Hamburg@work: Wir sind mittendrin in einer spannenden Zeit mit enormen Veränderungen. Neue Technologien schaffen neue Möglichkeiten. Was ist eure Kernbranche und welche Vision verfolgt ihr für die Unternehmen dieser Branche?
Olga Lysak: Lemberg Solutions realisiert Projekte für unsere Kunden in den Bereichen Digital Services, IoT und KI. Wir können hier end-to-end Service anbieten. Zu unseren Kernbranchen, in denen wir viel Expertise gesammelt haben, gehören Healthcare, Logistik, Automotive und Retail. Unsere Vision ist, einen signifikanten Beitrag zu der Digitalisierung dieser Branchen zu leisten.
Matthias Rothfuchs: Unsere Kernbranchen sind Industrie- und Handelsunternehmen mit dem Fokus Supply Chain - Einkauf bis physischen Transport - und Produktion. Unsere Vision ist es Unternehmen mittels Advanced Analytics zu befähigen durch ihre Daten Potenziale zu heben und sich für die Zukunft aufzustellen. Hierbei entwickeln wir KI-basierte Lösungen, die für jeden anwendbar sind ohne selbst IT-Spezialist zu sein.
Michael Welsch: Wir helfen Maschinenbauern und Anlagenbetreibern KI zu nutzen, um ihre Produktionsprozesse zu verbessern.

Hamburg@work: Michael, was bedeutet “selbstlernende Organisation” und wie kann KI dabei unterstützten?
Michael Welsch: Die Grundlage von Entscheidungen in Unternehmen sind menschliche Erfahrungen. Lassen sich diese Erfahrungen in KI-Modellen abbilden, sind sie plötzlich für alle im Unternehmen viel zugänglicher und man kann sie methodisch und reproduzierbar anzapfen und auswerten. Beispielsweise, was ist zu tun, wenn eine Anlage nur zu 60% der Zeit läuft? Die Lösung sollte nicht auf der Expertise von Spezialisten fußen, die sich ihr Wissen erst über Jahre aneignen müssen.

Hamburg@work: Matthias, Digitalisierung ist kein Selbstzweck. Innovationen entstehen erst dann, wenn relevante Probleme auf wirtschaftliche Weise so gelöst werden, dass echte Mehrwerte entstehen. Welche Möglichkeiten für wirtschaftliche Lösungen bestehen schon heute und wo seht ihr aktuell noch Grenzen?
Matthias Rothfuchs: Ganz einfach gesprochen: Viele. Schon heute ist es möglich, mittels KI Tools und Datamining Prozessen viele Potenziale zu heben, Korrelationen zu entdecken und schließlich den Mehrwert zu generieren. Unsere Projekte haben einen durchschnittlichen ROI von unter sechs Monaten. Viele Potenziale oder Probleme können außerdem sichtbar gemacht werden und sofort abgestellt werden, was einen weiteren Vorteil bietet.

Hamburg@work: Olga, KI ist ein Bereich, der wesentlich zum Weg zur selbstlernenden Organisation beitragen wird. An vielen Stellen im deutschen Mittelstand besteht aber eine große Skepsis, Berührungsangst und Unwissen zu dem Thema. Warum ist das so?
Olga Lysak: Viele mittelständige Firmen haben Schwierigkeiten mit der Identifikation einer passenden KI-Anwendung. Zum einen hat dies mit dem fehlenden Wissen in der Belegschaft über Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz zu tun. Viele Mitarbeiter verstehen oft nur Robotik und autonomes Fahren unter dem Begriff KI und können dies mit ihrem Unternehmen nur schwierig in Verbindung bringen. Zum anderen fehlt oft der Überblick über die eigenen Daten. Häufig sind diese in verschiedenen Datenbanken oder Anwendungen gespeichert. Drittens finde ich, dass es auch ein Problem der Datentransparenz gibt. KI hilft uns, die unsichtbaren Verbindungen zu finden. Und manchmal kommt einiges ans Licht was der zuständige Mitarbeiter vielleicht gerne verstecken würde. Dies kann auch dazu führen, dass KI-Projekte blockiert werden.  

Hamburg@work: Matthias, woher weiß ich eigentlich, ob KI drin ist? Als Privatperson? Als Unternehmer:in?
Matthias Rothfuchs: KI, Industrie 4.0 - alles Buzzwords. Wo fängt KI an, wo hört KI auf? Intelligenz beginnt mit Algorithmen die mir sagen das ich etwas falsch mache oder mich auf etwas hinweisen. Echt künstliche Intelligenz ist bis jetzt sehr wenig vorhanden bzw. im Einsatz - zumindest in Unternehmen. Das liegt leider daran, dass viele Unternehmen immer noch eine Angst verspüren, tiefer in diese Art der Projekte einzusteigen.

Hamburg@work: Michael, was sollten bzw. müssen Unternehmen heute (in eurer Branche) machen, um sich auf eine selbstlernende Organisation vorzubereiten?
Michael Welsch: Die Beschäftigung mit komplexen Daten und Statistiken fällt vielen Menschen schwer, ist aber unumgänglich in den nächsten Jahren. Daten, in unserem Fall Produktionsdaten, müssen über ein Maß hinaus erfasst werden, das bereits heute die Vorstellung der meisten sprengt. Diese Daten sind einfach nicht mehr ohne KI-Methoden zu handhaben. Ohne jedoch zu wissen, was mit den Daten gemacht werden soll, lässt sich die Qualität der Erfassung nicht beurteilen. Die Erfassung kann also im schlimmsten Fall nicht brauchbar sein. Unternehmen sollten sich mit Datenerfassung im großen Maßstab und der Nutzung von Daten mit KI-Methoden beschäftigen. Am besten geht das inkrementell, mit einem KI-Projekt nach dem anderen mit immer größeren Datenmengen.

Hamburg@work: Olga, erfolgreiche Veränderungen fangen oft mit den richtigen Fragen an: Welche Fragen sollten sich Unternehmen stellen, die prüfen wollen, ob die KI auch bei ihnen selbst eingesetzt werden kann?
Olga Lysak: Die erste Frage wäre: Was sind die Problemstellen im Unternehmen und gibt es Daten dazu? Die zweite Frage lautet: Wie gut sind meine Daten und über welchen Zeitraum gibt es diese? Ein KI Modell ist nur so gut wie die Trainingsdaten. Ich würde im Grunde jedem Unternehmen raten, sich einen Data Scientist zur Erstberatung holen, der die vorhandenen Daten prüft und je nach dem was man später damit anfangen möchte, urteilt, ob diese Daten weiter gesammelt werden sollen. Ich finde es sehr schade, wenn wir laufende KI Projekte haben und die Daten mangelhaft sind, dann muss erstmal gewartet werden, bis die korrekten Daten gesammelt sind. Oder wenn es zu viele unnötige Daten gibt, entstehen Kosten, um diese zu bereinigen. Dies alles kann vermieden werden, wenn noch vor der Realisierung eines KI-Projektes über vorhandene Daten nachgedacht wird. Viele Projekte benötigen historische Daten über ein bis zwei Jahre und dies ist kein kurzer Zeitraum. 

Hamburg@work: Matthias, was sind die größten Hürden, um Unternehmen auf dem Weg zur selbstlenenden Organisation zu bringen/unterstützen?
Matthias Rothfuchs: Die Unternehmen selbst. Viele Unternehmen haben es noch immer nicht für sich erkannt welches Potenzial überhaupt KI bietet. Viele Unternehmen verspüren zwar einen gewissen Druck oder Unruhe, weil sie eigentlich wissen, dass sie etwas tun müssen. Allerdings sehen sie häufig kein konkretes Problem, für das sie dann wiederum eine Lösung brauchen. Außerdem ist Innovation in erster Linie ein Investment und Investments stehen, gerade bei KMU, leider sehr wenig im Fokus und müssen budgettechnisch leider hintenanstehen. Außerdem besteht die Meinung das KI teuer ist. Natürlich kann es teuer sein, aber ein ROI von sechs Monaten spricht doch für sich, oder nicht? Ein weiterer nicht zu unterschätzender Faktor ist die Abneigung gegenüber Transparenz.

Um es auf den Punkt zu bringen: Unternehmen müssen verstehen das sie ohne Digitalisierung und dem Einsatz von neuesten Technologien vermutlich in den nächsten Jahren den Anschluss verlieren und somit ihr gesamtes Unternehmen aufs Spiel setzen.

Hamburg@work: Künstliche Intelligenz bietet viele Einsatzmöglichkeiten. Wie erklärt ihr euren Kunden die Potenziale der KI und an welchen Beispielen kann man diese am besten veranschaulichen?
Olga Lysak: Ich habe mal eine Studie gelesen, dass deutsche Unternehmen am besten KI für die Erhöhung der Kundenzufriedenheit, Chatbots, KI-basierte Absatzprognosen und Predictive Maintenance einsetzen würden. Im Fall von Predictive Maintenance gibt es tatsächlich vielfältige Möglichkeiten. Wir haben ein Kundenprojekt realisiert, wo wir mit KI einen Windturbinenausfall mindestens 48 Stunden früher als SCADA vorhersehen können (genug Zeit, um abweichende Parameter zu beseitigen und einen Turbinenausfall vorzubeugen). Unsere Lösung verkürzt die Standzeiten einer Windturbine und bringt deutlich mehr Stromertrag. Im anderen Fall haben wir mit KI die Warenbestellungen optimiert und Fleischabfälle in einer Lebensmittelkette um 50% reduziert.
Matthias Rothfuchs: Am besten führt man mit den Unternehmen ein offenes Gespräch. Wo drückt der Schuh, was bewegt euch, wo seht ihr Herausforderungen, was sind eure Ängste, was beeinflusst euch? Wir müssen zunächst verstehen, wo überhaupt Gefühle und Ängste liegen. Erst dann kann ich dem Kunden aufzeigen, wo es möglichweise Lösungsansätze gibt und was er auch davon hat. Eine Plug-and-Play Lösung mit der wir von Kunde zu Kunden gehen können gibt es nicht und wird es vermutlich nicht geben. Jedes Unternehmen ist anders, tickt anders und steht vor unterschiedlichen Themen.

Jedes Unternehmen ist herzlich eingeladen sich mit uns auszutauschen. Das ist dann auch kein Verkaufsgespräch unsererseits, sondern ein reines Kennenlernen und Vermitteln von Möglichkeiten, die KI bietet.
Michael Welsch: Der einfachste Einstieg ist sicherlich die direkte Substitution von menschlichen Fähigkeiten, wie dem Seh- und Hörapparat für automatisierte Qualitätskontrollen. So richtig spannend wird es aber erst, wenn KI etwas kann, das Menschen nicht gut oder gar nicht können. In der Produktion ist das beispielsweise die Verhinderung eines ungeplante Anlagenstillstand. Dieser kann viele Ursachen haben, wie ein Versagen von Maschinenteilen, das sich frühzeitig über Sensoren erkennen lässt oder auch eine manuelle Abschaltung, weil die Qualität am Ende der Produktionskette aus unbekannten Gründen nicht stimmt. Es gibt kaum einen Kunden, den das Thema Produktivität und Anlagenstillstand kalt lässt. Hier lassen sich über KPIs klare Ziele formulieren, die die Grundlage einer Projektierung darstellen und mit denen sich Budget für das Thema KI freigeben lässt.

Hamburg@work: Ein Blick in die Zukunft: Wird der Einsatz von KI sich in 2040 drastisch geändert haben?
Olga Lysak: Ich habe vor drei Monaten einen Vortrag von der Generalkonsulin Japans in Hamburg Frau Kato gehört. In Japan wird bereits viel über die Gesellschaft 5.0 diskutiert, wo die KI viele routinierte Aufgaben übernimmt und Menschen mehr Freizeit haben und dadurch glücklicher sind. Ich bin überzeugt, dass wir KI-Modelle, Robotik, autonomes Fahren, Predictive Maintenance zu unserem Wohl einsetzen können. Klar, dass dadurch manche Berufe nicht mehr nötig werden. Es werden aber neue Berufe entstehen. Und wir sollten bereits jetzt in den Schulen den Kindern das nötige Wissen beibringen, unser Bildungssystem darauf ausrichten. Es muss aber im sozialen System nachgedacht werden, was mit den Menschen passiert, die nicht mehr umgeschult werden können. In jedem Fall muss es eine Balance geben, so dass keine Ängste herrschen, sondern ein Verständnis dafür, welche Vorteile uns Digitalisierung und KI bringen können.     
Matthias Rothfuchs: Grundsätzlich nein. Aber es wird sich in den nächsten Jahren zeigen, wie viel Macht der KI gegeben wird. Hiermit meine ich, welchen Einfluss Politik und Recht auf den Einsatz von KI haben werden. KI wird und ist schon besser als der Mensch in einigen Bereichen. Aber wird der KI erlaubt sein, über Dinge zu entscheiden, die aus ethisch-moralischen Gesichtspunkten eigentlich nur ein Mensch entscheiden sollte? Was klar sein wird, dass wir in Zukunft sowohl im privaten als auch im beruflichen Umfeld mehr mit KI zu tun haben werden und KI wird uns in vielen alltäglichen Situationen das Leben deutlich erleichtern.
Michael Welsch: Definitiv. Man wird sich fragen, wundern und staunen, wie man das früher bloß ohne KI gemacht hat.

Olga Lysak, Standortleitung in Hamburg für das ukrainische IT-Unternehmen Lemberg Solutions, begeisterte KI-Ambassadorin, die ihr Wissen und ihre Erfahrungen sowohl im Hamburg@work Netzwerk als auch in unserer KI-Initiative AI.HAMBURG und darüber hinaus teilt und sich in dem Bereich durch Arbeitsprojekte, aber auch privat regelmäßig weiterbildet.

Matthias Rothfuchs, Managing Partner bei LIS Data Solutions, einem spanischen Software Unternehmen, das nach Ulm, neu auch in Hamburg durchstartet. Matthias ist Experte für logistische und produktionsnahe Themen. Sein Ziel ist es, Unternehmen dabei zu unterstützen ihre Ressourcen durch KI, BIG Data und BI gezielt und effizient einzusetzen.