Künstliche Intelligenz KI-basierte Anwendungen entstehen im Wissensaustausch

Redakteur: Dipl.-Ing. (FH) Hendrik Härter

Der Wissenstransfer zum Thema künstliche Intelligenz muss bidirektional von den Forschungsinstituten und Hochschulen in die Unternehmen erfolgen. Nur im gegenseitigen Austausch von Wissen entstehen marktfähige KI-basierte Anwendungen.

Firmen zum Thema

KI in die Anwendung bringen: Experten zeigen in einem Whitepaper, wie der Wissenstransfer von der Forschung in ein Unternehmen gelingen kann.
KI in die Anwendung bringen: Experten zeigen in einem Whitepaper, wie der Wissenstransfer von der Forschung in ein Unternehmen gelingen kann.
(Bild: Lernende Systeme)

Ohne den Wissenstransfer entstehen in der Wirtschaft keine Anwendungen. Aber der Weg ist keine Einbahnstraße. Auch zurück in die Forschung muss das Wissen fließen. Das gilt auch bei der künstlichen Intelligenz. „Deutsche Unternehmen stehen bei der Frage, wie sie mithilfe von KI-Anwendungen ihre Prozesse und Produkte sowohl qualitativ als auch effizienter gestalten können“. Das sagt Carl-Helmut Coulon, Leiter Future Manufacturing Concepts bei INVITE und Mitglied der Arbeitsgruppe „Technologische Wegebereiter und Data Science“ der Plattform Lernende Systeme.

Laut einer Umfrage des Branchenverbandes Bitkom nutzen acht Prozent der Unternehmen in Deutschland künstliche Intelligenz. Ein wichtiger Grund ist die fehlende Expertise zu der Technologie. Unternehmen verfügen selten über die notwendigen großen Datenmengen in ausreichender Qualität, um erfolgreiche Geschäftsmodelle mit KI umzusetzen. Damit der Einsatz von KI im Unternehmen zunimmt und dabei auch praxisrelevante Forschung möglich ist, müssen Unternehmen, Hochschulen sowie Forschungseinrichtungen zusammenarbeiten.

Unternehmen und Forschung im Austausch

Die Autoren des Whitepapers „KI in die Anwendungen bringen – eine Gemeinschaftsaufgabe für Hochschulen, Forschungseinrichtungen, Unternehmen und Politik“ von der Plattform Lernende Systeme. Von Seiten der Autoren wird angeregt, an regionalen KI-Knotenpunkten die Zusammenarbeit aller Beteiligten im Ökosystem der Talente zu stärken.

Beispielsweise können Unternehmen bei einem Problem helfen, weil sie sich Gedanken gemacht haben. Umgekehrt können Forscher ihre KI-Anwendungen an den realen Daten eines Industrie-Unternehmens erproben. Weiter Anlaufstellen sind Karriere- und Entrepreneur-Zentren. Hier haben alle Beteiligten die Möglichkeit, sich auszutauschen und zu vernetzen.

„Unternehmen dürfen sich nicht nur als Produzent eines KI-Produktes sehen, sondern als KI-Unternehmen, das strategisch in KI-Projekte investiert. Die Entwicklung einer positiven Unternehmensmentalität hinsichtlich KI ist eine wichtige Voraussetzung für den Erfolg, insbesondere mit Bezug auf den Transfer von Wissen durch Kooperationen mit Forschungseinrichtungen. Unternehmen müssen erkennen, welcher Nutzen für sie durch die Vernetzung mit KI-Experten aus der Forschung entsteht“, erzählt Mitautor des Whitepapers, Markus Kohler, KI Experte und Manager bei SAP sowie Mitglied der Arbeitsgruppe „Technologische Wegebereiter und Data Science“.

Steigende Nachfrage nach KI-Fachkräften

Die Nachfrage nach KI-Experten kommt nicht nur von großen Unternehmen. Auch der Mittelstand benötigt entsprechende Talente. Nur so lässt sich das Forschungswissen in praktische Anwendungen mit den Methoden einer KI umsetzen. Obwohl die Studierendenzahlen in der Informatik und das Angebot an KI- und Data-Science-Studiengängen steigt, so ist die Nachfrage nach KI-Fachkräften groß.

Hier empfehlen die Experten der Studie, den Praxisbezug während des Informatikstudiums zu erhöhen und außerdem spannende Themen aus der Wirtschaft zu integrieren. So sieht das Whitepaper vor, Lehrangebote zu KI in den sogenannten Domänenwissenschaften zu etablieren.

„Wichtig ist ein technisches und wissenschaftliches Grundverständnis für KI, um im eigenen Betrieb deren Chancen zu erkennen und in Kooperation mit KI- und Data Science-Experten Ideen in Anwedungen umsetzen zu können. Deshalb müssen KI- und Data Science-Methoden unter anderem auch in Physik, Ingenieurwissenschaften sowie Wirtschafts- und Sozialwissenschaften als Werkzeuge so selbstverständlich werden wie Statistik, Systemtheorie oder Regelungstechnik. Im Gegenzug müssen KI- und Data Science-Experten Basiswissen in den Anwendungsdomänen aufbauen, um passgenaue KI-Lösungen für ihr Unternehmen mitzugestalten“, sagt Mitautor Wolfgang Ecker, Distinguished Engineer bei Infineon Technologies und Professor für Elektrotechnik an der Technischen Universität München sowie Mitglied der Arbeitsgruppe „Technologische Wegebereiter und Data Science“.

Weiterbildung ist wichtig

Das Themen Wissen ist nur nur auf Hochschule und Berufseinsteiger begrenzt. Weiterbildung spielt bei der digitalen Transformation für jeden Mitarbeiter eine wichtige Rolle. Das können beispielsweise Zertifikatskurse an entsprechenden Hochschulen sein. Selbst die Unternehmen können sich aktiv beteiligen: Sie schaffen eine optimale Arbeitsumgebung, um in- und ausländische KI-Talente zu halten.

(ID:47456800)