Aus „Big Data, Smart Data, next?“: Digitalisierung ist mehr als nur die Technologien

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Dr. Andreas Goerdeler, Bundesministerium für Wirtschaft und Energie © Wolfgang Borrs

 

Von Dr. Andreas Goerdeler.

Das Thema Künstliche Intelligenz (KI) ist aktuell in aller Munde, obwohl die Technologien und Ideen dazu schon seit circa dreißig Jahren existieren. Damals wurde das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) gegründet und die ersten Diskussionen über Expertensysteme damit angestoßen. Es entstanden Ideen zur intelligenten Auswertung von medizinischen Daten – der Arzt bzw. die Ärztin sollte den Computer als Hilfsmittel zur Diagnosestellung einsetzen. Gescheitert sind Ideen wie diese damals an der geringen Leistungsfähigkeit der Chips und Prozessoren, auch an den mangelnden Möglichkeiten, große Datenmengen zu verarbeiten und leistungsfähige Algorithmen zu erzeugen. Auch neuronale Netze waren nicht ausgeprägt genug entwickelt. Man wusste damals noch nicht, wie man am besten mit den Daten umgeht. Infolgedessen ebbte der Hype ab. Aber die Ideen und der Wille zur Weiterentwicklung und zur Forschung blieben.

Heute ist die Geschwindigkeit der technologischen Entwicklungen eine ganz andere. Über „Big Data“ wird nun nicht mehr nur in Expertinnen- und Expertenkreisen gesprochen, sondern insbesondere auch in Unternehmen – vom Konzern bis zum Kleinstunternehmer. Dies ist insbesondere auf disruptive Veränderungen im kommerziellen Umgang mit Daten und der Ausweitung datenbasierter Geschäftsmodelle zurückzuführen. Datenplattformen ermöglichen den gewünschten Zugang zu Kunden und Kundenwünschen. Die Regeln, wie man Geld verdient, werden durch Big Data neu gemischt und hinterfragt. Daten als „Asset“ zu verstehen ist neu. Dieses Verständnis gab es vor fünf Jahren noch nicht. Damit einher gehen jedoch auch Verpflichtungen für die Unternehmen in einer „smarten Datenwirtschaft“, wie der Aufbau und Erhalt von Vertrauen und Akzeptanz bei Partnern und Kunden. Zudem müssen Konzepte für den Schutz und die Sicherheit schützenswerter Daten umgesetzt und ernst genommen werden. Unternehmen in der smarten Datenwirtschaft müssen ein Bewusstsein für einen verantwortungsvollen Umgang mit Daten entwickeln.

Nicht zuletzt mit dem vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) aufgelegten Technologieprogramm „Smart Data“ und den vom BMWi gestarteten Kompetenzzentren Mittelstand 4.0 haben wir einen wichtigen Schritt zur Herausbildung dieses Bewusstseins gemacht. Viele kleine und mittlere Unternehmen (KMU), die anfangs von Buzzwords wie Industrie 4.0 oder Big Data abgeschreckt wurden, haben inzwischen erkannt, dass sie sich um Digitalisierungsthemen und die damit verbundenen Implikationen kümmern müssen, um ihre Prozesse auf den Prüfstand zu stellen und ihre Geschäftsmodelle anzupassen oder neu aufzustellen. Letztlich geht es hier um die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit, die sehr viel mehr vom Umgang mit Daten und neuen Diensten bestimmt sein wird.

Bund und Länder sind gefordert

Mit Blick auf den Zugang zu Daten ist auch der Staat gefordert. Vor allem beim Thema Open Data ist es wichtig, dass der Staat die Daten, die für die Öffentlichkeit und die Wirtschaft von besonderer Bedeutung sind, auch maschinenlesbar und kontinuierlich öffentlich zur Verfügung stellt. Hier befinden wir uns aktuell in einem Prozess, der seinerzeit von einer G7/G8-Initiative ausgelöst und der Bundesregierung stark unterstützt wurde und den wir jetzt in dieser Legislaturperiode umsetzen müssen. Das schafft der Bund jedoch nicht alleine. Er ist auf die Mitarbeit der Länder angewiesen, die hier in unterschiedlicher Geschwindigkeit auch schon einiges in Bewegung gesetzt haben.

Ein anschauliches Beispiel dafür, wie analoge und virtuelle Welt zusammenwachsen und smarte Prozesse und Services gestaltet werden können, ist der digitale Zwilling. Betrachten wir das Baugewerbe: Die Planungen zum Bau eines Gebäudes können beispielsweise durch Architekten und Bauplaner so angefertigt werden, dass ein digitaler Zwilling, also ein digitales Abbild des geplanten Gebäudes, entsteht. Der Bauprozess kann dann ebenfalls als digitaler Baufortschritt verfolgt werden. Spätere Veränderungen am Bau können erfasst werden, so dass der digitale Zwilling ständig das Abbild der Realität ist und etwa auch für den Brandschutz verfügbar gemacht werden kann. Das an die Bauphase anschließende Facility Management kann mit Zugriff auf das digitale Abbild seine Verwaltungsdienste optimieren. Darüber hinaus können Service-Anbieter mit ihren Smart-Home-Diensten in die weiteren Planungen eingebunden werden. An diesem Beispiel wird auch deutlich, dass unter anderem geklärt werden muss, wer für welche Daten Zugriffsrechte hat, wie mit den Daten umgegangen wird und wie sie möglicherweise auch monetarisiert werden sollen. Kurzum, es geht hier um Fragen zur Governance. Neue Konzepte wie das „Industrial Data Space“ könnten hier ins Spiel kommen.

Wir brauchen globale Lösungen

Der Umgang mit Daten und die wachsende Bedeutung von KI spielen auch auf globaler Ebene eine immense Rolle, zum Beispiel im Rahmen der EU und des G7-Prozesses. Hier geht es unter anderem um gemeinsame Standards und auch um das schwierige Ringen um gemeinsame ethische Werte.

Sowohl national als auch international sehe ich vor allem drei Herausforderungen, die es bei der Entwicklung und Anwendung von KI zu bewältigen gilt:

1. Der Bedarf an technologischer Kompetenz: Hier werden die notwendigen „Skills“ zum Umgang mit KI benötigt. Diese entstehen zum Teil im Rahmen der Technologieprogramme in der Forschung und Entwicklung. Grundlegend ist darüber hinaus, dass ein Aus- und Weiterbildungssystem eingerichtet wird, was vor allem Schulen und Universitäten sowie die duale Ausbildung betrifft. Aber auch neue Formen der Vermittlung, wie informelles Lernen und Moocs, kommen in Betracht. Eine wichtige Zielgruppe ist der Mittelstand, der auf gut ausgebildete Fachkräfte für die Digitalisierung angewiesen ist. Er wird etwa über die Kompetenzzentren Mittelstand 4.0 adressiert, die Workshops und Trainingsangebote für KMU bereithalten.

2. Datenzugang: Hier gilt es auszuloten, inwieweit Datenpools gebildet werden können, die vielen Entwicklern für die Gewinnung von Algorithmen zur Verfügung gestellt werden. Dabei kommt es auf den ordnungspolitischen Rahmen an, so dass möglichst viele, die Zugang zu Daten benötigen, diesen auch erhalten. Um eine angemessene Lösung zu finden, wird man bei Anwendungsfeldern mit hohen Datenschutzanforderungen, wie beispielsweise der Medizin, den gesellschaftlichen Dialog suchen müssen.

3. Dies leitet gleich zum letzten Aspekt über, der gesellschaftlichen Akzeptanz: Big Data und KI lösen Ängste aus, mit denen es verantwortungsbewusst umzugehen gilt. Ein besonderes Problem sind dabei die Veränderungen in der Arbeitswelt durch den Einsatz digitaler Technologien. Arbeitsplätze werden sich zum Beispiel durch Assistenzsysteme in fast allen Wirtschaftsbereichen wandeln, Roboter werden insbesondere einfache und repetitive Tätigkeiten übernehmen. Der technische Fortschritt zeigt aber eindrücklich, dass an anderer Stelle neue Arbeitsmöglichkeiten geschaffen werden. Eine schwedische Ministerin hat einmal in diesem Zusammenhang gesagt: „We should protect the workers and we should not protect the work.“ Es gilt, die Menschen auf diese Veränderungen vorzubereiten, und dazu müssen auch Technologieprogramme wie Smart Data einen Beitrag leisten.

 

Der gesamte Debattenband „Big Data, Smart Data, next?“ steht hier zum kostenlosen Download zur Verfügung. Hier finden Sie zudem die Eckpunkte der Bundesregierung für eine Strategie zur künstlichen Intelligenz von Juli 2018.

„Vor allem beim Thema Open Data ist es wichtig, dass der Staat die Daten (...) auch maschinenlesbar und kontinuierlich öffentlich zur Verfügung stellt.“ - Andreas Goerdeler #OpenData #BigData https://bit.ly/2EGK57o Klick um zu Tweeten

 

 

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