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ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND LIFE IN 2030

ai-100-report

Es ist schon erstaunlich, wie schnell sich das Thema „Künstliche Intelligenz“ (Artificial Intelligence: AI) in Unternehmen und in der breiten Öffentlichkeit etabliert hat. Es kommt einem so vor, als ob Artificial Intelligence wirklich etwas Neues ist, dabei hat die Stanford University schon 2014 auf die 100-jährige Geschichte von Artificial Intelligence hingewiesen (“One Hundred Year Study on Artificial Intelligence (AI100),” Stanford University, accessed August 1, 2016, https://ai100.stanford.edu). Viel wichtiger als die Vergangenheit von AI ist allerdings, wie sich AI bis 2030 entwickeln wird. An dieser Stelle positionieren sich sogenannte Zukunftsforscher mehr oder weniger marketinggerecht. Ich tendiere eher dazu, einer wissenschaftlich fundierten Arbeit zu vertrauen. So eine liegt nun seit September 2016 vor:

Peter Stone, Rodney Brooks, Erik Brynjolfsson, Ryan Calo, Oren Etzioni, Greg Hager, Julia Hirschberg, Shivaram Kalyanakrishnan, Ece Kamar, Sarit Kraus, Kevin Leyton-Brown, David Parkes, William Press, AnnaLee Saxenian, Julie Shah, Milind Tambe, and Astro Teller.  „Artificial Intelligence and Life in 2030.“ One Hundred Year Study on Artificial Intelligence: Report of the 2015-2016 Study Panel, Stanford University, Stanford, CA,  September 2016. Doc: http://ai100.stanford.edu/2016-report. Accessed:  September 6, 2016.

In diesem Report geht es um Grundsätzliches, wie z.B. einer Definition von AI

“Artificial intelligence is that activity devoted to making machines intelligent, and
intelligence is that quality that enables an entity to function appropriately and with
foresight in its environment.”Nils J. Nilsson, The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements (Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2010).

und um die zukünftigen Entwicklungen und Auswirkungen von AI bis 2030. Wer sich wirklich mit dem Thema befassen will, sollte sich diese ca. 50 Seiten einmal in Ruhe durchlesen. Danach können Sie die vielfältigen Berichte/Kommentare/Meinungen in den einschlägigen Medien besser einschätzen. Ich habe mir in den letzten Jahren zu dem Themenkomplex auch so meine Gedanken gemacht:

Freund, R. (2016): Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model. Bellemare, J., Carrier, S., Piller, F. T. (Eds.): Managing Complexity. Proceedings of the 8th World Conference on Mass Customization, Personalization, and Co-Creation (MCPC 2015), Montreal, Canada, October 20th-22th, 2015, pp. 249-262 | Springer

Freund, R. (2016): Wie verändert Cognitive Computing die HR-Landschaft?. In: HR Performance 2/2016, S. 16-19 | Download

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Wo kommt eigentlich der Begriff „Robot“ her?

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Der Begriff „Robot“ wird von uns allen wie selbstverständlich benutzt, doch ist vielen gar nicht klar, dass „Robot“ aus dem Slavischen kommt und „Arbeit“ bedeutet (MGI 2017: A future that works, p. 3):

The Czech writer Karel Capek coined the word “robot” almost a century ago, in a 1920 play about factory androids that each do the work of two-and-a-half humans at a fraction of the cost. Science fiction has since become business fact. Robots are commonplace in manufacturing, and algorithms are playing an ever-larger role in companies from UPS to Amazon.

The word “robot” comes from the Slavic word for work, “robota.” Karel Capek, R.U.R. (Rossum’s Universal Robots), 1920. The play is available at www.gutenberg.org.

Solche Entwicklungen sind immer ambivalent: Einerseits helfen uns solche Systeme (Robots), stupide und schwere Arbeit zu verrichten; andererseits werden diese Systeme immer leistungsfähiger und ersetzen manche Tätigkeiten, bzw. ganze Jobs. Diese Ambivalenz gab es schon häufiger in der Geschichte des Menschen. Es kommt darauf an, wie wir mit solchen Entwicklungen umgehen. Manche haben sich rechtzeitig darauf eingestellt, und andere haben diese Trends ignoriert… Solche Zusammenhänge besprechen wir auch in dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Innovationsmanager (IHK). Informationen dazu finden Sie auf unserer Lernplattform.

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BCG (2017): The most innovative companies 2016

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Die Zusammenfassung der Ergebnisse BCG (2017): The most innovative companies 2016 (PDF) zeigt interessante Entwicklungen auf. Beispielsweise tauchen in den Top 10 keine deutschen/europäischen Unternehmen auf (S. 4). Weiterhin zeigt die Grafik auf Seite 7, dass die innovativsten Unternehmen viele verschiedene Quellen stark nutzen, um innovativ zu sein. Nicht zuletzt ist der Anteil externer Verknüpfungen, wie Partnerschaften oder Venture Kapitel Einsatz, seit 2010 stark angestiegen. Abschließend möchte ich anmerken, dass diese Listen der Boston Consulting Group doch recht westlastig sind. Ich vermute, dass asiatische, bzw. speziell chinesische Unternehmen, in den nächsten Jahren weiter vorne positioniert werden. Mal sehen… In dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Innovationsmanager (IHK) gehe ich auf solche Entwicklungen ein. Weitere Informationen zu unseren Lehrgängen mit IHK-Zertifikat finden Sie auf unserer Lernplattform.