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OKTOBER 2023
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EDITORIAL
Cover: MicroStockHub_iStock via Getty Images Plus; Portrait Editorial: Nathan Murrell
EVA KOMAREK
Chefredakteurin
Impressum
An künstlicher Intelligenz (KI) führt kein
Weg vorbei. Sie hat sich schon längst in
unserem Alltag breitgemacht und wird gern
benutzt. Beispiele gefällig? Suchmaschinen,
Navigationssysteme, Empfehlungssysteme
beim Onlineshoppen oder beim Streamingdienst,
Fahrassistenz im Auto, ja sogar Ihr
Spamfilter arbeitet mit KI. Also kein Grund zur Panik. In den
letzten Monaten ist durch Chat GPT das Thema KI im Mainstream
angekommen und polarisiert. Die Frage, ob solche
Programme den Menschen als Arbeitskraft überflüssig machen,
hat die Stammtischdebatten erreicht. Das ist ein guter Grund,
sich in der aktuellen i-Presse damit auseinanderzusetzen.
Wir haben uns die Frage gestellt, was KI jetzt schon alles
kann und wie sie die Wirtschaft verändern wird. Wir haben
uns Branchen angesehen und mit Technologieexperten und
Unternehmen über konkrete Anwendungen gesprochen, sei
es in der Medizin, dem Einzelhandel, der Logistik oder im
Recruiting. Wie immer haben wir auch einen Blick in die
Zukunft gewagt und uns unter anderem damit beschäftigt,
wie das perfekte Mobilitätskonzept aussehen könnte. Und
wir haben nach Antworten auf die Frage gesucht, wie unsere
menschliche Zukunft mit KI-gestützten Robotern aussehen
wird. Bei aller Faszination für die Chancen und Möglichkeiten,
die diese Technologie bringt, haben wir auch die ethischen
Aspekte im Blick behalten. Denn während wir uns überlegen,
wie wir KI am besten nutzen können, müssen wir ebenfalls
darüber sprechen, welche Werte und Prinzipien wir dabei
bewahren möchten.
Medieninhaber, Herausgeber und Redaktion: „Die Presse“ Verlags-Gesellschaft m.b.H. & Co KG, 1030 Wien, Hainburger Straße 33,
FN 218199g/Handelsgericht Wien, ATU 54093001, Geschäftsführung: Mag. Herwig Langanger, Andreas Rast, Chefredakteur „Die
Presse“: Mag. Florian Asamer, Leitung „i-presse“: Eva Komarek, Art Direction: Matthias Eberhart, Grafik: Peter Jaunig, Thomas
Kiener, Bildbearbeitung: Christian Stutzig, Fotoredaktion: Alexandra Eizinger, Produktion: Stephan Flisnik, Hersteller: Druck Styria
GmbH & Co KG, Styriastraße 20, 8042 Graz, Anzeigen: Tel.: +43/(0)1/514 14-535, E-Mail: anzeigenleitung@diepresse.com
3

INHALT
08
Wirtschaft im Umbruch
08 Hintergrund: Was unterscheidet eigentlich künstliche
Intelligenz von jenen Softwaresystemen und Algorithmen,
mit denen wir seit Jahrzehnten arbeiten?
12 Logistik: Vom smarten Beladen von Containern bis hin
zu klugen Ortungssystemen in Produktionshallen – künstliche
Intelligenz erobert die Logistik.
Branchen im Wandel
18 Recruiting: Die Auswahl passender Mitarbeiter könnte
sich in Zukunft effizienter und einfacher gestalten. Über
künstlich intelligentes Human Resources Management.
22 Einzelhandel: Es geht um Effizienz im E-Commerce
oder Lösungen im stationären Handel, Stichwort
Ladendiebstahl. KI, Maschine und Mensch im Teamwork.
26 Energiebranche: Erneuerbare Energie aus Wind
stresst die Stromnetze. Künstliche Intelligenz hilft dabei,
die Stabilität der Netze zu managen.
30 Bauwirtschaft: Auf dem Weg zum verlässlichen Assistenten
für Architekten und Projektleiter: KI-Lösungen für
Planung und Projektmanagement.
52
16
34 Gesundheit: Von der Diagnose von seltenen Erkrankungen
bis zur Entwicklung von Therapeutika: Medizin
und Pharmazie stehen vor einer KI-Revolution.
40 Musikbusiness: In der Branche sollte man sich darauf
einstellen, dass die Hits von morgen von künstlicher
Intelligenz geschrieben werden, Datenklau inklusive.
Digitale Zukunft
46 Verkehr: Von der CO₂-freien Mobilität in ultrafuturistischen
Städten bis zur Vision selbstfahrender Autos und
Shuttlebusse, die langsam Gestalt anzunehmen scheint.
52 Robotik: Mit KI ausgestatte humanoide Roboter könnten
bei Herausforderungen der Zukunft, wie etwa in der
Pflege, einen entscheidenden Lösungsbeitrag leisten.
Fotos: XH4D_E+via GettyImages, XH4D_E+via GettyImages, Thinkhubstudio_iStock via Getty Images Plus
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6
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Wirtschaft
im Umbruch
7

WIRTSCHAFT IM UMBRUCH
Die Schatten der
Wirklichkeit
Was ist eigentlich eine KI? Was unterscheidet künstliche Intelligenz von jenen
Softwaresystemen und Algorithmen, mit denen wir seit Jahrzehnten arbeiten?
Und: Wo sehen Wissenschaftler die Einsatzbereiche für die Zukunft?
von Barbara Wallner
Foto: Lughammer, SvetaZi_ iStock via Getty Images Plus
8

WIRTSCHAFT IM UMBRUCH
Eine Gruppe von Menschen, angekettet
in einer Höhle. Den Kopf können sie
nicht drehen, sich nicht umsehen,
lediglich die Felswand vor ihnen wahrnehmen.
Vor dem Höhleneingang
lodert ein Feuer, das die Schatten von
vorbeigehenden Menschen und Gegenständen
an die Wand wirft. Die Gefangenen
sehen nie die Realität – die
„Wirklichkeit“ besteht für sie aus
einem Schattenspiel. Als Platon sein
Höhlengleichnis formulierte, wird der
Antike Philosoph kaum erwartet haben,
dass es einst als Bild für die künstliche
Intelligenz dienen könnte. Und doch
findet es Sepp Hochreiter, Leiter des
Instituts für Machine Learning an der
Johannes Kepler Universität in Linz,
eigentlich ganz passend: „Die Schatten
sind die Daten. Die KI ist extrem gut
darin, diese Schatten zu interpretieren.
Sie sieht die kleinsten Details, sieht
10.000 Schatten gleichzeitig. Sie sieht
nur einen Teil, aber diesen Teil sehr
genau mit einer riesigen Kapazität.
Aber sie sieht nur Schatten, sie kann
die Welt nicht verstehen, denn sie lebt
nicht darin.“
Was ist intelligent? Das Höhlengleichnis
spricht eine der grundlegenden
Ideen des Menschseins an: das
Erkennen einer Wirklichkeit und die
Frage, woraus diese Wirklichkeit
besteht. Dass dieses Bild nun für eine
künstlich geschaffene Intelligenz
Anwendung finden kann, kann uns
schon beschäftigten. Seit Jahrzehnten
leben wir mit Algorithmen, mit Programmen,
die den Alltag prägen, das
Arbeitsleben erleichtern sollen. Seit
Kurzem, so scheint es, hat eine neue
Größe das Spielfeld betreten: die KI.
Doch was genau ist eigentlich der
Unterschied zwischen der künstlichen
Intelligenz, die heute in aller Munde
ist, und den Softwaresystemen, die so
alltäglich sind, dass sie uns schon gar
nicht mehr auffallen?
„Intelligent ist ein Softwareprodukt
dann, wenn es schafft, selbstständig zu
lernen“, erklärt Martin Ebner, Professor
für Medieninformatik und Leiter
der Organisationseinheit Lehr- und
Lerntechnologien an der TU Graz. „Es
also Modelle integriert hat, die es
schaffen, eingespeiste Daten so zu verarbeiten,
dass sie neue Schlüsse daraus
ziehen können und sich so selbst ,intelligent’
weiterentwickeln.“ Dass „intelligent“
hier in Anführungszeichen steht
ist kein Zufall, denn mit menschlicher
Intelligenz sei das nicht gleichzusetzen:
„Die Datenverarbeitungsmaschine
Mensch ist noch einmal eine ganz
andere Nummer, das muss man schon
sagen. Es geht hier um sehr spezialisierte
Anwendungen, die mit Daten
trainiert werden und versuchen, diese
Daten zu bearbeiten, zu verarbeiten
Chat GPT ist gut für
die Kundenbetreuung,
wenn man
Kundenschnittstellen
hat. In der Industrie
ist das weniger
wertvoll, da sind
es die Schnittstellen
zwischen Mensch
und Maschine, die
wichtig sind.
SEPP HOCHREITER,
Leiter des Instituts für Machine Learning,
Johannes Kepler Universität
Lerntechnologie. Martin
Ebner forscht zu Medieninformatik
an der TU Graz.
und neue Schlüsse daraus zu ziehen,
die sie nutzen, um sich weiterzuentwickeln.“
Wie weit diese Entwicklung
gehen könne, das werde man sehen.
Aber auch das, was wir als intelligent
im Sinne einer künstlichen Intelligenz
definieren, ändert sich, erklärt
Pascal Welke, Post Doc Researcher für
Machine Learning an der TU Wien:
„John McCarthy (US-amerikanischer
Logiker und Informatiker, Anm.) hat
einmal gesagt: ,Sobald es funktioniert,
nennt es niemand mehr KI.’ Was wir
als KI wahrnehmen, verschiebt sich –
nehmen wir Zoom als Beispiel. Darin
gibt es eine Funktion, mit der man den
Hintergrund unscharf machen kann.
Dahinter steht ein System, das gelernt
hat, was ist Hintergrund und was ist
Mensch. Das kann man nicht einfach
hinein programmieren, denn die Leute
sehen ja unterschiedlich aus. Heute
nimmt das kaum noch jemand als KI
wahr.“ Was Welke hier anspricht, ist
der sogenannte „KI-Effekt“, eine Tendenz,
die Definition von künstlicher
Intelligenz immer weiter hinauszuschieben.
Was alltäglich erscheint, wird
abgetan als „keine echte Intelligenz“.
Der amerikanische Computerwissenschaftler
Larry Tesler fasste es in den
1970er-Jahren zusammen als: „KI ist,
was noch niemand gemacht hat.“
Die Maschine und ihr Lehrer. Bleiben
wir aber abseits aller philosophischen
Diskussionen beim Prinzip der
9

WIRTSCHAFT IM UMBRUCH
KI als lernendes Modell. „Mein Impuls
wäre zu sagen: Überall dort, wo Muster
entstehen oder Muster angewandt werden
können, wird auch die KI Fuß fassen“,
erklärt Ebner. „Das ist das, was
das Modell oder der Rechner gut kann:
immer wieder das Gleiche erkennen,
Schlüsse daraus ziehen und sie dem
Menschen mitteilen. Der Mensch ist
der kreative Part, der sich diese Ergebnisse
ansieht und daraus, abseits aller
Muster, etwas Neues erschafft.“ Gleichzeitig
ist der Mensch aber auch der
Lehrer der KI – denn er ist es, der die
Datengrundlage für die Mustererkennung
liefert: „Die KI ist so dumm, wie
der Mensch vorher war“, bringt es
Ebner auf den Punkt. „Sie kreiert ja
(noch) nichts Neues, arbeitet mit den
Daten, die ihr der Mensch zur Verfügung
stellt.“ Die KI ist also immer nur
so gut wie ihre Datengrundlage.
Die KI ist immer
nur so gut wie ihre
Datengrundlage. Sie
kreiert (noch)
nichts Neues sondern
arbeitet mit
den Daten, die ihr
der Mensch zur Verfügung
gestellt hat.
MARTIN EBNER,
Professor für Medieninformatik an
der TU Graz
Wenn Daten fehlen. Womit wir wieder
beim Höhlenbeispiel wären – denn die
KI muss sich letztendlich mit Schatten
begnügen. Sepp Hochreiter: „Es gibt
Fälle, in denen in den Daten etwas fehlt
– diese Lücken schließe ich als Mensch
mit meinem Hausverstand, mit meinem
Weltwissen. Die KI kann das nicht. Es
gab einen Fall, wo beim Training von
selbstfahrenden Autos zu wenige Tunnelfahrten
gemacht wurden. Die KI hat
dann die Betondecke als Straße
erkannt. Ich als Mensch weiß, dass an
der Decke keine Straße entlangführen
kann. Woher soll die KI das wissen? Ich
werde als menschlicher Fahrer eher
vermeiden, eine Böschung hinunterzufahren,
weil ich mir denken kann, dass
mir das nicht gut bekommen wird. Die
KI weiß nicht, dass ein Unfall etwas
Schlechtes ist. Sie müsste Unfälle
bauen, die analysieren und daraus lernen,
dass man sie vermeiden sollte.“
Ebenso kann sich in Daten ein „Bias“
finden, eine Voreingenommenheit oder
Tendenz, die uns vielleicht gar nicht
bewusst ist, aber zwangsläufig in die
Schlussfolgerungen der KI einfließt. Im
Zuge der Recherchen für diesen Artikel
poppt im YouTube-Feed beispielsweise
ein Video auf: KI-generierte Bilder der
schönsten Frauen aus jedem Land der
Erde werden hier angepriesen. Beim
Ansehen fällt auf, dass zwar Hautfarben
wechseln, die Gesichtszüge aber
im Wesentlichen ähnlich sind: Hohe
Wangenknochen, schmales Gesicht,
kleine Nase. Sind die Schönheitsideale
weltweit tatsächlich so ähnlich oder
wurde hier eine KI mit einseitigen
Daten dazu gefüttert, was „schön“ ist?
In diesem Sinne kann uns die KI auch
einen Bias zeigen, der uns zuvor nicht
bewusst war: „Die KI liefert ja nur ein
Bild davon, wie die Menschheit so ist,
sie hält uns einen Spiegel vor – und
manchmal gefällt uns nicht, was wir
sehen“, erklärt Ebner.
Braucht mein Unternehmen KI?
„Im Moment gibt es natürlich auch
einen gewissen Hype um die KI“, sagt
Ebner. „Auch das wird sich wieder einpendeln,
denke ich, wenn man merkt,
wo die Anwendungsfelder liegen.
Natürlich muss man die Technologie
immer kritisch prüfen und darf sich
nicht darauf verlassen, dass die KI alles
besser kann als die Experten.“ Nichtsdestotrotz
ist eine Auseinandersetzung
mit der KI eine sinnvolle Maßnahme
im eigenen Unternehmen, da sind sich
die Experten einig. „Am Anfang steht
eine Bedarfsanalyse. Gibt es überhaupt
ein Problem, das ich lösen muss?“, rät
Welke. „Wenn ein Unternehmen eine
gewisse Größe hat, macht es sicher
Sinn, sich die eigenen Prozesse anzusehen
und zu schauen, ob es dafür bessere
Lösungen gibt.“
Ebner sieht das ganz ähnlich: „Man
muss sich grundsätzlich einmal mit der
KI beschäftigen, grob verstehen, wie
sie funktioniert und was sie machen
kann – und das auch für sich selbst
spüren. Und dann merkt man nach und
nach, wofür man sie einsetzen kann. Es
ist ja auch total spannend, finde ich,
eine KI zu einem Thema zu befragen,
in dem ich vermeintlich der Experte
bin.“ Grundsätzlich sei die KI ein guter
Sparring-Partner, liefert Vorschläge
und Modelle, auf deren Grundlage man
dann weiterarbeiten kann.
Chat GPT für die Kundenbetreuung.
„Abhängig von der Größe eines Unternehmens
ist die Frage, kann ich nicht
eine Person abstellen, die sich damit
beschäftigt, was KI kann und was ich in
meinem Unternehmen brauche?“, stellt
Hochreiter als Frage in den Raum.
Denn Einsatzmöglichkeiten sieht er
zahlreiche: „Chat GPT beispielsweise
ist gut für die Kundenbetreuung, wenn
man Kundenschnittstellen hat. In der
Industrie ist das weniger wertvoll, da
sind es die Schnittstellen zwischen
Mensch und Maschine, die wichtig
sind.“ Es gebe so viele Bereiche, die im
Hintergrund laufen, die man derzeit
noch nicht sieht, weiß Hochreiter –
„Demnächst wird ein Riesending über
Wettervorhersagen rauskommen. Wo
im Moment Millionen hineingesteckt
werden, ist das Carbon Capturing, also
das Abscheiden oder Einfangen von
CO₂ aus industriellen Abgasen beziehungsweise
aus der Luft. Das ist für
den Privaten jetzt nicht so überwältigend,
wird aber die Industrie massiv
beeinflussen. Simulationen werden viel
schneller gehen, das wiederum erlaubt
den Bau von besseren Maschinen, besseren
Gebäuden, besseren Anlagen. In
der Logistik, in der Prozessoptimierung
wird sich unglaublich viel tun.“
Unternehmen seien also gut beraten,
immer über den neuesten Stand
Bescheid zu wissen: „Unabhängig
davon, ob ich das jetzt sofort in meinen
Alltag einbinden kann, ich muss darüber
Bescheid wissen. Das ist ein Zug,
der jetzt Fahrt aufnimmt und unglaublich
schnell werden wird. Wer jetzt
nicht aufspringt, läuft Gefahr, abzuprallen.“
10

WERBUNG
„Veränderung ist unser ständiger Begleiter“
Stefan Tschida, Head of Change & Adoption
Services bei WienIT, spricht über den
Arbeitsplatz der Zukunft.
Foto: Beigestellt
WienIT ist der zentrale IT- und Business-Partner der Wiener
Stadtwerke-Gruppe und feiert heuer 20-Jahr-Jubiläum. Das
Unternehmen betreibt die sichere und verlässliche IT-Infrastruktur
und digitalisiert Geschäftsprozesse hinter den wichtigsten
Versorgern und Dienstleistern der Hauptstadt – von
Wiener Linien und Wiener Lokalbahnen über Wiener Netze
und Wien Energie bis hin zu Bestattung und Friedhöfen und
vielen weiteren Betrieben. Zukunftshemen wie Extended
Reality (XR), Cloud oder künstliche Intelligenz (KI) sind Teil
des Arbeitsalltags. Im Gespräch verrät Stefan Tschida, Head
of Change & Adoption Services bei WienIT, welche Rolle die
Menschen in Zeiten der zunehmenden Digitalisierung spielen
und wie die rund 16.000 Mitarbeiter*innen der Gruppe beim
digitalen Wandel begleitet werden.
Herr Tschida, Sie beraten gemeinsam mit Ihrem Team bei digitalen
Transformationsprozessen. Sie schlagen also die wichtige
Brücke zwischen Mensch und Technologie. Welche Rolle spielt
der Mensch im digitalen Wandel am Arbeitsplatz?
Die wichtigste – der Mensch gehört immer in den Mittelpunkt.
Gerade am Arbeitsplatz, der immer flexibler und
digitaler wird, ist es essenziell, die Menschen mit an Bord zu
holen. IT ist permanent im Wandel, die Veränderung ist also
unser ständiger Begleiter. Denn ein IT-Projekt oder die Einführung
einer neuen Technologie ist kaum erfolgreich, wenn
sie der Mensch nicht annimmt, der damit arbeiten muss. Sie
müssen darauf vorbereitet und mitgenommen werden.
Können Sie ein konkretes Beispiel für solche Transformationsprojekte
nennen?
Wir haben 14.000 Arbeitsplätze konzernweit auf eine cloudbasierte
Kollaborationsplattform umgestellt. Das war ein großer
Schritt für die Mitarbeiter*innen in Richtung New Work.
Nicht nur technologisch, sondern vor allem kulturell.
Wie begleiten Sie die Mitarbeiter*innen dabei?
Der Change-Prozess läuft bei uns in fünf Phasen ab. In
der ersten Phase schaffen wir ein Bewusstsein für die Veränderung.
Da geht es viel um den Zweck und das Mindset
der Menschen, eine Neuerung nicht als Gefahr, sondern als
Chance zu begreifen. In der zweiten Phase zeigen wir den
Mehrwert der Veränderung. In der dritten Phase geht es um
Wissensaufbau: Hier unterstützen wir mit Trainings, Anleitungen,
Kurzvideos und vielem mehr. Die vierte Phase befasst
sich mit der Befähigung, wir schaffen Berührungspunkte mit
der neuen Technologie und befähigen die Menschen, den
veränderten Arbeitsprozess zu leben. In der fünften Phase
geht es um „Reinforcement“, die nachhaltige Verankerung
Experte. Bei aller Technologie steht am modernen Arbeitsplatz der
Zukunft immer noch der Mensch im Mittelpunkt, betont Stefan Tschida,
Head of Change & Adoption Services bei WienIT.
der Veränderung. Hier schauen wir, ob die Veränderung bei
den Menschen so angekommen ist wie gewünscht oder
welche Aspekte noch gelöst werden müssen.
Welche neuen Technologien braucht es, um als IT-Infrastruktur
zukunftsfit zu sein? Welche Rolle spielt dabei KI?
Wir bei WienIT haben verschiedenste Tools und Technologien
im Einsatz. Von Cloud, Data bis hin zu Extended Reality
ist unser Tech Stack abwechslungsreich. Das ist notwendig,
denn Branchen wie Energie und Mobilität entwickeln sich
rasch weiter. Auch KI spielt zunehmend eine große Rolle. Sie
ist heute schon Teil des Arbeitsalltags, oft sogar unbemerkt.
KI ist wie ein Sparring-Partner: Man sollte mit ihr arbeiten,
statt die KI für sich arbeiten zu lassen.
Und wie sieht der Arbeitsplatz der Zukunft aus bei einem
modernen Arbeitgeber wie WienIT?
WienIT lebt New Work. Unser Büro verfügt über ein Open
Space-Konzept mit Hybrid-Meeting-Räumen, Kreativräumen,
Fokuszonen und einem Social Hub. Unsere Teams arbeiten
flexibel und ortsunabhängig zusammen. Der Arbeitsplatz der
Zukunft ist eine Symbiose aus Mensch und Technologie, in
der Flexibilität und Effektivität den Pulsschlag vorgeben.
WienIT GmbH
WienIT ist der zentrale IT- und Business-Partner der Wiener Stadtwerke-
Gruppe. Rund 600 Mitarbeiter*innen beraten, entwickeln und betreiben
konzernweit als IT-Infrastruktur im Hintergrund die Wiener Linien, Wiener
Lokalbahnen, Wiener Netze, Wien Energie, Bestattung & Friedhöfe,
immOH, GSWG, WiPark und Upstream Mobility. Die Leistungen von
WienIT reichen von IT-Services über technische Personalprozesse bis hin
zu Media-Planung und Print-Jobs. WienIT wurde 2003 gegründet und ist
ein 100%iges Tochterunternehmen der Wiener Stadtwerke GmbH.
Weitere Informationen zu WienIT unter: www.wienit.at
11

WIRTSCHAFT IM UMBRUCH
Intelligente Log(ist)ik
Vom smarten Beladen von Containern und der Routenoptimierung
im Straßentransport über das Training von Lagerrobotern
bis hin zu klugen Ortungssystemen in Produktionshallen –
künstliche Intelligenz erobert die Logistikbranche.
von Christian Lenoble
Foto: zorazhuang_iStock via Getty Images Plus, aprott_iStock via Getty Images Plus
12

WIRTSCHAFT IM UMBRUCH
KI-Lösung zum raumeffizienten
Beladen von Containern. Die
Visualisierung erinnert an Tetris.
Wie kann künstliche Intelligenz Logistik-
Unternehmen unterstützen? Um eine
erste Idee zum Thema zu bekommen,
bietet es sich an, die KI selbst zu befragen.
Beim Straßentransportspezialisten
DHL Freight hat man sich auf das Spiel
eingelassen und den derzeit wohl prominentesten
Chatbot um Antworten
gebeten. Die Aussage von Chat GPT:
„KI ist in der Lage, manuelle und zeitaufwendige
Prozesse zu automatisieren,
mithilfe von Datenanalyse und
maschinellem Lernen die Lieferzeiten
von Waren vorherzusagen, Kundenanfragen
und -beschwerden automatisch
zu bearbeiten oder Mitarbeiter zu
schulen und zu unterstützen.“ Die
Anwendungspalette ist demnach breit
gefächert – was Klaus Dohrmann, Head
of Innovation & Trend Research, DHL
Customer Solutions and Innovation,
bestätigt: „Logistik ist ein perfektes
Anwendungsfeld für KI.“ Normale
Automatisationstechnologien stoßen
an ihre Grenzen, die Zukunft gehört
selbstlernenden Systemen. Bei DHL
Freight wurden damit bereits konkrete
Erfahrungen gesammelt.
Wie bei Tetris. Bereits vor Jahren hat
man sich das Ziel gesetzt, Umverpackungen
aus Karton um bis zu 50 Prozent
zu reduzieren. Das dient ökonomischen
Agenden, Stichwort Versandkostensenkung,
aber auch der Erreichung
von Nachhaltigkeitszielen, indem die
CO₂-Emissionen pro Sendung signifikant
nach unten geschraubt werden.
Einen wesentlichen Beitrag dazu leistet
bei DHL die KI-Lösung OptiCarton. Sie
hilft, das Füllvolumen vorkonfigurierter
Kartons optimal auszunutzen.
Gefüttert wird die Software mit Daten
zur Produktbeschaffenheit, zum Volumen
und zu den Dimensionen von
Paketen. Die KI ermittelt auf dieser
Basis die ideale Umverpackung. Damit
auch den Mitarbeitern geholfen ist, das
perfekte Füllraumszenario zu realisieren,
wird das KI-Rechenergebnis visuell
dargestellt. Wer sich ein Bild
machen möchte, denkt am besten an
das Spiel Tetris.
Wie komplex die Aufgabe und zugleich
effizient die KI-Lösung ist, zeigt sich
beispielsweise beim Beladen von Containern.
Während Menschen mit der
Herausforderung überfordert sind,
zahllose in Form, Größe und Stapelbarkeit
unterschiedliche Packstücke raumsparend
zu ordnen, ist die Lösung für
die KI nur eine Frage von Sekunden.
Das spart Raum, Zeit und Geld, und
maximal befüllte Container senken den
CO₂-Fußabdruck pro versendetem
Paket.
KI-gestützte Roboter. Auch in den
DHL-Paketzentren ist KI bereits im
Einsatz. In Singapur und Südkorea sind
etwa Roboter am Werk, die Pakete vom
Band nehmen und sie in Fächer für
bestimmte Zustellrouten einordnen.
Die Aufgabe verlangt jede Menge Feingefühl
und Präzision. Schaden an
Waren durch unsachgemäße Behandlung
sollen weitgehend ausgeschlossen
werden. Dafür trägt ein KI-basiertes
Programm Sorge, das quasi als Trainer
der Roboter fungiert. So haben Letztere
gelernt, per 3-D-Kamera die Form
von Sendungen zu erfassen, sie mit
einer Schaufel sicher anzuheben und
zugleich den aufgedruckten Barcode zu
scannen. Das Training macht sich
bezahlt. Die Roboter ordnen nahezu
13

WIRTSCHAFT IM UMBRUCH
Roboter am Werk in der Lagerlogistik,
gesteuert von
künstlicher Intelligenz.
20 Sendungen pro Sekunde in Zustellboxen
ein, und dies laut DHL mit einer
Fehlergenauigkeit von 99 Prozent.
Menschen können da nicht mithalten,
weder was die Schnelligkeit noch was
die Präzision betrifft. Ein weiterer Vorteil:
Eine zweite Kontrollsortierung
kann entfallen.
Die Gefahr, dass intelligente Maschinen
Menschen als Arbeitskräfte obsolet
machen, sieht man bei DHL nicht.
Lieber wird von einer Verschiebung
der Arbeit gesprochen, davon, dass
Menschen somit mehr Zeit für andere,
geistig komplexere Aufgaben haben,
bei denen Erfahrung und kreatives
Denken die Hauptrolle spielen – jeder
dort, wo er seine Kompetenzen am besten
ausspielen kann. Das Ideal ist ein
reibungsloses Miteinander von
Maschine, künstlicher Intelligenz und
Mensch.
Die smarteste Route. Eine immer
dringlichere Herausforderung in der
Logistik­ und Transportbranche stellt
die Senkung der CO₂­Emissionen dar.
Zu den noch wenig beachteten Hebeln
zur Erreichung der Reduktionsziele
zählt die intelligente Wahl der idealen
Route. Dieser Aufgabe hat sich etwa
das junge deutsche Unternehmen
Greenplan verschrieben, das auf cloudbasierte
Routenoptimierung mithilfe
tageszeitabhängiger Geschwindigkeitsprofile
und eines ausgefeilten Algorithmus
setzt. Rund 20 Prozent an Kilometerleistung
und somit an CO₂­
Emissionen sollen Unternehmen so
einsparen können. „Wir haben eine
Lösung entwickelt, mit der effiziente
und nachhaltige Tourenpläne berechnet
werden können“, sagt Geschäftsführer
Clemens Beckmann. „Erstens
Einen großen
Innovationssprung
erwarten sich
Experten beim
Einsatz generativer
KI, die sogenannte
Large-Language-
Modelle (LLM)
nutzt. Ziel der
Deep-Learning-Modelle
ist es, einen
Text auf menschenähnliche
Weise zu
erzeugen und auch
zu verstehen.
berücksichtigt unser Algorithmus bei
der Tourenplanung tageszeitabhängige
Verkehrsfluss­Geschwindigkeiten je
Streckenabschnitt; dadurch können
wir präzise Zeitaussagen zu unseren
Ankunftszeiten treffen und auch Zeitfenster
sehr robust einhalten. Zweitens
können Touren volldynamisch geplant
werden, also ohne vorab definierte
Gebietsgrenzen.“
Während traditionelle Planungsansätze
nur die Art der Straße oder
Geschwindigkeitsbeschränkungen ins
Kalkül einbeziehen, werden bei Greenplan
reale durchschnittliche Fließgeschwindigkeiten
des Verkehrs
berücksichtigt, basierend auf aggregierten
historischen Daten – auf Straßenabschnittsebene
und in Fünf­Minuten­Intervallen.
Die Verwendung von
Geschwindigkeitsprofilen während der
Planung führt zu einer anderen Tour­
Struktur, sprich Autobahnen bzw.
Hauptstraßen werden nur bei geringem
Verkehrsaufkommen genutzt.
Generell gilt, dass KI­Systeme für
die komplexen Herausforderungen bei
der automatisierten Routenplanung
unter Berücksichtigung von Faktoren
wie Verkehrslage, Lieferprioritäten,
Lieferzeiten und Kapazitätsbeschränkungen
bestens geeignet sind. Das
Erfassen und Analysieren von Informationen
in Echtzeit sorgt für die Anpassungsfähigkeit
an unvorhergesehene
Ereignisse. Alternative Routen werden
in der Folge schneller berechnet, was
wiederum effizientere Lieferungen, die
Reduzierung von Leerfahrten und
somit eine bessere Nutzung der Transportkapazitäten
ermöglicht.
Interessant ist das grundsätzlich für
alle Arten von Transportwegen und
Unternehmen, von Just­in­Time­Trans­
Foto: imaginima_E+via GettyImages, B4LLS_iStock via Getty Images Plus
14

WIRTSCHAFT IM UMBRUCH
Finden statt suchen lautet das
Motto, wenn smarte Ortungssysteme
im Spiel sind.
porten in komplexen Lkw-Teilladungs-
Netzwerken bis hin zu vom E-Commerce
getriebenen Firmen und ihren
Zustelldienstleistern auf der letzten
Meile.
Schlauer Wareneingang. Einen großen
Innovationssprung erwarten sich
Experten künftig auch beim Einsatz
generativer KI, die sogenannte Large-
Language-Modelle (LLM) nutzt. LLM
arbeiten auf Basis von Deep-Learning-
Modellen mit menschlicher Sprache.
Ziel ist es, einen Text auf menschenähnliche
Weise zu erzeugen und zu
verstehen. Ein Anwendungsgebiet ist
etwa das Transportmanagement mit
automatischer Lieferscheinerkennung
und -anlage. „Smarte KI-Lösungen
unterstützen die schnellere Abwicklung
eines alltäglichen Problems, vor
dem viele Produktionsunternehmen,
zum Beispiel in der Automobilindustrie,
heute stehen“, erklärt Dominik
Metzger, Head SAP Digital Supply
Chain, und bringt ein konkretes Beispiel
eines typischen Falls. „Beim
Pförtner einer Fabrik stauen sich die
Lkw mit Teilen der Zulieferer und bei
der Einfahrt muss der Lieferschein mit
der Versandvorabmitteilung abgeglichen
werden.“ In über 80 Prozent aller
Fälle existiere bereits eine Advance
Shipping Notice (ASN), über die sich
die notwendigen Informationen
schnell im IT-System finden lassen.
Doch auch hier müssen oft zahlreiche
Fehler durch einen manuellen
Abgleich mühsam identifiziert werden.
„Bei den restlichen 20 Prozent der
Anwendungsfälle existiert sogar nur
der Papierlieferschein im Cockpit des
Fahrzeugs. Hier müssen dann die einzelnen
Positionen manuell erfasst werden,
was bis zu 40 Minuten Zeit in
Anspruch nehmen kann.“
Mit der intelligenten Wareneingangslösung
von SAP, die mithilfe eines
LLM entwickelt wurde, kann dieser
Abgleich laut Metzger künftig in wenigen
Sekunden erfolgen – ohne dass
neue Hard- oder Software angeschafft
werden muss. Für das erste Halbjahr
2024 ist geplant, diese Lösung als integrierten
Teil der SAP-Standardsoftware
für das Fracht-, Flotten- und Logistikmanagement
anzubieten. Metzger:
„Hier ist die generative Business-KI zu
einem echten Gamechanger geworden,
denn bisher gab es für diese Aufgabe
keine praktikablen Lösungen. Der
Mehrwert durch die pure Zeitersparnis
im Wareneingangsprozess pro Werk
und Lagerstandort ist bereits enorm –
ganz zu schweigen von einem Rollout
über Dutzende oder gar Hunderte von
Standorten hinweg.“
Location Intelligence. Finden statt
suchen lautet wiederum das Motto,
wenn es darum geht, in der Lager- und
Transportlogistik dank smarter
Ortungssysteme intelligent effizient zu
sein. Ziel ist es, lästige Zeitverluste zu
eliminieren, die in streng getakteten
Produktionsprozessen entstehen, wenn
man nicht weiß, wo sich welche Produkte
und Materialien in welchem
Zustand befinden. Bei Siemens hat
man dafür die webbasierte Software
Location Intelligence entwickelt, die
Daten und Events von Lokalisierungssystemen
verarbeitet.
Basis für die nahtlose Lokalisierung
aller relevanten Produktionsmittel auf
dem gesamten Firmengelände ist im
ersten Schritt die Ausstattung der
Werkstücke, Werkzeuge, fahrerlosen
Fahrzeuge, Gabelstapler etc. mit einem
Transponder. Eine übergeordnete Infrastruktur
empfängt die Transpondersignale
und berechnet deren Position.
Die Transponder-Bewegungsdaten
werden in Echtzeit erfasst und von
einem Ortungssystem bis hin zur Location
Intelligence Software zur Visualisierung,
Analyse sowie zur Integration
in ERP- und MES-Systeme übertragen.
Damit ergibt sich ein permanent aktualisiertes
Abbild der Abläufe in einer
Anlage – quasi ein digitaler Zwilling
der Performance.
Neben der Echtzeitposition kann
Location Intelligence auch den gesamten
Weg eines Transponders in der
Produktionshalle visualisieren. Wenn
der Benutzer nach einem Auftrag
sucht, wird die Echtzeitposition aller
Transponder, die dem Auftrag aktuell
zugeordnet sind, im Fabriklayout visualisiert.
Mit nur einem Klick kann der
Anwender in die historische Ansicht
wechseln. Hier wird der genaue Weg
gezeigt, den der Transponder zurückgelegt
hat. Anhand dieses Weges
erkennt der Nutzer auf einen Blick, ob
ein Transponder einen falschen Weg
oder einen Umweg genommen hat.
Welchen Mehrwert dies bringt, zeigt
sich am Beispiel der Siemens Elektronikwerke
Fürth, wo Container mit
Transpondern ausgestattet und per
Location Intelligence mit Fertigungsaufträgen
verknüpft wurden, um die
hohen Suchzeiten für Material bei bis
zu 2500 transportierten Behältern in
der Produktion zu minimieren. Das
Ziel wurde erreicht und zugleich der
Papierverbrauch reduziert, da Location
Intelligence wichtige Auftragsdetails
auf den E-Paper-Displays der Transponder
aktualisieren kann.
15

16
Foto: XH4D_E+via GettyImages

Branchen
im Wandel
17

BRANCHEN IM WANDEL
Per KI zum neuen
Mitarbeiter
Von der Ausschreibung über die Vorselektion bis zum
Matching-Algorithmus, KI macht Recruiting effizienter.
von Barbara Wallner
Foto: AndreyPopov_iStock via Getty Images Plus
18

BRANCHEN IM WANDEL
A
uf der einen Seite schwitzen hoffnungsvolle
Kandidaten über der Frage, was
ihre größten Stärken sind, auf der
anderen wühlen sich Recruiter und
HR-Kräfte durch tabellarische Kenntnisbekundungen
und Bewerbungsfloskeln.
Wäre es nicht schön, wenn es
etwas gäbe, mit dem man diesen langwierigen
Prozess abkürzen könnte?
Effizienter gestalten? Und so wandert
der Blick von Recruitern, Unternehmen
und Bewerbern gleichermaßen in
Richtung der künstlichen Intelligenz.
Schon bei der Ausschreibung kann
sie behilflich sein, weiß Julian Maly,
Geschäftsführer der Personalberatung
Maly und Partner: „Beim Erstentwurf
einer Job-Ausschreibung kann per KI
ein Grundgerüst generiert werden, von
dem man sich inspirieren lassen kann.“
Auch als Recherchetool kann die KI
praktisch sein: „Es gibt Anforderungsprofile,
die man mit klassischen Inseratenschaltungen
nicht besetzen kann,
sondern in die direkte Ansprache
gehen muss. Eine KI kann dann Kandidatenvorschläge
machen. Ein triviales
Beispiel, an dem man das gut festmachen
kann, ist der Beruf des Kranmonteurs.
Es gibt dafür keine Ausbildung,
deshalb sind qualifizierte Kräfte sehr
schwer zu finden. Füttert man eine KI
mit dem Anforderungsprofil, nennt sie
als mögliche Kandidaten Feuerwehrleute.“
Auch in der Personalentwicklung
könnte die KI in Zukunft ein interessanter
Sparring-Partner sein, erklärt
Florens Eblinger, Geschäftsführer von
Eblinger und Partner: „Wir haben
schon damit experimentiert, Gerüste
für Workshops oder Seminare von der
KI erstellen zu lassen – einfach um zu
sehen, welche Elemente da vorgeschlagen
werden. Derzeit hat es für uns
noch etwas Spielerisches, die KI als
Sparring-Partner oder für Brainstormings
einzusetzen.“
Die Masse bewältigen. Trenkwalder
verarbeitet über eine Million Bewerbungen
pro Jahr, erzählt Geschäftsführer
Mark Pollok: „Es würde Tausende
Recruiter brauchen, die nichts anderes
machen, als Lebensläufe durchzugehen.
Wir müssen eine unglaubliche Menge
an Daten verarbeiten. Und hier kann
eine KI helfen, sich einen Überblick zu
verschaffen, einzelne Bewerbungen
auszuwerten.“ Ein „Matching-Algorithmus“
klopft die eingegangenen Bewertungen
auf bestimmte Kriterien ab und
clustert: Sprachkenntnisse, Führerschein,
Schulabschlüsse und Ähnliches.
Stammt ein Bewerber beispielsweise
aus dem Ausland und der Bewerbung
liegt keine Arbeitserlaubnis bei, so
kann die KI in einem automatisierten
Prozess E-Mails ausschicken, in denen
solche fehlenden Unterlagen nachgefordert
werden. Ähnlich einer Sendungsverfolgung
per Post könnten
Kandidaten so auch jederzeit über den
Bearbeitungsstatus ihrer Bewerbung
informiert werden.
Doch nicht nur die Auswertung,
auch die Verwaltung des so generierten
Kandidatenpools kann die KI erleichtern,
erklärt Pollok: „Nehmen wir an,
Sie bewerben sich für Stelle A, für die
Ihnen ein paar wesentliche Anforderungen
fehlen – passen aber perfekt auf
Stelle B. Wenn nun zwei verschiedene
Mitarbeiter diese beiden Ausschreibungen
bearbeiten, wird das nie auffallen.
Aber der Algorithmus, der alle
Daten verwaltet, kann diese Verknüpfung
sehr wohl herstellen.“ Ziel sei es
letztendlich, menschliche Mitarbeiter
von repetitiven Prozessen abziehen zu
können und so Kapazitäten freizumachen
für den Aufbau eines Netzwerkes
und den zwischenmenschlichen Austausch.
Ähnlich hält es Florens Eblinger:
„Natürlich haben wir eine Datenbank
im Hintergrund mit jenen Kandidaten,
mit denen wir gern weiterarbeiten.
Aber wir führen etwa 250 Suchaufträge
im Jahr durch, das sind exklusive
Aufträge unserer Kunden – eine solche
Suche und Auswahl dauert in der Regel
vier bis sechs Wochen. Wir reden da
meistens vom mittleren bis höheren
Management, das geht immer auch mit
einer Analyse einher – was braucht das
Unternehmen, wohin geht die Reise?“
Die KI hört mit. „Soziale Interaktion,
Bauchgefühl entwickeln – das kann
eine künstliche Intelligenz nicht“,
erklärt Pollok weiter. „Sie kann auf
Basis des gesammelten Erfahrungsschatzes
eine Empfehlung aussprechen.
Aber sie könnte beispielsweise keine
Referenz anrufen und noch einmal
nachfragen, was der jeweilige Bewerber
nun wirklich in seiner Tätigkeit
gemacht hat.“ Im Executive Search
setze man allerdings bisweilen eine KI
ein, die im Hintergrund eine Persönlichkeitsanalyse
durchführe, erklärt
Pollok. Dabei werden Verhaltenshinweise
wie Gesichtsausdrücke, Körpersprache
und Stimme ebenso einbezogen,
wie Sprachmuster und Sprachgebrauch.
Kandidaten müssten selbstverständlich
ihr Einverständnis geben. Je
höher die ausgeschriebenen Positionen,
umso spärlicher könnte dieses
19

BRANCHEN IM WANDEL
werden, schätzt Maly: „Die Akzeptanz
bei Kandidaten, die sehr gefragt sind,
ist enden wollend, was dieses Thema
betrifft.“ Im War for Talents sieht Maly
die KI nicht als Mitstreiter: „Ein Problem
sehe ich dort, wo die Kandidatenmärkte
eng sind, wo – auf gut Wienerisch
– ein ,Griss‘ um die guten Leute
ist. Alles, was hier zu automatisiert
daherkommt, wo zu wenig Persönlichkeit
im Prozess ist – da verschlechtern
sich in unserer Erfahrung die Ergebnisse.
Eine hochqualifizierte Kraft
möchte nicht über die KI validiert werden.“
Die andere Seite. Den Lebenslauf optimiert
der CV-Generator, das Bewerbungs-
oder Motivationsschreiben
kommt von Chat GPT. Vielleicht retuschiert
die KI das Bewerbungsfoto
noch ein bisschen nach und schon ist
der Weg frei zum Traumjob. Ganz so
einfach wird es dann doch nicht sein,
da sind sich die Experten einig.
„Eine KI wird einen Lebenslauf oder
ein Anschreiben wahrscheinlich noch
nicht in einer solchen Qualität bauen,
dass man es genau so abschicken
kann“, ist Eblinger überzeugt. „Aber
man bekommt womöglich einen guten
ersten Entwurf, auf dem man die
eigene Bewerbung dann aufsetzen
kann. Und oft ist ja gerade der Anfang
das mühsamste. Sagen wir beispielsweise,
jemand schreibt eine Bewerbung
an Rewe – die KI spuckt einen
Vorschlag aus, in dem bereits Wording
aus dem Einzelhandel vorkommt, der
Eine KI wird einen
Lebenslauf oder ein
Anschreiben noch
nicht in einer solchen
Qualität bauen,
dass man es genau
so abschicken
kann, aber man bekommt
womöglich
einen guten ersten
Entwurf.
FLORENS EBLINGER,
Geschäftsführer bei Eblinger und
Partner
stark auf Rewe bezogen ist. Dann
würde man natürlich diesen ersten
Vorschlag personalisieren, individualisieren
und da und dort adaptieren –
aber da sind sicher schon ein paar
brauchbare Formulierungen und Textbausteine
drin.“ Ganz neu ist die Taktik
ja nicht – wer „Vorlage Bewerbungsschreiben“
googelt, wird mit Millionen
Suchergebnissen belohnt. Auch
deshalb rät Maly zur Vorsicht: „Das
haben wir schon in der Vergangenheit
stark bemerkt, dass mit Vorlagen
gearbeitet wird. Jeder hat den gleichen
CV, ein Beispiel ist der Europapass,
dort schreibt man die immer gleichen
Vorlagen hinein. Jetzt macht das eben
eine KI. Die Frage, die sich mir stellt,
ist schon, ob nicht durch die immer
gleichen Vorlagen sehr bald offensichtlich
wird, dass das nicht selbst
geschrieben ist.“
Pollok sieht die Hilfestellung der KI
auch in Sachen Gehalt – so bietet
Trenkwalder einen Lohnkalkulator an,
der neben Qualifikation beispielsweise
auch Region und Arbeitsmarktbedingungen
einbezieht –, denn je geringer
die Kandidatenanzahl, umso höher das
Verhandlungspotenzial. Von der Veränderung
von Fotos rät man unisono ab.
Dadurch, dass es nun so einfach sei,
schätzt Eblinger, macht die KI es verlockend,
da und dort ein wenig zu
schummeln. Letztlich, da sind sich die
Befragten einig, nützt es aber nichts,
denn schließlich sitzt man persönlich
im Bewerbungsgespräch. Und dann
kann die KI nicht mehr helfen.
Foto: Lacheev_iStock via Getty Images Plus
20

WERBUNG
Interview.
Dinko Eror ist Vice President DACH
und Central Europe bei Red Hat.
Open Source transformiert den KI-Einsatz
Chat GPT beherrscht seit Monaten die Schlagzeilen. Dabei wird oft vergessen,
dass KI schon längst Teil unseres Alltags ist.
Foto: Beigestellt
Die Industrie ist jedenfalls gut beraten, sich Gedanken über
potenzielle Einsatzgebiete zu machen. Immerhin ist KI ein
Garant für mehr Effizienz – vor allem in Kombination mit
Open-Source-Technologie. Dinko Eror, Vice President DACH
und Central Europe bei Red Hat, beantwortet die wichtigsten
Fragen.
Für wen ist KI interessant und für wen nicht?
KI ist für jedes Unternehmen interessant – unabhängig von
der Firmengröße und der Branche. Mit intelligenten Anwendungen
können Unternehmen immerhin geschäftskritische
Prozesse beschleunigen und optimieren. Das potenzielle Einsatzspektrum
ist breit gefächert und reicht vom autonomen
Fahren über die verbesserte Risikoanalyse und Betrugserkennung
bis hin zur frühzeitigen Krankheitserkennung im
Gesundheitswesen. Gerade die Fertigungsindustrie nimmt
mit Anwendungen wie Predictive Maintenance eine Vorreiterrolle
ein.
Sind KI-Projekte ein Selbstläufer – oder anders formuliert, auf
was muss man bei der Umsetzung achten?
Ein KI-Projekt bringt einige erhebliche Herausforderungen
mit sich. Neben den Hardware-Investitionen sind auch architektonische,
kulturelle und prozessbezogene Aspekte bei der
Realisierung einer agilen Umgebung zu beachten. Proprietäre
Lösungen erschweren die Integration und den Betrieb
komplexer KI-Workloads. Technologien und Methoden wie
Open-Source-Container und Kubernetes-DevOps-Praktiken
ermöglichen Data Scientists dagegen die dringend benötigte
Agilität, Flexibilität, Portabilität und Skalierbarkeit, um Modelle
zu entwickeln, zu trainieren, zu testen, zu integrieren und produktiv
einzusetzen. Das technische Fundament dafür stellt Red
Hat mit seiner Open-Source-basierten Hybrid-Cloud-Plattform
Red Hat OpenShift bereit. In Kombination mit einem breiten
Ökosystem von Partnertechnologien sowie Cloud-Services und
-Schulungen rund um KI sind Unternehmen in der Lage, schnell
eine produktionsbereite Umgebung umzusetzen. Auf dem Red
Hat Summit Connect in Wien am 9. Oktober konnten sich
Unternehmen über die neuesten KI-Lösungen und -Technologien
informieren, die Teilnehmer erhielten zudem praktische
Tipps und Inspiration von Vorreitern.
Welche Vorteile bietet Open Source im KI-Kontext?
Abgesehen von den bereits erwähnten technologischen Pluspunkten
überzeugt Open Source mit seiner Offenheit, Inklusivität
und Kollaboration. Das heißt, es geht um transparente
Prozesse, Entscheidungsfindungen und Arbeitsergebnisse,
die Berücksichtigung unterschiedlicher Sichtweisen mit einer
aktiven Feedback-Kultur sowie um die enge Zusammenarbeit
unterschiedlicher Parteien. Diese Prinzipien führen dazu, dass
KI auf Basis von Open Source im Gegensatz zu herkömmlichen
Modellen nachvollziehbar und überprüfbar ist. Dieser
Punkt ist extrem wichtig, immer wieder sorgen Meldungen
über Fake News, diskriminierende oder manipulative Inhalte
für Unsicherheit. Mit dem von der EU in Vorbereitung befindlichen
Artificial Intelligence Act steht nun ein regulatorisches
Rahmenwerk vor der Tür, bei dem die Leitprinzipien von Open
Source Modellcharakter haben können.
21

BRANCHEN IM WANDEL
Der Algorithmus,
mit dem der Handel
mit muss
Anwendungen der künstlichen Intelligenz schicken sich an,
die Effizienz im E-Commerce signifikant zu erhöhen. Lernende
Maschinen und Menschen arbeiten dabei als Team.
Auch im stationären Handel greift KI-Technologie, etwa bei
der Ladendiebstahl-Prävention.
von Christian Lenoble
Foto: oatawa_iStock via Getty Images Plus
22

BRANCHEN IM WANDEL
Es war im Jahr 2003, als die Katalog-
Händler Universal aus Salzburg und
Otto aus Graz verschmolzen wurden.
Die verschiedenen Marken blieben
erhalten, der Name wurde aus den beiden
bestehenden neu geschöpft: Unito.
20 Jahre später ist Unito nach eigenen
Angaben der größte Onlinehändler mit
Sitz in Österreich und hat den Umsatz
auf rund 360 Millionen Euro verdoppelt.
Dem Wachstum soll damit kein
Ende gesetzt sein. Bis 2030 will man
innerhalb von nur sieben Jahren den
Umsatz nochmals doppeln und 720 Millionen
Euro erreichen. Eine zentrale
Rolle spielen bei der Gruppe, die konsequent
den Wandel vom Katalog- zum
Onlinehändler vorangetrieben hat,
technologische Anwendungen der
künstlichen Intelligenz. „Geschichte
wiederholt sich: War vor 20 Jahren der
Wechsel des Geschäftsmodells in das
Internet-Zeitalter ein Treiber für
Umsatz, Ergebnis und wachsende Kundenbestände,
so wird die KI dieses
Jahrzehnt in noch nicht zu fassender
Dynamik beeinflussen“, ist Harald
Gutschi, Sprecher der Geschäftsführung
der Unito-Gruppe überzeugt.
Künstliche Intelligenz öffnet laut den
Unito-Verantwortlichen neue Türen,
sei es bei der dynamischen Preissetzung,
in der Logistik oder wenn es
darum geht, Kunden besonders bequemes
Shoppen durch individuelle Produktberatung
zu ermöglichen.
KI-Effizienz mit menschlichem Cockpit.
Der Einsatz von KI ist dabei nichts
Neues und via neuronale Netze schon
seit Jahren gebräuchlich. Das Potenzial
wurde zuvor überprüft: „Vor der
Umstellung auf neuronale Netze haben
wir in A/B-Tests getestet, wer bessere
Ergebnisse aus Kundensicht liefern
kann, Mensch oder Maschine. Es waren
die selbstlernenden Algorithmen. Diese
Tests haben zu großer menschlichen
Akzeptanz geführt“, so Gutschi. Die KI-
Linie werde somit weiter vorangetrieben.
Etablieren wird sich etwa ein Customer
Care Bot, der für Kunden bei
Fragen zu ihrer Sendung im ersten
Schritt schnelle Antworten garantiert.
Die Onlineberatung mittels KI hilft
unter anderem die Rücksendequote zu
senken, die dank verbesserter Produktbeschreibungen
im langjährigen Trend
ohnehin bereits stark rückläufig ist.
Und wenn die Chatbots Probleme nicht
lösen können, wird im zweiten Schritt
der persönliche Kundenservice aktiv.
„An diesem Beispiel erkennen wir,
dass künstliche Intelligenz zwar Einzug
in den Arbeitsalltag nimmt, aber sie
Arbeitskräfte nicht ersetzen kann.
Arbeitskräfte werden vielmehr an
anderen Stellen zum Einsatz kommen,
denn die Anforderungen an die qualifizierten
Berufsprofile verändern sich.
Durch KI können wir jedenfalls unseren
Kunden relevantere Angebote
machen, enorme Effizienzen heben und
somit bessere Preise und Serviceleistungen
bieten“, so Gutschi. Menschen
übernehmen künftig eine Cockpit-
Funktion, etwa um KI-Resultate nochmals
zu checken. Es geht um ein Miteinander
von Mensch und Maschine,
zumal Algorithmen innerhalb von
menschlich definierten Bandbreiten
arbeiten – aber eben effizienter.
Ziel sei es, am Ende des Tages einen
One-to-one-Webshop und Kundenauftritt
zu organisieren, der durch persönliche
und individuelle, auf Kundenbedürfnisse
ausgerichtete Aktivitäten
überzeugt. Der aktuelle Hype rund um
KI-gestützte Kommunikationstools wie
Chat GPT ist laut Gutschi nachvollziehbar,
wobei die Faktoren Zeit und
Arbeit zu erwähnen sind: „All diese KI-
Effekte werden kurzfristig überschätzt,
langfristig aber völlig unterschätzt. Es
gilt der Spruch von Albert Einstein: Ein
Prozent des Genies ist Talent, 99 Prozent
sind harte Arbeit.“
Identifizieren der Kaufabsicht. Dass
KI-gestützte Technologien den Handel
in Zukunft verändern und dennoch
keine Arbeitsplatzvernichter sind,
davon ist auch Michael Suitner, CEO
bei Pathadvice International, überzeugt:
„Menschen werden immer von
Menschen kaufen. KI-Anwendungen
erledigen lediglich Hintergrundprozesse
und ermöglichen somit, dass die
menschliche Interaktion in der Beratung
sogar intensiviert wird.“ KI habe
quasi eine Junior-Funktion, während
Menschen die Kommunikations-,
Senior- und CEO-Rolle übernehmen,
um maschinell intelligente Vorarbeit zu
überprüfen und, darauf basierend, Entscheidungen
zu fällen und zu kommunizieren.
Laut Suitner kommt es zu
einer Verschiebung der Qualifikationen.
KI-Anwendungen arbeiten auf einer
Hintergrundebene, die für Endkunden
gar nicht sichtbar ist. Für Händler steigert
sich die Effizienz der Maßnahmen,
für Konsumenten die Bequemlichkeit
beim Einkauf. Bei Pathadvice hat man
etwa eine KI-gestützte Technologie
namens Vega entwickelt, um Webseiten-Besucher
mit Kaufabsicht zu identifizieren.
Vega analysiert die Live-
23

BRANCHEN IM WANDEL
Neue selbstlernende Algorithmen werden Ladendieben das Leben erschweren.
Besucher von Händler-Websites und
ermittelt die Sekunde, in der ein Besucher
eine Kaufabsicht zeigt. In der
Folge können zum Beispiel Pop-ups
angezeigt werden, um eine bestimmte
Aktion wie Formulare, Rabatte und
mehr im richtigen Moment auszulösen.
Werden anonyme Website-Besucher
mit Benutzer-IDs abgeglichen, lässt
sich der Kaufabsichts-Status aktualisieren.
Wird die Lösung in das Händler-
CRM integriert, können auch präzise
Off-Site-Verkaufsaktionen gestartet
werden.
Mittels des KI-gestützten Tools bietet
sich somit die Möglichkeit, Werbekampagnen
auf potenzialstarke Zielgruppen
zu fokussieren, die eine Kaufabsicht
zeigen, und Werbeausgaben
durch präzises Targeting zu reduzieren.
„Diese patentierte Lösung bringt
einen enormen Effizienzgewinn, weil
man infolge der Identifizierung diesen
Personen ein Beratungsgespräch anbieten
kann, das natürlich wesentlich besser
funktioniert.“ Wenn Berater auf
Menschen treffen, die auf Basis ihrer
Kaufabsicht einen tatsächlichen Beratungsbedarf
haben, entstehe Vertrauen.
So wird die Sales-Pipeline mit
Gesprächspartnern gefüllt, die mit
wesentlich höherer Wahrscheinlichkeit
Menschen werden
immer von Menschen
kaufen. KI-
Anwendungen
erledigen lediglich
Hintergrundprozesse
und ermöglichen
somit, dass die
menschliche Interaktion
in der Beratung
sogar intensiviert
wird.
MICHAEL SUITNER
CEO bei Pathadvice
International
Umsätze generieren. „Wir bringen auf
diese Art Beratungsgespräche, wie sie
im Geschäft geschätzt werden, in die
Onlinewelt“, sagt Suitner.
Conversational Commerce. Spannend
ist laut Experten die Entwicklung vom
E-Commerce zum Conversational Commerce.
Um Bestandskunden zu halten
und neue Kunden zu gewinnen, setzt
ein Unternehmen dabei zusätzliche
Kommunikationsmedien ein, in erster
Linie Chatbots, Sprachassistenten und
die Nutzung von Messengerdiensten.
„Vor allem jüngere Zielgruppen fühlen
sich von Conversational Commerce
angesprochen. Diese bidirektionale Art
des Verkaufsgesprächs war bisher fast
ausschließlich ein Vorteil des Einzelhandels.
Mit dem richtigen KI-Chatbot
können jedoch auch Onlineshops in
einen interaktiven Verkaufsdialog mit
ihren Kunden treten“, erklärt Arne
Chananewitz, Head of Search Engine
Optimization (SEO) bei der deutschen
Onlinemarketing-Agentur Löwenstark,
und fügt an: „Der Austausch zwischen
Kunde und Bot kann dabei nicht nur
auf der eigenen Website bzw. im
Onlineshop stattfinden, sondern auch
über Messenger und soziale Netzwerke.
Durch individuelle Produktempfehlun-
Foto: MachineHeadz_iStock via Getty Images Plus, Ekkasit919_istock_via Getty Images Plus
24

BRANCHEN IM WANDEL
Intelligente und personalisierte Produktempfehlungen dank KI.
gen werden neue Conversions angeregt
sowie Cross- und Upselling-Potenziale
erschlossen.“ Idealerweise biete ein KI-
Chatbot dem Nutzer während seiner
gesamten Customer Journey einen personalisierten
Support an. So wird das
Vertrauen in die Marke gestärkt. Die
individuelle Beantwortung von Fragen
durch den Bot kann außerdem Verluste
durch Warenkorbabbrüche und Retouren
verringern. Die Vorteile von KI-
Chatbots als digitale Verkaufsassistenten
liegen laut Chananewitz auf der
Hand. Auf seinem jüngsten Löwenstark-Blog
führt er folgende an: Erweiterung
der Kundenkommunikation auf
mehr Kanäle (Messenger, Social-Media-
Apps), enge Begleitung der gesamten
Customer Journey, Gewinnung umfassender
Customer Insights, Erschließen
von Up- und Cross-Selling-Potenzialen,
verringerte Absprungrate, steigende
Conversion Rate, sinkende Retouren-
Gefahr und wachsende Kundenzufriedenheit.
Dazu kommt, dass Suchmaschinen
dank KI zu Antwortmaschinen
mutieren, was die Art verändert, wie
Produkte online gefunden werden. Wer
Chatbots mit einer exzellenten Benutzererfahrung
anbieten kann, ist gegenüber
der Konkurrenz künftig klar im
Vorteil.
Ob zwecks Preisanpassung, zur Identifizierung
und Modellierung der Kaufabsicht,
zur Vorhersage des Kaufzyklus,
für intelligente und personalisierte
Produktempfehlungen auf Basis
einer zielorientierten Kundensegmentierung,
zur Retouren-Optimierung
oder zur Kundenkommunikation als
virtuelle 24/7-Assistenten – KI-
Anwendungen scheinen den Onlinehandel
auf eine neue Ebene zu heben.
Weniger bekannt ist das Potenzial von
KI-Tools im stationären Handel.
Intelligente Ladendetektive. Dass sie
auch hier sinnvoll eingesetzt werden
können, zeigt das Thema Ladendiebstahl,
das laut Handelsverband im Vorjahr
in Österreich einen geschätzten
Schaden von 500 Millionen Euro angerichtet
hat. Die Verbandsexperten
gehen davon aus, dass sich die Situation
in Anbetracht wirtschaftlicher
Krisen weiter verschärfen wird. Wie
Algorithmen Dieben das Handwerk
legen können, wird bei einer Lösung
der französischen Firma Veesion klar.
Die Rede ist von einer Echtzeitanalyse
von Bildern und Videos, die von Überwachungskameras
aufgenommen wurden.
Aufgabe der selbstlernenden
Software ist es, verdächtige Gesten in
einem Geschäft zu erkennen, um einzugreifen,
bevor der Täter das
Geschäft verlässt. Ein Vorteil der KIgestützten
Software, die an im
Geschäft installierte Überwachungskameras
andocken kann, ist laut Veesion-
Verantwortlichen, dass sie auf Zeitpläne,
Personal und Anzahl der Kameras
abgestimmt werden kann. Der
Return on Investment des Tools ist
messbar, etwa in Form einer Dokumentation
der Anzahl der abgefangenen
Personen oder des Werts von
sichergestellten Gütern.
Auch das 2017 in Berlin gegründete
Unternehmen Signatrix fokussiert auf
intelligente Diebstahlprävention. Ware
wird mit Deep-Learning-Technologie
verfolgt und das Verhalten der Kunden
auf Unregelmäßigkeiten analysiert.
Abweichungen zwischen tatsächlich
eingebuchten Waren und den sichtbaren
Artikeln werden automatisch
erkannt. Eine künstliche Intelligenz
ortet zudem Einkaufswagen und interpretiert
ihre Bewegungsrichtung. Verlässt
ein Einkaufswagen ohne vorherigen
Kassenkontakt den Selbstbedienungsbereich,
schlägt die Software
Alarm. Die Maschinen haben dann
ihre Arbeit getan und das Sicherheitspersonal
ist am Zug.
25

BRANCHEN IM WANDEL
Mit künstlicher Intelligenz
gegen Blackouts
Erneuerbare Energie aus Wind und Sonne ist sehr volatil und stresst
die Stromnetze. Künstliche Intelligenz hilft dabei, die Stromflüsse
besser zu managen, damit die Netze stabil bleiben.
von Waltraud Kaserer
Foto: APG
26

BRANCHEN IM WANDEL
Stromnetz. APG steuert
die Hochspannungsnetze
aus ihrer Zentrale.
Anfang August war es wieder einmal so
weit. Blackout. In der Region Steyr in
Oberösterreich fiel für mehrere Stunden
der Strom total aus. Nichts ging
mehr. In den Haushalten standen die
Kaffeeautomaten und Waschmaschinen
still, in den Büros fielen die Computer
und Internetverbindungen aus und in
den Betrieben ruhte die Produktion.
Was war passiert? Es gab keinen
Ausfall im Kraftwerk, die Stromleitungen
waren alle intakt. Der Grund für
den Totalausfall der Stromversorgung
klingt ungewöhnlich: Weil sich die
Betreiber von Fotovoltaikanlagen nicht
an die jeweils ausgesprochenen Einspeisebegrenzungen
für die von ihnen
erzeugte Energie in das Stromnetz
gehalten hatten, kam es zu einer Überlastung
des Netzes. In der Folge
bewirkten die Sicherungseinrichtungen
eine Notfallabschaltung.
So eine Notfallabschaltung kann in
Zukunft häufiger passieren. Schon
davor, Anfang Juni, war es im Raum
Steyr zu einem totalen Stromausfall
gekommen. Auch da hatten etliche
Betreiber von Fotovoltaikanlagen zu
viel Strom eingespeist, eine Trafostation
überhitzte und es kam zur Notabschaltung.
Stromnetzbetreiber sind nun
alarmiert. Sie kündigen regelmäßige,
strenge Kontrollen an und drohen bei
Missachtung der Vorschriften mit einer
Komplettabschaltung der Kundenanlagen.
Volatile Produktion. Die Energiewende,
so segensreich sie auch für die
Umwelt ist, stellt Energienetzbetreiber
vor große Herausforderung. Ein Teil
der Lösung des Problems könnten
intelligente Stromnetze sein. Sogenannte
Smart Grids helfen bei der
Steuerung der Stromnetze. Die Digitalisierung
macht es möglich. Und künstliche
Intelligenz ist beim Einsatz dieser
Technik ein wichtiges Werkzeug. Die
Herausforderung darf nicht unterschätzt
werden. Die Stromnetze werden
immer komplexer. Schon heute
speisen die Betreiber von Fotovoltaikanlagen
und Windrädern den Großteil
des erzeugten Stroms ins öffentliche
27

BRANCHEN IM WANDEL
Netz ein und liefern so mindestens
zehn Prozent des jährlich in Österreich
verbrauchten Stroms. Die Zahl der Einspeiser
steigt täglich. Und der erzeugte
Strom wird nicht gleichmäßig ins Netz
eingespeist. Es kommt regelmäßig zu
Spitzen. An manchen Tagen wird mehr
Strom aus erneuerbaren Quellen ins
Netz eingespeist als in ganz Österreich
benötigt wird.
Die Folge: Der österreichische Übertragungsnetzbetreiber
Austrian Power
Grid (APG) musste 2022 an insgesamt
237 Tagen in das Stromnetz eingreifen,
um Blackouts zu vermeiden. Allein im
Februar 2023 waren 27 dieser sogenannten
Redispatch-Maßnahmen notwendig.
Diese gezielten Eingriffe in die
Stromerzeugung und -verteilung haben
die österreichischen Stromkunden im
vergangenen Jahr rund 94 Millionen
Euro gekostet.
Sensibles System. Die APG steuert
die Hochspannungsnetze in Österreich
aus ihrer technischen Zentrale im
Süden Wiens. Auf einer breiten Wand
aus Monitoren überwachen die Mitarbeiter
3400 Kilometer Stromnetze.
„Das Übertragungsnetz ist ein sehr
sensibles System, weil Angebot und
Nachfrage stets deckungsgleich sein
müssen, damit die sichere Stromversorgung
gewährleistet ist“, sagt Gerhard
Christiner, technischer Vorstand der
APG. Der Einsatz von künstlicher
Intelligenz ist heute schon hilfreich,
vor allem bei der Erstellung möglichst
genauer Prognosen über die erwarteten
Einspeisemengen aus Fotovoltaik- und
Windanlagen. So trägt die neue Technologie
dazu bei, das Stromnetz fit für
einen CO₂-neutralen Erzeugungsmix zu
machen. Doch noch ist der Mensch
unersetzlich. Christiner: „Für kritische
Steuerprozesse und direkte Eingriffe in
das Stromnetz liegt die Verantwortung,
Entscheidung und Durchführung
immer in der Hand unserer Expert:innen.“
Nicht nur die APG, sondern die
Netzbetreiber in ganz Europa suchen
nach Lösungen, um die Auswirkungen
Waldbrände
verhindern
Waldbrände zerstören in
Kalifornien jedes Jahr Abertausend
Hektar an Vegetation.
Ein Auslöser dafür sind häufig
auch schlecht gewartete
Stromleitungen.
Die Pacific Gas & Electricity
Company (PG&E) setzt daher
künstliche Intelligenz ein, um
solche Waldbrände zu verhindern.
Konkret werden Sensordaten
aus dem Stromnetz mit
historischen Informationen
und Wetterdaten abgeglichen,
um schadhafte Leitungen
frühzeitig warten zu können
und Überspannungen zu vermeiden.
Netzstabilität. Gerhard
Christiner, Vorstand bei
APG, setzt schon auf KI.
der Energiewende abzufedern. Denn
der Ausstieg aus ad hoc zu steuernden
fossilen Quellen wie Öl und Gas wird
nur durch noch mehr dezentrale Anlagen
zur Stromerzeugung aus Sonne
und Wind bewerkstelligt werden können.
Daher werden die Netze immer
fragiler. Für aus dem Ausland beauftragte
Stabilisierungsmaßnahmen hat
die APG im Vorjahr 718 Millionen Euro
ausgegeben. Kosten, die von den ausländischen
Stromverbrauchern getragen
werden.
Neben den überregionalen Hochspannungsnetzen
müssen Engpässe
und Überkapazitäten auch in den Netzen
mit mittlerer oder niedriger Spannung
behoben werden. Damit werden
auch die regionalen und lokalen Verteilernetzbetreiber
in die Steuerung eingebunden.
Nur so können hohe Anteile
erneuerbarer Energie, die wie im
Blackout-Fall in Steyr vor Ort eingespeist
werden, für eine sichere und
günstige Versorgung mit Strom
gewährleistet werden.
Neben großen Konzernen wie Siemens
und ABB nutzen zahlreiche Startups
künstliche Intelligenz, um die bisher
schwer zu prognostizierenden
Mengen an Strom aus Fotovoltaik und
Wind vorherzusagen und sie mit dem
notwendigen Einsatz von schnell
abrufbaren Quellen wie Pumpspeicherkraftwerken,
Biomasse-Anlagen und
Kraft-Wärme-Kopplungs-Anlagen
abgleichen zu können. Der deutsche
Übertragungsnetzbetreiber Tennet hat
eines seiner vielen Pilotprojekte dazu
mit Bayernwerk als lokalem Energieversorger
und dem Start-up Consolinno
einen Versuch gestartet. Dabei
werden die Flexibilität verschiedenster
Kleinanlagen im laufenden Betrieb
aggregiert und Bayernwerk dynamisch
und aktiv zur Verfügung gestellt. Die
ersten Monate zeigen nach Aussagen
von Bayernwerk, dass damit die Wirkungskraft
eines konventionellen
Kraftwerkes erreicht werden kann.
Gleichzeitig wird aus den kleinen,
dezentralen und vom Wetter abhängigen
Stromerzeugern ein Konglomerat
Foto: RicardoHerrgott
28

BRANCHEN IM WANDEL
von Quellen, die in ihrer Gesamtheit so
stabil einspeisen, wie ein konventionelles
Kraftwerk.
Alle diese Systeme verwenden fortschrittliche
Algorithmen und maschinelles
Lernen, um die Daten aus Sensoren
und Überwachungssystemen zu
analysieren. Das bedingt in den Fotovoltaikanlagen
auf den (privaten)
Hausdächern und gewerblich betriebenen
Freiflächen entsprechende auslesbare
Datenpunkte, die die Integration
des Stroms in das Netz erleichtern.
Stichwort: Datentransparenz und
Datenintegrität. Für die Prognose der
erwartenden Strommengen werden
zudem zuverlässige Wetterdaten
gebraucht. Die Echtzeitdaten aus der
Anlage werden dann mit den Vorhersagemodellen
zusammengeführt und als
zu erwartende Mengen in den Steuerungszentralen
weiterverarbeitet. Das
dient nicht nur für die Planungsprozesse,
sondern auch für die Instandsetzung
der Lasten nach einem Netzausfall.
Herausforderungen. Sicherheit und
Integrität aller beteiligten Systeme
sind wesentliche Voraussetzungen für
dieses Setup. Die Herausforderung ist
daher eine entsprechende Absicherung
der dezentralen Anlagen zur Stromerzeugung,
um Cyberangriffe auf die
Anlagen und in das Netz zu verhindern.
Ohne Verfügbarkeit und Integrität
der Systeme nützt die beste Vernetzung
nichts.
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz
in der Energiebranche bietet auch
zahlreiche Effizienzvorteile. Die bessere
Steuerung und Optimierung des
Stromflusses führt zu einer verbesserten
Auslastung der Netze. Darüber hinaus
ermöglicht KI die Vorhersage von
Nachfrage- und Versorgungsschwankungen,
was wiederum zu einer effizienteren
Energieerzeugung führt. Auch
Wartungsintervalle der Erzeugungsanlagen
können besser geplant werden.
Setzt man noch einen Schritt vorher
an, lassen sich mit künstlicher Intelligenz
auch Bau und Installation von
Neuronales
Netz
Technologien und Modelle der
künstlichen Intelligenz nutzen
unterschiedliche Formen des
sogenannten tiefen neuronalen
Netzes („deep neural network“).
Dabei wird die Software
mit riesigen Datenmengen geschult.
Das passiert auf Hochleistungsservern
mit Workload-Beschleunigern
– entweder
mit Grafikchips (GPUs, Graphic
Processing Units) oder speziell
entwickelten KI-Chips.
Das Übertragungsnetz
ist ein sehr
sensibles System,
weil Angebot und
Nachfrage stets deckungsgleich
sein
müssen, damit die
sichere Stromversorgung
gewährleistet
ist.
GERHARD
CHRISTINER
Technischer Vorstand der APG
Solaranlagen so planen, dass sie eine
optimale Effizienz erreichen.
Sind die E-Autos, beziehungsweise
die entsprechende Gesetzgebung, einmal
so weit, dass auch ihre Batterien
Strom ins Hausnetz oder ins öffentliche
Netz abgeben können, wird das System
noch einmal komplexer. Das Energiemanagement
für das gesamte Zuhause,
das intelligente Laden des E-Autos und
die Einspeisung des überschüssigen
Stroms beim Netzbetreiber fordert
smarte Gesamtlösungen. Das deutsche
Start-up GridX hat schon vor Jahren
Lösungen dazu, beispielsweise für das
bidirektionale Laden von E-Autos, entwickelt.
Mit den Unternehmen aus der
Energiebranche Eon, Engie und Viessmann
gibt es zahlreiche weitere Projekte
im Bereich Smart Grids.
Der Mensch wird weiterhin die
letzte Entscheidung über den Eingriff in
die Hochspannungsnetze haben. Jedoch
dient künstliche Intelligenz in den vorgelagerten
Netzebenen als Technologie
der Wahl, um in Verbindung mit den
prognostizierten Erzeugungsmengen
der kleinen dezentralen Fotovoltaikanlagen
und Windräder sowie den stabilen
kurzfristig abrufbaren Ausgleichsmengen
aus wenig wetterabhängigen
Anlagen das System stabil und kostengünstig
zu halten.
KI für Prognosen. Bleibt dann nur noch
die Prognose des Energieverbrauchs.
Auch hier gibt es bereits praktikable
Anwendungen von künstlicher Intelligenz.
Wenn Erzeugung und Verbrauch
im Einklang sind, lässt sich auch die
Kapazität der Netze besser ausnutzen
und der meist umstrittene Bau neuer
Netze auf das Notwendige begrenzen.
Die Kapazitäten der Fotovoltaikanlagen
könnten dann zwar, wie bei den Blackouts
in Steyr, immer noch zu groß zum
Einspeisen in die Netze sein. Durch die
intelligenten Netze und die damit einhergehende
Steuerung würde aber eine
punktuell zu hohe Einspeisung rechtzeitig
verhindert. Und die Kaffeeautomaten
und Waschmaschinen laufen
weiter.
29

BRANCHEN IM WANDEL
Verlässlicher Assistent für
Architekten und Projektleiter
Im Vergleich zu vielen anderen Branchen hinkt die Bauwirtschaft beim
Thema künstliche Intelligenz noch hinterher – erste KI-Lösungen zeigen
sich vor allem auf dem Gebiet der Planung und im Projektmanagement.
von Christian Scherl
Foto: Drazen_E+via GettyImages, Warchi_E+via_GettyImages
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BRANCHEN IM WANDEL
rend die Digitalisierung bei Bauentwicklung
und Bauausführung in Österreich
laut Kopececk auf einem hohen
Niveau ist, etwa mit der digitalen Vermessung,
hat sie bei Prozessen und
Projektabwicklung noch Nachholbedarf.
„Durch die digitalen Werkzeuge
steigt die Produktivität und sinkt die
Fehlerquote. KI-Lösungen könnten diesen
Effekt sogar noch verstärken, allerdings
stecken KI-Innovationen im Bau
in ganz Europa noch in den Kinderschuhen.“
Erste gute Erfahrungen. Trotzdem
gibt es sie, die Unternehmen, die KIbasierte
Lösungen gezielt für die Bauwirtschaft
anbieten. Prinzipiell ist KI in
der Baubranche in nahezu allen Phasen
eines Projektes einsetzbar, derzeit sind
es vor allem Tools für Planung und
Projektmanagement, die entstehen. „In
der Bauwirtschaft gibt es viele Details,
wie etwa Statikberechnungen, die sich
automatisieren lassen und von der KI
übernommen werden können“, sagt
Kopececk, der sich auch für das Thema
Arbeitnehmerschutz engagiert. „Auf
Baustellen passieren viele Unfälle und
die KI kann die Bauwirtschaft unfallsicherer
machen.“ Im Risikomanagement
Auf die Bauwirtschaft wird aktuell von
vielen Seiten Druck ausgeübt, begonnen
von den Baukosten bis hin zu den
Anforderungen der Nachhaltigkeit. Die
Bauwirtschaft ist für gut ein Drittel der
globalen CO₂-Emissionen verantwortlich.
Um die Klimaziele zu erreichen,
muss sie effizienter werden. „Ohne
Digitalisierung und KI wird das nicht
gelingen“, prophezeit Harald Kopececk,
Geschäftsführer der Zukunftsagentur
Bau (ZAB) und Leiter der BauAkademie
OÖ. In der Bauakademie werden
Führungskräfte auf veränderte Arbeitsmethoden
vorbereitet, damit die neuesten
Technologien in den Unternehmen
Einzug halten können. Die ZAB
unterstützt vor allem KMU, wettbewerbsfähig
zu bleiben und die neuesten
Methoden zu integrieren. Wähgibt
es bereits gute KI-Lösungen, wie
etwa die Früherkennungssoftware Early
Bird des Wiener Unternehmens Conbrain
Solutions. Bei großen Bauprojekten
ist es nicht unüblich, dass in der
Mailbox eines Projektleiters täglich
Hunderte Mails eintreffen. Hier nicht
den Überblick zu verlieren ist das eine,
vor allem aber ist es eine große Herausforderung,
die wichtigsten Mails
zuerst zu bearbeiten. Early Bird ist eine
KI-basierte Software, die alle Dokumente
mittels intelligenter Texterkennung
untersucht und sie farblich hervorhebt,
wenn projektgefährdende
Inhalte entdeckt werden. Hinter der
Software steckt ein eigens entwickelter
mathematischer Algorithmus. Die
Dokumente werden je nach Risikopotenzial
in grün (kein Risiko), gelb
(leichtes Risiko) und rot (erhöhtes
Risiko) eingefärbt. Rote Dokumente
weisen zum Beispiel auf Inhalte hin,
die sich um Bauzeitverlängerung,
Mehrkosten, Mängel oder Schäden drehen
und umgehend behandelt werden
müssen, um Probleme abzuwenden.
Dazu wurden der KI bisher rund 18.500
fachspezifische Baubegriffe beigebracht.
Im Team befinden sich neben
IT-Experten und Bauingenieuren auch
31

BRANCHEN IM WANDEL
Linguisten und Psychologen, die der KI
lehren, Emotionen zu erkennen. „Wenn
zum Beispiel in einem Mail steht: ‚Der
Plan ist schon wieder falsch‘, dann
schwingt da Frustration mit und Early
Bird färbt das im Text rosa ein“, erklärt
Conbrain-Geschäftsführer Wolf Plettenbacher,
der vor der Gründung des
Start-ups rund 25 Jahre u. a. als Projektleiter
auf Baustellen unterwegs war
und auch als Sachverständiger tätig ist.
Im Zuge einer wissenschaftlichen
Arbeit zum Thema „Krisen- und Turnaround-Management
bei Großbauvorhaben“
stellte er fest, dass die KI ein
wertvolles Tool ist, um aus der Datenflut
in kürzester Zeit die Essenz herauszulesen.
„Wir haben unserer KI
rund 6500 Sätze beigebracht, anhand
derer Emotionen wie Freude, Frust,
Enttäuschung usw. abzulesen sind.“
Mittlerweile ist Early Bird rund drei
Jahre im Einsatz. „Im Durchschnitt
beinhalten rund zehn Prozent der
Dokumente echte Risiken und der Projektleiter
hat sie sofort bei der Hand.“
Hausaufgaben erledigen. Noch besser
natürlich, wenn es bei einem Bauprojekt
erst gar nicht zu Risiken
kommt, indem Prozessabläufe standardisiert
sind. Anton Rieder, Geschäftsführer
von Riederbau Kufstein, gehört
zu den innovativen Vorreitern in der
Digitalisierung. Er kann sich durchaus
vorstellen, dass KI auch bei der Prozessoptimierung
unterstützend eingreifen
könnte, etwa mit Prozess-Mining-
Systemen. „Aber das ist noch Zukunftsmusik.
In einem ersten Schritt müsste
ein großer Denkfehler in der Bauwirtschaft
beseitigt werden: Dass individuelle
Gebäude auch individuelle Ablaufprozesse
benötigen. Erst wenn wir
gelernt haben, in standardisierten Prozessen
zu denken, ist der Grundstein
gelegt, damit uns in weiterer Folge KI
unterstützen kann“, so der innovative
Tiroler Geschäftsmann. Sein Unternehmen
wagt sich immer wieder an neue
Technologien heran. Man verwendet
zum Beispiel eine Statik-Software, die
KI-basiert aus einer Fülle an statischen
Lösungen je nach verlangter Bewertung
die effizienteste, günstigste oder
bestimmte Betongüte usw. hervorheben
kann. „Wir halten die Augen für weitere
KI-Lösungen offen. Eine gute Idee
wäre KI zur Materialoptimierung, um
bei einem Bauprojekt die Materialien
zu optimieren. Dem stehen jedoch häufig
Vorschriften entgegen, sodass Optimierungen
gar nicht möglich sind.“ In
den Bereichen, wo immer mehr Daten
anfallen, wird die Menge an KI-Lösungen
rasch zunehmen. Aktuell arbeitet
Conbrain zum Beispiel an der Entwicklung
von Blue Box, das KI-basiert beim
Datenmanagement unterstützt. „Bei
einem Bauprojekt fallen Unmengen
von Dokumenten an. Am Ende des
Bauvorhabens wird dem Bauherren
eine vollständige Dokumentation übergeben,
mit allen Dokumenten in den
richtigen Ordnern. Blue Box automatisiert
die Zuweisung der Dokumente in
die richtigen Ordner.“ Eine weitere
Erleichterung für den Projektleiter auf
Großbaustellen.
Unterstützt statt ergänzt. Müssen
aber Architekten befürchten, dass sie
bei der Planung maximal Kontrollfunktionen
übernehmen, wenn die KI langfristig
wesentliche Kompetenzen der
Ingenieure ersetzt? „Es ist durchaus
eine unserer Hoffnungen, dass KI
zukünftig die Planung noch viel stärker
beeinflussen wird“, sagt Albert Achammer,
Geschäftsführer von ATP Hamburg.
„ATP architekten ingenieure“
zählt zu den führenden europäischen
Büros für integrale Planung. Seit 2012
plant ATP durchgehend digital mit BIM
(Building Information Modeling).
„Ähnlich wie BIM sehen wir künstliche
Intelligenz als ein sehr leistungsstarkes
und nützliches Werkzeug. Mit dem
Computational-Design-Team arbeitet
Foto: Jarmo Piironen_iStock_via Getty Images Plus
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BRANCHEN IM WANDEL
ATP an Automatisierungslösungen für
den Planungsprozess und bringt
dadurch jetzt schon vereinzelte und
spezifische KI-Lösungen in unsere Projekte.
Wir suchen aktiv die Anwendung
von KI, halten uns allerdings stets vor
Augen, dass der Einsatz von KI-Applikationen
nicht zum Selbstzweck wird.
Als digitales und technologieaffines
Unternehmen legen wir Wert darauf,
dass die Technologie unsere Kernprozesse
bestmöglich unterstützt und
nicht andersherum.“ Die KI soll den
Planern eher als fundierte zweite Meinung
zur Verfügung stehen und auch
viele Vorschläge für Alternativen bieten,
die für einen Menschen in derselben
Zeit unmöglich generierbar wären.
„Dadurch werden die Architekten und
Ingenieure nicht abgeschafft – ganz im
Gegenteil: Es wird ihnen wieder mehr
Zeit und Raum zur Verfügung stehen,
um sich auf die Kernaufgaben einer
Gebäudeplanung zu konzentrieren:
nämlich im Zusammenspiel mit kreativen
Lösungen vorauszudenken und
starke Konzepte für die Menschen zu
entwerfen.“ Klar ist jedoch auch, dass
es Expertise bedarf. „Architekten, die
keine Kernkompetenzen besitzen, werden
durch die künstliche Intelligenz
tatsächlich ernsthafte Konkurrenz
erhalten“, glaubt Conbrain-Geschäftsführer
Plettenbacher, sieht KI aber
auch als wertvolles Instrument, den
Fachkräftemangel in den Griff zu
bekommen.
DSGVO bremst KI ein. Einer der
größten Hemmschuhe in Europa für
die Entwicklung von künstlicher Intelligenz
ist die strenge Datenregulierung.
Davon kann etwa Plettenbacher ein
Lied singen: „Wenn wir bei großen
Unternehmen Early Bird vorstellen,
dann sind die Techniker innerhalb
einer Stunde überzeugt und wollen die
Software haben, aber es dauert zehn
Mal so lang, um mit der Datenschutzabteilung
auf einen grünen Zweig zu
kommen.“ Und das, obwohl Early Bird
den DSGVO-Standards entspricht.
Auch die europäische Politik setzt eher
kontraproduktive Signale. ZAB-
Geschäftsführer Kopecek würde sich
lieber wünschen, dass die Politik Rahmenbedingungen
schafft, die Betriebe
animiert, in KI zu investieren. „Sonst
Wenn wir bei großen
Unternehmen
Early Bird vorstellen,
sind die Techniker
in einer Stunde
überzeugt und wollen
die Software haben,
aber es dauert
zehn Mal so lang,
um mit der Datenschutzabteilung
auf
einen grünen Zweig
zu kommen.
WOLF
PLETTENBACHER
Gründer von Conbrain
überholen uns China, die USA und
Australien bei der Entwicklung von
Innovationen. Datenschutz ist wichtig,
aber die Regulierungen und Rahmenbedingungen
müssen so gestaltet sein,
dass Innovation dadurch nicht behindert
wird und es uns gelingen kann,
neue Entwicklungen schnell umzusetzen.“
Die Baubranche hinkt beim Einsatz
von KI aber nicht nur wegen der
Regulierungen und Rahmenbedingungen
hinterher. „Anders als bei sprachbasierter
KI, wie etwa Chat GPT, gibt
es viel weniger verfügbare, homogene
Daten, auf denen ein automatisierter
Lernprozess durch KI aufbauen könnte.
Auch dadurch hinkt die Branche hinterher“,
sagt Achammer.
Auswirkungen auf Preise. Stellt sich
die Frage, ob die Immobilienpreise sinken,
wenn Bauprojekte durch KI immer
effizienter werden? „Im momentanen
Spektrum zwischen hohen Grundstückspreisen,
Finanzierungs- und Baukosten
liegt der Versuch, an den Baukosten
zu sparen, natürlich nahe“, sagt
Architekt Achammer. „Grundsätzlich
glauben wir, dass jede Effizienz, die im
Bauprozess zu niedrigeren Kosten
führt, auch einen direkten Einfluss auf
die Immobilienpreise hat. Dafür benötigt
es erst einmal noch keine künstliche
Intelligenz. Da glauben wir, dass
man nur im Prozess, wie wir momentan
arbeiten, schon ein Einsparungspotenzial
von 30 bis 50 Prozent haben.
Die KI kann hier in Zukunft sicher
noch das eine oder andere Prozent
rausholen.“
Klar ist, dass die künstliche Intelligenz
Aufgaben und Arbeitsplätze in
Bau und Architektur verändern wird.
Für Bauunternehmer Rieder bedeutet
das nicht zwingend einen Wettbewerbsvorteil:
„Weil alle Zugriff auf dieselben
Tools haben.“ Es ist also noch
viel zu früh, um zu sagen, ob KI bloß
ein weiteres nützliches Tool oder ein
echter Gamechanger in der Bauwirtschaft
ist. In einem ersten Schritt hilft
uns KI tendenziell eher, bestimmte
Dinge früher zu erkennen, um den
enormen bürokratischen Aufwand, den
es bei Bauprojekten gibt, zu reduzieren.
In vielen Punkten ist heute aber noch
nicht absehbar, was das für die Mitwirkenden
bei einem Bauprojekt bedeutet.
33

BRANCHEN IM WANDEL
KI-Tools kommen auch
beim Prozess der Befruchtung
zum Einsatz.
Medizin 5.0:
Intelligente Maschinen
geben das Tempo vor
Von der Diagnose von seltenen Erkrankungen bis zur Entwicklung
von Therapeutika: Künstliche Intelligenz schickt sich an, Medizin
und Pharmazie zu revolutionieren.
von Christian Lenoble
Foto: frentusha_iStock _via Getty Images Plus
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BRANCHEN IM WANDEL
Geht der Wunsch nach einem Kind nicht
auf natürlichem Wege in Erfüllung, kann
eine künstliche Befruchtung helfen.
Dabei wird die Eizelle aus dem Eierstock
entnommen und im Labor mit den
Samenzellen zusammengeführt. Ist die
Befruchtung erfolgreich, werden die
mittlerweile mehrzelligen Embryonen in
die Gebärmutter eingesetzt, wo sie sich
weiterentwickeln. „Die Erfolgschancen
hängen von vielen Faktoren ab. Maßgeblich
entscheidend ist jedoch, wie viele
Eizellen aus den Follikeln (Eibläschen)
gewonnen werden können, wie viele
davon heranreifen und tatsächlich
befruchtet werden und wie viele Embryonen
sich daraus wiederum entwickeln.
Im Idealfall bleiben Embryonen übrig,
die für einen weiteren Versuch, falls
nötig, konserviert werden können“,
erklärt man im Kinderwunschzentrum
an der Wien, und betont zugleich die
möglichen Nebenwirkungen durch hormonelle
Stimulation. Probleme drohen
auch bei der sogenannten ICSI Technik
((Intrazytoplasmatische Spermieninjektion
– hier wird in einem Labor mit
einer Mikropipette eine einzelne Samenzelle
aufgesaugt und direkt in eine
Eizelle injiziert), wenn Samenzellen, die
mögliche genetische Veränderungen
aufweisen, zu einer Befruchtung gelangen.
Und natürlich kann trotz aller
Bemühungen die Befruchtung ausbleiben.
Kurzum: Künstliche Befruchtung ist
mit hohem Aufwand und mit körperlichen
und psychischen Belastungen verbunden.
Bewertung von Embryos. Um die
Erfolgschancen einer Schwangerschaft
zu erhöhen, wurde nun eine Software
entwickelt, die mithilfe von künstlicher
Intelligenz eine qualitative Bewertung
wichtiger Parameter vornimmt. Konkret
geht es um die Bewertung der Blastozyste,
also des fünf bis sechs Tage alten
35

BRANCHEN IM WANDEL
Um die Erfolgschancen einer Schwangerschaft zu erhöhen, wurde eine Software entwickelt, die mithilfe von
KI eine qualitative Bewertung wichtiger Parameter bei der künstlichen Befruchtung vornimmt.
Embryos, die eine komplexe, aus etwa
200 Zellen bestehende Zellstruktur aufweist.
Bei einer IVF-Behandlung (Invitro-Fertilisation)
werden Eizellen in
einer Laborumgebung befruchtet. Die
Embryonen werden spätestens im Blastozysten-Stadium
(Tag fünf der Entwicklung)
in die Gebärmutter eingepflanzt.
Im Forschungsprojekt des Kinderwunsch
Zentrums in Zusammenarbeit
mit der Software Competence Center
Hagenberg GmbH (SCCH) bestimmen
verschiedene neuronale Netze die Qualität
einer Blastozyste, die beste vorhandene
Blastozyste, die Anzahl der einzusetzenden
Blastozysten oder die Wahrscheinlichkeit
einer Schwangerschaft.
„Ziel des Projektes ist es, den hohen
Aufwand und die hohen Kosten sowie
die körperlichen und psychischen
Belastungen für die Patientinnen, die
mit einer IVF einhergehen, zu reduzieren“,
heißt es seitens der Forscher.
„Eine geniale Anwendung von KI in
einem Gebiet, in dem sie viele nicht
vermuten würde, und ein gutes Beispiel
dafür, wie Technologie bei großem
Leidensdruck helfen kann“, lautete
das Urteil der Jury des eAward
2022. Das Projekt „Künstliche Intelligenz
hilft bei Kinderwunsch“ wurde im
400
Tausend Menschen
leiden in Österreich
an sogenannten
Seltenen Erkrankungen.
Für die überwiegende
Mehrheit
der Erkrankungen
(über 95 Prozent)
gibt es bisher keine
spezifische
Behandlung.
Vorjahr mit einem der größten IT-Wirtschaftspreise
im deutschsprachigen
Raum ausgezeichnet.
Erkennen seltener Erkrankungen. Dass
künstliche Intelligenz auch in Sachen der
medizinischen Diagnose zu einem echten
Gamechanger werden könnte, zeigt
sich bei einem Projekt an der Universitätsklinik
für Dermatologie und Venerologie
der Universität Linz. Gearbeitet
wird hier mit KI-Mitteln an der Erkennung
eines sehr seltenen Hautkrebstyps,
und zwar des kutanen T-Zell-Lymphoms.
Die Rede ist dabei von einer sogenannten
Seltenen Erkrankung, von der man
spricht, wenn das Krankheitsbild bei
nicht mehr als fünf von 10.000 Menschen
auftritt. Bis zu 8000 dieser Rare bzw.
Orphan Diseases sind weltweit gelistet.
In Österreich leiden etwa 400.000
Menschen daran, innerhalb der EU
schätzt man die Zahl auf 30 Millionen.
Betroffene haben mit vielen Einschränkungen
und Belastungen zu kämpfen,
die häufig angeboren, chronisch, multisystemisch
und progressiv sind. Für die
überwiegende Mehrheit der Erkrankungen
(über 95 Prozent) gibt es bisher
keine spezifische Behandlung. Die Diagnose
ist schwierig und langwierig: Ein
Foto: Polina_Miloslavova_ iStock _via Getty Images Plus
36

BRANCHEN IM WANDEL
Fall für die künstliche Intelligenz.
„Wir fokussieren nun mehr auf seltene
Erkrankungen, und zwar sowohl auf
deren Diagnose als auch auf die Entwicklung
neuer Therapien. Die Erkennung
des kutanen T-Zell-Lymphoms
zählt zu unseren aktuellen Aufgabestellungen“,
erklärt Biologin und Bioinformatikerin
Susanne Kimeswenger in
einer APA-Science-Aussendung. Kimeswenger
untersuchte vorab bei häufiger
auftretenden Krankheiten, ob ein Computer
in der Lage ist, auf Basis von Bildern
und Gewebeproben (histologischen
Bildern) Diagnosen zu erstellen – mit
Erfolg. Nun ist das Team rund um die
Bioinformatikerin dabei, künstliche
neuronale Netzwerke so zu trainieren,
dass sie Tumorentitäten in histologischen
Bildern feststellen.
Lernen mit wenigen Versuchen. Künstliche
neuronale Netze zeichnen sich
dadurch aus, dass sie anpassungsfähig
sind. Das heißt, sie modifizieren sich
selbst, während sie aus dem anfänglichen
Training lernen. Nachfolgende
Durchläufe liefern mehr Informationen
über die Welt. Anders als Menschen
kann ein Computer jedoch nicht mit
einem Blick erkennen, ob auf einem Bild
ein Mensch, eine Pflanze oder ein
Gegenstand zu sehen ist. Er muss das
Foto auf einzelne Merkmale untersuchen.
Welche Merkmale relevant sind,
weiß der Computer durch den implementierten
Algorithmus oder er findet
es durch Datenanalyse selbst heraus.
Vorab wird die Maschine zum Erkennen
trainiert, indem man Tausende Vergleichsbilder
vorlegt. Nur so konnten
noch bis vor wenigen Jahren Bildklassifikationen
durch maschinelles Lernen
möglich gemacht werden. Mittlerweile
können Algorithmen auch seltene
Sachen immer besser erkennen. Experten
sprechen vom Few-Shot Learning
(Lernen mit wenigen Versuchen) oder
von Zero-Shot Learning (Lernen ohne
Versuch), wenn es für intelligente
Maschinen gilt, Phänomene zu klassifizieren,
die ihnen nie zuvor untergekommen
sind.
Diesen neuen Trend macht man sich
auch beim Erkennen von seltenen Krankheitsbildern
zunutze, da hier nur geringe
Fallzahlen und kleine Datenmengen zur
Verfügung stehen. Besonders schwierig
Jeder Mensch ist
einzigartig, und KI
ermöglicht es, diese
Einzigartigkeit bei
der Behandlung von
Krankheiten zu
berücksichtigen.
Durch die Analyse
von genetischen
Informationen,
Patientendaten und
klinischen Studien
kann KI personalisierte
Therapien
entwickeln.
ist die Situation beim Erkennen des kutanen
T-Zell-Lymphoms, weil die Symptome
zunächst ähnlich wie bei entzündlichen
Hauterkrankungen sind. „Es ist
sehr wichtig, diesen Krebstypus schon
bald zu erkennen, weil dann die Therapiemöglichkeiten
viel besser sind als in
späteren Stadien“, betont Kimeswenger
die Bedeutung der KI-Methodik auf diesem
Gebiet.
Schnelle Diagnose, frühe Hilfe.
Aktuell werden auf diesem Gebiet weitere
neue Verfahren erprobt, etwa das
sogenannte Transfer Learning, bei dem
ein Modell Informationen aus einer
Domäne in eine andere überträgt.
Alternativ können auch Informationen
von einer Vorhersageaufgabe auf eine
andere übertragen werden. So könnte
zum Beispiel ein Modell, das auf die
Diagnose einer häufigen Krankheit trainiert
wurde, als Ausgangspunkt genutzt
werden, um das Modell zur Erkennung
einer Seltenen Erkrankung vorherzusagen
und weiter zu verbessern. Ein
anderer Ansatz ist die Datenaugmentation.
Dieser wird zum Beispiel für Bilddaten
genutzt, um ein Datenset künstlich
zu vergrößern (z. B. lassen sich
damit um 90° rotierte Bilder ergänzen)
oder alternativ völlig neue synthetische
Daten zu erzeugen. Letzterer Fall
kann durch generative Netzwerke
erreicht werden, die in den letzten
Monaten insbesondere durch
Chat GPT (für textbasierte Unterhaltungen)
und Dall-E (für Bilderzeugung)
medial diskutiert wurden.
Im Projekt Saturn (smartes Arztportal
für Patienten mit unklarer Erkrankung)
untersucht etwa das Fraunhofer-
Institut für Experimentelles Software
Engineering (Fraunhofer IESE) unterschiedliche
Ansätze, um die Diagnose
von Seltenen Erkrankungen aus strukturierten
und unstrukturierten Daten vorhersagen
zu können. Das Projekt wird
gemeinsam mit dem Universitätsklinikum
Frankfurt, der Goethe-Universität
Frankfurt und der Technischen Universität
Dresden realisiert. Es werden dafür
reale und anonymisierte, klinische Falldaten
der Universitätskliniken unter
Berücksichtigung des Daten- und
Patientenschutzes verwendet. Im
Saturn-Projekt arbeitet das IESE an verschiedenen
KI-Modulen.
„Wir entwickeln ein regelbasiertes
System, das auf Expertenwissen basiert.
Parallel beschäftigen wir uns mit der
Weiterentwicklung und Anwendung von
Interviewtechniken, um dieses Expertenwissen
direkt von Fachärzten zu
erhalten. Dazu fokussieren wir uns auf
die Konzeption und Umsetzung eines
KI-Moduls zur Diagnoseunterstützung
mittels maschinellen Lernens“, erläutert
Data Scientist Patricia Kelbert. Das
genannte KI-Modul benutzt die vorhandenen
(anonymisierten) Daten von diagnostizierten
Patienten zum Trainieren
der Machine-Learning-Algorithmen. Das
Ziel lautet, seltene Krankheiten schneller
und leichter diagnostizieren zu können,
damit eine passendere Behandlung
der Patienten früher und zielführender
stattfindet.
Epilepsie-Prognose. In Oberösterreich
ist ein weiteres Projekt beheimatet, das
in seiner Art weltweit einzigartig ist.
Gearbeitet wird an einem Verfahren zur
Epilepsieprognose. Dabei kooperieren
die Johannes Kepler Universität (JKU)
Linz mit den Instituten Wirtschaftsinformatik
– Software Engineering und
Machine Learning, die Klinik für Neurologie
am Kepler Universitätsklinikum
37

BRANCHEN IM WANDEL
Künstliche neuronale Netze zeichnen sich durch Anpassungsfähigkeit aus. Sie modifizieren sich selbst,
während sie aus dem anfänglichen Training lernen. Nachfolgende Durchläufe liefern mehr Informationen.
(KUK) Linz und das auf künstliche
Intelligenz spezialisierte Unternehmen
Five Square.
60.000 Personen leiden in Österreich
unter epileptischen Anfällen, rund
50 Millionen sind es weltweit. Alle zwei
Stunden erkrankt ein Mensch neu. Epilepsie
tritt in jedem Lebensalter auf. Das
Risiko, daran zu erkranken, ist bei Kindern
und Jugendlichen und bei über
65-Jährigen am größten. Wie kann man
diesen Menschen helfen, vor allem wenn
es um das Erkennen von Anzeichen
geht, die einen bevorstehenden Anfall
ankündigen, der außerhalb einer Krankenhausumgebung
fatale Folgen zeitigen
kann? Eine Möglichkeit besteht darin,
die Veränderung von bestimmten Vitaloder
Verhaltensparametern heranzuziehen.
Wenn es gelingt, alle essenziellen
Parameter im Zusammenhang mit epileptischen
Anfällen über ein Sensornetzwerk
mobil (zum Beispiel mit Wearables)
zu erfassen, dann könnte darauf
aufbauend mithilfe künstlicher Intelligenz
ein Vorwarnsystem für Epilepsie
entwickelt werden. Mit hochmodernen
Deep-Learning-Verfahren können die
gemessenen Parameter ausgewertet und
aus ihnen gelernt werden. Letztendlich
will man damit bestimmte Muster identifizieren,
die auf die Phase vor Beginn
eines epileptischen Anfalls schließen
lassen.
Zum Einsatz kommen bei der Linzer
Forschungskooperation neueste Methoden
des Machine Learning, mit denen
im Rahmen einer Patientenstudie die
Prognosequalität revolutioniert werden
soll. Ziel des Projekts ist die Entwicklung
eines mobilen Systems zur Vorhersage
und Erkennung von epileptischen
Anfällen, mit dem Menschen, die an Epilepsie
leiden, ein Stück Lebensqualität
zurückgewinnen können.
„Digitalisierung in der Medizin
beinhaltet neu gedachte Arten der
Behandlung. Zusammen mit der Expertise
aus KI und Software-Entwicklung
von der JKU und dem Start-up Five
Square können wir diese innovativen
Ideen zur Realität werden lassen. Damit
haben wir das Potenzial, die Behandlung
der Epilepsie von Grund auf zu verändern,
für mehr Sicherheit und optimalen
Behandlungserfolg“, so Tim J. von
Oertzen, Vorstand der Klinik für Neurologie
1, Neuromed Campus, Kepler
Universitätsklinikum Linz.
KI in der Pharmabranche. KI-Anwendungen
sind freilich nicht nur in der
Diagnose auf dem Vormarsch. KI kommt
auch in der pharmazeutischen Entwicklung
zum Einsatz. Was traditionell ein
zeitaufwendiger und kostenintensiver
Prozess ist, soll künftig mit KI-basiertes
Ansätzen signifikant beschleunigt und
effizienter gestaltet werden.
Durch die Analyse großer Mengen an
Daten können KI-Algorithmen zum Beispiel
Muster identifizieren und potenzielle
Kandidaten für die Medikamentenentwicklung
vorhersagen, um die
gezielte Suche nach neuen Wirkstoffen
voranzutreiben. Beim Kärntner Chemieingenieurbüro
Apis Labor sieht man
weitere Einsatzfelder, etwa im Rahmen
der Präzisionsmedizin: „Jeder Mensch
ist einzigartig, und KI ermöglicht es uns,
diese Einzigartigkeit bei der Behandlung
von Krankheiten zu berücksichtigen.
Durch die Analyse von genetischen
Informationen, Patientendaten und klinischen
Studien kann KI personalisierte
Therapien entwickeln. Diese maßgeschneiderten
Ansätze berücksichtigen
die individuellen Merkmale eines
Patienten, um die Behandlungsergebnisse
zu verbessern und Nebenwirkungen
zu minimieren.“
Auch in Sachen Arzneimittelsicherheit
und Nebenwirkungsüberwachung
soll laut den Apis-Labor-Experten KI
einiges beitragen: „Die Arzneimittelsicherheit
lässt sich verbessern, indem KI
unerwünschte Arzneimittelwirkungen
überwacht und Muster erkennt, die auf
potenzielle Sicherheitsprobleme hinweisen.
Durch die Analyse von Patientendaten
und Arzneimittelreaktionen können
KI-Algorithmen Risiken frühzeitig
erkennen und die Entwicklung sichererer
Medikamente fördern.“
Foto: lucadp_iStock _via Getty Images Plus
38

WERBUNG
KI in der Produktion.
Yudan
Lin ist Digital & AI
Innovation Lead
bei Takeda in
Wien.
VR-Brille. Virtual
und Augmented
Reality werden
bei Takeda im
Engineering eingesetzt.
Robotik. Innovative
Roboter
unterstützen in
Produktion und
Labor.
Factory of the Future
Fotos: Beigestellt
Takeda programmiert die Pharmaindustrie 4.0
Die digitale Transformation der Arzneimittelbranche hat längst
begonnen. Data Science, Robotic Process Automation, Digital
Twins und Augmented Reality sind nur einige Beispiele auf
dem Weg zur Factory of the Future. Takedas Ziel ist es, eine
Produktionsumgebung zu schaffen, die weitgehend autonom
und selbst adaptiv agiert und reagiert. Durch den Einsatz von
Automatisierung und Digitalisierung soll die Entwicklungsdauer
von Therapien reduziert werden, ohne Kompromisse
bei der Wirksamkeit und Sicherheit der Arzneimittel zu
machen.
Yudan Lin, Digital & AI Innovation Lead bei Takeda in Wien,
beschäftigt sich mit den neuesten Trends und Lösungen im
Bereich künstlicher Intelligenz und wie diese zur Steigerung
der Effizienz bei Takeda genutzt werden können. Ihr aktuelles
Projekt ist eine Kooperation mit der Programmierschule 42
Vienna. Frau Lin erklärt: „Reale Anwendungsfälle werden mit
den Studierenden geteilt. Gemeinsam mit den Studierenden
erarbeiten wir Konzepte zur Prozessoptimierung durch den
Einsatz von künstlicher Intelligenz und digitaler Automatisierung.
So etablieren wir einen Austausch mit den besten
Talenten der digitalen Welt von morgen.“
Digitale Nachhaltigkeit
Seit 2020 ist Takeda CO 2
-neutral. Nun arbeitet Takeda an
neuen Technologien, um das Ziel der CO 2
-Emissionsfreiheit
2035 zu erreichen. Zum Beispiel konnte durch die Implementierung
einer papierlosen Validierung in der Qualitätssicherung
der Arzneimittelproduktion eine Papierersparnis von ca.
90.000 Blättern pro Jahr erreicht und gleichzeitig die Qualität
der Daten verbessert werden.
Gewonnene Daten aus Prozessanlagen und Gebäudetechnik
steigern nicht nur die Effizienz, sondern auch die Nachhaltig-
keit. Mithilfe des Environmental Monitoring System, das Daten
zu den Umgebungsbedingungen bereitstellt, können Faktoren
bestimmt werden, mit welchen der Energieverbrauch gesenkt
werden kann. Seit Mai 2022 bietet ein Sustainability Dashboard
allen Mitarbeiter*innen laufend Einblick in die Verbrauchsmengen
der umweltrelevanten Faktoren in den einzelnen
Prozessschritten der Arzneimittelproduktion.
Labor der Zukunft
Aktuell errichtet Takeda ein Labor der Zukunft in der Seestadt
Aspern in Wien für seine Arzneimittelforschung und -entwicklung.
Dort werden ab 2026 rund 200 Wissenschaftler*innen
an biotechnologisch hergestellten Arzneimitteln forschen.
Dazu kommt ein großer Schwerpunkt hinsichtlich Digitalisierung
der Forschungs- und Entwicklungsarbeit unterstützt
durch innovative Technologien wie z. B. Robotik, Augmented
Reality, künstliche Intelligenz und Simulationen von Prozessen.
Auch um diese Felder in der Wissenschaft voranzutreiben,
wird das neue Gebäude internationale Maßstäbe setzen.
Mehr Informationen über den Digitalisierungsansatz
von Takeda erhalten Sie im YouTube-Video
„Pharma 4.0: Daten, Digitalisierung & Technologie“.
Über Takeda
Takeda ist ein weltweit führendes, werteorientiertes, forschendes, biopharmazeutisches
Unternehmen mit Hauptsitz in Japan. Gleichzeitig
befindet sich in Wien die größte Produktionsstätte von Takeda und viele
globale und überregionale Expert*innen-Teams haben ihren Standort in
Österreich.
Nähere Informationen über Takeda in Österreich finden Sie unter
www.takeda.at
39

BRANCHEN IM WANDEL
KI-Musik ist
Datenklau
Fotos, die von einer KI erstellt werden, sind längst Alltag im
Internet. Es scheint, als ob nun künstliche Intelligenz auch die
Musik-Hits von morgen schreiben soll.
von Alexander Haide
Noch ist kein Jahr vergangen, als mit
Chat GPT erstmals eine künstliche
Intelligenz auf die Menschheit losgelassen
wurde. Allerdings stellen KI-Systeme
keine neuen Inhalte her, sondern
sammeln Unmengen an Informationen
aus dem Internet und basteln je nach
Aufgabenstellung etwas „Neues“. Das
Ergebnis sind digitale „Kunstwerke“ im
Stil von van Gogh, „Fotos“ von Prominenten,
die verhaftet werden, oder
Texte im Stil bekannter Schriftsteller.
Deshalb ging bei Autoren in Hollywood
die Angst um, dass künstliche Intelligenzen
nicht bloß bestehende Werke
kannibalisieren – auch jene der Hollywood-Schreiber
selbst – und zu neuen
Drehbüchern und Skripts zusammenstellen,
sondern sie irgendwann ersetzen
könnten.
Musik aus der KI-Dose. Nun droht eine
neue digitale Götterdämmerung: KI soll
Musik schreiben und die Hits von morgen
erschaffen. Das Prinzip ist das gleiche
wie bei Bildern und Text:
Bestehende Musikstücke werden eingesammelt,
in ihre Bestandteile zerlegt
und neu zusammengesetzt. Was herauskommt,
erinnert zum Teil sehr stark an
die Stimmen berühmter Stars oder den
Stil bekannter Bands. Natürlich stellt
sich – wie bei Fotos, Videos und Texten
– die Frage nach den Copyrights,
also nach den Urheberrechten derer,
die das Originalmaterial schufen, das
KIs als Grundlage für ihre „neuen“
Werke verwenden. Das Thema ist
längst bei der AKM, die sich um die
Vergütung für Komponisten, Songschreiber
und Musikverlage kümmert,
wenn Musik bei Konzerten, Veranstaltungen
oder in Clubs gespielt, in Cafés,
Restaurants und Einkaufszentren als
Hintergrundmusik verwendet, im Radio
oder Fernsehen gesendet oder im Internet
zur Verfügung gestellt wird.
Für Peter Vieweger, Präsident der
AKM und legendärer Gitarrist, der
unter anderem für Falco in die Saiten
griff, basiert KI-generierte Musik
schlichtweg auf Diebstahl: „Grundsätzlich
muss man sich überlegen, was man
als Musiker oder Komponist will.
Möchte man möglichst organische
Musik machen, dann wird man sich
von KI fernhalten, denn bei KI handelt
es sich um vorgegebene Elemente
durch Datenklau. Datamining ist nichts
anderes als ein Abgreifen und Stehlen
von Urheberrechten. Das ist wenig
reguliert.“ Die Folge ist das repetitive
Nutzen der vorhandenen Möglichkeiten
– die auf bestehenden Musikstücken
basieren – und dass die allgemeine
Popmusik immer flacher, austauschbarer
und schlussendlich ungewollt
vereinheitlicht wird. „KI greift
immer auf die gleichen, zuvor abgegriffenen
Daten zu und schafft per se
nichts Neues“, so Vieweger.
Die Gleichmacher-Software. Wo
Vieweger auf den ersten Blick einen
Hype ortet, der wieder abflachen wird,
stellt sich eine essenzielle Frage. „Ist
ein Kultur- und Musikland wie Österreich
nicht geradezu herausgefordert
zu erkennen, dass die Individualität der
Künstler ein ganz wesentlicher wertvoller
Faktor ist?“, stellt der AKM-Präsident
in den Raum und warnt: „KI
macht gleich und nimmt die Individualität
des Künstlers weg.“
Abseits des moralischen Aspekts
geht es natürlich bei KI im Music-Biz
um finanzielle Interessen. Vieweger
fühlt sich an die Nuller-Jahre erinnert:
„Google hat damals versucht, mit den
Creative Commons das Urheberrecht
abzuschaffen.“ Dabei sollten Kreative
Verträge unterschreiben, ihre Werke im
Internet zur Verfügung stellen und
lebenslang nie Geld dafür bekommen.
„Darauf ist kaum jemand eingegangen,
das war damals ein Riesen-Hype und
heute spricht niemand mehr davon“,
weiß Vieweger. Bis etwa zum Jahr 2010
Foto: quantic69_iStock via Getty Images Plus
40

BRANCHEN IM WANDEL
41

BRANCHEN IM WANDEL
war die EU ebenfalls auf dieser Linie,
was de facto die Ablöse der Urheberrechtsgesellschaften
durch das Internet
bedeutet hätte. „Innerhalb von nur
zwei Jahren hatte sich diese Haltung
um 180 Grad gedreht und man
erkannte, dass das, was vom Silicon
Valley kommt, nicht unbedingt den
Künstlern in der EU hilft, sondern im
Gegenteil.“ Die Folge war die Copyright-Directive.
Sie untersagt es
Onlineplattformen, unlizenzierte und
urheberrechtlich geschützte Werke im
Namen ihrer User zu verbreiten – was
sämtliche Musik-Tauschbörsen im
Internet betraf und ihr Geschäftsmodell
erschwerte.
AKW-Präsident. Peter
Vieweger im Einsatz.
Chat GPT und ähnliche KI-Systeme lernen
von jenen Informationen mit denen sie
gefüttert werden. Diese Daten sammeln
selbstständig aus dem Internet. Dabei
kommen sogenannte Open AI Crawler
zum Einsatz. Ob Inhalte – wie Texte, Fotos,
Videos oder Musik – urheberrechtlich geschützt
sind, spielt keine Rolle. Einer der
Gründe, weshalb sich Urheber und Medienunternehmen
für eine Regulierung von KI
und gegen die Verwendung von Kontext
durch KI-Systeme einsetzen. Natürlich sind
Medienunternehmen längst selbst tätig
geworden, um das Absaugen von Daten zu
verhindern. Die „New York Times“, CNN,
Reuters, die „Washington Post“, Bloomberg
und „The Guardian“ etwa verhindern
bereits, dass Open AI Crawler sich an ihren
Inhalten bedienen können. Wie der CNN-
Newsletter „Reliable Sources“ berichtet,
haben sich unter anderen Unternehmen
wie Disney, Vox Media und ABC News der
Blockade angeschlossen. Open AI selbst
verlautbarte im August, dass bereits
26 Prozent der weltweiten Top 100 Websites
und 242 der Top 1000 verhindern,
dass sich die KI-Datensammler auf ihren
Seiten herumtreiben können.
Allerdings sind sich auch Experten noch
nicht einig, ob diese Taktik zum Erfolg führen
wird. Denn eine der Möglichkeiten, den
Urheberrechtliche Grauzone. Wie
damals muss sich das Urheberrecht
neuen Technologien anpassen. Das
Urheberrechtsgesetz schreibt in §1 fest,
dass eine eigentümliche geistige
Schöpfung vorhanden sein muss, damit
sie urheberrechtlich relevant ist. „Das
kann aber nicht so ausgelegt werden,
dass darunter Musikstücke fallen, die
durch eine KI erstellt werden“, warnt
Vieweger. „Man kann das Gesetz nur in
diese Richtung verdrehen und ich
befürchte, dass internationale Entwicklungen
das befeuern werden. Wir werden
allerdings mit Sicherheit keinen
Wahrnehmungsvertrag mit einer Software-Firma
abschließen, die eine Software
zur Verfügung stellt und, wenn
ein Hit herauskommt, die Tantiemen
kassiert.“
Es stellt sich die Frage, wie der Gordische
Knoten gelöst werden kann.
„Wir befinden uns in einer urheberrechtlichen
Grauzone, denn es existiert
derzeit keine effektive Software, die
erkennt, ob ein Musikstück von einer
KI zusammengestellt wurde oder
nicht“, so Vieweger. „Also wird es
wesentlich sein, digitale Wasserzeichen
zu verwenden, die verhindern, dass
eine KI Musiktitel im Internet erkennt
und sie abgreifen kann.“ Damit könnte
das Datamining verhindert und KI-Systemen
die Grundbausteine für „neue“
Musik entzogen werden: „Breitenwirksam
eingesetzt ist damit die Möglichkeit,
etwas Interessantes zu finden,
geringer. Solang eine Goldgräberstimmung
herrscht und alles zusammengeklaut
werden kann, bleibt es interessant.
Wenn das Meer, das für Datenmining
zur Verfügung steht immer kleiner
wird, wird auch das Geschäftsmodell
nicht mehr interessant sein. Spotify
schützt Musiktitel bereits auf diese
Weise vor dem Abgreifen.“
KI dürfte, wenn man Vieweger folgt,
nicht zum Totengräber der Rockbands
und begnadeten Musiker werden. „Ein
Urbedürfnis vor allem bei jungen Menschen
ist, mit Musik zu ventilieren. Als
Mitglied des Vorstandes des österreichischen
Musikfonds weiß ich, dass es
erstaunlich tolle Künstler gibt.“ Es sei
eine philosophische Frage, wie weit KIgemachte
Musik toleriert wird. Vieweger:
„Meine Position ist, dass man es
überhaupt nicht tolerieren sollte. Eine
Komposition sollte eine Komposition
bleiben, bei der sich ein Künstler
anstrengt und eine Woche braucht, bis
das Ergebnis nach etwas klingt. “
Medien wehren sich gegen KI
Open AI Crawler auszusperren, ist, dass
man die IP-Adresse der Seite bei Open AI
meldet und den Zugriff sperren lässt. „Das
stellt ein langfristiges Problem dar und
dafür gibt es keine kurzfristige Lösung“,
wird Matt Rogerson von der Guardian
Media Group zitiert. Die KI-Anbieter sind
aber nicht die Einzigen, die sich der Webcrawler
bedienen. Sowohl Google als auch
Microsoft benutzen sie zur Indexierung
von Inhalten, damit sie in ihren Suchmaschinen
gelistet und gefunden werden
können. Microsoft bietet – im Gegensatz
zur Opt-out-Möglichkeit bei Google – einen
Code an, der in die Programmierung einer
Webseite integrierbar ist und den Zugriff
beschränkt.
Eine einfache aber erfolgversprechende
Taktik wendet die New York Times an. In
den Nutzungsbedingungen ist seit einem
Monat festgeschrieben, dass Inhalte nicht
zum Machine Learning oder zum Training
von KI-Systemen genutzt werden dürfen.
Bei Verstößen wolle man klagen.
KI-Entwickler bleiben nicht tatenlos und
versuchen eine Art Paradigmenumkehr: So
hat etwa Google angeregt, die Copyright-
Gesetze in Australien in die Richtung zu
überarbeiten, dass ihr KI-System Bard solang
Daten sammeln darf, bis der Urheber
Einspruch erhebt.
Foto: Guenther Haderer
42

WERBUNG
HIGH PERFORMANCE ≠ LOW CO2 Footprint?
Foto: Beigestellt
Spätestens mit Chat GPT ist die „künstliche
Intelligenz“ in der breiten Öffentlichkeit
angekommen.
Viele meinen, dass dieses Thema ausschließlich von den
globalen Internetgiganten vorangetrieben und kommerziell
genutzt wird.
Aber auch für mittelständische Unternehmen bringt die
Nutzung von „künstlicher Intelligenz“ in Verbindung mit klassischen
Applikationen ganz neue Möglichkeiten mit sich – und
dafür muss man nicht gleich seinen ganzen IT-Betrieb in die
Cloud auslagern, dies ist auch im eigenen Rechenzentrum
möglich.
Was es aber braucht, um KI auch auf einer lokalen IT-Infrastruktur
sinnvoll nutzen zu können, ist unter anderem
Rechenleistung und „Performance“. Warum das so ist: Die
Treffsicherheit von KI hängt stark davon ab, möglichst große
Datenbestände zu analysieren und daraus Erkenntnisse zu
gewinnen, und das möglichst in Echtzeit. Vereinfacht gesagt:
ohne schnellen Zugriff auf eine große Datenbasis keine funktionierende
KI.
Hohe Performance für den Mittelstand. Technisch gesehen
ist es auch für kleinere Unternehmen mit einer „On-Prem“-IT
ohne Weiteres machbar, ausreichend performante Systeme
für KI-Anwendungen bereitzustellen. Ein Faktor, der dabei
aber speziell in der letzten Zeit immer wichtiger wurde, ist der
Energieverbrauch. Einerseits weil die Energiekosten immens
gestiegen sind, andererseits aber auch, weil Nachhaltigkeit
und Effizienz Gebot der Stunde sind und auch immer stärker
in gesetzlichen Vorgaben auf EU-Ebene verankert werden.
Es gilt also, den theoretischen Widerspruch aus hohen Performance-Anforderungen
und möglichst geringem Energieverbrauch
bei gleichzeitig möglichst hoher Kosteneffizienz in
Einklang zu bringen.
Ein Baustein, der maßgeblich unterstützen kann, dieses Ziel
zu erreichen, sind die Produkte aus der IBM Storage
FlashSystem® Familie.
IBM FlashSystem® Produkte sind Marktführer in Bezug auf
ihre Leistung pro Energieverbrauch (IOPS/Watt, Quelle: EnergyStar).
Optimale Lösung. Das IBM Storage FlashSystem 5200 bietet
mit den IBM FlashCore® Modulen NVMe-Speicher-Performance
mit höchster Packungsdichte und Energieeffizienz für
Installationen jeglicher Größe.
Auf nur einer Rack-Höheneinheit lassen sich bis zu 460 TB
(Raw Capacity) an physischem Speicher bereitstellen, aber
auch Einstiegskonfigurationen mit unter 10 TB sind möglich.
Darüber hinaus bietet dieses System die Möglichkeit,
die Daten ohne Einfluss auf die Performance komprimiert zu
speichern (bis zu Faktor 3:1) und dadurch die Speicherkosten
deutlich zu reduzieren.
Beispielkonfiguration IBM Storage FlashSystem 5200:
✦ FS5200 Control Enclosure mit Dual (Active/Active) Controller, 16
CPU-Cores und 256 GB Cache (Upgrade auf 512 GB verfügbar) in
nur einer Rack-Höheneinheit
✦ IBM patentierte FlashCore® Module Technology mit
2:1 Hardware-unterstützter Datenreduktion ohne Perfomance-Beeinträchtigung
✦ 8 Stück 9,6 TB FlashCore Module, ergibt 42,8 TiB nutzbare
Nettokapazität – ohne Berücksichtigung der Compression
✦ 10 GB iSCSI sowie 16 GB Fiber Channel (Upgrade auf 32 GB verfügbar)
oder 25 GB iSCSI Host-Ports
✦ Hardware-unterstützte Encryption
✦ Voll redundante, im laufenden Betrieb tauschbare Lüfter und Netzteile
✦ Garantie/Wartung: 3 Jahre Expert Care Basic
Service Level: IBM Customer Replaceable Unit und begrenzter Onsite
Service, 9x5 nächster Arbeitstag
Der empfohlene Preis für die oben angeführte Konfiguration liegt bei
lediglich € 39.900,– exkl. USt.*
Klingt das interessant für Ihr Unternehmen? Dann kontaktieren Sie uns
und wir erstellen gern ein für Ihre Anforderungen maßgeschneidertes
Angebot und unterstützen Sie auch bei der Implementierung und Integration
der Lösung in Ihre bestehende IT-Landschaft!
*Bei den genannten Preisen handelt es sich um
den von IBM empfohlenen Preis zuzüglich MwSt.,
ersichtlich unter https://www.ibm.com/flashsystem/
pricing/de-de.
Der tatsächliche Preis kann ausgehend von Ihren
abschließenden Vertragsdetails abweichen.
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Digitale
Zukunft
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DIGITALE ZUKUNFT
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DIGITALE ZUKUNFT
Weniger Unfälle,
geringere
Umweltbelastung
Vom wohl außergewöhnlichsten urbanen Mobilitätskonzept
der Welt bis hin zur Forschung
an vollständig autonom fahrenden Taxis und
Shuttlebussen: Wenn es um Autos und den
Verkehr der Zukunft geht, führt kein Weg
an künstlicher Intelligenz vorbei.
von Christian Lenoble
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DIGITALE ZUKUNFT
Es klingt wie die ultimative Ausgeburt
eines Science-Fiction-Autors: ein Bauwerk,
das mit 170 Kilometern so lang ist
wie die Strecke Wien-Linz und mit 500
Metern Höhe so hoch wie Eiffelturm
und Donauturm zusammen. Die Außenseiten
bilden Wohn- und Bürokomplexe,
deren Fassaden zwar verspiegelt
sind, um sich in das Bild der umliegenden
Natur einzubetten, die aber
zugleich Licht ins Innere lassen. Die
200 Meter Breite im Innenraum zwischen
den zwei parallel verlaufenden
Gebäudelinien beherbergen alles Denkbare,
was urbanes Leben zu bieten hat.
Die Energie der Stadt wird zu 100 Prozent
aus erneuerbaren Energiequellen
stammen, CO₂ wird keines produziert,
auch nicht in den Industrievierteln
oder im Mobilitätsbereich.
Utopie in Realisierung. Ein Hirngespinst?
Mitnichten. Was völlig unrealistisch
anmutet, hat ein Budget, einen
Namen und ist bereits in Umsetzung.
Das mit rund einer Billion US-Dollar
anberaumte Projekt „The Line“, das
2017 vom saudiarabischen Kronprinz
Mohammed bin Salman der Öffentlichkeit
erstmals präsentiert wurde, wird
gerade in der dünn besiedelten Wüstenprovinz
Tabuk am Roten Meer im
Nordwesten des Königreichs mit Nachdruck
vorangetrieben. Bauarbeiter und
-geräte sind längst an der Arbeit, im
August 2022 wurde mit den Pfahlarbeiten
für das Fundament des Gebäudekomplexes
begonnen.
In den Planungsprozess und das Projekt
miteinbezogen sind auch österreichische
und deutsche Unternehmen, am
Beispiel des Planungsbüros Delugan
Meissl Associated Architects aus Wien
oder der Firma Volocopter aus Baden-
Württemberg, die für The Line Flugtaxis
produzieren soll, die Menschen,
aber auch schwere Lasten transportieren.
Überhaupt spielt das Mobilitätskonzept
eine zentrale Rolle. Bewohner sollen
laut Planern mit maximal fünfminütigen
Fußwegen all ihre Bedürfnisse
decken können, sprich Schulen,
Gesundheitszentren, Freizeitanlagen,
Einkaufszentren oder Grünflächen
erreichen. Für längere Strecken werden
Hochgeschwindigkeits-U-Bahnen zur
Verfügung stehen, die für die 170 Kilometer
20 Minuten brauchen. Die Gleisanlagen
verlaufen in mehreren Höhenebenen
entlang der Außenfassaden,
ebenso wie Autostraßen für autonom
fahrende E-Mobile, die per App geordert
werden und Liftausgänge der
Wohnungen ansteuern. Flugtaxis und
Drohnen wie jene von Volocopter
ergänzen das Konzept, das einen völlig
verkehrsfreien Lebensraum im Inneren
einer Stadt bietet, die nach Fertigstellung
von rund neun Millionen Menschen
bewohnt werden kann.
Der Flächenverbrauch dafür beträgt
lediglich 34 Quadratkilometer. Mit
265.000 Menschen pro Quadratkilometer
wäre die Stadt mehr als 50 Mal dichter
besiedelt als beispielsweise Wien.
KI an allen Ecken. Um den Plan der
völligen smarten Metropole in die Realität
zu bringen, wurde von Anfang an
auf neueste digitale Technologien und
künstliche Intelligenz gesetzt. Was
beim digitalen Zwilling der Stadt
bereits im Planungsprozess begonnen
hat, um etwa mit KI-basierten Simulationen
Immobilien darzustellen, Windkanäle
oder den Einfall von Sonnenlicht
vorab durchzuspielen, setzt sich im
Mobilitätssektor fort.
Damit die Idee aufgeht, dass Verkehrsmittel
Bewohner so ortsnahe wie
möglich abholen und somit kaum Wartezeiten
entstehen, sind Unmengen von
Daten erforderlich. Gewonnen werden
diese mittels Kameras, Sensoren und
Chips, um die gesamte Stadt feinma-
schig im Auge zu haben. Gesichtserkennung
wird zum integralen Teil
des urbanen Lebens, bei dem Menschen
jederzeit und überall geortet
werden, selbstverständlich auch über
ihre Handys. Es ist quasi der Freiheitspreis,
der für ein Maximum an Automatisierung
und Komfort zu bezahlen
ist.
Die Idee dahinter: Das Verhalten der
Bewohner soll erlernt und verstanden
werden, um Verkehrs- und Warenströme
zeitoptimal zu lenken. Was für
Datenschützer europäischen Zuschnitts
wie ein Alptraum klingt, wird in Saudiarabien
wohl nicht weiter hinterfragt −
wenn man davon absieht, dass es Diskussionen
darüber gibt, den Bewohnern
von The Line für die Bereitstellung
ihrer persönlichen Daten eine
Vergütung zu zahlen. Laut Joseph Bradley,
CEO der Projektgesellschaft Neom
Tech & Digital Company, ist KI jedenfalls
das Herzstück von The Line. Nur
mit Daten zu allem und zu jedem und
nur mit den Mitteln der künstlichen
Intelligenz sei es möglich, die Steuerung
der Bereiche Strom, Wasser,
Abfall, Verkehr, Gesundheit und Sicherheit
smart zu bewerkstelligen.
Autonom, bitte warten. Dass KI Mobilität
beeinflussen wird, und das nicht nur
im KI-affinen Saudiarabien, davon ist
auch der Leiter des Österreichischen
Forschungsinstituts für künstliche
170
km lang – das entspricht
der Strecke
Wien-Linz – soll das
Bauwerk „The Line“
werden. Mit 500
Metern Höhe ist es
so hoch wie Eiffelturm
und Donauturm
zusammen.
Foto: IGphotography_iStock via Getty Images Plus
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DIGITALE ZUKUNFT
Intelligenz (ÖFAI), Robert Trappl überzeugt:
„Die optimierte Steuerung von
Verkehrsanlagen und speziellen Fahrzeugen,
die Genauigkeit von Verkehrsprognosen,
selbstfahrende Autos – es
gibt schon jetzt viele Einsatzmöglichkeiten
für künstliche Intelligenz.“ In
einem Gespräch mit dem Magazin
„Auto Touring“ erzählt Trappl von der
zentralen Vision im Mobilitätsbereich:
von selbstfahrenden Autos.
„Die Systeme entwickeln sich rasch
weiter und sie könnten in Zukunft beispielsweise
immer älter werdenden
Menschen dazu verhelfen, länger mobil
zu bleiben. Vor allem überall dort, wo
Sichere Verkehrssteuerung
dank Datenkommunikation
unter Fahrzeugen.
der öffentliche Verkehr nur unzureichend
ausgebaut ist bzw. ausgebaut
werden kann“, sieht Trappl ein sinnvolles
Anwendungsszenario der Zukunft –
und mahnt gleichzeitig zu Geduld:
„Der Optimismus hinsichtlich bald einsatzfähiger
selbstfahrender Autos hat
einen Rückschlag erfahren. Viele Autofirmen
haben auch ihre Budgets rund
um das Thema reduziert. Das Versprechen,
dass sie bereits im Jahr 2025 ausgeliefert
werden können, wird nicht
eingehalten werden.“ Es gäbe zwar einzelne
Autos, die autonom in kleinen
Bereichen fahren dürfen. Doch die Systeme
funktionieren noch nicht optimal.
Was nicht unbedingt an der Technologie,
sondern auch am Menschen liegen
kann, wie Trappl verrät: „Der Gründer
einer bekannten Automarke meint,
Kameras wären ausreichend und Lidar-
Laserscanner unnötig. Wenn dann aber
ein Laster eine ähnliche Farbe wie der
Himmel hat und die Straße quert, gibt
es einen Unfall.“
Lichtmagie. Die Anspielung betrifft
wohl Elon Musk, der beim Thema
Umfelderkennung bis vor Kurzem
einen Sonderweg ging, ausschließlich
auf Kameras setzte und auf Lidar-Sensoren
verzichtete. Dabei gelten diese
als ein Kernstück der Technologie für
autonomes Fahren.
Light Detection and Ranging, kurz
Lidar, steht für ein System, bei dem die
Umwelt mit Licht erfasst wird. So sendet
das System nicht wie bei Radarsystemen
Mikrowellen aus, sondern
gebündelte Laserstrahlen. Mit der Aussendung
des Lichtpulses wird ein
Timer gestartet. Nachdem die Lichtgeschwindigkeit
bekannt ist, reicht ein
simples Kalkül zur Bestimmung der
Entfernung von Objekten. Eine weniger
simple und eher hochintelligente Rechnerleistung
ist gefordert, wenn aus den
empfangenen Reflexionen im
Anschluss ein Bild mit rund einer Million
Bildpunkten pro Sekunde zusammengesetzt
wird. Das derart generierte
3-D-Bild kann komplexe Objekte abbilden
und somit beispielsweise den
Unterschied zwischen einem Fußgänger
und einem Auto erkennen.
„Ein großer Vorteil liegt tatsächlich
in der frühen Erkennung von Fußgängern,
die im Gegensatz zu Autos oder
Zweiradfahrern wenig Metall zur Reflexion
bieten, wie es etwa ein Radar
benötigt“, sagt Christoph Stiller vom
Institut für Mess- und Regelungstechnik
am Karlsruher Institut für Technologie
(KIT), wo der Forscher intelligente
Technik entwickelt, durch die
Autos ihre Umgebung wahrnehmen und
angemessen auf die jeweilige Straßenund
Verkehrssituation reagieren
können.
Wie beim Schach. Das Auto der
Zukunft soll laut Stiller den Straßenverkehr
sensorisch erfassen, die Position
anderer Verkehrsteilnehmenden
49

DIGITALE ZUKUNFT
Seit August 2023: Fahrerlose
Waymo-Robotaxis in
San Francisco.
bestimmen sowie ihr Verhalten interpretieren
und das eigene Fahrverhalten
anpassen. Dazu entwickelt das Team
des MRT zusammen mit seinen Partnern
in Forschung und Automobilindustrie
die passende intelligente Sensortechnik
stetig weiter – und setzt
dabei auf die Kombination von Radar,
Lidar und anderen Technologien.
Denn jedes System hat seine Vorteile.
Videokameras blicken rund um
das gesamte Fahrzeug, Lidar-Sensoren
scannen mit Laserstrahlen innerhalb
einer Zehntelsekunde die dreidimensionale
Geometrie bewegter und unbewegter
Objekte ab und Radarmessungen
geben Auskunft über Entfernung,
Geschwindigkeit und Position bewegter
Objekte. „All diese Informationen
werden zu einer digitalen Umgebungsdarstellung
zusammengeführt, aufgrund
derer sich das Auto den Weg
sucht, um sich kollisionsfrei, regelkonform
und idealerweise mit einem
gleichförmigen Geschwindigkeitsprofil
fortzubewegen“, erläutert Stiller. Darüber
hinaus können sich mehrere Fahrzeuge
per Funk gegenseitig ihre Fahrabsichten
mitteilen. „Angesichts von
jährlich rund 2500 Verkehrstoten in
Deutschland forschen wir daran, die
Automobilität sicherer, verkehrseffizienter
und komfortabler zu machen“,
betont der Maschinenbauingenieur.
Die zugelassenen Erprobungsfahrzeuge
fahren und überwachen übrigens
Ingenieure, die die Technik mitentwickelt
haben. Stiller geht davon aus, dass
automatisiertes Fahren schon bald
sicherer ist und zu einem besseren Verkehrsfluss
führt als die menschliche
Fahrzeugführung. „Die Fortschritte
werden ähnlich verlaufen wie beim
Schachcomputer, der sich in zwei Jahrzehnten
aus seinen Anfängen so fulminant
weiterentwickelt hat, dass er
selbst als Smartphone-App den weltbesten
Schachspielern überlegen ist“,
glaubt Stiller und ist damit optimistischer
als sein österreichischer Forschungskollege
Trappl.
Im Namen der Sicherheit. Fest steht:
Wenn statt einem Menschen aus
Fleisch und Blut eine KI-gestützte
Maschine „am Steuer sitzt“, muss dies
sicher sein – und im Idealfall sogar ein
Plus an Sicherheit bringen. Laut einer
aktuellen Studie eines Schweizer Versicherungsunternehmens
ist dies tatsäch-
lich der Fall. Im Fokus der Untersuchung
standen die fahrerlosen Waymo-
Robotaxiflotten in San Francisco, die
seit August 2023 die Genehmigung
haben, im Stadtgebiet uneingeschränkt
autonome Taxifahrten ohne begleitenden
Fahrer anzubieten. Der Versicherer
Swiss Re hat die dabei erhobenen Daten
von Waymo mit den eigenen Versicherungsdaten
verglichen – und kam zu
dem Schluss, dass die autonom fahrenden
Taxis signifikant sicherer auf den
Straßen unterwegs sind als von Menschen
gelenkte Autos. So gab es in den
über 3,8 Millionen Meilen, die Waymo-
Taxis in San Francisco, Kalifornien,
und Phoenix, Arizona, gefahren sind,
keine Personenschäden sowie eine
deutliche Verringerung der Häufigkeit
von Sachschäden. Die Ergebnisse zeigen,
dass der Waymo Driver – die vollständig
autonome Fahrtechnologie von
Waymo – die Häufigkeit von Sachschäden
im Vergleich zur Swiss-Re-Basislinie
für menschliche Fahrer um 76 Prozent
reduziert hat (ein Rückgang von
3,26 auf 0,78 Schäden pro Million Kilometer).
Bei Waymo ist man nicht überrascht.
Die Technologie des autonomen
Fahrens eliminiere eben viele Risiko-
Foto: IPACE_2_WAYAMO
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DIGITALE ZUKUNFT
faktoren des menschlichen Fahrens,
wie z. B. mangelnde Erfahrung oder
beeinträchtigtes Fahren. Die Bedeutung
der Studie betont Luigi Di Lillo, Head
Products & Partnerships, P&C Solutions
bei Swiss Re: „Es besteht seit Langem
ein Bedarf an einem Vergleich
zwischen Anbietern autonomer Fahrzeuge
und von Menschen gesteuerten
Fahrzeugen, und wir sind nun in der
Lage, diesen zu liefern.“ Bei Swiss Re
geht man auf Basis dieser Erkenntnisse
auf lange Sicht von einer signifikanten
Verschiebung in der Bewertung von
Versicherungsrisiken aus. Die Studie
könne zudem helfen, die breite Einführung
dieser neuen Technologie voranzutreiben.
Simulierter Verkehr. In den weltweiten
Forschungszentren ist der Hunger nach
Erkenntnis, nachweisbaren Sicherheitsargumenten
und noch vertrauenswürdigeren
KI-Anwendungen damit nicht
gestillt. Problematisch ist dabei, dass
die Daten, die man für das Etablieren
neuer Fahrfunktionen und das Training
der künstlichen Intelligenz benötigt, bis
dato größtenteils von Testfahrern generiert
werden. In Anbetracht stetig
umfassender werdenden Fahr- und
Assistenzfunktionen steigt auch die
Zahl der erforderlichen Testkilometer,
um Systeme sicher zu machen. Schätzungen
zufolge wären mehr als 2,5 Milliarden
Testkilometer allein für die
Absicherung des autonomen Autobahnverkehrs
nötig. Dass dieser Umfang von
menschlichen Testfahrern nur schwer
zeitnah zu realisieren ist, liegt auf der
Hand.
Als effiziente Lösung für dieses Problem
bietet sich die realistische Simulation
von Straßenverkehr an. „Dazu
muss nicht nur der übliche Verkehr
valide abgebildet werden, sondern auch
seltener vorkommende Unfälle und ihre
Entstehungsszenarien. Um dies sicherzustellen,
müssen solche Simulationen
datenbasiert optimiert werden“, sagen
die Experten des Fraunhofer EMI, ein
Institut der Fraunhofer-Gesellschaft zur
Förderung der angewandten Forschung.
Doch gerade zur Entstehung von Unfällen
und kritischen Szenarien ohne
Unfallfolge existieren kaum Daten. Forschende
des Fraunhofer EMI entwickelten
in diesem Konnex im Projekt
KIsSME einen Filter, der in der Lage ist,
kritische Szenarien gezielt zu identifizieren.
Im Projekt AVEAS werden wiederum
Verfahren zur Optimierung von
Verkehrsflusssimulationen entwickelt.
Selektion von kritischen Szenarien. Die
Ausgangslage ist, dass automatisierte
Fahrzeuge unter Echtzeitbedingungen
verlässliche Entscheidungen treffen
und diese Entscheidungsfindung in
Zukunft zumindest teilweise auf Deep-
Learning-Algorithmen beruhen wird,
die nicht deterministisch arbeiten. Als
Eingangsgrößen dienen die Werte zahlreicher
Sensoren wie Kameras, Radar,
Lidar und Ultraschall, aber auch klassisch
verbauter Sensoren, wie
Beschleunigungs- und Geschwindigkeitssensoren.
Dabei stellt sich die
Frage, wie während des Fahrbetriebs
die Selektion der Daten, besonders der
datenintensiven Sensor- und Umfeldmodelldaten,
erfolgen soll, also inwiefern
es sich um relevante oder gar kritische
Ereignisse handelt. Das Projekt
KIsSME untersucht hierzu Bewertungsverfahren
und Kriterien.
Angesichts von
jährlich rund 2500
Verkehrstoten in
Deutschland
forschen wir daran,
die Automobilität
sicherer, verkehrseffizienter
und
komfortabler zu
machen.
CHRISTOPH STILLER
Institut für Mess- und Regelungstechnik
am Karlsruher Institut für
Technologie (KIT)
Die Identifikation von kritischen Fahrszenarien
soll u. a. mithilfe von KI
ermöglicht und automatisch abgespeichert
werden. Damit sind in Zukunft
Algorithmen für hochautomatisierte
und autonome Systeme effizienter trainierbar.
Beim bis Ende 2024 laufenden
AVEAS-Projekt werden Methoden entwickelt,
um kritische Situationen im
Realverkehr zu erheben und in Modelle
zur Simulation zu überführen. Fokussiert
wird dabei auf drei Risikoaspekte:
Erstens die Wechselwirkung mit
menschlichem Verkehrsverhalten, zweitens
die Übergänge der Fahrverantwortung
zwischen automatisierter Fahrfunktion
und menschlichen Insassen
(also Faktoren der Mensch-Maschine-
Interaktion) und drittens die Besonderheiten
der automatisierten Wahrnehmung
im Vergleich zu menschlichen
Verkehrsteilnehmern. In AVEAS wird
diese Kette genutzt, um prototypische
Funktionen künftiger automatisierter
Straßenfahrzeuge virtuell zu erproben.
Zu diesen Funktionen zählt die automatisierte
Steuerung des Fahrzeugs auf
Autobahnen und in Parkumgebungen
sowie der Ereignisdatenspeicher für
automatisierte Fahrzeuge (Event Data
Recorder, EDR).
Geprobt wird übrigens auch im
Land, in dem gerade The Line errichtet
wird. Die Ziele sind freilich höhergesteckt
als in Europa oder den USA. Um
den städtischen Verkehr effektiver zu
gestalten, wurde beschlossen, bis zum
Jahr 2028 15 Prozent der öffentlichen
Verkehrsmittel und 25 Prozent der
Gütertransportfahrzeuge auf autonomes
Fahren umzurüsten. Man erhofft
sich durch die Integration von autonomen
E-Fahrzeugen eine Verringerung
von verkehrsbedingten Unfällen und
Todesfällen, eine Verbesserung der
innerstädtischen Mobilität sowie eine
Reduktion der Umweltbelastung durch
den Verkehr. Gesetzt wird auf das autonome
Shuttle Dhahaina, das in Zusammenarbeit
von Navya und dem saudiarabischen
Verkehrsministerium entwickelt
und bereits 2015 der Öffentlichkeit
präsentiert wurde. Dhahaina nutzt übrigens
eine Reihe von Sensoren, einschließlich
Lidar, Radar und Kameras,
um eine vollautomatisierte Fahrfähigkeit
zu erreichen.
51

DIGITALE ZUKUNFT
Die audiovisuelle Kommunikation
wird durch einen
haptischen Kanal ergänzt.
Humanoid und
ethisch begleitet
Künstliche Intelligenz und Robotik sind dabei, den Möglichkeitsspielraum
bei gesellschaftlichen Herausforderungen wie dem
Pflegenotstand enorm zu erweitern. Zu arbeiten ist noch am
Aufbau von Vertrauen in (autonome) Robotersysteme.
von Christian Lenoble
Foto: demaerre_iStock via Getty Images Plus
52

DIGITALE ZUKUNFT
Beim Thema Pflegenotstand sind sich
alle einig. An demografischer Entwicklung
und gut belegten Zahlen gibt es
kein Vorbeikommen. „In Österreich
fehlen bis zum Jahr 2030 rund 90.900
Pflegekräfte, davon 82.700 diplomierte
Pflegeassistenten und Pflegefachassistenten
sowie 8200 Heimhelfer“, weiß
Erich Fenninger, Geschäftsführer der
Volkshilfe. In Deutschland ist die Situation
nicht anders. Knapp fünf Millionen
Menschen waren Ende 2021 pflegebedürftig.
Allein durch die zunehmende
Alterung wird die Zahl pflegebedürftiger
Menschen laut Pflegevorausberechnung
des Statistischen
Bundesamtes (Destatis) bis zum Jahr
2055 um rund 37 Prozent zunehmen.
Unter der Annahme konstanter Pflegequoten
prognostiziert die Berechnung
einen Anstieg der Anzahl Pflegebedürftiger
in diesem Zeitraum auf rund 6,8
Millionen Menschen. An den notwendigen
Fachkräften mangelt es in allen
Pflegeberufen jedoch schon jetzt. Die
Situation spitzt sich zu und intelligente
Lösungen sind gefragt. Künstlich intelligente?
Individuelles Eingehen. Der humanoide
Roboterassistent Garmi ist eine
Roboterplattform, die Senioren bei
Aktivitäten des täglichen Lebens hilft.
Er kann einen Patienten bei Rehabilitationsübungen
physisch unterstützen
und sogar dem Arzt bei den ersten
Schritten eines telemedizinischen Arztbesuches
assistieren. Durch die Ausstattung
von Garmi mit Geräten wie
EKG­, Blutdruck­ und Ultraschallmessern,
kombiniert mit dem Einsatz von
IoT­Sensoren, hat der Arzt Zugriff auf
relevante Gesundheitsparameter, um
im Ernstfall schnell handeln zu können.
Garmi ist auch dazu konzipiert, die
Interaktion mit Familie und Freunden
zu verbessern, indem die audiovisuelle
Kommunikation durch einen haptischen
Kanal ergänzt wird. Der Assistenzroboter
soll einmal in der Pflege
eingesetzt werden.
Garmi ist die Erfindung von Professor
Sami Haddadin vom Lehrstuhl für
Robotik und Systemintelligenz der TU
München (TUM): „Der erste Schritt
ist, dass die Pflegekräfte und das medizinische
Personal eine Art Vorprogrammierung
vornehmen, dass sie also
den Roboter wie jedes andere Werkzeug
voreinstellen. Der zweite Schritt
ist, dass die Systeme sich über maschinelles
Lernen und intelligente Algorithmen
auf die zu pflegenden Perso­
5
Millionen
Menschen waren in
Deutschland Ende
2021 pflegebedürftig.
Im Jahr 2055
werden es um
37 Prozent mehr
sein, also rund 6,8
Millionen.
(Statistisches Bundesamt,
Destatis)
nen einstellen, um auf die individuellen
Bedürfnisse und das Verhalten der Personen
dann nach und nach eingehen zu
können.“ Bleibt die Frage, ob Garmi
auch von den Betroffenen angenommen
wird.
Akzeptanz bei Älteren. Eine Antwort
darauf versucht Wissenschaftlerin Eva
Theresa Jahn vom Munich Institute of
Robotics and Machine Intelligence
(Mirmi) zu finden. Sie hat im Rahmen
des Forschungsprojektes KoBo34
untersucht, wie der Pflegeroboter aus
dem Geriatronik­Forschungszentrum in
Garmisch­Partenkirchen bei den Menschen
ankommt. Eine Befragung fand
im Rahmen der Robotik­Ausstellung
KI.Robotik.Design in der Pinakothek
der Moderne in München statt. Der
Mirmi­Pflegeroboter war dabei vor Ort,
sodass die 250 Umfrageteilnehmer
einen direkten Eindruck von ihm bekamen.
Die Ergebnisse waren laut Jahn
ermutigend. In Hinsicht auf potenzielle
Aufgaben, die ein Pflegeroboter übernehmen
kann, kommt Garmi besonders
unter älteren Personen (51 Jahre und
älter) gut an. Egal ob es um Unterstützung
im Haushalt, um eher körpernahe
Dienstleistungen wie Massage, Hygiene
und Ankleiden, Unterstützung in der
Mobilität wie Aufstehen und ins Bett
gehen oder den Einsatz von Medien
wie etwa Video, Telefon, Alarmfunktionen
oder Internet geht: Auf einer
Bewertungsskala von 1 (negativ) bis 5
(positiv) ergaben sich durchschnittlich
sehr gute Werte von knapp 4.0.
Aufschlussreich ist zudem die
Erkenntnis, dass Personen, die Erfahrung
in der Pflege besitzen, Garmi
durchweg als sympathischer bewerteten
als Befragte, die nicht in der Pflege
beschäftigt sind. „Grund dafür könnte
sein, dass Pflegekräfte im Beruf sehr
stark eingebunden sind und sich Unterstützung
von einem Pflegeroboter
erhoffen“, meint Wissenschaftlerin
53

DIGITALE ZUKUNFT
Roboter sollen sich künftig in jeder Umgebung im Alltag zurechtfinden können.
Jahn. Die Essenz der Untersuchung:
Besonders im Krankenhaus und in Pflegezentren
hält die Generation 51+ den
Pflegeroboter für geeignet.
Von Roboter zu Roboter. Dass insbesondere
Kopf und Gesicht bei der
Umfrage als sympathischste Körperteile
identifiziert wurden, ist für Alin
Albu-Schaeffer, Robotik-Experte am
Deutschen Zentrum für Luft- und
Raumfahrt (DLR) und an der TUM,
keine Überraschung: „Je menschlicher
die Umgebung eines Roboters und je
vielfältiger seine Aufgaben sein müssen,
umso wichtiger ist, dass er humanoid
ist.“ Rein technisch sind die
erheblichen Fortschritte in der künstlichen
Intelligenz ein Treiber der Entwicklung.
Bild- und Spracherkennung
bis hin zum Sprachgenerator Chat GPT
und Echtzeittechnologien ermöglichen
laut den TUM-Experten künftig weitere
Entwicklungen. Das Ziel lautet:
Roboter sollen sich in jeder Umgebung
im Alltag zurechtfinden können. Der
Weg dorthin führt über die Kompetenz,
autonome Entscheidungen zu treffen.
„Der Roboter erfordert einen physischen
Körper und künstliche Intelligenz“,
so Albu-Schaeffer, der von verkörperter
Intelligenz spricht, engl.
embodied intelligence.
Roboter sollen
mühsame und langweilige
Aufgaben
übernehmen und
unser Leben
bequemer machen.
Roboter können
aber auch die
Privatsphäre, Sicherheit
und Autonomie
des Menschen
bedrohen.
SABINE KÖSZEGI
Mitglied des Unesco-Fachbeirats für
Ethik der Künstlichen Intelligenz
Maschinelles Lernen in Roboter
integrieren, damit sie komplexere Aufgaben
erledigen können, das ist das
Spezialgebiet von TUM-Professorin
Angela Schoellig, Director Industry &
International im Mirmi: „Der ideale
Roboter wird sich in komplexen Umgebungen
bewegen und selbst die Planung
übernehmen. Er braucht nicht
von Hand programmiert zu werden, ist
lern- und anpassungsfähig.“ Wenn ein
Roboter etwa in einem Gebäude selbständig
einen Raum finden soll, muss
er Fähigkeiten erlernen, um den Aufzug
zu erkennen, den Knopf zur richtigen
Etage zu drücken, zu wissen, welchen
Flur er nehmen und welche Tür
er aufmachen muss. Dabei gilt es,
Gegenstände zu erkennen, den Aufzugsknopf
dosiert zu drücken, Hindernissen
auszuweichen oder bei Bedarf
nach dem Weg zu fragen. Schlussendlich
sollen Roboter nach erfolgreicher
Arbeit zusätzlich fähig sein, ihr Wissen
an andere Roboter weiterzugeben,
wobei laut Schoellig dabei im Prinzip
die gleichen Funktionsmechanismen
wie bei Chat GPT zur Anwendung
kommen: „Viele haben etwas ins Internet
gestellt. Das lernt nun ein neuronales
Netz.“
Eine besondere Herausforderung für
die Robotik liegt in der Vielfalt der
Foto: onurdongel_iStock via Getty Images Plus
54

DIGITALE ZUKUNFT
Systeme. Setzen die Roboter unterschiedliche
Machine-Learning-Modelle
oder Sensoren ein, ist es aktuell noch
schwierig, die Erkenntnisse zu übertragen
und etwa via Cloud allen anderen
Robotern zur Verfügung zu stellen.
Eine Frage des Vertrauens. Um der
Kombination aus Robotik und künstlicher
Intelligenz zum breitenwirksamen
Durchbruch zu verhelfen, braucht es
laut Experten freilich nicht nur weitere
technologische Fortschritte. Zugleich
ist daran zu arbeiten, Vertrauen in die
intelligenten Systeme zu schaffen.
Ende 2022 erschien zu diesem Thema
das Buch „Trust in Robots“. Die Autoren,
TU-Wien-Robotikexperte Markus
Vincze und TU-Arbeitswissenschaftlerin
Sabine Köszegi, Mitglied des
Unesco-Fachbeirats für Ethik der
Künstlichen Intelligenz, bringen die
Problematik in der Buchpräambel auf
den Punkt: „Roboter halten zunehmend
Einzug in unser tägliches Leben, in
unsere Wohn- und Arbeitsräume. Wir
hoffen, dass Roboter mühsame, langweilige
oder schmutzige Aufgaben
übernehmen und unser Leben bequemer,
einfacher und angenehmer
machen, indem sie uns begleiten und
unterstützen. Roboter können jedoch
auch die Privatsphäre, die Sicherheit
und die Autonomie des Menschen
bedrohen, daher ist eine ständige Kontrolle
der sich entwickelnden Technologie
erforderlich, um wohlwollende
Absichten und die Sicherheit autonomer
Systeme zu gewährleisten. Der
Aufbau von Vertrauen in (autonome)
Robotersysteme ist daher notwendig.“
Getreu dem Motto „Vertrauen in
Roboter – Vertrauende Roboter“
befasst sich die Schrift mit der Entwicklung
von Technologie, die für die
Benutzer vertrauenswürdig ist. Diese
Themen stehen auch im Mittelpunkt
des gleichnamigen interdisziplinären
TU-Wien-Doktoratskollegs, das bereits
im September 2018 gegründet wurde,
um die Spitzenforschung im Bereich
Robotik und KI an der TU Wien zu fördern.
Nachgegangen wird hier einer
Reihe von grundsätzlichen Fragen. Wie
können Menschen ein angemessenes
Vertrauensverhältnis zu autonomen
Maschinen entwickeln? Wann ist Vertrauen
in ein autonomes System ange-
Lassen wir humanoide
Roboter Dialoge
führen und gemeinsame
Erlebnisse
dokumentieren.
Die Roboter lernen
das Zusammenleben
mit uns, wer wir
sind, und können
diese Informationen
mit Pflegepersonal
teilen.
ASTRID WEISS
TU-Wien-Key-Researcherin am Projekt
Caring Robots // Robotic Care
bracht? Wann sollten wir einem Pflegeroboter
vertrauen, dass er die richtigen
Entscheidungen trifft? Wann wäre es
ratsam, nicht zu vertrauen? Welche
Erfahrungen sollten unser Vertrauen in
die Technologie verändern?
Robotik, quo vadis? Einblicke auf
Antworten zur Frage, wie unsere
menschliche Zukunft mit KI-gestützten
Robotern aussehen wird, gab Sabine
Köszegi zuletzt etwa als Eröffnungsrednerin
beim Symposium „Impact
Lech“. Im Fokus standen zum einen die
neuen Möglichkeiten, die Roboter und
KI eröffnen.
Die Rede war von der Hoffnung
getragen, dass autonome, intelligente
Maschinen den Menschen von Routinearbeiten
befreien und so Raum für
kreative und für den Menschen sinnstiftende
Aufgaben schaffen. Die
Chance, mit der Hilfe von KI bessere
Entscheidungen treffen zu können, ist
eine Chance für die Bewältigung von
zentralen gesellschaftlichen Herausforderungen,
am Beispiel von Klima- oder
Pflegekrise. Zum anderen betonte
Köszegi das Unbehagen, das Menschen
im Umgang mit KI empfinden können,
was nicht zuletzt an der disruptiven
Kraft der Technologie liegt, die zu großen
Veränderungen führen kann.
Ob KI-Robotik Technologie ermächtigt
oder entmachtet, hängt laut der Expertin
von der Beantwortung dreier entscheidender
Design-Fragestellungen
ab: Wie menschlich sollen Roboter
gestaltet werden? Wo liegt die Handlungsmacht
– beim Menschen oder bei
der Maschine? Und wer gibt letztendlich
die Ziele für die Maschine vor bzw.
wer ist am Design beteiligt?
Die Fragen beziehen sich somit auf
das Verhältnis von Mensch und
Maschine. Will man Vertrauen schaffen,
müsse der Mensch zu jeder Zeit
die Kontrolle und Übersicht über die
Maschine behalten. „Der Mensch entwickelt
ja die KI-Systeme. Es liegt also
an uns Menschen, was wir aus der
Technik machen“, so Köszegi. Entscheidend
sei die Gestaltung dieser
Technologien, die sich an die Bedürfnisse
der Menschen anzupassen haben
und nicht umgekehrt.
Sozialer Kontext. Als Expertin für
sogenannte soziale Roboter und Leiterin
eines TU-Wien-Projekts zum
Thema Pflege-Robotik ist Sabine
Köszegi am Puls der Zeit, wenn es um
den Einsatz von Maschinen in sensiblen
menschlichen Bereichen geht.
„Wir starten mit der Frage: Was
sollte die Robotik in der Pflege leisten,
statt was könnte sie leisten?“, lautet der
Missionssatz des Projekts „Caring
Robots // Robotic Care“, eine transdisziplinäre
Forschungskooperation zwischen
der TU Wien, der Universität
Salzburg, der Caritas Wien und dem
Technischen Museum Wien. Ziel des
2022 gestarteten Fünf-Jahres-Projekts
ist es, Robotik-Technologie in der
Pflege neu zu denken, indem eine
Technologie entwickelt wird, die nützlich,
sicher, sinnvoll und gewünscht
ist − und zwar durch einen Designprozess,
der Pfleger, Menschen in der
Pflege, Pflegeorganisationen und
andere Stakeholder einbezieht. „Pflegearbeit
findet immer in einem bestimmten
Kontext statt, in dem institutionelle
Rahmenbedingungen, Technologie und
Menschen miteinander verwoben sind.
Innerhalb eines Verhältnisses von
gegenseitiger Abhängigkeit und Verletzlichkeit
verhandeln Pflegende und
Pflegebedürftige gemeinsam ihre Rollen,
Autonomie, Pflege und Verantwor-
55

DIGITALE ZUKUNFT
Idealbild: Roboter, die das Leben bequemer und angenehmer gestalten.
lichkeiten gibt es, um Unterstützung zu
leisten, und was sind die damit verbundenen
Probleme in Bezug auf Arbeit, Privatsphäre
und Ethik?
Drei Sekunden. Von den unglaublichen
Möglichkeiten, die KI auf diesem Weg
bietet, weiß die TU-Wien-Key-Researcherin
am Projekt Caring Robots //
Robotic Care, Astrid Weiss, zu berichten.
„Generative KI, am derzeit prominenten
Beispiel von Chat GPT, kann auf der
Basis von kurzen Hinweisen, etwa in
Form von allgemeinen Fragen oder
genauen Ausführungsanleitungen, alle
tung in einer bestimmten Pflegepraxis“,
heißt es seitens der Projektverantwortlichen.
Beteiligten werden in diesem
Sinne in eine Reihe von Fallstudien
und Workshops in verschiedenen Pflegeumgebungen
einbezogen, von der
institutionellen und halbinstitutionellen
Pflege über die mobile Pflege bis
hin zur 24-Stunden-Pflege zu Hause.
Jeder Fall befasst sich mit spezifischen
Pflegeherausforderungen, wie beispielsweise
dem kognitiven Abbau und
der sozialen Isolation. Gesucht werden
praxistaugliche Antworten auf die
Frage: Welche technologischen Mögmöglichen
Arten von Text generieren,
die mithilfe von Text-to-Speech-Synthese
schließlich auch einem sozialen
Roboter neue Dialogfähigkeit verleihen“,
so die Forscherin kürzlich in
einem Gastblog in einer österreichischen
Tageszeitung.
Weiss bringt das Beispiel des von Microsoft
entwickelten Modells Vall-E, das
menschliche Sprache auch mit extrem
kurzen Audio-Inputs imitieren können
soll. Dem Text-to-Speech-KI-Modell
reicht zum Lernen eine dreisekündige
Originaldatei eines Sprechers. Danach
liest Vall-E beliebige Texte des menschlichen
Vorbilds mit dessen Stimme vor.
Möglich ist dies laut Entwicklern,
indem auf eine hochgradig nicht-deterministische
Zuordnung zwischen Text
und Sprache gesetzt wird. Die nichtdeterministische
Zuordnung ist nützlich,
da sie es Vall-E erlaubt, aus verschiedenen
Sprachdaten zu lernen, ohne dass
diese Variationen sorgfältig gekennzeichnet
werden müssen. Das bedeutet,
dass die KI auf vielfältigeren Daten und
einem viel größeren Datenumfang trainieren
kann.
Was man damit zum Beispiel im
Pflegeeinsatz von Robotern anfangen
könnte, spinnt Forscherin Weiss in
ihrem Blog weiter: „Lassen wir einen
humanoiden Roboterkopf also Dialoge
führen und mit Fotos ,gemeinsame‘
Erlebnisse dokumentieren. Der Roboter
lernt über das ,Zusammenleben‘ mit
uns, wer wir sind, und kann diese
Information später mit dem Pflegepersonal
teilen. Wir könnten uns damit
selbst auf eine mögliche Demenz vorbereiten,
aber nicht nur das. Unsere
Person bleibt durch den Roboter verkörpert
für die Nachwelt erhalten. Das
wäre eventuell auch eine Erleichterung
für Partner und pflegende Angehörige.“
Weiss betont gleichzeitig, dass sie
mit dem Beispiel in erster Linie einmal
die Möglichkeiten aufzeigen will, die
gerade im Entstehen sind. Dass dabei
auch eine Vielzahl an Fragen aufgeworfen
wird, versteht sich von selbst: „Der
Technologiesprung der generativen KI
hat den Möglichkeitsspielraum weit
über einen bloßen Inhaltsgenerator
hinaus erweitert. Wir müssen also aus
ethischer und rechtlicher Sicht überlegen,
was Technologie in Zukunft darf
und soll.“
Foto: miriam-doerr_iStock via Getty Images Plus
56

WERBUNG
Die intelligenteste Methode,
Räume zu heizen
Foto: Beigestellt, kleines Bild: Ingomar Leitner – Google Review
Es gibt viele Argumente, die für die Anschaffung
einer Heat4All Infrarotheizung sprechen.
Die kalte Jahreshälfte rückt näher und einhergehend machen
sich die Menschen Gedanken, wie sie ihre Räume effizient
heizen, ohne die Umwelt oder die Geldbörse zu stark zu
belasten. Diesbezüglich stehen Gas- und Ölheizungen längst
auf dem Abstellgleis. Stattdessen punkten vor allem Pelletheizungen
und Wärmepumpen. Eine noch intelligentere Alternative,
die gegenüber konventionellen
Heizsystemen deutliche Vorteile genießt,
ist die Infrarotheizung.
Das beginnt bei der Anschaffung. Die
Investition in eine Heat4All Infrarotheizung
inklusive Fotovoltaik ist in den meisten Fällen
günstiger als in nur eine Wärmepumpe
oder nur eine Pelletheizung. Bei einer
Investition in eine Infrarotheizung und eine
entsprechend große Fotovoltaikanlage ist
das Haushaltsbudget den Strom betreffend
über das Jahr gerechnet meistens im
Plus, wobei bei einer Wärmepumpe noch
immer Stromkosten sowie Wartungskosten
anfallen.
In Zeiten des Klimawandels ist natürlich
die Nachhaltigkeit eines der Hauptargumente
bei der Anschaffung eines
Heizsystems. Eine Infrarotheizung ist
Zum Unternehmen
Heat4All, Hauptsitz in Mödling, hat ein
großes Vertriebspartnernetz und ist bereits
in 20 Ländern vertreten.
Heat4All Vertriebs GmbH
Tel: 0800 1502600
Infos über Partner und Schauräume:
www.heat4all.com
CO₂-neutral bei grünem Strom. Das
überzeugt immer mehr Kunden. Wie bei
jedem elektrotechnischen Gerät kommt
es auf die Modelle an und es gibt große
Unterschiede bezüglich der Energieeffizienz.
Infrarotheizungen von Heat4All
erreichen mit einem Strahlungswirkungsgrad
von 71,1 Prozent einen der höchsten
Wirkungsgrade. Dieser Fakt ist wissenschaftlich belegt
durch die TU Stuttgart.
Weitere Pluspunkte
Bei einer Infrarotheizung wird die Wärme durch Infrarotstrahlung
größtenteils direkt auf die Oberflächen im Raum übertragen,
anstatt die Luft zu erwärmen – mit dem Effekt, dass
die Wärme gleichmäßig im Raum verteilt wird. Dadurch geht
kaum Wärme verloren. Da sie im Vergleich zu herkömmlichen
Heizungen kaum Luftbewegung und somit auch kaum
Staubverwirbelungen verursachen, sind
Infrarotheizungen auch besonders gut
für Allergiker geeignet.
Immer mehr Studien bestätigen sowohl
die Energieeffizienz als auch die gesundheitsfreundlichen
Eigenschaften der
Infrarotheizung. Basis für die beste
Energieeffizienz ist jedoch eine optimal
geeignete Isolierung des Raumes. Eine
gute Dämmung sorgt dafür, dass die
erwärmten Oberflächen die Wärme im
Raum halten können.
Klassische Heizkörper sind meist
störende Objekte in einem Raum. Infrarotheizungen
sind bei der Platzierung
flexibel. Je nach Raum und Raumgröße
gibt es unterschiedliche Modelle, die
sich harmonisch in die Raumgestaltung
einfügen. Heat4All legt besonderen Wert
auf ansprechendes Design der Modelle.
Durch das ansprechende Design kann
die Optik der Räume sogar aufgewertet
werden.
Hinzu kommt, dass Infrarotheizungen
einfach zu installieren und zu bedienen
sind und keine Wartungskosten verursachen.
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58
Karikatur: Michael Riedler

WIR STEHEN
UNTER STROM.
MESSWANDLER UND SENSOREN
VON ZELISKO.
WIR BIETEN JOBS MIT POTENZIAL.
LÄSSIG,WEIL ZUVERLÄSSIG.
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ALLE WOLLEN VERREISEN.
AUF DIE OMV KÖNNEN SIE SICH VERLASSEN.
HEUTE UND MORGEN.
Mit dem innovativen Flugzeugtreibstoff SustainableAviation Fuel (SAF) treiben wir den Wandel in eine
klimafreundliche Zukunft voran. Denn durch die Mitverarbeitung von regionalem Altspeiseöl wird schon
heute mehr als 80 %CO 2 eingespart.
Wir machen den nächsten Schritt. Mehr auf www.omv.com