AI AI Captain!

Im Gespräch mit Georg Wittenburg, Inspirient GmbH

(Titelbild: © AdobeStock | 571576869 | Moon)

GW: Inspirient entwickelt und vermarktet ein KI-System zur vollautomatischen Datenanalyse. Zu wissen, welche Erkenntnisse in Datensätzen verborgen sind, ist der Kern der Digitalisierung, aber gemeinhin haben nur ausgebildete Experten die Möglichkeit, diese zu entdecken. In diesem Kontext ist der Technologiesprung unseres Systems vergleichbar mit der Erfindung des elektronischen Taschenrechners, der es vor 50 Jahren jedem ermöglichte, mit großen Zahlen zu arbeiten. Die Vision von Inspirient ist es, KI zu nutzen, um alle Führungskräfte in der Wirtschaft, Wissenschaftler:innen und auch Bürger:innen in die Lage zu versetzen, zu wissen, welche Erkenntnisse in einem beliebigen Datensatz verborgen sind. Insbesondere aus Sicht der Bürger:innen geht damit eine Demokratisierung der Datenanalyse einher, die langfristig – so hoffen wir – eine informiertere gesellschaftliche Teilhabe ermöglichen wird.

GW: Die Software setzt verschiedene Methoden aus den Bereichen Deep Reasoning und überwachtes Lernen ein, um beliebige strukturierte, also tabellarische Daten zu analysieren und die Relevanz von Schlussfolgerungen zu bewerten.
Kerninnovationen unseres Systems sind dreierlei: Es ist auf jeden (halb)strukturierten Datensatz anwendbar, es stützt sich nicht auf vorformulierte Hypothesen, und es erzeugt Ergebnisse, die auch ohne analytische Ausbildung verstanden werden können. Im Kern nimmt die KI somit große Anteile der aufkommenden Rolle eines Data Scientists ein – bloß ohne Data Scientist. ​Im Gegensatz zu bestehenden Lösungen stützt sich die Software nicht auf vorformulierte Fragen, was eine mögliche menschliche Voreingenommenheit bei der Datenanalyse ausschließt. Sie erzeugt automatisch visuelle, präsentationsähnliche Ergebnisse, die jeder verstehen kann. Das System wurde erfolgreich in anspruchsvollen Bereichen wie der strategischen Unternehmensanalyse getestet und kommt nun beispielsweise auch in der Markt- und Meinungsforschung zum Einsatz. ​

GW: Unternehmen kann man sich tatsächlich wie ein modernes Auto vorstellen, insofern, als dass sich sowohl Unternehmen als auch Autos heutzutage durch eine Datenwolke bewegen. Für ein Auto sind dies interne Datenströme vom Motor und der Bremsanlage sowie externe Daten vom GPS, aus den Abstandssensoren und neuerdings auch aus Kameras oder sogar einem Lidar-System. Ganz analog dazu verhält es sich bei Firmen: Sie bewegen sich durch eine Datenwolke aus internen Finanzdaten und operativen Kennzahlen sowie aus externen Marktdaten, Forecasts und Social-Media-Trends.
Der wesentliche Unterschied ist, dass moderne Autos den Fahrer mit einem lauten Piepen warnen, bevor es zu einem Blechschaden kommt. Betrachtet man nämlich die jeweilige Nutzung dieser Datenströme, so fallen zwei sehr unterschiedliche Ansätze auf: Die Datenströme eines Autos werden in Echtzeit ausgewertet, um bei entsprechenden Gefahrensituationen den Fahrer entweder zu warnen oder sogar aktiv ins Fahrgeschehen einzugreifen, zum Beispiel durch eine Notbremsung. Bei Unternehmen hingegen steht oftmals die Datenhaltung im Vordergrund: Datenströme werden bereinigt, konsolidiert und in einem Data Warehouse oder einem Data Lake gelagert. Teile dieser Daten werden auch analysiert und visuell aufbereitet, aber die Datennutzung in Unternehmen endet häufig in Dashboards, während moderne Autos anfangen, autonom auf ihren Datenströmen zu agieren. Eben deswegen bauen wir für Unternehmen das selbstfahrende Auto der Business-Analytik. ​ ​

GW: Im Kontext von KI wird gerne über Bias gesprochen, also die Voreingenommenheit eines Systems. Tatsächlich kam es aufgrund einer Bias zur Gründung von Inspirient – allerdings einer menschlichen: Bei der Analyse von Unternehmensdaten fiel dem Gründungsteam von Inspirient, Dr. Aimetti und mir selbst, immer wieder auf, dass tendenziell eher wohlbekannte Aspekte der Daten neu ausgewertet wurden. Schließlich möchte kein:e Mitarbeiter:in gegenüber Kolle-
g:innen und Vorgesetzten rechtfertigen müssen, warum plötzlich andere Kennzahlen auf dem Dashboard sind. Man nennt diese Bias den „Street Light Effekt“, der die menschliche Tendenz beschreibt, präferiert dort zu suchen, wo die Suche am einfachsten ist. Auf Organisationsebene nennt man dies dann „Betriebsblindheit“. Mit unserem KI-System können Firmen diese Bias erstmals kompensieren. Die KI schafft dies nicht alleine, sondern immer in Zusammenarbeit mit dem Menschen, den sie inspirieren soll. Daher der Name Inspirient.

GW: Sowohl Dr. Aimetti als auch ich selbst sind ausgebildete Informatiker. Nach unseren jeweiligen Promotionen haben wir unabhängig voneinander in großen Wirtschaftsberatungsfirmen gearbeitet. Im Projektbetrieb dieser Firmen wurde uns nicht nur die zuvor genannte Bias klar, sondern auch das mit Automatisierung einhergehende Potenzial zur Effizienzsteigerung von Analyseprozessen inklusive der damit verbundenen Kostenersparnisse.

GW: Innovative KI-Lösungen, wie wir sie seit mittlerweile sieben Jahren anbieten, erfordern gerade hierzulande eine passgenaue Ansprache der Kundinnen und Kunden und sehr gute Kenntnisse bezüglich der Kunden- und Marktbedürfnisse. Diese Bedürfnisse exakt zu verstehen und in passende technische Lösungen umzusetzen, ist im Scheer Network wesentlich praktikabler, als es für Einzelkämpfer wäre. ​

GW: Inspirient hat dieses Jahr den Markteintritt in Nordamerika geschafft. Darauf sind wir stolz, weil wir damit zeigen konnten, dass auch hier entwickelte KI-Systeme international am Markt bestehen können. Diesen Kurs wollen wir in den nächsten Jahren fortsetzen, insbesondere auch zum Vorteil unserer europäischen Kunden, die somit in den Genuss von bereits kompetitiv getesteten Lösungen kommen.