Dr. Tina Klüwer ist Computerlinguistin und ausgewiesene Expertin für KI. Sie leitet das Künstliche Intelligenz Entrepreneurship Zentrum (K.I.E.Z.) und ist Mitglied im Zukunftsrat des Bundeskanzlers.
| K.I.E.Z./Tanja SchnitzlerIn den letzten Jahren hat Deutschland die KI-Forschung massiv ausgebaut. In diesem Bereich ist Berlin auf einem Spitzenniveau. Anders sieht es leider beim Technologietransfer aus: Hier besteht noch erheblicher Handlungsbedarf. Denn immer gelangen noch nicht genug KI-Forschungsergebnisse in die wirtschaftliche Anwendung. Das Künstliche Intelligenz Entrepreneurship Zentrum (K.I.E.Z.) ist angetreten, dies zu ändern.
Getragen von den drei Berliner Universitäten und der Charité fördert K.I.E.Z. vor allem die Gründung von wissenschaftsbasierten KI-Start-ups. In verschiedenen Förderprogrammen betreut K.I.E.Z. fortwährend circa 40 Gründungsteams. Mittlerweile sehen wir auf Angebotsseite eine enorme Bandbreite an erfolgversprechenden KI-Lösungen über alle Branchen und Wertschöpfungsstufen hinweg. Dennoch besteht auf Nachfrageseite in Deutschland immer noch große Zurückhaltung. Vor allem KMU taten sich bislang schwer. Während bereits jedes zweite Unternehmen mit mehr als 2000 Beschäftigten KI-Lösungen eingeführt hat, sind dies bei mittleren nur 18 Prozent und bei kleinen Unternehmen sogar nur fünf Prozent. Ausgelöst durch den Hype um ChatGPT nimmt das Thema Künstliche Intelligenz nun auch in Deutschland an Fahrt auf. Immer mehr Unternehmen kontaktieren K.I.E.Z., um sich über den besten Einstieg in KI zu informieren.
K.I.E.Z. unterstützt mittlerweile auch etablierte Unternehmen dabei, das hauseigene Wissen über KI zu stärken. Nicht jeder muss gleich ein KI-Experte werden, aber grundlegende Verfahren sollten klar sein. Nur dann wächst auch das Verständnis dafür, dass man ins Detail gehen muss, um KI im Unternehmen nutzbar zu machen. Wir empfehlen, sich zunächst auf einzelne Prozesse zu beschränken, so kann man leichter KPIs formulieren und transparent machen, was mit dem KI-Projekt eigentlich erreicht werden soll. Last, but not least: KI braucht Daten. Den wenigsten Unternehmen reicht die Performance der großen, vortrainierten Modelle. Wer über KI-Projekte nachdenkt, sollte daher erst überprüfen, ob er seine Prozesse bereits digitalisiert hat oder künftig digitale Daten erheben kann.
Es ist höchste Zeit, den Einsatz von Künstlicher Intelligenz voranzutreiben. Wer mit klar umrissenen Anwendungsfällen beginnt, die einen messbaren Nutzen haben, kann sich mit raschen Resultaten belohnen.
