Big Data und Künstliche Intelligenz: BWL-Studierende untersuchen künftige Rolle von KI in Unternehmen

Wir befinden uns mitten in einer digitalen Transformation. Aber welche Rolle spielt Künstliche Intelligenz (KI) in deutschen Unternehmen wirklich? Und wie schneidet Deutschland im Vergleich zu anderen Ländern ab?

Unter anderem mit diesen Fragen haben sich Studierende der Hochschule Biberach im Rahmen ihres BWL-Studiums befasst. Dass Deutschland innerhalb der Europäischen Union eine positive Position im Bereich der Künstlichen Intelligenz innehat, allerdings im Vergleich zu Ländern wie China noch erheblicher Entwicklungsbedarf bestehe, ist das Ergebnis ihrer Projektarbeit. Für das Fach „Wissenschaftliches Arbeiten“ bei Prof. Andreas Wamsler haben sich die Studierenden in Gruppen aufgeteilt und zu einem beliebigen Thema eine 30-seitige Projektarbeit verfasst. „In den semesterbegleitenden Arbeiten geht es in erster Linie darum, dass die Studierenden lernen, eine wissenschaftliche Arbeit unter Einhaltung der Qualitätskriterien zu erstellen“, berichtet Prof. Wamsler. Die meisten Gruppen haben sich dabei auf Themen im Bereich der Bau- und Technik-, sowie Energiebranche fokussiert.

Für ihre Ergebnisse hat das Team zunächst intensive Recherche- und Analysearbeit geleistet und Statistiken verglichen. „Unsere Schlussfolgerungen wurden durch Recherchen in verschiedenen Online-Quellen gewonnen. Die Beschränkungen durch den Datenschutz machten es uns leider unmöglich, eine Vor-Ort-Reportage durchzuführen“, berichtet Ünlü über die Vorgehensweise.

Gerade Unternehmen, die mit großen Datenmengen, also Big Data, arbeiten, können von modernen Technologien profitieren. In seiner Arbeit hebt das Team hervor, dass Big Data als "Motor" fungiert, der die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz vorantreibt. Durch die Analyse und Auswertung riesiger, unsortierter Datenmengen ermöglicht Big Data effektive Anwendungen von KI. Die beiden Konzepte ergänzen sich und schaffen Synergien, die in verschiedenen Bereichen von Wirtschaft, Technologie und Forschung genutzt werden. „Das Zusammenwirken von Big Data und KI kann auch für den Gründungsprozess von Start-Up-Unternehmen von erheblichem Nutzen sein, indem Geschäftsideen, Logogestaltung, Webseiten, Preisstrategien und Zielgruppen effektiver und qualitativ hochwertiger erforscht und entwickelt werden können“, beschreibt Selin Ünlü den Zusammenhang der beiden Konzepte.

Aber gerade, wenn es um den Einsatz von Big Data in Verbindung mit KI gehe, kommen der Projektarbeit zufolge bei Unternehmen Fragen und Kritik im Hinblick auf Datenschutz, Sicherheit und ethischer Verantwortung auf. „Hier sehen wir die Unternehmen in der Pflicht, sich sorgfältig mit Gesetzen und Datenschutzregeln auseinanderzusetzen. Zudem kann KI, wenn sie richtig eingesetzt wird, auch vor Cyberangriffen schützen“, berichtet das Team. Kann KI meinen Arbeitsplatz ersetzen? Ein weiterer Aspekt, der vor allem bei Arbeitnehmer*innen für Verunsicherung sorge. In gewissen Branchen sei dies sicher denkbar, dennoch ist sich das Projektteam einig, dass Künstliche Intelligenz zwar bestimmte Aufgaben leisten kann, „die menschliche Kreativität und Kommunikation aber nach wie vor entscheidende Elemente sind.“ Gleichzeitig biete KI die Chance, dem Fachkräftemangel entgegenzuwirken, in dem sie leichte Tätigkeiten übernimmt. So setzen manchen Arztpraxen bereits smarte Telefon-Assistenten ein, die alle Anrufe von Patientinnen und Patienten entgegennehmen, Termine vergeben oder Rückrufbitten und Rezeptbestellungen aufnehmen.

Obwohl mittlerweile für nahezu alle Branchen Beispiele existieren, wie Künstliche Intelligenz Fach- und Arbeitskräfte entlastet, ist zu beachten, dass die Verantwortung für die Programmierung und Überwachung dieser Technik letztendlich doch beim Menschen liegt.

In ihrer Analyse ziehen die Studierenden das Fazit, dass Deutschland im Vergleich zu anderen EU-Ländern eine solide Position im Bereich KI innehat. Dennoch bestehe im Vergleich zu Nationen wie China beträchtliche Entwicklungsmöglichkeiten und Lücken. „Diese Herausforderungen lassen sich auf diverse Faktoren zurückführen, darunter insbesondere die Investitionsbereitschaft der Regierung“, schlussfolgert das Projektteam.