Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

Wie Unternehmen ihre IT-Abteilung für KI und Machine Learning fit machen können

01.10.2021
Anzeige  Unternehmen wollen endlich Anwendungsszenarien für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen entwickeln. Doch fehlen Experten und es mangelt an Fachwissen. Die Lösung sind Weiterbildungsangebote, die teilweise sogar kostenlos zur Verfügung stehen.
Zwei Drittel der befragten Unternehmen setzen bereits Machine Learning ein oder haben entsprechende Projekte gestartet. Quelle: IDG Studie Machine Learning 2021
Zwei Drittel der befragten Unternehmen setzen bereits Machine Learning ein oder haben entsprechende Projekte gestartet. Quelle: IDG Studie Machine Learning 2021
Foto: Shutterstock - Zia Liu

Eigentlich ist es um den Status der beiden Zukunftstechnologien künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) in Deutschland gar nicht so schlecht bestellt. Denn Unternehmen und öffentliche Einrichtungen haben den Stellenwert dieser Ansätze erkannt. Das zeigt sich beispielsweise daran, dass zwei Drittel der von ihnen bereits Machine Learning einsetzen oder entsprechende Projekte gestartet haben. Das belegt die Studie Machine Learning 2021 von IDG Research Services, die in Kooperation mit Microsoft entstanden ist.

Auch das Geld für KI und maschinelles Lernen ist vorhanden. Selbst in den Hochzeiten der Corona-Pandemie haben Unternehmen die Budgets in diesen Bereichen erhöht. Positiv ist zudem, dass nicht nur Großunternehmen den Stellenwert und Nutzwert dieser Ansätze erkannt haben. Auch der Mittelstand und kleinere Firmen setzen entsprechende Projekte auf und reservieren separate Budgets dafür.

Interne Weiterbildungs- und Qualifizierungsmaßnahmen tragen dazu bei, die Skepsis von Beschäftigten gegenüber Machine Learning und KI zu vermindern. Microsoft bietet mit den Microsoft Virtual Training Days kostenlose Online-Trainingskurse an. Quelle: IDG Studie Machine Learning 2021
Interne Weiterbildungs- und Qualifizierungsmaßnahmen tragen dazu bei, die Skepsis von Beschäftigten gegenüber Machine Learning und KI zu vermindern. Microsoft bietet mit den Microsoft Virtual Training Days kostenlose Online-Trainingskurse an. Quelle: IDG Studie Machine Learning 2021

Hinzu kommt, dass es für Anwender*innen noch nie so einfach und komfortabel war, erste Erfahrungen mit KI und maschinellem Lernen sammeln und entsprechende Anwendungen zu entwickeln. Denn mit Azure KI steht eine cloudbasierte Plattform zur Verfügung. Über sie haben die Entwickler*innen und Datenwissenschaftler*innen Zugang zu einer breiten Palette von KI-Services. Es ist nicht nötig, im Unternehmens-Datacenter eine passende IT-Umgebung einzurichten. Und wer Machine-Learning-Modelle entwickeln möchte, kann das ein Jahr lang mit einem kostenlosen Azure-Konto tun.

Bremsklötze: Es fehlen Experten und Wissen

Ist somit alles gut, was KI und Machine Learning betrifft? Nein, leider nicht. Denn es gibt eine Reihe von „Bremsklötzen“. Der größte ist für 37 Prozent der Unternehmen, dass sie zu wenige KI- und ML-Fachleute finden. Das gilt auch für große Unternehmen (42 Prozent), deren IT-Abteilungen oft über höhere Budgets verfügen als die von kleineren Firmen. Große Hoffnungen, dass sich die Lage auf dem Arbeitsmarkt in Deutschland kurzfristig ändert, sollten sich Unternehmen und Organisationen nicht machen. Denn seit Jahren besteht ein Mangel an IT-Spezialist*innen, insbesondere in Sparten wie Data Science, KI und Machine Learning, Software-Entwicklung, DevOps und IT-Security.

Zu den größten „Stolpersteinen“ bei Machine-Learning-Projekten zählt der Mangel an Fachkräften und Know-how. Quelle: IDG Studie Machine Learning 2021
Zu den größten „Stolpersteinen“ bei Machine-Learning-Projekten zählt der Mangel an Fachkräften und Know-how. Quelle: IDG Studie Machine Learning 2021

Noch komplizierter wird die Lage durch einen weiteren Faktor: Bei Mitarbeiter*innen ist häufig zu wenig Know-how vorhanden, um KI- und Machine-Learning-Projekte voranzutreiben. Ein Problempunkt ist laut der Studie von IDG und Microsoft beispielsweise, dass die Programmierkenntnisse nicht ausreichen (25 Prozent), ein weiterer, dass es an Grundlagenwissen in Mathematik und Statistik fehlt (21 Prozent). Eine weitere Hürde bei KI- und ML-Projekten ist, dass Mitarbeiter*innen nicht nachvollziehen können, wie Machine-Learning-Algorithmen funktionieren.

Die Lösung: Weiterbilden statt Abwerben

Doch nicht nur die Fachabteilungen weisen Wissenslücken auf. Fast die Hälfte der Firmen gab an, dass vor allem die IT-Abteilung ihr Fachwissen ausbauen muss, damit KI- und Machine-Learning-Vorhaben zu einem Erfolg werden. Dem stimmen im Übrigen auch fast zwei Drittel der IT-Fachleute zu.

Die Frage ist allerdings, wie sich dieses Know-how-Defizit beseitigen lässt. KI-Fachkräfte von anderen Unternehmen abzuwerben, ist kein erfolgversprechender Weg. Zum einen, weil sich auch dadurch der Bedarf an Spezialist*innen kaum decken lässt, zum anderen, weil dadurch die Gehälter unnötig in die Höhe getrieben werden.

Nicht die Fachbereiche, sondern in erster Linie die IT-Abteilungen benötigen Weiterbildungsmaßnahmen, um KI-Projekte zum Erfolg zu führen Quelle: IDG Studie Machine Learning 2021
Nicht die Fachbereiche, sondern in erster Linie die IT-Abteilungen benötigen Weiterbildungsmaßnahmen, um KI-Projekte zum Erfolg zu führen Quelle: IDG Studie Machine Learning 2021

Die Alternative besteht darin, die eigenen Mitarbeiter*innen für KI und Machine Learning, das Aufbereiten und Analysieren von Daten und DevOps „fit zu machen“. Das Gute dabei ist, dass diese keine Unsummen verschlingt. Im Gegenteil: Microsoft bietet beispielsweise im Rahmen der Microsoft Virtual Training Days ein- bis zweitägige kostenlose Online-Trainingskurse an. Sie decken alle Bereiche ab, mit denen sich Fachleute im Rahmen eines KI- und Machine-Learning-Vorhabens beschäftigen müssen.

Ganzheitliches Weiterbildungsangebot

Ein Teil der Trainingsangebote zielt beispielsweise auf Nutzer*innen, die Microsoft Azure einsetzen. Sie erfahren, welche KI- und Machine-Learning-Services sie nutzen können, wie sie Datenbestände aufbereiten und welche Vorteile die Analysefunktionen von Azure Synapse bieten. Auch die IT-Infrastruktur kommt nicht zu kurz. So hat ein virtuelles Training den Aufbau einer hybriden Infrastruktur zum Thema, mit Komponenten im eigenen Rechenzentrum und der Azure Cloud.

Vergleichbare kostenlose, virtuelle Trainingskurse stehen zu weiteren Bereichen zur Verfügung. Im Rahmen eines Microsoft 365 Virtual Training Day erfahren die Teilnehmer beispielsweise, wie sich mit Microsoft 365 und Microsoft Teams Remote-Work-Konzepte umsetzen und entsprechende Arbeitsabläufe optimieren lassen. Das ist bei KI- und ML-Projekten wichtig, bei denen Mitarbeiter*innen zusammenarbeiten, die an unterschiedlichen Standorten oder im Homeoffice tätig sind.

Auf Wunsch können die Teilnehmer*innen an einer abschließenden Zertifizierungsprüfung teilnehmen. Zertifizierungen belegen, dass Mitarbeiter*innen mit den heutigen technischen Anforderungen und Aufgaben Schritt halten, beispielsweise im Bereich KI und Data Science.

„KI: Was kommt da auch mich zu?“

Solche Schulungen haben einen weiteren Vorteil. Sie tragen dazu bei, bei den eigenen Mitarbeiter*innen, aber auch bei Kund*innen und Partnerunternehmen Vorbehalte gegenüber künstlicher Intelligenz und Machine Learning abzubauen. Denn fast ein Drittel der Beschäftigten steht beiden Technologien skeptisch gegenüber, möglicherweise aus Furcht, durch KI den Arbeitsplatz zu verlieren.

Daher ist es wichtig, dass Mitarbeiter*innen einschätzen können, was sich wirklich hinter solche Algorithmen verbirgt: kein Jobkiller, sondern ein Ansatz, der ihnen die Arbeit erleichtert und ihnen die Möglichkeit gibt, sich auf Aufgaben zu konzentrieren, die ihnen mehr Spaß machen.

Hier die ganze Studie herunterladen