HESSENFORUM 2017 - Thema Künstliche Intelligenz

Den Schlüsselmarkt „Künstliche Intelligenz“ erobern und den Menschen in den Mittelpunkt stellen!

Wer über „Künstliche Intelligenz“ sprechen will, sollte ein Grundverständnis haben von menschlicher Intelligenz. Was bleibt uns Menschen dann noch, wenn künstliche Intelligenz einmal mehr den Menschen vom Thron stößt, dieses Mal als Experten mit unersetzlicher Erfahrung, z. B. mit dem Medizinroboter „Watson“ oder dem ohne Sprache Gehirnaktivitäten verstehenden Roboter „Baxter“?

Unglaublich viele Chancen, meinen unsere zwölf Impulsgeber und wir. Die Besinnung z. B. auf unsere soziale Kompetenz. Ein Riesenmarkt, den wir M+E-Unternehmer als Motor der Innovation vorantreiben können. Und ganz neue Formen der Arbeit und Zusammenarbeit, die wir als Arbeitgeber unbedingt gestalten sollten. Wenn es uns gelingt, unsere Beschäftigten hierbei in den Mittelpunkt zu stellen, dann sind wir auf dem richtigen Weg zum Erfolg mit starken Belegschaften. Darüber haben wir gemeinsam am 11. Mai 2017 auf dem Hessenforum 2017 diskutiert.

Wir stellten „die Akteure dieser Zukunft“ in den Mittelpunkt, nämlich Sie, unsere Mitglieder. In diesem Jahr fünf tolle Mitgliedsunternehmen mit interessanten Fallbeispielen: von horizont group über Kamax und Opel bis hin zu Pfeiffer Vacuum und Schenck Process. Aber auch namhafte Unter­nehmenschefs von den führenden Softwareunternehmen Atos und CA Technologies. Sowie drei Professoren: eine Philosophin, den Präsidenten der TU Darmstadt und seinen „Datenpapst“.

Viel Spaß mit Videos, Interviews und Bildern!

Prof. Dr. Peter Buxmann, TU Darmstadt

„Der Preis des Kostenlosen – der Deal zwischen Nutzen und Privatsphäre“

Prof. Dr. Peter Buxmann, TU Darmstadt

Foto von Prof. Dr. Peter Buxmann, TU Darmstadt Herr Prof. Buxmann, in welchem Gebiet forschen Sie genau?

Unser Schwerpunktthema liegt im Bereich „datenbasierter Geschäftsmodelle“. Zum einen stellen wir uns die Frage: Wie kann ich aus Nutzerdaten bzw. Maschinendaten Mehrwert generieren und neue Geschäftsmodelle entwickeln? Zum anderen beschäftigten wir uns mit IT-Sicherheit und IT-Privatsphäre.

Das hört sich nicht nach zwei voneinander abgegrenzten Forschungsgebieten an. Vielmehr gehören Sie ja fest zusammen, oder nicht?

Das ist richtig. Ich arbeite sozusagen an der Schnittstelle von datenbasierten Algorithmen und dem Thema Privatsphäre. Die kritischen Fragen stellen sich immer dann, wenn personenbezogene Daten in großen Mengen gesammelt, gespeichert und durch Algorithmen miteinander verknüpft werden.

Diese Datenanalyse kann auf der einen Seite sehr großen Nutzen stiften, auf der anderen Seite besteht die Gefahr die Privatsphäre von Individuen zu gefährden oder gar zu verletzen. Es geht also immer um die Abwägung zwischen Nutzen und dem Bedürfnis nach Datenschutz und Privatsphäre.

Haben Sie dazu ein typisches Beispiel?

Zu diesem klassischen Dilemma könnte ich zwei gute Beispiele nennen – sowohl aus dem Unter­nehmensumfeld als auch der privaten Nutzung von Big Data.

Ein typischer Einsatzbereich von datenbasierten Geschäftsmodellen ist der HR-Bereich. Hier gibt es eine Vielzahl an Tools, über die Mitarbeiter persönliche Informationen und Meinungen abgeben, z.B. die Zufriedenheit mit dem Arbeitgeber, die Zufriedenheit mit den Führungskräften, persönliche Wünsche für die berufliche Weiterentwicklung. Dies sind zum einen Daten, aus denen Unter­nehmen lernen können, besser zu werden. Auf der anderen Seite können Algorithmen aber auch anhand genau der gleichen Daten berechnen, wie hoch die Wahrscheinlichkeit einer Kündigung bei ausgewählten Kandidaten ist.

Selbst wenn das Unter­nehmen nur beste Absichten bei Abfrage der Informationen hatte, bleibt beim Mitarbeiter immer der Verdacht der Kontrolle und der Überwachung. Aus der Angst heraus, dass sensible persönliche Daten öffentlich werden könnten, entsteht ein enormes Misstrauen auf Mitarbeiterseite. Der Nutzen für das Unter­nehmen steht der Angst um die eigene Privatsphäre gegenüber.

Viel deutlicher und alltäglicher wird es jedoch, wenn wir einen Blick in den privaten Bereich werfen. Wenn man heutzutage ein neues Auto kauft, werden einem viele tolle Zusatzfunktionen angeboten. Sie bieten mir Komfort und Sicherheit in Unfallsituationen. Was aber oft übersehen wird: Wir machen uns zu gläsernen Nutzern für die Automobilhersteller. Durch die Sammlung von Daten per Sensorik, GPS usw. werden wir von den Konzernen praktisch permanent überwacht.

Es ist bekannt, wie viele Menschen im Auto sitzen, wo sie sich befinden und mit welchem Tempo sie in welche Richtung unterwegs sind. Auf der anderen Seite können diese Systeme Leben retten. Erst kürzlich wurde mir von einem Autohändler der Fall eines Kunden geschildert. Dieser war auf einer Landstraße auf die Gegenspur geraten und hatte einen Riesencrash.

Dem System war aufgrund der verfügbaren Daten sofort klar, dass ein schwerer Unfall vorlag. Über Lautsprecher meldete sich sofort eine Stimme bei ihm, die ihm versicherte, dass Hilfe bereits unterwegs wäre. Die Stimme unterhielt sich die ganze Zeit über mit ihm und hielt ihn wach bis die Rettungskräfte eintrafen.

Auch dieses Beispiel ist wieder ein typischer Fall von diesem Trade-off zwischen Nutzen und Aufgabe von Privatsphäre. Bei einem Projekt mit dem Hessischen Rundfunk, hat ein Kollege es sehr treffend beschrieben als den „Preis des Kostenlosen“.

Vergleicht man Deutschland mit Ländern wie den USA, sehen wir gerade bei der breiten Nutzung von personenbezogenen Daten ja sehr große Unterschiede. Deutsche scheinen in diesem Punkt sehr zurückhaltend. Empfinden Sie das genauso?

Definitiv! Im Vergleich zum Rest der Welt gibt es in Deutschland eine Menge Privatsphäresorgen. Gerade beim Thema Auto sind die Deutschen sehr defensiv. Die typische Aussage der Ü50-Fahrer ist dann doch meistens: „Warum soll mein Autohersteller wissen, wo ich mich so rumtreibe?“.

Genauso kritisch wird in Deutschland auch die „Black-Box“ als Fahrtenschreiber im Auto beim Thema Autoversicherung gesehen. Ich denke das ist die Natur der Deutschen. Dass wir oft kritisch hinterfragen und sehr auf unsere Privatsphäre bedacht sind – gerade im Vergleich zu den USA. Was nicht unbedingt schlecht ist! Es bedeutet jedoch im Umkehrschluss, dass wir auch weniger Nutzen aus Daten generieren können und möglicherweise deutliche Wettbewerbsnachteile entstehen.

Fakt ist aber: Die Deutschen meckern viel, geben ihre Daten aber an verschiedenen Stellen ganz selbstverständlich heraus – angefangen bei Facebook, über Amazon bis hin zu Google. Nicht umsonst sind diese Riesenkonzerne ganz vorne mit dabei, wenn es um Verhaltensanalyse geht.

Und daraus auch ordentlich Profit schlagen! In die Zukunft schauend müssen wir uns, als Nutzer dieser verschiedenen Services, – ob in Social Networks oder beim Auto – bewusst machen, ob im Einzelfall das Full-Service-Paket notwendig ist. Wir müssen ganz bewusst entscheiden, welche Daten wer bekommt. Man sollte sich auch schon heute viel öfter die Frage stellen: „Brauche ich diesen Service oder ist mir der Schutz meiner Daten bzw. meine Privatsphäre wichtiger?“.

Der Schlüssel könnte also eine bewusst dosierte Freigabe von Daten und Privatsphäre sein. So wird ein Gleichgewicht hergestellt zwischen Nutzen und Datenfreizügigkeit, das Akzeptanz auf beiden Seiten des Trade-offs findet.

Winfried Holz, CEO von Atos Deutschland und Bitkom-Präsidiumsmitglied

„Künstliche Intelligenz ist Automation mit selbstlernenden Maschinen“Foto von Winfried Holz, CEO von Atos Deutschland und Bitkom-Präsidiumsmitglied

Winfried Holz, CEO von Atos Deutschland und Bitkom-Präsidiumsmitglied

„Die digitale Transformation steuern! KI als Schlüsselmarkt für M+E-Unternehmen“ Ist unser Thema eine steile These?

Ja. Möglicherweise ein wenig zu steil. Ich sehe Künstliche Intelligenz nicht unbedingt als Schlüsselmarkt, sondern eher als eine Schlüsselkomponente und eine Schlüsseltechnologie.

Herr Mang hat ja in seiner Einführung eine Definition angeboten: KI = Erforschung „intelligenten” Problemlösungsverhaltens sowie die Erstellung „intelligenter” Computersysteme. Und hinzugefügt, dass KI das Beste aus vielen Wissenschaften bündelt: aus Psychologie, Logik, Informatik, Cognitive Sciences, Pädagogik, Linguistik, Physiologie. Wie stehen Sie dazu?

Im Rahmen der die Geschäftswelt umwälzenden digitalen Transformation ist Künstliche Intelligenz ein Aspekt. Ein sogar eher eng umgrenzter Bereich, aber natürlich ein ganz entscheidender. Sie beruht in erster Linie auf Data Analytics, der intelligenten Analyse von Daten. Diese fasst Informationen intelligent zusammen und wandelt sie in Schlussfolgerungen um. Mit denen wir Menschen dann intelligent umgehen können. Denn nur aus der kognitiven Verknüpfung und Zusammenführung verschiedener Sichtweisen auf die verschiedenen Daten entsteht KI.

150 Milliarden US-Dollar werden nach einer Hochrechnung der Bank of America Merrill Lynch im Jahr 2026 weltweit mit Künstlicher Intelligenz (und Robotern) umgesetzt. Die Folgen für etablierte Branchen schätzen die Analysten noch gravierender ein: 14 bis 33 Billionen Dollar könnten durch den Einsatz dieser neuen Technologien demnach eingespart werden. Scheint Ihnen das glaubhaft?

Dieses Umsatzvolumen und dieses Einsparvolumen ist aus meiner Sicht nur durch den gesamten Digitalisierungsprozess möglich, nicht durch reine KI. Wobei die Abgrenzung nicht ganz einfach ist. Zuerst übernehmen Maschinen alles, was digital dem Menschen abgenommen werden kann. Daten werden gesammelt und – was bisher nur der Mensch konnte – analysiert; Schlussfolgerungen daraus gezogen.

Nehmen wir mal das Expertensystem „Watson“* oder das ohne Sprache Gehirnaktivitäten verstehende Expertensystem „Baxter“**? Was bleibt von unserer menschlichen Überlegemheit noch, wenn künstliche Intelligenz den Menschen vom Thron des unumstößlichen Experten stößt?

Es gibt noch viele andere Plattformen, wir haben mit Atos Codex ebenfalls eine Lösung. Und wir forschen beständig an ihrer Weiterentwicklung: eben an kognitiver Verknüpfung der Daten. Und je besser diese Verknüpfung, desto intelligenter die Anwendungen.

Eines unserer Einsatzgebiete ist die Verknüpfung von Daten in der Produktion, bekannt unter dem Stichwort Industrie 4.0. Dank der systematischen Erfassung und Vernetzung von Daten lassen sich beispielsweise Ausfälle von Maschinen besser vorhersagen. Darüber hinaus entstehen neue individualisierte Produkte und intelligente Services auf Basis der Datenplattformen.

Wenn Datenanalyse der Kern der KI ist, dann reden wir darüber ja schon lange. Was ist denn jetzt das Neue, dass dieses Thema KI so einen Hype bekommt und die Hannover Messe 2017 dominiert?

In der Tat reden wir schon seit Jahren über Big Data. Jetzt aber nehmen wir „Large Data“ in den Blick. Riesenmengen, die vorher gar nicht technologisch erfassbar waren: durch die exponentielle Entwicklung der Prozessorleistungen. Dass dies heute alles in Realtime passieren kann, ist die Voraussetzung für Industrie 4.0.

Hier kommen die Office IT, also die Datenverarbeitung zur unternehmerischen Steuerung wie z. B. die von SAP, und die Operationale IT, die Automation in der Fertigung durch Systemsteuerung, nun als Internet der Dinge zusammen. Denn die Prozessorleistungen plus die Internetverbindung machen Künstliche Intelligenz operabel.


Stichworte sind hier „Regularität“ und „Singularität“.

  • Regularität meint die gegenseitige Anerkennung der einzelnen Systeme untereinander und damit für den freien Datenverkehr zwischen Unter­nehmenssteuerung und Produktionssteuerung.

  • Unter technologischer Singularität werden verschiedene Theorien in der Zukunftsforschung zusammengefasst. Überwiegend wird darunter verstanden, dass sich Maschinen mittels künstlicher Intelligenz (KI) rasant selbst verbessern (Seed AI) und damit den technischen Fortschritt derart beschleunigen, dass die Zukunft der Menschheit hinter diesem Ereignis nicht mehr vorhersehbar ist.

Künstliche Intelligenz bedeutet also die Lernfähigkeit von Maschinen? Und Menschen werden zukünftig noch mehr können durch Kooperation mit lernenden Maschinen?

Das ist die positive Auslegung: Die Menschen werden entlastet – von schweren Tätigkeiten, geschützt vor Gefahren. Dadurch können Menschen in Zukunft anders eingesetzt werden. Ich glaube, dass wir in 25-50 Jahren eine solche Annäherung von Mensch und Maschine erreichen können. Computer/Maschinen werden den menschlichen Fähigkeiten nahe kommen. Und unsere Vorhersagefähigkeit wird sich immer weiter verbessern.

Wo sehen Sie die wichtigsten Anwendungen und Chancen?


Ein Beispiel sind die bereits erwähnten Wartungsprognosen : Die Technik (Analytik ist die Voraussetzung für die lernende Praxis) wird dazu beitragen, den Zustand der Service-Ausrüstung zu bestimmen, um vorherzusagen, wann die Wartung durchgeführt werden soll. Dies verspricht Kosteneinsparungen bei der routinemäßigen oder zeitbasierten vorbeugenden Instandhaltung, da Aufgaben nur dann durchgeführt werden, wenn sie gerechtfertigt sind. Unerwartete Geräteausfälle werden vermieden.

Weitere potenzielle Vorteile sind eine erhöhte Lebensdauer der Anlage, eine erhöhte Anlagensicherheit, weniger Unfälle mit negativen Auswirkungen auf die Umwelt und eine optimierte Ersatzteilhandhabung. Diese Anwendungen können intelligenten Maschinen übernehmen und deren Ergebnisse können durch den Menschen veredelt werden.

Aber dazu braucht es Lebenslanges Lernen, Längere Lebensarbeitszeit sowie Flexibilität im Arbeitsleben. Aber in jedem Sachbearbeitergebiet gibt es Automatisierung und Verbesserung: in Buchhaltung, Trading, Bankimg - die Fähigkeiten, die bisher nur durch die Menschen eingebracht wurde, haben dann auch selbstlernende Maschinen. KI kommt immer dann ins Spiel, wenn es um das Selberlernen der Maschinen geht. Damit haben wir eine weitere Definition von KI entwickelt: “KI = Automatisierung mit selbstlernenden Systemen”.

Aber es gibt natürlich auch das Risiko-Szenario: Menschen werden durch Maschinen ersetzt. Die Drecksarbeit und die gefährliche Arbeit wird dem Menschen zwar immer mehr erspart werden. Aber möglicherweise schafft er sich dann im Faktor Arbeit selbst ab. Was kann man dagegen tun?

Angesichts dieser dramatischen demografischen Änderungen und der Digitalisierung müssen wir natürlich nicht nur Arbeit neu denken, sondern unser ganzes Leben und das Verhältnis von Einkommen als Ergebnis von Arbeitsleistung und dann natürlich auch das Sozialsystem neu aufsetzen. Eine viel diskutierte Möglichkeit für den Fall, dass wir einen Teil der Menschen eben nicht mehr dauerhaft und Lebenslang in Arbeit bringen werden ist das bedingungsloses Grundeinkommen.

Viele IT-Manager sind Anhänger dieser Denkmöglichkeit. Auch ich begrüße die Diskussion, wenn Arbeit für Menschen nicht mehr 40 Jahre beim gleichen Arbeitsgeber sein kann und Lernphasen und Pausen überbrückt werden müssen. Aber es bleibt natürlich die Frage, wie das zu finanzieren ist und welche Folge das für die Sozialsyseteme insgesamt hat.

Wolf Matthias Mang: Die digitale Transformation steuern. Künstliche Intelligenz als Schlüsselmarkt

Wolf Matthias Mang:
Die digitale Transformation steuern. Künstliche Intelligenz als Schlüsselmarkt

Turnschhuh aus dem 3D-DruckerRede des HESSEN­METALL-Vorsitzenden zur Einführung in das Hessenforum 2017:

„Den digitalen Schlüsselmarkt ‚KI‘ erobern und den Menschen in den Mittelpunkt stellen“

Liebe Mitglieder, liebe Impulsgeber, liebe Gäste! Herzlich willkommen zum 28. Hessenforum!

Künstliche Intelligenz gilt als das nächste große Ding unserer Tage. Nein! KI ist das aktuelle große Ding! Wir alle kennen die Sprachassistenten Siri und Alexa von Apple und Amazon. Jetzt gibt es Scoper, den Bruder von Siri und Alexa für uns Unternehmer. Die Software stammt aus Deutschland: Die GWI AG digitalisiert mit Hilfe von KI die Abläufe im Vertrieb, den Finanzen, oder der Buchhaltung. Dadurch kann Scoper beliebig Fragen beantworten wie z. B. Umsatz mit Kunde A? Einkauf des letzten Jahres für Produkt Y, etc.


Die digitale Transformation steuern!


Vorab einige einführende Fragen für den heutigen Abend:

  • Was ist eigentlich Intelligenz? Menschliche und Künstliche (KI)?
  • Bringt KI uns Menschen an unsere Grenzen? Oder erweitert sie diese?
  • Welche Bedeutung hat KI für unsere M+E-Industrie?
  • Werden die intelligenten Maschinen unsere Chefs?
  • Welche Rahmenbedingungen für Arbeit 4.0 muss es geben? Wer soll sie gestalten: der Staat, die Tarifpartner oder die Betriebspartner?
  • Wie können wir den Risiken der digitalen Transformation begegnen?
  • Können wir im Wettbewerb mit der Künstlichen Intelligenz unsere Zukunft human gestalten?

Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz


Laut dem Gabler Wirtschaftslexikon bedeutet KI die Erforschung „intelligenten” Problemlösungsverhaltens,  die Erstellung „intelligenter” Computersysteme und schlussendlich die Bündelung vieler Wissenschaften: von der Psychologie über  Logik, Informatik, Cognitive Sciences, Pädagogik, bis hin zu Linguistik und Physiologie.

Zusammenfassend lässt sich sagen, KI ist die exponentielle Entwicklung der Datenmengen und des Wissens. Aber KI ist nur der intelligente Zugriff auf gigantische Datenmenge. KI ist nicht der Blitz der Innovation, der völlig neue Blickwinkel wie z. B. bei der Erfindung des Mikrowellen-Herds.

Die Beschäftigung mit KI wirft aber auch die Frage auf: Was ist menschliche Intelligenz?

Menschliche Intelligenz ist Rationalität: also Verstand, Vernunft und Urteilskraft. Das sagt Immanuel Kant, der große deutsche Philosoph der Aufklärung. Die aktuelle philosophische Expertin für Rationalität haben wir heute unter uns: Frau Prof. Hahn. 

Intelligenz heißt Rationalität, heißt „Begründen können“ heißt Begriffe und Empirie zusammenbringen - und dies in 3 Dimensionen:

  • die besten Mittel für den zu erreichenden Zweck zu finden: Verstand
  • eine Ordnung für Handeln zu schaffen: Vernunft
  • die großen Dingen zu beurteilen, z. B. das Schönen oder Erhabene: Urteilskraft

KI erweitert also unsere intellektuellen Grenzen. Bei der Sammlung und Speicherung von Informationen sind Expertensysteme wie Watson und Baxter menschlichen Experten heute schon überlegen. Also dürfen wir uns nicht auf Expertenwissen beschränken, sondern müssen als Generalisten mit Sozialkompetenz ihren Einsatz steuern.

Wanted


Rechnerkapazitäten können in Billionen von Wenn-Dann-Beziehungen Trends erkennen, die menschliche Prognosefähigkeiten weit übersteigen. Die Beurteilung von Erfahrungswissen aber bleibt menschliche Domäne. Der Erfolgsfaktor ist hier die Kombination beider Fähigkeiten. In der Dimension der Priorisierung von Werten und Zielen & der Beurteilung von Gefühlen aber dürfen wir uns niemals die Steuerung aus der Hand nehmen lassen dürfen.


Mit dem sogenannten „Deep Learning“ wird Datenverarbeitung auf eine neue Stufe gehoben: Diese Rechner können „sprechen“, Fragen beantworten und „lernen“. Damit sind sie darauf programmiert, diese Intelligenz selbstständig zu erweitern. Selberlernende und sprechende Maschinen ähneln schon verdammt menschlicher Intelligenz. Wir leben in spannenden Zeiten.

Nach unserem Verständnis ist KI:

  • Schlüsseltechnologie der digitalen Transformation
  • Grundlage vieler neuer Geschäftsmodelle
  • Und der Schlüsselmarkt, in dem es um die Marktführerschaft geht...

...um Sein oder Nichtsein, digital gesprochen: um Integrieren-können oder Integriert-werden.
Die richtige Anwendung der KI wird viele neue Geschäftsmodelle ermöglichen. Die Verschmelzung der Datensysteme wird uns ungeheure Möglichkeiten bieten, die gesamte Wertschöpfungskette zu bedienen.

Also z. B. aus B-t-B-Anbietern ebenfalls B-t-C-Service-Provider zu werden, indem wir den Markt größer und vollständig denken. Also z. B. vom Maschinenbauer zum Fabrikbauer und –betreiber werden. Oder vom Automobil-OEM, also dem Endkundenproduzenten, zum Mobility Service -Provider, wie uns Herr Milke von Adam Opel nachher erzählen wird.

Nur wenn wir als B2B-Weltmeister auch die Bedürfnisse der Kunden unserer Kunden, also der Konsumenten, verstehen, nur wenn wir die gesamte Wertschöpfungskette steuern, werden wir eine führende Industrienation bleiben.

KI ist der Schlüsselmarkt digitaler Transformation.

  • Schon 2020 werden 45 Prozent der industriellen Produktion statt 10% heute - von Robotern erledigt, so das Bankhauses Pictet. Das ist eine dramatische Veränderung der Industriestruktur!
  • Schon 2020 werden „90 Prozent der Produkte mit KI ausgestattet sein, statt nur 10 Prozent heute“, sagte SAP Entwicklungsvorstand Leukert auf der Hannover-Messe 2017.
  • Bis 2026 werden 150 Milliarden US-Dollar weltweit mit Künstlicher Intelligenz und Robotern umgesetzt, prognostiziert die Bank of America Merrill Lynch.14 bis 33 Billionen Dollar können dadurch eingespart werden.

Dramatisch, was da entsteht und wegbricht!

  • Bis 2036 wird laut einer Accenture-Prognose November 2016 KI das Wirtschaftswachstum in Deutschland um 3 %, die Arbeitsproduktivität um 30% steigern. Beschäftigte werden sich viel stärker mit kreativen Aufgaben befassen.

Das scheint mir übertrieben. Aber wenn nur ein Drittel wahr würde, wäre das schon ein gigantischer Wachstumsschub. Hier einige Daten aus der Accenture Studie auf Basis einer Befragung von 10.547 Arbeitnehmern Januar 2017.

Accenture Umfrage

  •  84 Prozent der Arbeitnehmer sehen positive Auswirkungen der Digitalisierung auf ihre Arbeit.

  • 53 Prozent halten Weiterbildung für entscheidend für ihren Erfolg

Da ich unsere Arbeitnehmer kenne, scheint mir diese positive und zugleich zupackende Einschätzung sehr wahrscheinlich.

Wir haben aber auch zupackende Arbeitgeber. Die wissen, dass Die Bedeutung der KI für M+E-Industrie gar nicht zu überschätzen ist. Die M+E-Industrie ist der größte Nutzer und Treiber der Künstlichen Intelligenz als Schlüsselmarkt der digitalen Transformation. Alle M+E-Unter­nehmen benötigen eine individuelle Datenstrategie, die Produkte, Prozesse und Arbeitswelt gleichermaßen umfasst. 

Deswegen arbeiten wir bei HESSEN­METALL daran, wie wir IT-Anwender, IT-Anbieter und die zur M+E-Industrie zu zählenden Start-ups in einem mehrwertstiftenden Ökosystem zusammenbringen können. Mit besonderer Fokussierung und hohem Tempo seit dem Start des neuen Hauptgeschäftsführers Dirk Pollert.

Wir müssen wir die Nase vorne haben gerade auch bei der Künstlichen Intelligenz, wenn wir gegen die Endkunden-Plattformen von Google, Amazon oder Facebook bestehen und nicht von ihnen letztlich integriert werden wollen. Dazu müssen wir die Steuerung unserer Produktion und das Managen unserer Kundenbeziehung in der Hand behalten.

Dazu müssen wir als Business-to-Business-Weltmeister in Zeiten der virtuellen Verdoppelung der Welt ebenfalls B-t-C-Service-Provider werden. Wir müssen den Markt größer und vom Endkunden her denken. Für die deutsche und hessische Industrie gilt: Nur wenn wir die gesamte Wertschöpfungskette steuern, werden wir uns gegen die Internetkonzerne aus dem Silicon Valley behaupten und eine führende Industrienation bleiben.

Dazu müssen wir unsere Stärke ausspielen: Deep Innovation lautet das Schlagwort dazu. Zwar stammen die radikal lebensverändernden Innovationen der letzten Jahre aus dem Silicon Valley. Aber bei der konsequenten und tiefen Optimierung liegt „Tüftling Germany“ vorn.

Der kooperative Charakter der Deutschen mit ihren ineinander greifenden Institutionen - von der Unter­nehmensfinanzierung über die Berufsausbildung bis zur Wissenschaftslandschaft und dem Arbeitsrecht – ist unser Wettbewerbsvorteil. Auch diese Institutionen brauchen stetige Optimierung. Das deutsche Arbeitszeitgesetz braucht z. B. eine radikale Modernisierung. Aber bislang haben wir das immer wieder hinbekommen. „Tüftling Germany“ – das sind wir, unsere Mitarbeiter und unsere Unternehmer.

Ich könnte meiner Begeisterung weiter freien Lauf lassen, bin aber viel zu neugierig auf unsere Impulsgeber. Deshalb übergebe ich das Wort an den Moderator Dr. Ingo Nathusius. Und freue mich jetzt auf’s Zuhören!

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Ulrich Kirsch

Dr. Ulrich Kirsch
Geschäftsführer Kommunikation und Presse