Was muss die deutsche Wirtschaft tun, um sich für das KI-Zeitalter neu aufzustellen? Prof. Dr.-Ing. Rainer Stark sieht in den ungenutzten Datenbeständen der Industrie, vertrauensvoller Zusammenarbeit und neuen Allianzen zwischen Ingenieur*innen und Informatiker*innen den Schlüssel zur Sicherung des Wohlstands. Er ist Leiter des Fachgebietes Industrielle Informationstechnik an der Technischen Universität Berlin und stellvertretender Sprecher Wissenschaft im „Forschungsbeirat Industrie 4.0“ der Akademie der Technikwissenschaften acatech.
Herr Professor Stark, fällt Ihnen eine erfolgreiche KI ein, die Made in Germany ist?
Es gibt sicher einige KI-Anwendungen in der Industrie, etwa in der Entwicklung, Produktion und Wartung und auch KI-basierte Analytik, zum Beispiel in der Medizin. Dort nutzen Unternehmen eigene Datensätze, um KI zu trainieren und Entscheidungen schneller und sicherer zu treffen. Das sind aber hausinterne Lösungen, die nicht frei auf dem Markt verfügbar sind. Im Sinn einer allgemein verfügbaren KI würde mir erst einmal nichts einfallen.
Woran liegt das?
Das hat viele Gründe, angefangen mit dem Zugriff auf Daten. Prinzipiell haben wir einen sehr großen Fundus in der Industrie. Da liegen viele große Datensätze vor, die aber oft in „Datenkellern“ verbunkert sind, also in separaten Datenbanken und Servern. Sie lassen sich schlecht erschließen, denn die einzelnen Fachabteilungen reden über eine gemeinsame Nutzung ihrer Datenschätze wenig miteinander. Die IT wiederum weiß inhaltlich nichts von Daten, die in der Produktion oder Entwicklung gesammelt werden. Die Informationen, wo und in welcher Form Daten vorhanden sind, müsste man zunächst aufbereiten, um in den Unternehmen Effizienzen zu erzielen oder KI-Modelle zu trainieren. Da wären auch die Chief Digital Officer in den Firmen gefragt, die sich hier aber offenbar zu wenig engagieren oder nicht über die entsprechenden Detailkenntnisse verfügen. Eine weitere Herausforderung liegt in der Frage: Wer möchte sein Wissen wem gegenüber offenlegen, um gemeinsam davon profitieren zu können?
Warum ist das eine Herausforderung?
Nehmen Sie das Trainieren von größeren KI-Modellen, die maßgeschneidert sind auf Anwendungen wie Konzeptentwicklung, Serienentwicklung, Robotersimulation oder den Betrieb von Maschinen in der Fabrik. Im Moment sind wir da recht kleinteilig. Wir haben den Mittelstand mit sehr viel Know-how-Daten, und viele versuchen das Trainieren von KI erst einmal für sich. Sinnvollerweise müsste man solche Modelle aber über einzelne Unternehmen hinaus aufbauen. Denn diese Systeme benötigen möglichst viel Input aus unterschiedlichen Bereichen. Da brauchen wir mehr Bereitschaft, auch einmal mit der vermeintlichen Konkurrenz zusammenzuarbeiten. Viele Firmen sind noch immer sehr abgeschirmt unterwegs, aber da böten sich Möglichkeiten. Es muss ja nicht das jüngste, wichtigste Projekt sein, zu dem man Daten teilt.
Was wäre Ihr Appell an die deutsche Industrie?
Mehr wagen und gemeinschaftlich und vertrauensvoll agieren. Innerhalb der Industrie, aber auch mit der Forschung, um nicht nur punktuell etwas zu versuchen, sondern neue Dinge mit viel Rückenwind schnell in die Umsetzung zu bekommen. Eigentlich beneiden uns ja andere Nationen, die sagen: „Ihr habt eine hervorragende Forschung und Entwicklung und eine gut aufgestellte Industrie.“ Aber das wird zu wenig wirklich operational genutzt beziehungsweise miteinander verzahnt. Das hatten wir bei den klassischen Technologien besser im Griff. Im digitalen Industriebereich muss da jetzt wesentlich mehr getan werden. Bisher denken wir noch immer zu projektorientiert. Es gibt Verbundprojekte, die laufen einige Jahre, man lernt auch einiges daraus, aber dann geht es in die Senke, weil zu viele Unternehmen denken: „Ich habe jetzt methodisch dazugelernt und kann das dann mit meiner Infrastruktur umsetzen.“ Jetzt kommen wir aber in ein neues Zeitalter, in dem die Infrastruktur noch gar nicht vorhanden ist – zum Beispiel, um große KI-Modelle zu qualifizieren. Man braucht dazu Energie, Datencenter und die Daten selbst. Das ist eine neue Mixtur, auf die wir bisher nicht gut vorbereitet sind. Jetzt fängt das Spiel ja erst an, und wir müssen uns doppelt anstrengen.
Warum tut Deutschland sich hier mit Innovationen so schwer?
Einer von vielen Gründen ist sicher die Demografie: Wir haben stark fachlich ausgerichtete Unternehmensführer*innen, die oft vorsichtig sind, neue Dinge anzugehen. Man versucht, sein bisheriges Erfolgsmodell weiterzuführen, und die Baby-Boomer-Jahrgänge haben den Zwang zum Wandel nur bedingt erkannt. Es lief ja so weit alles. In vielen Unternehmen hat man weiterhin eher klassisch Karriere gemacht, nicht so sehr mit neuen Ideen und Technologie-Wissen. Das muss sich ändern.
Wie ließe sich dieses Dilemma lösen?
Ein Erfolgsmodell könnte sein, dass eine gestandene Führungskraft mit sehr viel Know-how zusammengespannt wird mit einem Nachwuchstalent – jemandem mit vielen frischen Ideen, sodass die beiden gemeinschaftlich Neues entwickeln. Ich glaube, das wäre klug, weil man dadurch auch der nachrückenden Generation die Gewissheit gibt: „Ihr werdet das eines Tages leiten, ihr könnt profitieren, aber ihr müsst jetzt auch die Herausforderung annehmen, diese Zukunft mitzubestimmen, damit etwas anderes entstehen kann.“ Dazu kommt noch ein anderer wichtiger Punkt: Wir haben zwischen Ingenieur*innen und Informatiker*innen zu lange eine Kluft zugelassen. Das war nicht klug. Die Ingenieur*innen hatten immer so ein bisschen die breite Schulter – sie waren ja auch Jahrzehnte der Stolz der deutschen Industrie. Und jetzt in den letzten Jahren ist die Ehre gebröckelt und sehr viele Ingenieur*innen sind frustriert, weil man deren Leistung gar nicht mehr so richtig wahrnimmt. Und die Informatiker*innen waren zu lange nur mit ihren eigenen Themen beschäftigt und geben jetzt zu: „Wir müssen mit den Ingenieur*innen wesentlich enger zusammenarbeiten, denn genau diese Mischung ist das Interessante.“ Das ist jetzt unsere wichtigste Aufgabe, dieses Zusammenwachsen der Disziplinen, zusammen mit dem Heben der verborgenen Daten.
Warum sehen Sie im Zusammenwachsen von Ingenieurs-Expertise und Informatik eine große Chance?
Das sind eigentlich drei Punkte. Einerseits können wir mit Hilfe von massiv datengetriebenen Modellen und Simulationen die klassische ingenieurwissenschaftliche Entwicklungsarbeit auf ein neues Level heben. Zum anderen kann IT den Betrieb technischer Systeme klüger, besser und nachhaltiger machen. Bei einem unserer Forschungsprojekte, INSPIRE, geht es etwa um hybride Entscheidungsfindung, sprich: menschliches Expert*innenwissen mit den Möglichkeiten von KI und Datenanalyse zu kombinieren. Die Hoffnung ist, dass wir so bestehende Systeme effizienter machen, aber auch ganz neue Produkte schneller auf den Markt bringen können. Dies ist auch der dritte Punkt: Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz und Digitalisierung erschließen wir eine neue Dimension der Wertschöpfung und können völlig neue Angebote am Markt platzieren.
An welche Art von Angeboten denken Sie?
Da ist ganz vieles denkbar. Nehmen wir an, ich bin Startup-Gründer und will mich auf mein digitales Know-how beim Entwerfen von Produkten konzentrieren, brauche aber eine verlässliche Umsetzung in der Produktionstechnik, die ich dann als Online-Service bei einem anderen Unternehmen bekomme. Oder Großgeräte wie eine Gasturbine, bei der die Kunden weitere Funktionen dazu buchen können, die aber nicht unbedingt vom Hersteller selbst kommen müssen. Mit solchen Angeboten könnten wir auch den Green Deal der EU beflügeln. Wir brauchen neue Lösungsversprechen und müssen uns auf intelligentere Systeme konzentrieren, wenn wir mit „Made in Germany“ auf dem Weltmarkt bestehen wollen. Unser gesamter Betrieb von technischen Systemen geht jetzt in eine neue, vernetzte, auch autonome Form über. Diese Prozesse müssen wir beherrschen – am besten so klug, dass wir damit besser Geschäfte machen können als andere.
Das Interview führte Karsten Lemm. Kontakt
Kontakt: Prof. Dr.-Ing. Rainer Stark; Leiter des Fachgebiets Industrielle Informationstechnik; Institut für Werkzeugmaschinen und Fabrikbetrieb (IWF); Fakultät V – Verkehrs- und Maschinensysteme; Technische Universität Berlin; E-Mail: rainer.stark(at)tu-berlin.de
