Künstliche Intelligenz: Wert der Daten sichtbar machen
Der Mittelstand scheut heute vielfach noch Investitionen in Künstliche Intelligenz (KI). Der Wirtschaftsinformatiker Wolfgang Maaß und sein Team von der Universität des Saarlandes wollen den Wert solcher Daten sichtbar und so für die Firmen nutzbar machen.
Unternehmen lassen sich heute riesige Gewinne entgehen. Einfach, weil sie aus den Daten, die zum Beispiel Sensoren in den Fabriken sammeln, heute bereits riesige Datenmengen erhalten. Doch viele Firmen machen aus diesen Daten nichts und lassen sich so potenzielle Gewinne entgehen. Wolfgang Maaß, Professor an der Universität des Saarlandes, bringt es auf den Punkt: „Um es bildhaft auszudrücken: Dieses Feld liegt entweder brach, oder es wird schlicht nicht geerntet.“ Dabei sei es für den erfolgreichen Einsatz von KI in allen Unternehmensbereichen – vom Rohstoff bis zum fertigen Produkt – unumgänglich, solche Daten auszuwerten und so die Prozesse transparent zu machen.
„Im deutschen Mittelstand bestehen noch große Hemmnisse, in die digitale Transformation zu investieren. Die Unternehmen scheuen sich, Geld in die Hand zu nehmen, erkennen nicht das Potenzial, das hier liegt. Das wollen wir ändern“, erklärt der Wirtschaftsinformatiker. Gemeinsam mit Partnern aus Forschung und Wirtschaft will er belastbare Kenngrößen und Bewertungssystematiken für das unternehmerische Datenkapital entwickeln und so auch Anreiz für Investitionen liefern.
Kennzahlen für die Datenbilanz
Ziel des Projekts „Future Data Assets“ ist es, mithilfe von Verfahren maschinellen Lernens und anderer Methoden Künstlicher Intelligenz eine Art Datenbilanz zu entwickeln. Maaß erläutert: „Wir wollen ein Werkzeug schaffen, das der Unternehmensleitung die erforderlichen Datenbilanzkennzahlen liefert: standardisiert, stetig optimiert, automatisiert und an die jeweilige Branche angepasst.“
Denn der Wert von Daten ist schwer zu erfassen und oft noch schwerer exakt zu beziffern. Ein Beispiel: Bis eine Industrieanlage perfekt eingestellt ist und alle Maschinen aufeinander abgestimmt sind, dauert es oft Jahre. Dabei ist es egal, ob am Ende Pizzas, Stahlbleche oder Autos vom Band laufen. Das Know-how, bei welcher Temperatur mit welcher Geschwindigkeit – oder was sonst noch an Daten einfließt – am besten produziert wird, ist bares Geld wert. Aber es stellt sich oft die konkrete Frage: Wie viel?
Erfolg von Investitionen beziffern
In solche einer Ausgangslage fällt es vielen, vor allem mittelständischen Unternehmen schwer, große Investitionen in zusätzliche Sensoren oder die Auswertungen der Daten zu begründen. „Die digitale Transformation erfordert Investitionen in Sachkapital, Software, in Aus- und Weiterbildung der Mitarbeiter“, sagt Maaß. „Es existieren derzeit aber keine standardisierten, belastbaren Kennzahlen, die den wirtschaftlichen Erfolg solcher Investitionen in die digitale Transformation beziffern. Daten, die im Zuge der Investition in die digitale Transformation anfallen, werden nicht systematisch finanziell bewertet und dem Management als Entscheidungshilfe zur Verfügung gestellt“, benennt er das Defizit.
Ein Grundproblem sei, dass Unternehmen dieses Datenkapital bislang nicht in Bilanzen ausweisen können: Kaufmännische Bilanzkennzahlen sind handfeste Argumente. „Zwar kann meist genau beziffert werden, was investiert werden müsste. Unklar aber bleibt, wann und wie sich das auszahlt. Rückflüsse liegen meist in fernerer Zukunft oder können nur zusammen mit weiteren Projekten realisiert werden“, erklärt Maaß. Könnte nun den Daten, die ein Unternehmen bereits hat oder zukünftig haben wird, ein Geldwert zugeordnet werden, würde dies viele Investitionsentscheidungen erleichtern und positiver ausfallen lassen.
2,3 Mio. € vom Bundeswirtschaftsministerium
Das Bundeswirtschaftsministerium fördert diese Forschung über das Technologieprogramm „Smarte Datenwirtschaft“ mit 2,3 Mio. €. Neben Wolfgang Maaß und der Universität des Saarlandes arbeiten am Projekt „Future Data Assets“ das Forschungsinstitut für Rationalisierung FIR an der RWTH Aachen und Partner aus der Wirtschaft zusammen: das Unternehmen Atlan-tec (Konsortialführer), die Wirtschaftsprüfungsgesellschaft Deloitte, der Werkzeugmaschinenhersteller DMG Mori AG sowie die Firmen Kuraray und Swissdata.
