Open Innovation: Gemeinsam Neues entwicklen

Vom sprachgesteuerten Assistenten über den automatischen Einpark-Assistenten bis zu Chatbots – in vielen alltäglichen Anwendungen stecken KI-Komponenten. Auch in der Industrie ist künstliche Intelligenz als eine ressourcenschonende Zukunftstechnologie zunehmend etabliert – nicht nur bei Produktionsabläufen, sondern entlang der gesamten Wertschöpfungskette, nicht zuletzt bei Innovationen.  

Viele Menschen denken bei Innovationen an einen großartigen Einfall, einen Geistesblitz oder Geniestreich. Der Innovationsprozess ist in der Praxis jedoch ein anderer und oft das Ergebnis jahrzehntelanger Arbeit von großen Forschungsteams. Die Herausforderungen werden dabei größer: Die Forschungsproduktivität sinkt kontinuierlich, während die Zahl der Forscher:innen, die an den Projekten beteiligt sind, steigt. Der Innovationsaufwand ist groß und für viele Unternehmen kaum noch als Investment vertretbar.  

Wie lässt sich das Dilemma lösen? Eine Antwort heißt: mit künstlicher Intelligenz. Sie ist in der Lage, Innovationen radikal zu beschleunigen. Und sie bringt einen gewaltigen Vorteil mit: ihr Einsatz ist weder exorbitant teuer noch kompliziert. Das ermöglicht auch kleinen und mittleren Unternehmen, bei Innovationen am Ball zu bleiben und in Märkten bestehen zu können. 

„Wir ertrinken in Informationen und hungern nach Wissen.“ John Naisbitt 

Künstliche Intelligenz liefert verborgenes Wissen

Wir verfügen über unendlichen Datenmengen, die die digitalisierte Wirtschaft und Gesellschaft liefern. Künstliche Intelligenz ist in der Lage, aus diesem sogenannten „Data Lake“ Wesentliches herauszufiltern, Muster und Trends (frühzeitig) zu erkennen und Handlungsgrundlagen zu liefern. Genau das ist eine Paradedisziplin der Künstlichen Intelligenz. Dabei analysiert sie riesige Datenmengen, Texte, Bilder, Videos und wertet sie aus. Diese Form der datenbasierten Recherchearbeit ist der beste Weg, Informationen zu gewinnen, die sonst verborgen bleiben. Das ist der erste Schritt in jedem Innovationsprozess. KI hat das Potenzial, das Innovationsmanagement nicht nur zu beschleunigen, sondern auch deutlich zu verbessern.

Kundenperspektive im Mittelpunkt 

Innovation als kreativer Prozess lässt sich mit lernenden Maschinen außergewöhnlich gut automatisieren und verbessern. Da dies immer auf Basis von Nutzerdaten geschieht, ist die Grundidee der Innovation, nämlich die Sicht des Kunden einzunehmen, automatisch erfüllt. Sie hilft bei der Beantwortung der zentralen Fragen: Wie werden Produkte und Services gestaltet, welche Funktionen sind für die Kunden wichtig und welche können weggelassen werden? 

Nach dem Sammeln und Analysieren der Daten durch die Künstliche Intelligenz, kommen die menschlichen Fertigkeiten wieder zum Einsatz, nämlich die richtigen Schlussfolgerungen abzuleiten und kreative Lösungsansätze zu entwickeln. Teamarbeit Mensch und Maschine. 

Innovationskultur als Basis

Weitere Anwendungsfelder von KI im Innovationsprozess: 

  • Beim Sichten von Ideen kann KI helfen. Sie ist in der Lage, die Ideen zu bewerten bspw. anhand der Investitionsbereitschaften von Risikokapitalgebern.  
  • Beim Entwickeln von Designs, was ja grundsätzlich unbegrenzte Gestaltungspielräume bietet, hilft KI den Prozess effizient zu gestalten. Funktionalitäten, Aussehen, Umweltaspekte, Kosten und Wechselwirkungen könnten einbezogen werden. 
  • Testen von Prototypen: Wie ist die Akzeptanz des neuen Produktes oder Services am Markt? Über A/B Testings können Unternehmen den Usern unterschiedliche Versionen bspw. von Websites zeigen und das Nutzerverhalten analysieren.  
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    Innovation von Geschäftsmodellen mit künstlicher Intelligenz 

    Künstliche Intelligenz bietet enormes Potenzial und gilt als Treiber von Innovationen. Das ist für die Zukunftssicherung von Unternehmen zentral. Dabei geht es nicht nur um intelligente Produkte und Services. Es können auch neue Geschäftsmodelle entstehen. Wenn es nämlich durch KI-basierte Prozesse möglich ist, die verborgenen Bedürfnisse von Kunden aufzuspüren, dann können daraus auch ganz neue vielfach digitale Geschäftsmodelle entstehen, also radikale oder disruptive Innovationen. Die Kernkompetenz liegt in den zur Verfügung stehenden Daten. Es ist denkbar, dass in Jahren Geschäftsmodelle, die keine eigenen Ressourcen benötigen und rein auf Daten basieren (wie Airbnb oder Uber), durch KI identifiziert und entdeckt werden können.  Die Data Lakes, die kontinuierlich mit Daten aus Systemen gefüllt werden, bieten viele Möglichkeiten, auch um neue Geschäftsmodelle zu generieren, Prozesse zu automatisieren oder Abläufe zu optimieren. 

    Künstliche Intelligenz für mehr Nachhaltigkeit 

    KI kann Unternehmen auch dabei unterstützen, nachhaltig und ökonomisch zu handeln: Rolls Royce setzt KI beispielsweise in Dateninnovation und –integration für die Entwicklung elektrischer und wasserstoffbasierter Lösungen ein, um die CO2 Emission zu reduzieren und damit einen nachhaltigen Wandel der zivilen Luftfahrt voranzutreiben. In der Automobilindustrie kommt Künstliche Intelligenz in unterschiedlichen Bereichen zum Einsatz, wie etwa für die Entwicklung hybrider Antriebe. KI kann in zahlreichen Wirtschaftssektoren und Situationen zum Einsatz kommen, um zur Bewältigung von Umweltauswirkungen und des Klimawandels beizutragen, weitere Beispiele sind: KI-gesteuerte Energienetze, nachhaltige Lieferketten, Umweltüberwachung und Umweltschutzeinhaltung.

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    Grenzen der KI bei Innovationen 

    Die Künstliche Intelligenz besitzt keinen Erfindergeist – Computer können analysieren, Muster erkennen, kopieren, nachahmen und neu kombinieren, aber nichts komplett Neues erschaffen. Die KI steht für Inselbegabungen: Sie ist auf ihre jeweilige Programmierung begrenzt und kann keine Antworten auf Fragen geben, für die sie nicht entworfen wurde. Menschen besitzen viel implizites Wissen, die Fähigkeit zu vernetztem Denken und das, was man gemeinhin als „gesunden Menschenverstand“ bezeichnet – Maschinen können das nicht reproduzieren. 

    Regulierungsschritte und Potenziale rund um KI 

    Die EU-Kommission will Innovationen im Bereich Künstliche Intelligenz fördern. Allerdings soll es klare Regeln beim Einsatz dieser Technologie in Risikobereichen geben. Die Kommission will deshalb nach eigenen Angaben einen klaren Rechtsrahmen für den Einsatz von KI schaffen, der auch die Innovation in diesem Bereich fördern soll. Über die Vorschläge der EU-Kommission müssen nun die EU-Staaten und das Europaparlament verhandeln. Es dürfte noch einige Jahre dauern, ehe die neuen Regeln in der EU gelten. Adrian Locher, Gründer und CEO des auf Künstliche Intelligenz fokussierten Unternehmens Merantix in Berlin in einem Beitrag für die FAZ: „Im Weg steht den Deutschen immer wieder eine Mischung aus vorurteilsbeladener Angst vor und diffusem Halbwissen über neue Technologien. Anstatt zu fragen: „Was kann uns das bringen?“, heißt es oft: „Was kann dabei schiefgehen?“  

    Die KI-Regulierung darf nicht zur Innovationsbremse in Deutschland und Europa werden. Zwischen Verbot und Freiräumen liegen Welten, die mit kluger Regulierung gefüllt werden müssen. Dann kann sich KI weiter zum einen zentralen Faktor entwickeln, der wesentliche Beiträge zur Innovationsleitung der deutschen Wirtschaft leistet.