mit diesem Newsletter erlaube ich mir, eine kleine Retrospektive zu halten.

Wir sind jetzt beim vierten Teil unserer kleinen Reihe angekommen, über Entscheidungen und dem, was ihnen zugrunde liegt.

Wir haben uns mit unserem Bauch beschäftigt und über den Anteil der Intuition an unseren Entscheidungen nachgedacht. Daraufhin haben wir die Intuition zwar als inneren Kompass gewürdigt, gleichzeitig aber auch gesehen, dass sie uns in Form von Wahrnehmungsverzerrungen (den sog. Biases) aufs Glatteis führen, zu Fehlschlüssen und somit zu weniger guten Entscheidungen verleiten kann. 

In der letzten Folge schließlich machten wir einen kurzen Abstecher zu den Neurowissenschaften, genauer zur Neuroökonomie und zum Neuromarketing. Wir erfuhren dort, warum wir uns beim Nachdenken über unser Entscheidungsverhalten vom lange gültigen Konzept des stets rational handelnden Homo Oeconomicus verabschieden und unseren Emotionen einen größeren, wenn nicht entscheidenden Anteil einräumen sollten. 

Heute machen wir gewissermaßen eine Kehrtwende: Wir treten einen Schritt von uns Menschen aus Fleisch und Blut zurück – und schauen uns kurz an, wie uns die künstliche Intelligenz dort unterstützen kann, wo wir vielleicht zu schwach, zu anfällig, kurz, zu menschlich sind. 


Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen - was ist das?

Der Begriff Künstliche Intelligenz (KI) oder artifizielle Intelligenz (AI) stammt aus der Informatik. Er bezeichnet ein durch Algorithmen gesteuertes künstliches neuronales Netzwerk, mit dem automatisiertes intelligentes Verhalten möglich gemacht werden soll.
 
Kern der KI ist das sogenannte maschinelle Lernen, auch Deep Learning genannt. Bezeichnet wird damit ein Verfahren, wie ein künstlich intelligentes System auf Basis von Daten und Algorithmen durch Lernprozesse neue Zusammenhänge und Muster erkennt. Auch, wie es damit zu eigenen Schlüssen kommt, sie selbstständig optimiert, bis der Zielzustand erreicht ist. Das bedeutet, der Algorithmus verbessert seine Fehler selbst und passt seine Operationen immer wieder so an, bis sich der vorab definierte Erfolg einstellt. 

Damit bildet die KI menschliche Entscheidungsprozesse künstlich nach. Sie ist dabei wesentlich schneller, lernfähiger als wir. Vor allem aber kommt sie ohne menschliche Emotionen und folglich ohne die bereits besprochenen Verzerrungen im Wahrnehmen und Urteilen aus. 

 

Mithilfe eines solchen maschinellen Lernens brachte sich zum Beispiel im Jahr 2016 der Algorithmus Alpha Zero das für Laien sehr komplizierte Go-Spiel selbst bei. Im Gegensatz zu Schachcomputern wie dem Deep Blue, der im Jahr 1996 den damaligen Weltmeister Gari Kasparow besiegt hatte und dafür noch auf unzählige gespeicherte Schachpartien zurückgreifen musste, benötigte Alpha Zero keinerlei Daten. Das Programm kannte lediglich die Spielregeln und Siegkriterien von Go. Das genügte, damit die KI binnen kürzester Zeit durch intensives Spiel gegen sich selbst die Spielzüge des chinesischen Brettspiels autodidaktisch erlernte und schon bald besser war als die menschlichen Meister. 

 

Diese Fähigkeiten künstlicher neuronaler Netze, rund um die Uhr in großer Geschwindigkeit sozusagen aus Fehlern zu lernen und Basis automatisierter Entscheidungen die nächstfolgenden Schritte selbstständig zu optimieren, werden heute unter anderem in Forschung und Entwicklung geschätzt. Dies gilt zum Beispiel für den Pharmabereich, wo inzwischen ganze Versuchsreihen im Labor vollautomatisch mithilfe von KI durchgeführt werden. Tiefergehendes Lernen war es zum Beispiel auch, das die schnelle Entwicklung passender RNA-Impfstoffe ermöglicht und zum Durchbruch bei der Pandemiebekämpfung geführt hat. Haben früher Menschen entschieden, welche Samples erfolgversprechend sind, mischen heute Algorithmen zumindest kräftig mit. 

 

Ob der alte Traum wahr wird, jemals ein künstliches Gehirn zu bauen, sei dahin gestellt. Angesicht von rund 86 Milliarden Zellen und hochgerechnet 100 Billionen Synapsen des menschlichen Gehirns lässt sich zumindest so viel sagen, dass es noch eine ganze Weile dauern wird. Es gibt allerdings nicht wenige Verfechter der KI, die dies anders sehen. Sie behaupten, dass angesichts der heute rasant gestiegenen Prozessorleistung und der leistungsfähigeren Algorithmen die sogenannte Singularität und Superintelligenz schon in relativ naher Zukunft erreicht werden kann. Diese Begriffe beschreiben den Moment, in dem künstliche Intelligenz in allen Bereichen uns Menschen überlegen sein wird und wir mit unserer begrenzten Intelligenz und unseren Emotionen auf die unteren Sprossen der Evolutionsleiter verwiesen werden. 

 

Ob Singularität oder Superintelligenz – ich lasse das unkommentiert so stehen und wende mich wieder der Frage zu, wie dieses mächtige Werkzeug uns in unseren Entscheidungen unterstützen kann. In welchen Bereichen ist die KI heute schon präsent? Setzen Unternehmen diese künstlich neuronal-vernetzte Entscheidungshilfe bereits heute schon ein, und wenn ja, wo? 

In den USA werden selbstlernende Algorithmen zur Prävention und Verbrechensbekämpfung eingesetzt. Die Software identifiziert auf Basis von Daten künftige Hotspots und trifft selbstständig Voraussagen, wo das nächste Verbrechen stattfinden kann. Der Gedanke dahinter: Ist die Polizei zuvor am Tatort, lässt sich das Verbrechen verhindern. 

Im Gericht unterstützen smarte Assistenten US-Richter bei der Urteilsfindung. Im Kreditwesen geben KI-gestützte Systeme Voraussagen darüber, ob die Kreditnehmer vertrauenswürdig sind und ihr Darlehen zurückzahlen werden. 

Schließlich halten intelligente Algorithmen in die Radiologie Einzug. Gefüttert mit einer großen Zahl an Aufnahmen zum Beispiel von Lungenkrebs, sind sie – teilweise präziser als die Radiologen selbst – in der Lage, karzinogene Stellen im Gewebe zu erkennen. Haben diese Systeme Zugriff auf die neueste Fachliteratur, wachsen sie zu mächtigen Expertensystemen aus. 

 

Was die Wirtschaft angeht, so greife ich mit dem Recruiting einen zentralen Unternehmensbereich heraus, in dem intelligente, automatisierte Verfahren und Technologien zu besseren Personalentscheidungen führen können. 
Es ist kein Geheimnis: Fehlentscheidungen auf diesem Gebiet verursachen enorme Schäden und können über die Zukunftsfähigkeit von Unternehmen entscheiden. Viele Personalverantwortliche wissen, dass nicht selten Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen eingestellt werden, die einen ähnlichen biografischen und akademischen Hintergrund oder einfach nur ähnliche Hobbys wie das Management haben. Umgekehrt werden High Potentials abgelehnt, weil irgendein Detail in den Augen der Verantwortlichen nicht stimmt und die sprichwörtliche Nase nicht passt. 

Das oft gelobte Bauchgefühl führt hier leider besonders häufig in die Irre. Daher stellen sich insbesondere viele große Unternehmen häufig die Frage, ob das traditionelle Bewerbungsgespräch ein Auslaufmodell ist – oder ob es Wege gibt, wie es effizienter und treffsicherer gestaltet werden kann. 

 

Mit künstlicher Intelligenz stehen dem heutigen Personalmanagement vielfältige Werkzeuge zur Verfügung, wie das subjektiv verlaufende Recruiting durch die Datenanalyse ersetzt werden soll. Die Bewerberdaten sind jetzt nicht nur Lebensläufe und Zeugnisse, sondern Sprach- und Videoproben. Die Software nicht das Was, sondern das Wie. Der Algorithmus analysiert und bewertet den Wortschatz und Satzbau der Bewerber, das Sprechtempo, die Stimme, den Erregungsgrad. Je nach System fließt auch die Tatsache, ob die Bewerberin oder der Bewerber Augenkontakt sucht, in die Bewertung mit ein. 

Die meisten Unternehmen ziehen zur Analyse andere Mitarbeiter heran, andere setzen auf voll automatisierte Verfahren. Die Frage dabei ist, wie groß der menschliche Anteil sein soll, damit das Verfahren auch ethischen Kriterien genügen kann. Ich denke, optimal ist es, wenn das eine getan wird, ohne das andere zu lassen. Wenn die unbestreitbaren Fähigkeiten der KI zur Filterung geeigneter Kandidat:innen eingesetzt werden, der menschliche Faktor aber nicht ganz außer Acht gelassen wird. 

 

Das letzte Wort sollte immer noch der Mensch haben – auch wenn er in Zukunft seine Entscheidungen sicher immer mehr auf die Empfehlungen der smarten Assistenten stützen wird. Glaubt man Personalberatern, so spricht die hohe Trefferquote der Algorithmen für sich. Deutschland ist hier übrigens immer noch eine Art Entwicklungsland. Die Skepsis gegenüber den automatisierten Verfahren ist groß. Nicht zuletzt deswegen wurde der Ethik-Beirat HR-Tech ins Leben gerufen, der im Jahr 2020 nach 15-monatiger Arbeit spezielle KI-Richtlinien für HR verabschiedet hat.   

 

Führt die KI zur Superintelligenz bzw. Singularität? Oder sie einfach nur eine sehr smarte, lernfähige Maschine? Ich kann es nicht entscheiden. Lieber wende ich mich an dieser Stelle der sehr menschlichen Frage zu, wie Sie Ihren Horizont und Ihre Skills professionell erweitern können. Zum Beispiel, indem Sie unter dem großen Kursangebot unseres Instituts nach passenden Seminaren Ausschau halten und so Ihre Kenntnisse in dem Bereich KI-gestützter Entscheidungsfindung vertiefen. Ob in HR oder in anderen Bereichen des Managements – diese Entscheidung wird Ihnen niemand abnehmen. 

Ein kleiner Tipp vorab: Schauen Sie sich unsere Seminare unter der Rubrik „Personal-Management“ oder „Strategische Unternehmensführung“ an. Besonders das Top-Management greift bei strategischen Entscheidungen immer häufiger auf die Erkenntnisse und Empfehlungen von Business Intelligence zurück. Ein Analyseverfahren, das durch die Verbindung mit Künstlicher Intelligenz in den vergangenen Jahren noch mächtiger und effektiver wurde. Dieses Thema streife ich hier nur am Rande. Es zeigt, wie uferlos der Bereich KI heute ist – und wir stehen erst am Anfang dieser Entwicklung. 

Bei der Auswahl Ihrer nächsten Schritte wünsche ich Ihnen viel Erfolg. Es würde mich sehr freuen, wenn ich Sie durch unsere kleine Reihe zum Thema Entscheiden zu eigenen Erkenntnissen inspirieren konnte. 

Bis zum Wiederlesen im nächsten Monat.
Ihr