3 Fragen an Christian Janiesch (D-AI-Y)
Professor Christian Janiesch leitet an der TU Dortmund den Lehrstuhl für „Enterprise Computing“. Gemeinsam mit seinem Team erforscht er, wie Unternehmen Künstliche Intelligenz (KI) sinnvoll, selbstbestimmt und unabhängig einsetzen können. Im Forschungsprojekt D-AI-Y, Do AI Yourself, arbeitet er daran, kleine und mittlere Unternehmen (KMU) fit für den Einsatz von KI zu machen.
Wie bist du zum Thema KI und Mittelstand gekommen?
Als Wirtschaftsinformatiker interessiert mich schon immer, wie Menschen, Aufgaben und Technik zusammenwirken. Nach meiner Promotion war ich ein paar Jahre bei der SAP in Brisbane, Australien. Dort habe ich gesehen, wie selbstverständlich Unternehmen digitale Technologien einsetzen, viel unaufgeregter, als man das hierzulande manchmal tut. Diese Erfahrung hat mich sehr geprägt. Zurück in Deutschland habe ich mich stärker mit der Frage beschäftigt, wie man solche Technologien nachhaltig in Unternehmen verankern kann, gerade im Mittelstand. Ich komme aus dem Prozessmanagement, da schaut man sich betriebliche Abläufe sehr genau an und überlegt, wo Technologie unterstützen kann. Mich interessiert der Zusammenhang: Was kann KI besser machen und was sollte der Mensch weiterhin tun? Wichtig ist auch die organisatorische Seite: Eine KI ist ja kein Selbstläufer. Wenn ein Unternehmen sie einführt, muss sie in bestehende Strukturen passen, und die Mitarbeitenden müssen verstehen, wie sie damit umgehen. Das nennt man AI Literacy. Sonst bleibt es bei einem Experiment.
Wie ist aus diesen Überlegungen das Projekt D-AI-Y entstanden?
Die Idee kam vor etwa drei Jahren. Wir haben uns gefragt, warum der deutsche Mittelstand sich mit KI so schwertut. An der Technik liegt es selten, denn Rechenleistung oder Cloud-Dienste kann man heute problemlos mieten. Das Problem ist oft, dass viele Firmen nicht wissen, wie sie einsteigen sollen. Daraus ist D-AI-Y entstanden. Wir wollen damit Unternehmen in die Lage versetzen, ihre eigenen KI-Lösungen zu entwickeln. Dafür bauen wir gemeinsam mit Projektpartnern eine Toolbox, also einen digitalen Werkzeugkasten mit Beispielen, Checklisten und Schulungsmaterialien. Die Firmen können damit lernen, KI anzuwenden, wie im Heimwerkerprinzip. Unser Ziel ist, dass KMU selbstständig mit KI arbeiten, statt auf externe Anbieter warten zu müssen. Denn die Kernfrage ist: Wie kann ein Unternehmen mit diesen schnellen technologischen Veränderungen Schritt halten, ohne sich abhängig zu machen?
Gibt es ein Beispiel, das das praktisch veranschaulicht?
Ein Partnerunternehmen stellt CO2-Schneestrahlreinigungsgeräte her. Dort geht es darum, mit Sensoren und KI vorauszusagen, wann Düsen verstopfen könnten. Das nennt man Predictive Maintenance, die vorausschauende Wartung. Ziel ist, Störungen zu verhindern, bevor sie auftreten.
Insgesamt haben wir aktuell im Projekt vier bis fünf solcher Use Cases, in denen wir mit Firmen konkrete Lösungen umsetzen. Aus diesen Beispielen lernen wir, was funktioniert und was nicht. Dieses Wissen fließt dann in die Toolbox ein. Für die am Projekt beteiligten Firmen entstehen daraus oft eigene Produkte oder Services. Wenn eine Firma zum Beispiel ein Modell entwickelt, das verstopfte Düsen zuverlässig vorhersagt, kann sie das auch als Dienstleistung an andere Betriebe weiterverkaufen. Was die Unternehmen damit machen, bleibt ihnen überlassen.
Unsere Toolbox wird nach Projektabschluss frei zugänglich sein. Sie soll stetig wachsen mit neuen Beispielen und Praxiswissen. Ich hoffe, dass daraus langfristig ein Netzwerk entsteht, in dem Unternehmen voneinander lernen. Denn das Ziel ist: KI soll nicht einfach eingekauft, sondern verstanden und selbst gestaltet werden.
Interview: Eva Meschede