Schon mal einen Schichtplan gemacht? Für eine größere Abteilung oder sogar eine ganze Produktion? Müller arbeitet mittwochs nie, Maier nur halbtags, Bauer nur die ersten beiden Wochen des Monats, Huber fällt wegen Kinderbetreuung öfter spontan aus - Flöhe hüten ist ein Spaß dagegen. Erik Fjellborg hat das auch erlebt, als Aushilfe bei McDonald's: "Die Managerin brauchte immer Stunden, um den Dienstplan zu machen." Das brachte ihn auf die Idee, ein automatisches System zu entwickeln. Heute beschäftigt seine Firma Quinyx mehr als 300 Mitarbeiter, erst vor Kurzem erhielt sie 50 Millionen Dollar neues Kapital, um das Wachstum zu beschleunigen.
"Es handelt sich hier um ein komplexes Optimierungsproblem", sagt Fjellborg, "es gibt unendlich viele verschiedene Szenarien." Die Menge an Daten, die dabei zu bewältigen sei, lasse sich nur mit künstlicher Intelligenz (KI) sinnvoll auswerten. Wetterbedingungen, lokale Ereignisse, historische Daten und natürlich die individuellen Präferenzen der Mitarbeiter - all das und noch mehr fließt ein in die Planung. "Vor fünf bis sieben Jahren hätte man die großen Tabellen, die hier ausgewertet werden, noch gar nicht mit vertretbarem Aufwand bearbeiten können", sagt Fjellborg.
Dabei hat künstliche Intelligenz, zumindest in Deutschland, nicht den allerbesten Ruf. Die einen fürchten, die mit Algorithmen gesteuerten und in Grenzen frei entscheidenden Systeme könnten ihnen die Arbeit wegnehmen. Die anderen glauben gar, in ein paar Jahrzehnten schon könnten Computer schlauer sein als Menschen - wer weiß, was dann passiert?
Aber wie sieht es nun wirklich aus, dort, wo KI bereits eingesetzt wird? Das Münchner Institut für sozialwissenschaftliche Forschung (ISF) wollte es genau wissen und hat mehr als 50 Menschen befragt, die an KI-Projekten beteiligt sind. Die wichtigsten Ergebnisse: KI ist tatsächlich dabei, die Praxis zu erobern, wie Tobias Kämpf vom ISF sagt: "Überall wird nach Anwendungsmöglichkeiten gesucht." Und: KI betreffe nicht nur - wie oft angenommen - einfache, sich wiederholende Tätigkeiten, sondern auch Wissensarbeiter und sogar Manager. Letztere können sich zum Beispiel von einer KI Vorschläge dafür unterbreiten lassen, wer in ihrem Team die nächste Gehaltserhöhung bekommen soll.
Wenn KI nicht nachvollziehbar ist, ist Streit programmiert
Leicht vorstellbar, dass das zu Kontroversen in Unternehmen führt. Denn für viele ist die Art, wie eine KI zu derartigen Schlüssen kommt, schlicht nicht nachvollziehbar. Umso wichtiger daher, die Mitarbeiter so eng und so früh wie möglich einzubinden. Man müsse KI erlebbar machen, sagt Tobias Weber, der bei Siemens Energy in Berlin KI-Projekte leitet, "Powerpoint-Folien helfen da nicht". Sein Ziel ist es, mit den negativen Vorurteilen aufzuräumen, die mit KI oft einhergingen.
Am besten, sagt Weber, gelinge das mit Leuten, die Teil der Mannschaft seien, nicht mit Experten, die eben mal kurz auftreten und mit überlegenem Fachwissen daherkommen. Es müsse "jemand aus den eigenen Reihen" sein. Dies helfe, Vertrauen zu schaffen. Vertrauen auch dafür: "Wir wollen ja keinen unserer Mitarbeiter loswerden, sondern Zeit für die wichtigen Dinge gewinnen." Webers Beispiel ist insofern besonders, als es sich dabei um eine traditionelle Industrie handelt. Turbinen werden in Berlin schon seit mehr als 100 Jahren gebaut, viele Mitarbeiter seien schon lange im Betrieb. Die gelte es zu überzeugen.
Was ihm hilft: Mitarbeiter, die spontan Ideen für ein Projekt entwickeln. Ein Auszubildender habe zum Beispiel mit Leuten aus der Produktion ein System entwickelt, das übrig gebliebene Schrauben und Muttern mithilfe von Kameras und KI-Bilderkennung nach Länge und Größe sortiert. "Das probieren wir mal aus", habe der Azubi gesagt.
Der schwedische Start-up-Gründer Fjellborg sieht sein Produkt auch nicht bloß als eines, das Firmen hilft, besser zu planen und damit letztendlich Geld zu sparen. Da es die Bedürfnisse der Mitarbeiter berücksichtige, helfe es auch dabei, diese im Unternehmen zu halten. Das ist gerade in Pandemiezeiten wichtig, in denen sich viele Beschäftigte wie etwa in der Gastronomie einen anderen Job gesucht hätten.
KI soll vor allem den Menschen dienen, sagt die Charta von Bosch, Siemens und anderen
Dennoch: Die Angst bleibt. Das haben auch Firmen wie Siemens, Bosch oder IBM erkannt. Gemeinsam mit einer Reihe anderer Unternehmen und Institutionen haben sie sich deshalb zu einem Netzwerk zusammengeschlossen, das den etwas sperrigen Titel "Human friendly automation network" trägt. Zusammen haben sie eine Charta für den Einsatz von KI in der Arbeitswelt entwickelt. Wichtigster Punkt: Sie soll zuallererst und immer den Menschen dienen. Nicht der Effizienzgewinn dürfe im Vordergrund stehen, sondern die Menschen müssten damit besser arbeiten können als ohne diese Technologie.
Ein Regelwerk wie dieses ist auch dringend nötig, denn KI-Systeme verschiedener Ausprägungen ziehen ja längst ein in die Unternehmen, zum Teil auch in die öffentliche Verwaltung. Kameras zum Beispiel, die erkennen, ob Mitarbeiter die richtige Sicherheitskleidung tragen oder ob Hühner im Stall krank sind. Das Münchner Start-up Bleenco liefert die Software hinter dieser Technik. Gründer Irman Abdić hat sich vorgenommen, künstliche Intelligenz für jeden zugänglich zu machen, von den großen Industrieunternehmen über mittelständische und kleine Betriebe bis hin zum leidenschaftlichen Bastler. Wie das gehen soll? Für Abdić heißt die Antwort "No-Code Artificial Intelligence", also KI, für die nicht extra ein Code geschrieben werden muss.
So funktioniert es: Man zerlegt große und komplexe Modelle in viele kleine Bausteine. Diese können dann so programmiert werden, dass sie auch in anderen Situationen verwendbar sind. "Normalerweise braucht es Monate, um solche Anwendungen hervorzubringen", sagt Abdić. Corbiota etwa, ein Mannheimer Start-up aus dem Umfeld von BASF, züchtet Regenwürmer, die die Gesundheit von Masthühnern verbessern und damit auch den Einsatz von Antibiotika reduzieren sollen. "Uns fehlte eine Möglichkeit, den Erfolg zu messen", sagt Mitgründerin Leoni Dalferth. Bleenco konnte das Problem lösen: Hühner, die zu Beginn ihrer Mast die natürliche Kost serviert bekommen, sind um ein Fünftel aktiver, das ergab die Auswertung der Kamerabilder.
"Man kann nicht gleich mit allem auf einmal anfangen."
Ein anderes Feld hat sich Sebastian Britz mit seinem KI-gestützten Projektmanagement-Werkzeug Digitty vorgenommen. Es wendet sich vor allem an Digitalagenturen und soll auf bereits vorhandene Software-Lösungen aufsetzen. Viele Projekte würden immer größer und komplexer, "die KI bricht die Komplexität von Projekten in kleine Bausteine herunter", verspricht er. Seine Software warne beispielsweise vor ablaufenden Fristen. Ziel sei es nicht, technische Produktmanager zu ersetzen, sondern ihnen die Arbeit leichter zu machen. Besonderen Wert legt Britz darauf, agile Methoden zu unterstützen, also ein Vorgehen in Projekten, das sich von einem relativ einfachen Prototypen ausgehend der Lösung schrittweise annähert.
Wenn KI-gestützte Systeme in Firmen eingeführt werden, dürfe man es aber auch nicht übertreiben, sagt Benno Blumoser vom Siemens AI Lab. "Man kann nicht gleich mit allem auf einmal anfangen", sagt er. Sonst entstehe schnell ein Ohnmachtsgefühl gegenüber einer scheinbar undurchschaubaren Technologie. Dieses Gefühl habe neue Technologie auch früher schon hervorgerufen. "Aber heute geht es schneller." Gegen das Gefühl des Ausgeliefertseins helfe vor allem eines: mehr Wissen.
Im Fall von 900 Mitarbeitern der US-Finanztechnologie-Firma Better.com hätte das allerdings auch nichts genutzt. Ihr Chef Vishal Garg hatte sie zu einer Videokonferenz eingeladen, deren Botschaft er selbst so zusammenfasste: "Wenn Sie in dieser Konferenz sind, gehören Sie zu den Unglücklichen, die entlassen werden." Die Auswahl der Mitarbeiter, hieß es weiter, sei "nach umfangreicher Datenanalyse" vorgenommen worden, und: "Ihr Arbeitsverhältnis endet mit sofortiger Wirkung."