Man könnte meinen, dass die KI-Szene in Deutschland im März 2018 spürbar näher zusammengerückt ist. Insgesamt 24 Unternehmen, deren Geschäftsmodelle überwiegend auf KI basieren, haben sich zum Bundesverband Künstliche Intelligenz zusammengeschlossen. Mit seinen rund 50 Mitgliedern soll dieser zum einen als Sprachrohr und Interessensvertretung für die Branche dienen, zum anderen als Schnittstelle zur Bundespolitik fungieren. #ki_berlin hat Markus Schmitt, Mitglied des KI-Bundesverbandes und Inhaber des Startups Data Revenue, getroffen und über Forschung, Finanzierung sowie die Zukunft des KI-Ökosystems in Berlin gesprochen.
Sie haben durch Ihr Startup „Data Revenue“ und Ihre Position als Teil des KI-Bundesverbandes sowohl Einblick in das KI-Ökosystem in Berlin als auch in die Politik des Landes. Welche Beobachtungen nehmen Sie daraus mit?
Es freut mich zu sehen, dass KI als Fokusthema politisch an Fahrt gewonnen hat. Es gibt ein gutes Grundverständnis der Technologie, und sinnvolle Programme zur Unterstützung von KI in Deutschland. Viele beschäftigen sich ernsthaft und gewissenhaft mit dem Thema.
Im Detail fehlt es aber leider noch an Durchsetzungskraft, ausreichend Mut und auch Pragmatismus. Der Zugang zu Förderungen ist weiterhin für die meisten kleineren Unternehmen zu aufwendig.
Ich kann ein wenig Zurückhaltung in dem Thema aber nachvollziehen. Auf absehbare Zeit ist KI auch nur eine von vielen zukunftsträchtigen Technologien – von denen viele nicht die gleiche Aufmerksamkeit bekommen. Das Ökosystem in Berlin ist noch ausbaufähig. Es gibt noch zu wenig Austausch zwischen kompetenten KI-Teams und hinter vielen der “KI-Startups” ist zu wenig KI.
Die Gründung des Bundesvorstandes für Künstliche Intelligenz im letzten Jahr wurde sowohl von Seiten der Politik als auch Forschung und Wirtschaft begrüßt. Wie gestaltet sich die Arbeit und welche Ziele hat sich der Verband für die nächsten Jahre gesetzt?
Wir helfen bei der Vernetzung deutscher KI-Startups, sowohl untereinander als auch mit der Industrie. Ich arbeite zum Beispiel intensiv an der Vernetzung mit Biotechnologie und Pharma-Verbänden. Darüber hinaus setzen wir uns bei Themen ein, die die KI-Szene in Deutschland fördern – wie die Erweiterung von Förderungen, das Definieren der gesetzlichen Rahmenbedingungen und das Erhöhen der Sichtbarkeit in alle Richtungen.
Man bemerkt eine kleine Trendwende – über KI wird in der Öffentlichkeit eindringlicher diskutiert. Welche Rolle spielt die Technologie im politischen Diskurs?
Leider ist zu wenig Fachkompetenz in den Diskussionen vertreten. Daher liegt der Fokus in den Diskussionen viel auf moralischen, ethischen und Arbeitsmarktthemen – die sind leichter zu diskutieren und auch medienwirksamer. Dabei kommt aber eine realistische Betrachtung und Themen wie Ausbildung der richtigen Fachkräfte, Förderung und Vereinfachung der Rahmenbedingungen zu kurz.
Hat sich der Arbeitsmarkt also noch nicht auf die Anforderungen eingestellt? Welche neuen Schritte braucht es da?
Es wird in vielen Unternehmen noch zu viel Wert auf theoretische Kenntnisse gelegt, und daher werden Doktoranden in Statistik und Mathematik für Positionen eingestellt, in denen man eigentlich begabte, praxiserfahrene Programmierer mit einer schnellen Auffassungsgabe für Mathematik braucht.
Am Ende führt das oft zu großen Verzögerungen in der Entwicklung von KI-Systemen und damit zu Frust. Mit einem realistischen Verständnis von KI würden Unternehmen schneller die richtigen Teams bauen und auch fördern.
Kommen wir zu Ihrem Startup „Data Revenue“: Sie bieten maßgeschneiderte Machine-Learning-Lösungen an. Wie sind Sie aufgestellt und von welchen Bereichen und Fällen sprechen wir?
Wir sind ein Team von Entwicklern, die sich auf die Umsetzung von größeren KI-Anwendungen spezialisiert hat. Wir haben kürzlich die Empfehlungssysteme bei zwei deutschen Fernsehsendern gebaut, viele der KI-Systeme bei ImmobilienScout24, ebenso wie Prognosen im Energiemarkt für Stadtwerke. Gerade starten wir bei zwei deutschen Automobilherstellern mit KI für die Werksoptimierung. Dabei beraten wir Unternehmen auch beim richtigen Einsatz von KI und helfen Managern die Technologie besser zu verstehen, zum Beispiel bei Haniel und E.ON. Unser Fokus liegt jedoch zunehmend auf Themen in der Forschung und Entwicklung von neuen Medikamenten – wo wir Wissenschaftler dabei unterstützen, ihre Datenanalyse-Prozesse mit KI zu automatisieren.
In Berlin befinden sich etliche KI-Unternehmen – so auch Ihr Startup. Warum ist die Hauptstadt so ein wichtiger Standort und was unterscheidet Berlin von anderen Zentren im Bereich KI?
Ich glaube, Berlin hat sehr viele erfahrene Entwickler. Mein Eindruck ist auch, dass Berliner Universitäten, früher als andere, an dem Thema dran waren. Aber noch hab ich nicht das Gefühl eines echten “KI-Standorts”. Wir müssen dafür noch viel nachholen und ernstzunehmende KI-Teams gewinnen. Wir brauchen Unternehmen, die KI leben und nicht nur im Marketing erwähnen.
Die USA und besonders China treiben einen immensen Aufwand im Bereich KI. Was muss die Politik tun, damit Deutschland im internationalen Vergleich nicht ins Hintertreffen gerät?
Wir müssen es Entwicklern einfacher machen technologiegetriebene Firmen zu gründen. Dafür brauchen wir mehr Talente, mehr praxisnahe Universitätsangebote und mehr technologieaffine Investoren.
Danke für das Gespräch.
