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Seite: https://www.hochschule-ruhr-west.de//forschung/forschungsschwerpunkte/kuenstliche-intelligenz-aus-oekonomischer-perspektive/newsletter-ki-und-bundestagswahl/
Datum: 28.10.2021, 15:06Uhr

Wirtschaftswandel durch Künstliche Intelligenz

September 2021

Am Sonntag, den 26.09 wird gewählt. Im Wahlkampf ist Differenzierung angesagt. Deshalb haben wir die Wahlprogramme der Parteien nach ihrer Positionierung zur Künstlichen Intelligenz durchforstet - und präsentieren die spannendsten Aussagen folgender Themenfelder in diesem Newsletter:

Die Parteien fordern Wissenstransfer, Professor Christian Cornelissen setzt ihn um. Das Interview mit dem Ingenieur am Wirtschaftsinstitut dreht sich um die Frage, wie er in Projekten mit Studierenden den Bezug zur KI herstellt.

KI aus ökonomischer Perspektive ist ein facettenreiches Thema. Das zeigt sich auch in den Arbeitenden der Studierenden des Wirtschaftsinstituts. Wir stellen einige Beispiele vor.


Wahlprogramme und KI: Positionen zur Bundestagswahl am 26.09.2021

Wir haben acht Wahlprogramme verglichen: Mit den Programmen von CDU/CSU, Bündnis90/Grüne, SPD, FDP, AfD und Die Linke werden die Parteien berücksichtigt, die in der auslaufenden Legislatur im Bundestag vertreten sind. Zudem hat uns interessiert, wie sich die Piratenpartei und Volt positionieren, die sich in ihren Wahlprogrammen ausführlicher als die anderen Parteien mit dem Thema KI auseinandersetzen.

Die zwei wichtigsten Erkenntnisse:

  • In allen Wahlprogrammen taucht der Begriff „Künstliche Intelligenz“ mindestens einmal auf, oft zusammen mit Begriffen wie „Zukunftstechnologie“ oder „Schlüsseltechnologie“.
  • Die Differenzierung der Parteien erfolgt im Einklang mit ihren Grundüberzeugungen in anderen Politikbereichen.

 Die KI-Positionen der Parteien stellen wir in fünf Politikbereichen vor:

KI, Forschung und Bildung: Einen parteiübergreifenden Konsens gibt es bei der Wichtigkeit von Clustern (z.B. CDU/CSU, Grüne, Volt). Die CDU/CSU möchte neue KI-Professuren, Experimentierräume und Reallabore schaffen (CDU/CSU: 86f). Die Grünen streben Investitionen in die Spitzenforschung an und wollen Talente in der Forschung besser bezahlen (Grüne: 75f). Auch die Linke betont die Rolle der Forschung, allerdings unter einer vorgegebenen Zielsetzung: So sollen weitere Potentiale und Regulierungsansätze für eine KI, die Monopolisierungstendenzen und sozialer Spaltung entgegenwirkt, erforscht werden (Die Linke: 97). Die Grünen und Volt betonen die Rolle der europäischen Zusammenarbeit. Volt fordert den Aufbau eines europäischen KI-Kompetenzzentrums und für die Forschung sollen europäische Cloud-Kapazitäten zur Verfügung gestellt werden (Volt: 101f). Die AfD setzt dagegen auf die Rolle von nationalen Kooperationen und will KI-Kompetenzen in Deutschland bündeln (AfD: 185).

Die CDU/CSU will die KI-Bildung für Schülerinnen und Schüler stärken. Die Piratenpartei denkt an die KI-Bildung für Studierende, Beschäftige und interessierte Bürger (CDU/CSU: 81 & Piratenpartei: 36). Volt will die Allgemeinbildung im Bereich der KI- und Datenkompetenz (AI/Data Literacy) verbessern (Volt: 102). Die FDP will die „Individualisierung des Lernens und Lehrens“ (FDP: 16) durch KI erreichen.

KI und Wirtschaft: Die Grünen möchten einen Zukunftsfonds aufbauen, der Start-Ups in definierten Themenfeldern wie KI mit Wagniskapital ausstattet (Grüne: 75f). Außerdem soll eine europäische „Expertise im Bereich der Verarbeitung großer Datenmengen für Künstliche Intelligenz“ (Grüne: 75) aufgebaut werden. Die FDP möchte mit steuerlicher Forschungsförderung das Gründen fördern und fordert in ihrer KI-Roadmap Fördermittel für Gründerinnen und Gründer, Start-Ups und KMUs (FDP: 21 & 26). Die Unionsparteien setzen auf verbesserte Abschreibungsregeln und die Einführung von KI-Lotsen, damit auch mittelständische Unternehmen mögliche Anwendungen identifizieren können (CDU/CSU: 35 & 86). Die SPD fordert „mehr echte Mitbestimmungsrechte […] beim Einsatz neuer Technologien und Arbeitsweisen wie der Künstlichen Intelligenz“ (SPD: 29). Einen spezifischen Vorschlag zur Förderung von KI-Technologien macht dagegen Volt: Durch eine verstärkte Digitalisierung möchte die Partei der europäischen Industrie mehr Trainingsdaten für KI-Entwicklungen zur Verfügung stellen (Volt: 100f). Die Piratenpartei nennt sogar eine konkrete Zahl und will 1,5 Milliarden Euro für zusätzliche Maßnahmen zur Stärkung der KI-Forschung und -Wirtschaft aufwenden. Als konkrete Maßnahme wird beispielsweise der Aufbau von regionalen KI-Hubs genannt (Piratenpartei: 35f).

KI und Regulierung: Hier unterscheiden sich die Parteien deutlich. Der Regulierungsvorschlag der Linken geht am weitesten. Sie möchte, dass KI nur noch für „gemeinwohlorientierte Anwendungen“ (Die Linke: 97) eingesetzt wird. Entscheidungen von KI-Systemen über die „Sozialleistungsansprüche, Kreditwürdigkeit oder Prognosen über Straffälligkeit" sind abzulehnen (Die Linke: 97). Die SPD möchte regelmäßig prüfen und zertifizieren lassen, dass Algorithmen, die über „das Leben oder die Chancen von Menschen“ mitentscheiden, „vorurteilsfrei programmiert sind und auf diskriminierungsfreien Datenlagen basieren“ (SPD: 42). Eine ähnliche Forderung ist auch bei den Linken zu finden (Die Linke: 97), während die FDP eine „schnelle gesetzliche Deregulierung“ in den Vordergrund stellt (FDP: 26). Die fordert regulatorische Erprobungszonen (regulatory sandboxes), um neue Technologien praktisch testen zu können (FDP: 26). Die Grünen greifen eine Idee des EU-Regulierungsentwurfs zur KI (den wir in unserem letzten Newsletter analysiert hatten) auf und wollen einen „nach Risiken abgestuften europäischen Ordnungsrahmen für den Einsatz automatischer Systeme“ (Grüne: 78) schaffen. Die CDU/CSU möchten „passgenaue Rahmenbedingungen und Regulierungsansätze“ für neue Technologien wie KI (CDU/CSU: 87) entwickeln und erproben. Der heutige Koalitionspartner, die SPD, spricht von einer „stringente[n] Regulierung und Aufsicht“ (SPD: 15). Die Piratenpartei fordert, dass Quelltexte von Algorithmen und KI, die durch staatliche Stellen verwendet werden, „transparent und frei verfügbar zur Verfügung gestellt werden“ (Piratenpartei: 35) müssen. Volt möchte, dass in Europa eingesetzte KI den „hiesigen Privatsphäre- und Ethikrichtlinien entspricht“ und die Einhaltung dieser auch prüfen lassen. Zusätzlich tritt Volt für eine Kennzeichnung von durch KI erstellten Nachrichtenartikeln ein und schlägt Kontroll-KIs zur Auditierung von KI vor (Volt: 101). Unabhängig von der KI wird übrigens die Bedeutung von Open-Source Software bzw. quelloffenen Lösungen von allen Parteien – wenn auch in sehr unterschiedlicher Intensität – in ihren Wahlprogrammen erwähnt.

KI und Gesichtserkennung: Die Grünen, Linke, FDP und Volt lehnen die automatisierte Gesichtserkennung bzw. die biometrische Identifikation im öffentlichen Raum ab (Die Linke: 96; Grüne: 200, Volt: 44). Die FDP fordert jedoch eine Ausnahme für die „intelligente Videoüberwachung“ an Kriminalitätsschwerpunkten zur Unterstützung der Polizeiarbeit (FDP: 35f.). CDU/CSU möchten die automatische Gesichtserkennung an Gefahrenorten zulassen (CDU/CSU: 107). Ähnlich äußert sich die AfD (AfD: 80). Die Piratenpartei fordert explizit ein Verbot von „predictive policing“ (Piratenpartei: 36).

KI und Waffentechnik: Die Linke und die Piratenpartei fordern eine Ächtung bzw. ein Verbot von autonomen Waffensystemen (Die Linke: 136f & Piratenpartei: 36). SPD, CDU/CDU und Grüne präzisieren und wollen autonome, tödliche Waffensysteme ächten (CDU/CSU: 9; SPD: 63 & Grüne: 250). Außerdem fordern die Grünen eine internationale Regulierung von „Autonomie in Waffensystemen" (Grüne: 250). Die anderen Parteien positionieren sich in ihren Wahlprogrammen zu diesem Punkt nicht.

Eine Bewertung: Eine Auseinandersetzung mit KI in den Wahlprogrammen signalisiert, dass die Parteien bereit sind, sich mit den Einflüssen einer neuen Querschnittstechnologie auseinanderzusetzen. Es geht um Zukunftsfähigkeit.

SPD, Grüne und FDP sprechen die KI in verschiedenen Politikfeldern an. CDU/CSU widmen der KI sogar ein eigenes Kapitel. Die umfangreichste Auseinandersetzung mit KI bieten Volt und die Piratenpartei, die wir aus diesem Grund in diesem Newsletter mit berücksichtigen.

Bei den etablierten Parteien besteht der Blick auf die KI aus einer Mischung aus Visionen und Befürchtungen auf Basis von bekannten Grundüberzeugungen: Die FDP will Deregulierung und die steuerliche Forschungsförderung, derweil die Linke fordert, dass KI nur für „gemeinwohlorientierte Anwendungen“ (Die Linke: 97) eingesetzt werden soll. Die SPD sorgt sich um „echte Mitbestimmungsrechte“ (SPD: 29) in Unternehmen beim Einsatz von KI. Auch ist nicht alles neu: CDU und CSU fordern KI-Lotsen, obwohl ähnliche Förderprogramme schon längst existieren.

Die dominierenden Perspektiven der Parteien auf KI sind Forschung und Regulierung. Der Nutzen von KI für die Menschen wird oft nur am Rande erwähnt: Die FDP betont das individualisierte Lernen, Volt die Chancen für die medizinische Forschung. Vor allem die Unionsparteien betonnen die Rolle von KI für den Alltag: So wollen CDU und CSU der automatisierten Übersetzung zum Durchbruch verhelfen, so dass Menschen „innerhalb Europas ohne Sprachbarrieren miteinander kommunizieren und gleichzeitig die Vielfalt genießen können“ (CDU/CSU: 29). 


KI an der HRW

 

Die Hochschule Ruhr West begleitet über den Forschungsschwerpunkt "KI aus ökonomischer Perspektive" die Entwicklung. Dazu tragen viele Kolleginnen und Kollegen bei und wir möchten Ihnen in jedem Newsletter einen Mitstreiter an dieser Stelle vorstellen.

Prof. Dr. Christian Cornelissen

ist vor allem auf dem Gebiet der „Industriellen Dienstleistungen“ im Fachbereich 2 tätig und vertretungsweise Studiengangsleiter des Studiengangs „Industrielles Dienstleistungsmanagement“. Seine eigenen Lehr- und Forschungsschwerpunkte sind Technisches Projektmanagement, Energiemanagementsysteme und Industrielle Qualitätssicherung.

Redaktion: Herr Cornelissen, Sie sind im Wirtschaftsinstitut Professor für Technisches Projektmanagement. Fließen bei Ihnen Technik und Ökonomie zusammen?

Christian Cornelissen: Ja, das kann man so formulieren. Ich bin als Ingenieur im Bachelor-Studiengang „Industrielles Dienstleistungsmanagement“ und dem Master-Studiengang „Industrieservice-Management“ aktiv. Dort vertrete ich gemeinsam mit meiner Kollegin Karla Ohler-Martins die technischen Themen.


Redaktion: Es handelt sich um Management-Studiengänge. Wir stellen Sie den Bezug zur BWL her?

Christian Cornelissen:
 Der Bezug und die Nähe zur BWL sind extrem wichtig. Im Projektmanagement lege ich beispielsweise in allen Projektphasen einen Schwerpunkt auf die Kalkulation und das Controlling der Kosten. Im Risikomanagement mache ich sehr deutlich, dass es bei der Auswahl von risikomindernden oder -vermeidenden Maßnahmen nicht nur um den positiven Einfluss auf das Projektrisiko geht, sondern auch die Kosten der Maßnahmen betrachtet werden müssen.


Redaktion: Welche Rolle spielt KI bei diesen Themen?

Christian Cornelissen:
 Man könnte zunächst vermuten, dass der Einsatz von KI im Projektmanagement kaum möglich sei – denn Projekte sind doch per Definition „einzigartig“ und „neuartig“. Wie soll dann der für die KI notwendige Lernprozess vonstattengehen?
Hier hilft, dass Projekte in der Praxis halt doch oftmals nicht in Gänze neuartig sind. Beispielsweise wickeln viele Unternehmen im Anlagenbau Kundenaufträge als Projekte ab, da sich die konkreten Begebenheiten wie die Anlagenausstattung oder Anlagenintegration beim Kunden von Auftrag zu Auftrag unterscheiden. Dennoch besitzen die Aufträge auch viele Gemeinsamkeiten. Deshalb spielt das Lernen aus bereits abgeschlossenen Aufträgen eine wesentliche Rolle.

An der Stelle kommt die KI ins Spiel: Derartige Projekte sind oftmals so komplex, dass Menschen gar nicht mehr in der Lage sind, aus der Vielzahl ähnlicher, aber halt nicht identischer vergangener Projekte die Informationen zu extrahieren, die für kommende Projekte hilfreich sind. Denken Sie beispielsweise an mögliche Projektrisiken, die sowohl ökonomischer als auch technischer Natur sein können. KI kann mit diesen Daten umgehen, kann Muster erkennen, kann bei der Ermittlung von Risiko-Eintrittswahrscheinlichkeiten unterstützen und kann schließlich auch Entscheidungen vorbereiten. Dies wird als Knowledge-Discovery in Databases, kurz KDD bezeichnet.


Redaktion: Ist der von Ihnen beschriebene Einsatz von KI im Projektmanagement denn auch schon gelebte Praxis?

Christian Cornelissen Wie bei vielen Innovationen stellt gerade die Einführungsphase eine finanzielle und organisatorische Hürde dar. Diese Hürde haben viele Unternehmen noch nicht genommen. In dem genannten Anwendungsbeispiel ist unter anderem die systematische Dokumentation von Projekten eine wesentliche Voraussetzung, um Daten in ausreichender Menge und Qualität für das Training der KI zur Verfügung zu haben. Dies ist oftmals noch nicht gegeben. Gerade bei großen Unternehmen gibt es jedoch zunehmend Aktivitäten, die in diese Richtung gehen.


Redaktion: Wie reagieren Sie denn bei den Studieninhalten darauf? Für Berufseinsteiger kann es ja nur von Vorteil sein, wenn sie schon im Studium mit KI in Berührung kommen.

Christian Cornelissen Dies sehe ich genauso: jede Absolventin und jeder Absolvent unseres Fachbereichs sollte im Laufe des Studiums mit dem Thema KI in Berührung gekommen sein. Hier kann der Einsatz von KI im Projektmanagement oder bei der Instandhaltung ein Baustein sein. Aktuell findet sich das Thema bei mir vor allem in Hausarbeiten, Projektarbeiten und Abschlussarbeiten von Studierenden wieder. Grundsätzlich sollte sowohl früh in den BWL-Grundlagenfächern als auch in den Schwerpunktmodulen eines Studiengangs das Thema KI adressiert werden.

Herzlichen Dank für das Interview.


KI-Arbeiten am Wirtschaftsinstitut durch Studierende

KI aus ökonomischer Perspektive ist ein facettenreiches Thema. Das zeigt sich auch in den Arbeiten der Studierenden des Wirtschaftsinstituts. Wir stellen einige Beispiele vor.

Mustafa Ettalba hat in dem Forschungsprojekt "Einsatz von künstlicher Intelligenz im Projektrisikomanagement" den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Projektrisikomanagement durchleuchtet und dabei den Voraussetzungen für eine Implementierung die Potenziale des Wandels gegenübergestellt. Das Forschungsprojekt wurde durch Professor Dr. Christian Cornelissen betreut.

In der Projektarbeit "Künstliche Intelligenz in digitalen Assistenzsystemen der Instandhaltung" haben Laura Huvermann und Melina Ziermann den aktuellen und zukünftigen Einsatz von KI-basierten Assistenzsystemen im Instandhaltungsbereich aufgezeigt und damit verbundene Vorteile und Chancen sowie Nachteile und Herausforderungen analysiert. Professor Dr. Christian Cornelissen hat die Betreuung der Projektarbeit übernommen.

Joshua Zander hat sich in seiner Bachelorarbeit mit der Entwicklung eines Reifegradmodells für Künstliche Intelligenz im Management Reporting beschäftigt. Dazu hat der HRW-Absolvent Reifegradmodelle für Digitalisierung bzw. KI im Controlling identifiziert und aus der Analyse dieser und der wissenschaftlichen Literatur ein Reifegradmodell für KI im Management Reporting hergeleitet. Die Betreuung der Arbeit hatten Professorin Dr. Isabel Lausberg und Professor Dr. Arne Eimuth übernommen.

In der Masterarbeit „Enhancement of the Value Investment Strategy by applying Artificial Neural Network Optimization“ von Stefan Franke wird der Einsatz künstlicher neuronaler Netze im Rahmen einer Aktienportfoliokonstruktion analysiert. Dabei wird untersucht, ob die Performance einer Value Investment Strategie durch Einsatz neuronaler Netze verbessert werden kann. Im empirischen Teil der Arbeit werden neuronale Netze mit binären, sowie mit dezimalen Inputs erstellt. Im Ergebnis zeigt sich, dass die trainierten und getesteten neuronalen Netze die klassischen Ansätze in Bezug auf Rendite und risikoadjustierte Rendite im untersuchten Zeitraum teilweise signifikant outperformen. Professor Dr. Alexander Bönner und Professor Dr. Michael Römmich hatten die Betreuung der Masterarbeit übernommen.

Gianluca Krämer hat sich in seiner Masterarbeit “Konzeptentwicklung für die Implementierung eines digitalen interaktiven Assistenten im Fertigungsbereich“ mit der Ausarbeitung eines Konzeptes hinsichtlich der Anwendung eines digitalen Assistenten für einen Fertigungsbereich auseinandergesetzt. Dieser digitale Assistent soll dabei die Mitarbeiter der Fertigung interaktiv bei der Informationsbereitstellung unterstützen und zielgerichtet auf Fragen mithilfe einer direkten Anbindung an diverse interne Systeme antworten können. Die Betreuung der Masterarbeit hat an der HRW Professor Dr. Christian Cornelissen übernommen.


Vielen herzlichen Dank für Ihr Interesse und bis zur nächsten Ausgabe im Winter.

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Forschungsschwerpunkt "KI aus ökonomischer Perspektive"


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