Spitzentechnologie kommt zukünftig von den Unternehmen, die über einen umfangreichen Bestand an Trainingsdaten verfügen. Zusätzlich benötigt man Ingenieure und Informatiker, die sowohl mit den Tools und Algorithmen der KI umgehen können, als auch über das erforderliche Domänenwissen verfügen. Die klassische Kompetenz der Unternehmen wird nicht weniger wichtig, aber sie muss mit neuem Know-how ergänzt werden. Zu den zentralen Handlungsempfehlungen des VDMA an die Unternehmen gehört daher, den Zugang zu den Nutzerdaten zu etablieren und parallel dazu Softwarekompetenz aufzubauen. Mit den Workshops und der Konferenz hat der Verband den Unternehmen wertvolle Impulse geliefert und eine wichtige Diskussion angestoßen. Der typisch mittelständische Maschinenbauer wird sich gut überlegen müssen, ob man sich Machine Learning in Eigenregie erarbeitet. Möglicherweise können die Unternehmen durch Zusammenarbeit besser lernen und schneller Erfolge erzielen. Die unterschiedlichen Kooperationsformen werden in der Studie beleuchtet und der Verband liefert im Rahmen der Handlungsempfehlungen die relevanten Fragestellungen als Entscheidungshilfe. Die wichtige Regelung von Datenhoheit und Datensicherheit wurde an die Politik adressiert. Wie sich auch in der Diskussion in der Konferenz zeigte, müssen die Regeln für einen vernünftigen Umgang mit den Daten im B2B-Bereich erst noch gefunden werden. Seitens der Konferenzteilnehmer wurde an den Verband appelliert, eine koordinierende Rolle einzunehmen und auf Regelungen hinzuwirken, welche die internationale Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen nicht einschränkt.
Ausblick
Methoden und Verfahren der künstlichen Intelligenz werden auch im Maschinen- und Anlagenbau in den nächsten Jahren Einzug halten. Mit KI wird man Produkte verbessern und die Effizienz von Prozessen steigern. Ein umfangreicher und möglichst repräsentativer Trainings-Datensatz ist Voraussetzung für eine erfolgreiche Anwendung des maschinellen Lernens. ML kann in vielen Bereichen ein wichtiger Baustein werden, ist aber kein Patentrezept. Ein ‚Brexit‘ z.B. war bis Mitte des Jahres noch in keinem historischen Datensatz in der Finanzwirtschaft enthalten. Entsprechend lagen die meisten Banken und Fondsgesellschaften Mitte Juni trotz modernster KI-basierter Algorithmen mit ihren Prognosen für die Entwicklung der Finanzmärkte komplett daneben.
