KI für sich keine Relevanz beimessen, sowie 29 Prozent, die das Thema zwar als relevant erachten, aber derzeit trotzdem keine Pläne zur Umsetzung haben. Dabei zeigt sich, dass der Umsetzungs grad stark mit der Unternehmensgröße zusammenhängt. Dr. Eva Eggeling, Leiterin des Fraunhofer Austria Innovationszentrums für Digitalisierung und Künstliche Intelligenz KI4LIFE und Mitautorin der Studie, erklärt: „Wir haben in unserer Befragung festgestellt, dass es vor allem die kleinen und mittelständischen Unternehmen sind, die derzeit KI für sich als nicht relevant erachten oder die zwar die Relevanz erkennen, aber vielleicht noch nicht den richtigen Anwendungsfall für sich identifiziert haben. Die Herausforderung ist, dass die perfekte Einsatzmöglichkeit von KI in jedem Unternehmen anders aussehen kann und individuell entdeckt werden muss.“ Dass die Vielfalt der Anwendungsgebiete noch nicht voll ausgeschöpft ist, zeigt sich ebenfalls in der Studie: Während in den Bereichen Dienstleistung und IT tendenziell bereits mehr KI eingesetzt wird, wird beispielsweise in den Bereichen Vertrieb oder Montage derzeit kaum eine Einsatzmöglichkeit gesehen. Besonders interessant ist für das Forschungsteam auch die Analyse der möglichen Hürden für die Unternehmen. So wird nicht etwa fehlendes Commitment des Managements als Ursache dafür angegeben, dass KI noch nicht im Einsatz ist, sondern vielmehr sind es fehlende Kompetenzen und hohe Kosten in der Anschaffung. Sponsored by Softwarepark Hagenberg Die Brücke zwischen menschlicher und maschineller Lernfähigkeit FH-Prof. Priv.-Doz. DI Dr. Michael Affenzeller Wissenschaftlicher Leiter Softwarepark Hagenberg FOTO: SARA ASCHAUER Mehr Infos unter: softwarepark - hagenberg.com Oder schreiben Sie uns: office@softwareparkhagenberg.com Im Industriebereich sind Begriffe wie künstliche Intelligenz und Prescriptive Analytics immer öfter zu hören. Was sich dahinter verbirgt, erläutert Michael Affenzeller im Expertengespräch. Für Außenstehende erklärt: Was haben Prescriptive Analytics und künstliche Intelligenz gemeinsam? Analytik wird in die aufeinander aufbauenden Stufen der beschreibenden, diagnostischen, prädiktiven und präskriptiven Analytik kategorisiert. Bereits ab der diagnostischen Stufe kommen KI-Techniken ins Spiel. Noch stärker ist das im prädiktiven Bereich, der sich vornehmlich des maschinellen Lernens bedient. Im präskriptiven Bereich geht man unter Hinzunahme von Optimierung und Simulation darüber hinaus, indem man die durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen virtuell gewonnenen Erkenntnisse in die echte Welt in Form möglichst sinnvoller Vorschläge oder Vorschreibungen zurückführt. Würden Sie sagen, dass künstliche Intelligenz die „Brücke“ zwischen menschlicher und maschineller Lernfähigkeit ist? Zumindest für den Bereich der menschenzentrierten künstlichen Intelligenz (Human-Centered AI) würde ich dieser Aussage uneingeschränkt zustimmen. Erklärbarkeit und Interpretationsfähigkeit sind Schlüsselelemente, die im Softwarepark Hagenberg intensiv beforscht werden. Je besser sich Mensch und Maschine gegenseitig verstehen, desto eher ist teamorientierte, interaktive Zusammenarbeit möglich. Der Aspekt des Lernens in der KI soll nicht hauptsächlich maschinelles Lernen aus Daten sein, sondern vermehrt interaktiv und teamorientiert im Dreieck Mensch, Gefördert aus Mitteln des Landes OÖ Maschine (KI-System) und Daten stattfinden. Vereinfacht gesagt: Was sind die Hauptvorteile von künstlicher Intelligenz für den Menschen im Alltag? Wie wirken KI und Prescriptive Analytics bereits heute im Wirtschaftsleben? Der Mensch wird durch gezielten Einsatz von KI vornehmlich in monotonen Tätigkeiten entlastet und kann sich verstärkt mit ureigenen menschlichen Stärken wie Kreativität und Intuition einbringen. Dadurch wird der Alltag komfortabler, abwechslungsreicher und spannender. Prescriptive Analytics kann in produzierender Industrie und im Anlagenbau durch die Verquickung mit Optimierung und Simulation Effizienz steigern und Ressourcen schonen, indem etwa Designprozesse durch Virtualisierung schneller und umfassender durchgeführt werden. Das steigert die Qualität und schont Ressourcen in der Auslegung und im späteren Betrieb einer Maschine oder Anlage.
Eine Themenzeitung von Mediaplanet Lesen Sie mehr unter zukunftindustrie.info 7 Sponsored by UAR #DiversityInScience Die weibliche Seite der Künstlichen Intelligenz (KI) MANUELA GEIß, Senior Researcher, Software Competence Center Hagenberg. FOTO:SCCH Bei der technologischen Weiterentwicklung von KI haben Frauen eine zunehmend starke Stimme. Forscherinnen aus dem UAR Innovation Network geben Einblicke. WELCHE ROLLE SPIELT DIE ERKLÄR- BARKEIT BEI KI-MODELLEN? Erklärbare KI kann helfen, unbekannte Zusammenhänge in den Daten aufzudecken, zu verstehen und so neues Wissen zu generieren. Auf diese Weise können durch Erklärbarkeit auch Schwächen eines KI-Modells frühzeitig identifiziert und Folgen, wie diskriminierende Entscheidungen, verhindert werden.“ ROXANA HOLOM, Data Science Project Manager & Researcher, RISC Software. WARUM IST GENDER- BALANCE IN DER KI-FORSCHUNG WICHTIG? „Ausgewogene Expertenteams können Diskriminierung entgegenwirken, da geschlechtsspezifische Sichtweisen bereits in einem frühen Stadium in die Forschungs arbeit einbezogen werden. Anwendungen von KI-Systemen erfordern auch Kenntnisse, die zur Lösung der vielen ethischen und rechtlichen Fragen beitragen können.“ CHRISTINA HOCHLEITNER, Forschungskoordinatorin, RISC Software. WIE BEREICHERT VIELFALT DIE FORSCHUNG? „Medienberichte haben aufgezeigt, welche Auswirkungen es haben kann, wenn Vielfalt in der Forschung nicht berücksichtigt wird – vom Gender-Gap bis hin zu diskriminierenden Algorithmen. Es ist wichtig, individuelle Lebensrealitäten in der Forschung zu berücksichtigen.“ FOTO: RISC SOFTWARE FOTO:RISC SOFTWARE FOTO:RISC SOFTWARE SANDRA WARTNER, Data Scientist, RISC Software. WIE VERSTEHT KÜNSTLICHE INTEL- LIGENZ DIE MEN- SCHLICHE SPRACHE? „Die Verarbeitung von natürlicher Sprache durch Maschinen ermöglicht es als interdisziplinäres Feld der Linguistik, Computerwissenschaft und KI, die menschliche Sprache zu lesen. Was es braucht, sind Expertinnen, die den Sprung aus dem Forschungsbereich in die Produktion ermöglichen.“ ANNA-CHRISTINA GLOCK, Researcher & Data Scientist, Software Competence Center Hagenberg. BRAUCHT DIE FORSCHUNG MEHR WEIBLICHE VORBILDER? „Motivierende und inspirierende Vorbilder können eine starke Kraft bei der Berufsorientierung und darüber hinaus sein. Um Mädchen und junge Frauen zu erreichen, kann das Geschlecht eine bedeutsame Rolle spielen – als ein Aspekt unter vielen.“ FOTO:SCCH ANNA-SOPHIE JAEGER, Data Scientist, RISC Software. WELCHE SPRACHE SPRICHT DIE JUNGE FORSCHUNG? „Ich glaube, je mehr man mit Technologie aufwächst, desto geringer ist die Hemmschwelle, diese auch in allen Bereichen zu nutzen. Es ist vor allem ein naiverer Ansatz, der die junge Forschung prägt. Mehr Offenheit und weniger Angst vor möglichen Konsequenzen.“ VERENA GEIST, Key Researcher Software Science, Software Competence Center Hagenberg. FOTO: RISC SOFTWARE FOTO: SCCH LISA EHRLINGER, Senior Researcher Data Science, Software Competence Center Hagenberg. WAS HAT DIVERSITÄT MIT DATEN- QUALITÄT ZU TUN? „KI-Systeme treffen ihre Entscheidungen auf Basis der Daten, die für das Trainieren und Testen der Algorithmen herangezogen werden. Nur wenn in diesen Daten unterschiedliche Meinungen repräsen tiert werden, kann eine Voreingenommenheit verhindert werden.“ FOTO:SCCH WIE KÖNNEN MEHR FRAUEN IHREN WEG IN DIE FORSCHUNG FINDEN? „Es ist wichtig, das Interesse von jungen Frauen an MINT-Berufen zu wecken. Praktika für Schülerinnen und Studentinnen bringen wertvolle Einblicke in das Arbeitsumfeld. Rahmenbedingungen müssen geschaffen werden, um Familie und Beruf optimal vereinbaren zu können.“ FOTO: UAR Gelebte Vielfalt in der Forschung Das UAR Innovation Network zählt insgesamt 17 hochkarätige Forschungszentren, die Unternehmen bei der Realisierung ihrer Innovationsvorhaben tatkräftig unterstützen. Die Kernkompetenzen lassen sich in drei Stärkefelder zusammenfassen – smarte Systeme, digitale Technologien und nachhaltige Materialien. Mehr Einblicke in die vielfältigen Seiten der Forschung unter: uar.at/insights
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