Künstliche Intelligenz: Wie der Mensch, nur besser

Künstliche Intelligenz (KI) ist seit einiger Zeit das bestimmende Thema an der Börse. Professorin Feiyu Xu erläutert im Gespräch Hintergründe und Erfolgsrezepte für Unternehmen.

Frau Professorin Xu, viele reden derzeit über das Thema Künstliche Intelligenz, aber für die meisten von uns fühlt sich das Thema noch sehr neu an. Sie beschäftigen sich seit vielen Jahren intensiv damit. Wie sind Sie KI-Expertin geworden?

Ich bin 1991 von China nach Deutschland gekommen, weil ich hier studieren wollte. Und ich war sehr gut in Mathematik und ziemlich gut bei Sprachen. Und so kam ich auf die Fächer Informatik und Computerlinguistik. Dass es damals in Saarbrücken bereits das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, kurz DFKI, gab, war für mich ein grosses Glück. Damals war Computerlinguistik noch sehr speziell. Es gab in einer Vorlesung höchstens 30 Studenten, wobei am Ende weniger als zehn abgeschlossen haben. Jetzt sitzen in KI-Vorlesungen mehr als 300 Studenten.

Danach sind Sie für Ihre jahrelange Forschung mehrfach ausgezeichnet worden und haben als Head of AI Lab bei Lenovo in China und als Global Head of AI bei SAP in Deutschland praktische Erfahrungen gesammelt. Sie haben die Bundesregierung bei diesem Thema beraten und zwischenzeitlich auch ein Start-up gegründet. Haben Sie diese Entwicklung in der KI vorausgesehen?

Nein. Ich habe nicht damit gerechnet, dass KI sich so schnell entwickelt und im Alltag ankommt. Insbesondere in den vergangenen fünf Jahren war das Tempo rasant.

Weil aber die meisten von uns noch unsicher mit KI-Begrifflichkeiten sind – was ist eigentlich das Besondere an KI? Können Sie das für uns definieren?

Gerne. KI simuliert und erweitert die menschliche Perzeption und Kognition. Zur Perzeption gehören Sprache, Hören, Sehen und sogar Riechen. Kognition umfasst alles, was mit Denken, Planen und Analysieren zu tun hat. Viele KI-Systeme sind aber oft leistungsfähiger als die Menschen. So kann KI mehr als 100 Sprachen übersetzen, 100.000 Gesichter erkennen oder Millionen von Pflanzen und Tieren auf Anhieb identifizieren. Und zwar jeden Tag 24 Stunden und sieben Tage die Woche. KI kann uns sogar kreativ transformieren. Wir können mithilfe von KI ein Bild wie Picasso malen lassen. Doch vor allem macht KI die Interaktion zwischen uns Menschen und Maschinen natürlicher. Wir können jetzt mit Software, mit Hardware so sprechen und interagieren wie mit einem Menschen.

Bezogen auf die Unternehmenswelt soll KI doch vor allem Prozesse effizienter machen und Produkte besser, oder?

Ganz so simpel ist es nicht. Bevor das eine oder das andere funktioniert, sollten Unternehmen zunächst eine klare KI-Strategie definieren. Das klingt eigentlich einfach, passiert aber in der Praxis oft noch nicht. Die erste Frage lautet: Kann die Firma durch KI ihre Produkte intelligenter machen? In der Autoindustrie ist das offensichtlich – ohne KI gibt es kein autonomes Fahren. Auch völlig neue Produkte entstehen erst durch KI, etwa in der Luftfahrt: Drohnen wären ohne KI gar nicht denkbar.

Nun wollen ja viele Firmen mit KI auch Prozesse optimieren, oder?

Das ist richtig. Im Bereich Prozessoptimierung beginnen viele Unternehmen mit KI – vor allem in der Maschinenbauindustrie, wo KI die Fertigungsschritte präziser und effizienter macht. Dazu kommen Geschäftsprozesse: Gerade hier spielt SAP bei intelligenten Abläufen eine wichtige Rolle. Ich würde allerdings nicht mit Prozessen starten, die direkten Kundenkontakt haben, damit die Fehler der ersten KI-Experimente die wertvollen Kundenbeziehungen nicht beeinträchtigen. Und dann gibt es einen dritten, sehr wichtigen Punkt: Sobald man mit Daten und Digitalisierung arbeitet, entsteht fast immer die Chance, ein neues Geschäftsmodell zu entwickeln – für Services, für datenbasierte Lösungen, für völlig neue Angebote. KI ist also nicht nur Optimierung, sondern auch ein echter Innovationstreiber.

Können Sie das genauer erläutern?

Die meisten traditionellen deutschen Unternehmen arbeiten noch immer mit sehr linearen Geschäftsmodellen. Sie verkaufen Maschinen, zum Beispiel Autos – oft als einmaliges Geschäft. Viele Automobilhersteller und auch Maschinenbauer haben inzwischen verstanden, dass sich zusätzliche Servicepakete lohnen können, weil sie kontinuierliche und wiederkehrende Umsätze schaffen. Aber im Vergleich dazu gibt es amerikanische und chinesische Unternehmen wie Google, Amazon, Tencent oder Alibaba, die Plattformen und ganze Ökosysteme aufgebaut haben. Sie sind heute so erfolgreich, weil sie exponentielle Geschäftsmodelle nutzen. Ich glaube, es ist für deutsche Unternehmen entscheidend, genau solche neuen Geschäftsmodelle zu entwickeln, um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben.

Jetzt sind wir hier bei einem Vermögensverwalter und sollten die Brille eines Investors aufsetzen. Worauf sollte man bei Investments Ihrer Ansicht nach achten? Würden Sie eher Unternehmen auswählen, die KI in traditionellen Branchen besonders gut einsetzen und dadurch effizienter werden? Oder würde Ihr Fokus auf dem liegen, was man KI-Unternehmen nennt?

Hier muss ich ein wenig ausholen. Das KI-Ökosystem beginnt im Grunde ganz unten, bei den Computerchips. An der Spitze stehen Chipdesigner und -hersteller wie Nvidia und TSMC. Darauf bauen die grossen Cloud-Unternehmen mit ihren Plattformen auf – Google, Amazon und Microsoft. Diese Firmen investieren derzeit enorm. Und ähnlich stark agieren auch die grossen Player in China wie Tencent oder Baidu. Die meisten Unternehmen in Deutschland befinden sich dagegen auf einer anderen Ebene: Sie entwickeln Anwendungen oder nutzen KI-Anwendungen in ihren Produkten und Prozessen. Das ist für die europäische Wirtschaft extrem wichtig, denn gerade unsere Industrie lebt von technologisch starken Anwendungen. Deshalb ist die Digitalisierung an dieser Stelle so entscheidend – und eine blosse fortlaufende Verbesserung wird nicht reichen. Zur Digitalisierung gehört übrigens auch die Elektrifizierung der Industrie. Ich denke, dass wir in Europa und in Deutschland deutlich mehr Ehrgeiz entwickeln müssen. Wir sollten klar zeigen, dass wir in einem zentralen Industriezweig der Zukunft die Nummer eins sein wollen. Für die Autoindustrie ist das im Moment nicht einfach, aber in anderen Bereichen sehe ich durchaus grosse Chancen.

Jetzt kann man ja sagen, wir müssen da die Nummer eins sein. Aber KI ist andernorts ja längst irgendwo. Und es steht eine Rieseninfrastruktur dahinter. Also die Sprachmodelle, die Rechenzentren, die jeweils zig Milliarden kosten. Zudem haben diese Rechenzentren hohe Energiekosten. Und da hätten wir in Deutschland schon wieder das nächste Thema. Am Ende des Tages fragt man sich: Ist der Zug nicht längst abgefahren?

Ich denke, der Zug ist nie abgefahren. Was mir in Europa fehlt, ist Leidenschaft – und der Ehrgeiz, wirklich etwas Neues zu schaffen. Ich sitze im Verwaltungsrat von Airbus, und ich finde, wir können auf dieses Unternehmen sehr stolz sein. Oft höre ich, Menschen hätten Angst, mit Maschinen des Konkurrenten Boeing zu fliegen. Aber erinnern wir uns: Als Airbus Anfang der 1970er-Jahre gegründet wurde, hätte man genauso gut sagen können, dass der Zug im Flugzeugbau schon längst abgefahren sei. Und trotzdem ist daraus eine der grössten europäischen Erfolgsgeschichten geworden. Auch „Made in Germany“ entstand ursprünglich nicht als Qualitätssiegel. Es waren die Engländer, die damit die Herkunft deutscher Produkte markieren wollten – in der festen Überzeugung, dass deutsche Ware minderwertig sei. Und doch wurde daraus später ein globales Gütesiegel. Immer wieder in der Geschichte gab es Momente, in denen Deutsche oder Europäer zunächst als die Schwächeren galten – und trotzdem ausgezeichnete Leistungen hervorgebracht haben. Genau diesen Ehrgeiz müssen wir in Deutschland und Europa wieder wecken. Und dafür brauchen wir einen klaren Plan, wie wir im Zuge der Digitalisierung und der neuen Technologien wirklich gewinnen können.

Aus Ihrer Sicht geht es also nicht nur darum, dass die existierende Industrie besser wird, sondern auch darum, zu den KI-Unternehmen im engeren Sinn aufzuschliessen.

Natürlich. Schauen Sie auf die „Magnificent Seven“. Sie stehen für eine riesige Industrie, einen riesigen Markt, den wir nicht einfach den USA und den Chinesen überlassen sollten. Zumal es auch bei uns nicht an Ideen mangelt.

Derzeit ist ja bei fast allen Unternehmen KI ein Thema. Oft ist es auch irgendwo schon implementiert. Doch manche halten das auch für ein bisschen übertrieben. Und so wird halbherzig ein KI-Team gegründet, das aus ein paar jungen Leuten besteht, die dann mal ausprobieren sollen. Reicht das?

Keinesfalls. Wenn ein Unternehmen sich ernsthaft mit Künstlicher Intelligenz beschäftigt, dann gehört das Thema in die Verantwortung von Aufsichtsrat, Verwaltungsrat oder Vorstand – und es muss ein integraler Bestandteil der Unternehmensstrategie sein. Ich habe viele Unternehmen aus nächster Nähe erlebt: Zuerst bei Lenovo, wo ich die KI-Strategie entwickelt und das zentrale KI-Team aufgebaut habe, und später in einer ähnlichen Rolle bei SAP. Fast alle Projekte waren sehr erfolgreich – aber nur, weil eine klare, umfassende Strategie dahinterstand. Ohne eine solche holistische KI-Strategie wird oft falsch investiert oder an den eigentlichen Prioritäten vorbeigeplant. Vor Kurzem bat mich ein grosses US-Telekommunikationsunternehmen, eine KI-Anwendung im Bereich Human Resources zu bewerten. Meine erste Frage war: Warum sollte ein Telekomkonzern ausgerechnet dort investieren? In dieser Branche geht es doch primär um Netzstabilität, Netzoptimierung und Servicequalität. Auf diese Frage gab es keine überzeugende Antwort – und genau das zeigt die strategische Lücke. Deshalb braucht jedes Unternehmen, das KI ernst nimmt, eine ganzheitliche KI-Strategie und einen klar formulierten Nordstern, an dem sich alle Initiativen ausrichten.

Was wäre denn ein solcher Nordstern?

Nehmen wir die Autoindustrie, also beispielsweise BMW oder Mercedes. Das könnte die Entwicklung des selbstfahrenden Autos sein. Und wenn man sich dann auf ein solches Ziel einigt, hat man einen ganz klaren Investitionspfad. Für eine Maschinenbaufirma geht es hingegen oft darum, den Herstellungsprozess zu verbessern, beispielsweise, um angesichts von geopolitischen Herausforderungen die Lieferkette zu optimieren.

Lassen Sie uns noch einmal zum Standort Deutschland kommen. Sehen Sie Punkte, bei denen Sie sagen würden, hier müsste der Staat einen besseren Rahmen setzen? Etwa beim Thema Energiekosten oder wird das Thema überschätzt?

Nein, es wird nicht überschätzt. Die USA und China haben deutlich niedrigere Strompreise als Deutschland. Wir müssen hier dringend in den Energiesektor investieren – und parallel in KI-Technologien. Der Bedarf ist enorm, nicht zuletzt durch die massive Elektrifizierung unserer Industrie. Gleichzeitig hat die EU mit der Initiative zur „AI Gigafactory“ einen wichtigen Schritt gemacht. Und ich finde, Deutschland hätte hier ähnlich strategisch agieren sollen wie Frankreich – oder noch besser: Man hätte die Chance nutzen müssen, gemeinsam vorzugehen. Immerhin gab es mindestens sechs Bewerbungen von deutschen Unternehmen. Genau an dieser Stelle braucht es eine aktive Rolle des Staates: Er muss konfigurieren, was unsere Stärken bei einer „AI-Gigafactory“ sind – Standort, Energie, Technologie, Cloud, Anwendungen – und wie wir diese durch gezielte Investitionen ausbauen können. Das darf man nicht einzelnen Firmen überlassen. Wir haben in Deutschland grossartige Unternehmen: Siemens ist im Bereich Industry AI hervorragend aufgestellt, SAP ist weltweit führend bei Geschäftsprozessen und Siemens Energy im Energiesektor. Diese Kompetenzen zusammenzubringen, wäre für Deutschland und Europa eine sehr starke, strategische Konfiguration gewesen.

Sie sprechen von Geschäftsmodellen. Aber ist nicht das Problem, dass wir eigentlich beim Thema KI überwiegend in der öffentlichen Debatte warnen, statt Firmen einfach mal machen zu lassen.

Da bin ich ganz bei Ihnen. Wenn wir gewinnen und wirklich Nummer eins sein wollen, dann brauchen wir Ehrgeiz, und wir brauchen Resilienz. Das ist etwas, das sich grundlegend in unserer Gesellschaft ändern müsste. Ich sehe das sogar im familiären Umfeld: Wir versuchen oft, den Kindern jeden Wunsch von den Augen abzulesen, zeigen viel Mitgefühl – manchmal vielleicht zu viel. Aber am Ende gilt: Wer nicht resilient ist und nicht lernt, Verantwortung für sich selbst und für die Gemeinschaft zu übernehmen, wird es später schwer haben – als Individuum genauso wie im Team. Erfolg braucht innere Stärke, Ausdauer und den Willen, Verantwortung zu tragen.

Sie haben vorhin erwähnt, was KI kann und was wir alle hier im Zuhörerkreis wohl nicht können. Warum braucht denn KI so lange, um den Führerschein zu machen? Also warum braucht ein Mensch meist bis zu 20 Fahrstunden und beim autonomen Fahren dauert die Entwicklung Jahre?

Ein Mensch bringt zum Autofahren eine Lebensgeschichte an Erfahrung mit – wir verstehen Strassenverkehr intuitiv, lesen Körpersprache, erkennen Risiken. Eine KI startet dagegen bei null und muss Millionen Sonderfälle lernen, die für uns selbstverständlich sind. Technologisch funktioniert autonomes Fahren heute schon in vielen Szenarien. Was fehlt, sind klare Regeln, Haftungsfragen und gesellschaftliche Akzeptanz. Wir tolerieren Fehler von Menschen, aber von KI erwarten wir Perfektion – und genau deshalb dauert es länger.

Auch Firmen, die mit KI arbeiten, müssen meist mit einer Fehlerquote leben, weil die KI manches noch nicht abdecken kann. Wie gehen Unternehmen damit um?

Ja, viele Firmen nutzen KI zum Beispiel für Chatbots im Kundenservice. Bei Eskalationen funktioniert das jedoch häufig nicht. Ein kluges Unternehmen wird daher darauf achten, dass KI und Menschen zusammenarbeiten: Die KI beantwortet vielleicht 90 Prozent der häufigsten Fragen, während sich die Mitarbeitenden um das Troubleshooting und die Deeskalation kümmern. Trotzdem lassen sich auch hier durch den Einsatz von KI deutliche Einsparungen erzielen – es entsteht also ein klarer Effizienzgewinn.

Vielen Dank für das Gespräch.

Über Feiyu Xu:
Prof. Dr. Feiyu Xu hat eine Professur für Industrie AI in Potsdam. Ihre Forschungsarbeiten wurden vielfach ausgezeichnet. Zudem war sie von 2020 bis 2023 Global Head of AI bei SAP und leitete von 2017 bis 2020 das AI Lab von Lenovo. Feiyu ist Aufsichtsrätin bei Siemens Energy, ZF Group und Airbus.