Seit 10 Jahren sprechen wir von KI als Revolution, wir müssen erkennen, dass die Ergebnisse dürftig sind. Der Enthusiasmus ist da, aber operative Erfolge sind rar. Es gibt viele spektakuläre Spendenaktionen für Startups, es gibt täglich Hunderte von Artikeln in der Presse und das auf der ganzen Welt. Doch vorerst muss noch der Beweis erbracht werden, dass KI in der Lage sein wird, industriell und für alle einen Mehrwert zu schaffen.
Bisher handelt es sich bei KI sehr oft um Giganten aus Ökosystemen, die zwar medial gut informiert, aber schwer zugänglich sind. Werkzeuge des maschinellen Lernens gibt es in unserem täglichen Leben sicherlich zahlreich, aber sie sind nach wie vor das Werk einer Handvoll Giganten, die diese Werkzeuge zwar in großem Umfang verbreitet haben, es aber oft versäumt haben, sie von ihrer Güte und ihrem Nutzen im täglichen Leben der Normalsterblichen zu überzeugen. So sehr, dass einige Meister auf diesem Gebiet einen neuen KI-Winter befürchten: eine lange Zeit (10 bis 20 Jahre) des Desinteresses, in der wir gemeinsam an der Relevanz dieser Technologie zweifeln.
In unserem Fachjargon hat die KI-basierte Software, die wir herstellen, die wir programmieren, um menschliche Aufgaben zu automatisieren oder allgemeiner, um betriebliche Probleme zu lösen (Kaufprognosen, Betrugserkennung, Preisprognosen, automatische Diagnose, Roboter-Konversation …), einen Namen: sie sind die Agenten.
Seit 2017 ist es uns gelungen, wissenschaftlich nachzuweisen, dass Agenten in der Lage sind, reale betriebliche Probleme zu lösen. Seit mindestens sieben Jahren verfügen wir über klare Beispiele von Agenten, die in der Lage sind, viel Wert zu schaffen. Dies gilt quantitativ, wenn Agenten ihre Fähigkeit unter Beweis gestellt haben, das Vorhandensein von Kohlenwasserstoffen in bestimmten Lagerstätten vorherzusagen und nicht in anderen, und so mehrere Millionen Dollar an Schürfkosten eingespart haben. Dies gilt auch qualitativ, wenn Agenten Ärzten dabei helfen, die richtigen Diagnosen zu stellen.
Bisher haben diese Agenten, bei denen es sich häufig um Laborratten handelte, dazu beigetragen, das Feuer der Hoffnung in der KI am Leben zu erhalten, konnten den Laboren jedoch aus folgenden Gründen nie entkommen:
- Sie waren sehr teuer. Die Entwicklung einer solchen Software kann zwischen 100.000 Euro für die einfachste Variante und mehreren Millionen Euro für die komplexeste Software kosten.
- Ihre Herstellung war sehr kompliziert und erforderte die Zusammenstellung von Teams aus Code-Superhelden.
- Komplexität ist sehr häufig und mechanisch bedingte Zuverlässigkeitsprobleme.
- Sie waren sehr schwer zu erklären. Für Blackboxen wurden oft hohe Summen verlangt.
- Es war sehr komplex, seinen Nutzen im täglichen Leben zu demonstrieren, insbesondere für normale Menschen.
- Es war schwierig, sie innerhalb derselben Organisation (Unternehmen, Verwaltungen usw.) zu teilen, da zusätzlich zum Tool selbst die Entwicklung ästhetischer und ergonomischer grafischer Schnittstellen erforderlich war. Was ein Team und damit zusätzliche Komplexität erforderte.
- Es war sehr schwierig, die Datenintegration und Vertraulichkeit zu gewährleisten.
In jüngster Zeit gibt es Automatisierungsplattformen, die Lösungen für diese sieben Probleme bieten, die bisher eine massive Aneignung künstlicher Intelligenz durch nichttechnische Menschenprofile mit echten Fähigkeiten verhindert haben. Sie können Ihre Daten jetzt an vielen Orten abrufen, sie mit wenigen Klicks weiterleiten und einen Agenten erstellen, indem Sie die riesigen und verfügbaren Ressourcen kombinieren, die im „Drag-and-Drop“-KI-Ökosystem vorhanden sind. Sie bauen alles im Lego-Modus zusammen, drücken einen Knopf und schon ist Ihr Agent für die Nutzung durch Ihre Kollegen bereit. Du magst Lego nicht? Egal. Bald wird ein Roboter sie für Sie zusammenbauen. Die Zukunft ist endlich da. Werden wir der Aufgabe gewachsen sein?
