KI in die Anwendung bringen: Wissenstransfer als Gemeinschaftsaufgabe

Das Wissen zu Künstlicher Intelligenz (KI) in die Anwendung zu bringen – das ist Voraussetzung für die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit des Innovationsstandorts Deutschland. Die KI-Forschung ist in Deutschland bereits gut aufgestellt. Nachholbedarf besteht jedoch beim Transfer des KI-Wissens in marktfähige KI-basierte Anwendungen. Experten der Plattform Lernende Systeme zeigen in einem aktuellen Whitepaper, wie der Austausch von Forschungsergebnissen und Anwendungswissen zwischen Wissenschaft und Unternehmen gelingen kann und benennen Gestaltungsoptionen. Sie empfehlen, die Ausbildung und Anwerbung von KI-Talenten, Kooperationen zwischen Bildungseinrichtungen und Industrie sowie geeignete Rahmenbedingungen in den Unternehmen und Hochschulen voranzutreiben.

Der Wissenstransfer von der Forschung in die Anwendung fördert KI-Innovationen und stärkt so die Resilienz sowie die Wettbewerbsfähigkeit Deutschlands. Er umschreibt einen Prozess, in dem Forschungseinrichtungen und Unternehmen ihr Wissen, Erkenntnisse, Fähigkeiten und Expertise austauschen. „Wissenstransfer ist keine Einbahnstraße. Deutsche Unternehmen stehen bei der Frage, wie sich mittels Anwendungen der KI Prozesse und Produkte in Qualität und Effizienz optimieren lassen, vor ganz unterschiedlichen Herausforderungen. Deshalb geht es nicht nur darum, Forschungsergebnisse und potenzielle KI-Lösungen in die Unternehmen zu bringen, sondern auch darum, die spannenden Themen aus den Betrieben in die Universitäten zu tragen. Dieser wechselseitige Austausch ist die Grundlage für einen erfolgreichen und wirtschaftlich wirksamen Wissenstransfer“, so Carl-Helmut Coulon, Leiter Future Manufacturing Concepts bei INVITE und Mitglied der Arbeitsgruppe „Technologische Wegebereiter und Data Science“ der Plattform Lernende Systeme. Er ist Mitautor des Whitepapers “KI in die Anwendung bringen – Eine Gemeinschaftsaufgabe für Hochschulen, Forschungseinrichtungen, Unternehmen und Politik” der Plattform Lernende Systeme.

Nur wenige Unternehmen nutzen KI in ihrem Betrieb. Es fehlt an der notwendigen Expertise zu der Technologie. Auch verfügen Unternehmen selten allein über die notwendigen großen Datenmengen in ausreichender Qualität, um erfolgreiche Geschäftsmodelle mit KI umzusetzen. Um den Einsatz von KI im Unternehmen voranzutreiben und gleichzeitig eine praxisrelevante KI-Forschung zu ermöglichen, sind enge Kooperationen zwischen Unternehmen und Hochschulen sowie Forschungseinrichtungen maßgeblich. Mit regionalen Digital Hubs, KI-Kompetenzzentren und Mittelstandszentren mit KI-Trainern verfügt Deutschland bereits über eine gute Infrastruktur für derartige Kooperationen. Die Autoren des Whitepapers regen an, an diesen regionalen KI-Knotenpunkten die Zusammenarbeit der Akteure im Ökosystem der Talente zu verstärken. Hier können zum Beispiel Unternehmen die passende Expertise für ihre individuellen Problemstellungen finden oder Forschende ihre KI-Lösungen an realen Daten erproben. Auch Karriere- und Entrepreneurship-Zentren nennt das Whitepaper als gute Anlaufstellen für die Vernetzung mit Studierenden. In Netzwerken zwischen Unternehmen können mittelständische Betriebe Daten und Infrastruktur teilen und damit die Grundlage für den Einsatz von KI schaffen.

„Unternehmen dürfen sich nicht nur als Produzent eines KI-Produktes sehen, sondern als KI-Unternehmen, das strategisch in KI-Projekte investiert. Die Entwicklung einer positiven Unternehmensmentalität hinsichtlich KI ist eine wichtige Voraussetzung für den Erfolg, insbesondere mit Bezug auf den Transfer von Wissen durch Kooperationen mit Forschungseinrichtungen. Unternehmen müssen erkennen, welcher Nutzen für sie durch die Vernetzung mit KI-Expertinnen und -Experten aus der Forschung entsteht“, so Mitautor des Whitepapers, Markus Kohler, KI Experte und Manager bei SAP sowie Mitglied der Arbeitsgruppe „Technologische Wegebereiter und Data Science“.

Hohe Nachfrage nach KI-Fachkräften

Große Unternehmen ebenso wie der Mittelstand benötigen KI-Talente, um Forschungswissen in praktische KI-Anwendungen umzusetzen. Zwar steigen in Deutschland die Studierendenzahlen in der Informatik und das Angebot an KI- und Data-Science-Studiengängen zählt zu den umfangreichsten in Europa. Dennoch kann die Nachfrage nach KI-Fachkräften bisher nicht ausreichend gedeckt werden. Die Autoren empfehlen, den Praxisbezug im Informatikstudium zu stärken und spannende KI-Themen aus der Wirtschaft zu integrieren, etwa durch Wettbewerbe für die Lösung konkreter Probleme aus Unternehmen.

Das Whitepaper sieht vor, Lehrangebote zu KI in den sogenannten Domänenwissenschaften zu etablieren, um dem Fachkräftemangel zu begegnen. „Wichtig ist ein technisches und wissenschaftliches Grundverständnis für KI, um im eigenen Betrieb deren Chancen zu erkennen und in Kooperation mit KI- und Data Science-Experten Ideen in Lösungen umsetzen zu können. Deshalb müssen KI- und Data Science-Methoden unter anderem auch in Physik, Ingenieurwissenschaften sowie Wirtschafts- und Sozialwissenschaften als Werkzeuge so selbstverständlich werden wie zum Beispiel Statistik, Systemtheorie oder Regelungstechnik. Im Gegenzug müssen KI- und Data Science-Experten Basiswissen in den Anwendungsdomänen aufbauen, um passgenaue KI-Lösungen für ihr Unternehmen mitzugestalten“, sagt Mitautor Wolfgang Ecker, Distinguished Engineer bei Infineon Technologies und Professor für Elektrotechnik an der Technischen Universität München sowie Mitglied der Arbeitsgruppe „Technologische Wegebereiter und Data Science“.

Auch wird die Weiterbildung von Fachkräften im Unternehmen zu KI empfohlen, beispielsweise in Zertifikatskursen an entsprechenden Hochschulen. Gleichzeitig müssen die Unternehmen eine optimale Arbeitsumgebung bieten, um in- und ausländische KI-Talente zu halten.

Über das Whitepaper

Das Whitepaper KI in die Anwendung bringen – Eine Gemeinschaftsaufgabe für Hochschulen, Forschungseinrichtungen, Unternehmen und Politik wurde von Mitgliedern der Arbeitsgruppe Technologische Wegbereiter und Data Science der Plattform Lernende Systeme verfasst.

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Linda Treugut / Birgit Obermeier
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