Fachbeiträge

Deutschland spricht seit Jahren über Verwaltungsdigitalisierung. In der Praxis erleben Bürgerinnen, Bürger und Unternehmen jedoch oft Papierlogik im Browser: Das Formular ist online, der Prozess dahinter bleibt kompliziert, fehleranfällig und langsam. Ein PDF im Netz ist kein digitaler Staat – es ist Papier ohne Porto.

Medizinprodukte, die auf Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) aufbauen, verbessern bereits heute die Gesundheitsversorgung. Beispiele sind Softwaresysteme zur teilautomatisierten Bildanalyse in der Radiologie oder Kamerasysteme mit KI-gestützter Bildauswertung für komplexe Operationen. Sie bieten darüber hinaus großes Potenzial für eine verstärkte Automatisierung von Routineaufgaben und eröffnen völlig neue Wege in der Prävention, Diagnostik, Therapie und Pflege.

Schneller und effizienter soll die Verwaltung werden, aber gleichzeitig bürgernah und transparent bleiben. Wie ein KI-System zum Beispiel die Finanzverwaltung entlasten kann, haben sich Wissenschaftlerinnen der Plattform Lernende Systeme in Nordrhein-Westfalen angeschaut. Sie leiten daraus Empfehlungen für Bürger, Staat und Unternehmen ab.

Stellen Sie sich eine Welt vor, in der KI-Modelle nicht länger zentralisiert und intransparent sind, sondern modular, offen und lokal kontrollierbar. Eine Welt, in der spezialisierte Sprachmodelle komplexe Aufgaben in Medizin, Chemie oder Logistik lösen, nicht auf Cloud-Servern in Übersee, sondern direkt auf kostengünstiger Hardware in europäischen Unternehmen. Dieses Szenario ist kein utopisches Zukunftsbild, sondern eine realistische Perspektive, die sich mit der rasanten Entwicklung modularer KI-Architekturen abzeichnet.

Die Entwicklung im Bereich der KI verläuft aktuell rasant. Generative KI sorgt weiterhin für Aufsehen und internationalen Wettbewerb, stößt aufgrund von Daten und Ressourcenhunger sowie fehlender Transparenz aber auch an Grenzen. Prof. Dr. Volker Tresp (LMU München) skizziert im Interview aktuelle Trends.

Der Einsatz von KI bietet vielfältige Potenziale zur Linderung von Fachkräfteengpässen: Sie kann die Produktivität der Beschäftigten steigern und dazu beitragen, potenziell Beschäftigte einzubinden, die ohne sie ausgegrenzt blieben. Ihr erfolgreicher Einsatz in der Arbeitswelt ist aber durchaus voraussetzungsreich. Wie sich diese Herausforderung lösen lässt, erläutert Prof. Dr. Dr. h. c. Christoph M. Schmidt (RWI – Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung) im Gastbeitrag.

Dank generativer KI ist es einfach wie nie, Texte, Bilder oder Videos nach individuellen Vorgaben zu erzeugen. Das eröffnet enorme Möglichkeiten – und Risiken. Im Interview erläutert Prof. Dr. Jessica Heesen (Universität Tübingen), was das für die Gesellschaft bedeutet.

Im Handwerk weiß es jeder: „nach fest, kommt ab“. Schrauben dienen der Befestigung, schaffen Sicherheit und Stabilität - vorausgesetzt, dass man sie nicht schon am Anfang verkantet und nicht am Ende überdreht. Denn sonst verkehrt sich ein verfolgtes Ziel ganz plötzlich in sein Gegenteil. Aus dem Werkzeugkasten wurde die Schraube deshalb nicht verbannt. Schließlich schafft sie richtig eingesetzt großen Nutzen. Geschickte Handhabung und Gespür für Grenzbereiche kann man lernen.

Es ist ein Trend: human-centric automation, auch als Kern von Industrie 5.0 bezeichnet (Vogel-Heuser, 2023). Gemeint ist eine Zusammenführung von Mensch und Maschine in der Automatisierung, die auf die Bedürfnisse der Menschen fokussiert. Aber Automatisierung und Menschzentrierung sind ein Widerspruch: Automatisierung soll im Kern eigentlich den Menschen aus dem Prozess verdrängen. Was könnte also mit „human-centric automation“ gemeint sein und warum jetzt? Vier Perspektiven geben verschiedene Antworten auf die erste Frage (Fig.1). Warum jetzt, ist leichter zu beantworten: die rapiden Fortschritte in der Robotik und KI geben der alten Frage, wo der Mensch bei fortschreitender Technisierung bleibt, eine große Dringlichkeit. Kann das Konzept der menschzentrierten Automatisierung eine Antwort sein?

Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Medizinprodukten trägt bereits heute zu einer besseren Gesundheitsversorgung bei - zum Beispiel in der Bildgebung oder in der Dokumentation. Auch zukünftig bietet dieser Bereich große Potenziale. Seit August 2024 ist die EU-Verordnung 2024/1689 zur Festlegung harmonisierter Vorschriften für künstliche Intelligenz (KI-Verordnung – KI-VO) in Kraft. Sie soll einen Rechtsrahmen für die verantwortungsvolle Entwicklung und Verwendung künstlicher Intelligenz in der Europäischen Union bilden. Dabei bietet sie potenziell auch eine Grundlage für einen rechtssichere und einheitliche Nutzung von KI in Medizinprodukten. Durch die KI-VO kann die Europäische Union eine internationale Führungsrolle bei der Einführung vertrauenswürdiger KI übernehmen, wenn es gelingt sie zielführend umzusetzen.

Künstliche Intelligenz (KI) gilt als eine der zentralen Technologien der digitalen Transformation. In allen Bereichen der Wirtschaft verspricht die Nutzung von KI großes Potenzial. Insbesondere auch kleine und mittelgroße Betriebe (KMU) können von diesem technologischen Fortschritt profitieren: Von der Optimierung interner Prozesse über die Verbesserung der Kundenkommunikation bis hin zur Entwicklung innovativer Produkte und Geschäftsmodelle.

Edge AI (Edge Artificial Intelligence) beschreibt den Einsatz von Künstlicher Intelligenz nahe oder direkt am Endgerät und Endanwender, sei es zum Beispiel in Fahrzeugen, Robotern, Smartphones oder medizinischen Sensoren. Diese Technologie ermöglicht es, Gesundheitszustände in Echtzeit zu überwachen oder Fahrassistenzsysteme schnell auf Hindernisse reagieren zu lassen, was eine frühzeitige Reaktion im Krankheitsfall ermöglicht beziehungsweise die Verkehrssicherheit erheblich steigert. Der wesentliche Unterschied zur Cloud AI liegt in der Art der Datenverarbeitung: Während bei Cloud AI Daten auf zentralen Rechen- und Speicherinfrastrukturen verarbeitet werden, erfolgt die Datenverarbeitung bei Edge AI direkt oder in unmittelbarer Nähe der Datenquelle. Dies bringt zahlreiche Vorteile mit sich, darunter geringere Latenzzeiten, Echtzeitanwendung sowie einen reduzierten Energieverbrauch und verbessere Privatsphäre und Sicherheit.

Die deutsche Gesellschaft sieht sich in den anstehenden Jahren mit vielfältigen Herausforderungen konfrontiert. Für den Erhalt von Innovationskraft, internationaler Wettbewerbsfähigkeit und Wohlstand ist der Fachkräftemangel eine dieser zentralen Herausforderungen.

Lernfähige Robotiksysteme können in Zukunft Pflegekräfte entlasten sowie die Rehabilitation von Patientinnen und Patienten verbessern. In der Forschung wird aktuell untersucht, wie Exoskelette und andere robotische Assistenzsysteme mithilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) auf die ganz unterschiedlichen Bedürfnisse der Nutzerinnen und Nutzer eingehen und sie so besser unterstützen können.