Die künstlich intelligente Firma

KI ist eine sogenannte Allzwecktechnologie, für die sich branchenübergreifend Einsatzmöglichkeiten finden lassen. Eine aktuelle Studie von McKinsey schlussfolgert auf Basis von 400 Anwendungsfällen, dass KI in allen Industrien und Märkten eine wichtige Rolle spielen wird. Für das eigene Unternehmen stellen sich angesichts der neuen technischen Möglichkeiten momentan vor allem drei Fragen:

• Wie können wir vorausschauende Analytik einsetzen?
• Wie können wir von präskriptiver Analytik profitieren?
• Wie können wir Entscheidungen und Handlungen automatisieren?

KI soll demnach schrittweise helfen, die Einschätzungen über künftige Entwicklungen zu verbessern, uns und unseren Mitarbeitern auf dieser Basis vorgeben, was zu tun ist – und letztlich ohne weiteres menschliches Zutun direkt selbst aktiv werden. Vereinfacht könnte man sagen: Die erfolgreiche Beantwortung dieser Fragen führt zum künstlich intelligenten Unternehmen.

Im Unterschied zur traditionellen Firma ist bei der künstlich intelligenten Firma jedoch nicht zwangsläufig klar, wo das eigene Unternehmen aufhört und wo die Welt der Geschäftspartner beginnt. Einige Beispiele: Mit wem tauscht sich die Patientin aus, wenn die KI von Watson im Krankenhaus eine Diagnose erstellt – mit der Klinik oder mit IBM? Wer legt die Preise bei otto.de fest – der Versandhändler OTTO oder JDA, das für die automatisch optimierte Preisfindung (algorithmic pricing) zuständige Softwarehaus? Wer entscheidet, ob eine Retoure wieder versandfertig gemacht oder vernichtet wird – der Händler auf dem Onlinemarktplatz oder Amazon FBA?

Unternehmenslenker müssen also weitreichende Make-or-Buy-Entscheidungen treffen, und die Cloud ist dabei Fluch und Segen zugleich: Einerseits ermöglicht Cloud Computing durch den Einkauf von softwarebasierten Dienstleistungen auch kleinen und mittleren Unternehmen den Zugriff auf modernste KI. Plug & Play statt F&E heißt dann die scheinbar kostengünstige und äußerst praktikable Devise. Andererseits ist die KI eines Dritten im Zweifelsfall im Zentrum des Geschäfts aktiv. Hier werden nicht nur Daten und Informationen geteilt: Die künstlich intelligente Firma kann ihre Lernkurve nicht mehr für sich allein beanspruchen, verlässt sie sogar. Und KI tritt in ihre Fußstapfen.

Was Lerneffekte angeht, hat KI gegenüber Menschen und allein von Menschen geprägten Organisationen erhebliche Vorteile. Oder wie George Dyson in seinem Buch „Darwin Among the Machines“ schreibt: Unter den Bedingungen natürlicher Evolution werden Giraffen nicht größer, indem sie ihren Hals dehnen. KI aber lernt und wächst unentwegt nach genau diesem Prinzip der Lamarckschen Evolution.  

Den wenigsten Unternehmen wird es deshalb gelingen, in Sachen KI selbst vorne mitzuspielen. Dazu sind die ökonomischen Skaleneffekte einer solchen Allzwecktechnologie zu groß. Umso wichtiger wird es sein, immer wieder bewusst zu entscheiden, welche Kompetenzen und Rechte an welchen Dienstleister und Geschäftspartner abgegeben und welche behalten oder im Gegenzug auch eingefordert werden.

Die künstlich intelligente Firma von morgen grenzt sich ausgesprochen porös von ihrem wirtschaftlichen Umfeld ab. Vielleicht ist moderne Funktionskleidung wegweisend für erfolgreiche Geschäftsmodelle: wind- und wasserdicht, aber atmungsaktiv.

Literatur:
Agrawal, Ajay / Gans, Joshua und Goldfarb, Avi (2018): Prediction Machines. The Simple Economics of Artificial Intelligence. Boston (Ma.)
Dyson, George (2012): Darwin Among the Machines: The Evolution of Global Intelligence. London
McKinsey Global Institute (2018): Notes from the AI Frontier. Insights from Hundreds of Use Cases. Discussion Paper. April 2018. 
Trajtenberg, Manuel (2019): AI as the Next GPT: A Political-Economy Perspective. In: Agrawal, Ajay / Gans, Joshua und Goldfarb, Avi (Hg.): The Economics of Artificial Intelligence. An Agenda. Chicago/London