Digitales Bauhaus: KI-Technik kann von den Meistern der Moderne lernen

Unternehmen müssen bei KI-Projekten darauf achten, dass datengetriebene Anwendungen ihre ganz eigenen Anforderungen an die Verantwortlichen stellen. Für eine erfolgreiche Entwicklung und Umsetzung sind aus Sicht des IT-Dienstleisters adesso vier Rollen von entscheidender Bedeutung. Die Verantwortlichen eines KI-Projekts können dabei viel vom Bauhaus und seinen Meistern von damals lernen.

Künstliche Intelligenz (KI) spielt vor allem dann seine Stärke aus, wenn es darum geht, in großen Daten-Pools Muster zu erkennen. Bei der Entwicklung solcher datengetriebenen Anwendungen kommt es in der Praxis immer wieder zu Schwierigkeiten, denn im Vergleich zu klassischen IT-Lösungen benötigen sie eine andere Projektstruktur und ein anderes Fachwissen. Damit ein KI-Projekt erfolgreich ist, müssen die Beteiligten Verständnis für die zugrundeliegenden Daten, die Besonderheiten des eigenen Unternehmens und der eigenen Branche, die Möglichkeiten der Analyse und darauf aufbauend des Entwickelns von Algorithmen mitbringen. Um diesen Besonderheiten gerecht zu werden, hat adesso ein speziell auf KI-Projekte angepasstes Vorgehensmodell mit Phasen, Rollen und Verantwortlichkeiten entworfen, das sogenannte Building AI-based Systems.

Die vier Rollen bei einem KI-Projekt

Der IT-Dienstleister hat dafür vier unterschiedliche Rollen definiert, die von entscheidender Bedeutung bei der Umsetzung von KI-Projekten sind. Der Begriff Rolle steht dabei für ein Set an Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten, nicht für eine einzelne Person.

Domain Expert: Er kennt die Geschäftsprozesse des Unternehmens, die Abläufe in der Branche und die Anforderungen der Anwender. Diese Rolle ist bei Branchenspezifika genauso fit wie beim Bewerten von Anwendungsfällen.

Data Scientist: Er kombiniert Fähigkeiten eines IT-Experten und eines Statistikers. Diese Rolle kennt sich mit ML (Machine Learning)- und KI-Technologien aus, bringt Programmierkenntnisse mit und hat Erfahrung im Umgang mit großen Datenmengen.

Software Engineer: Er verantwortet das übergeordnete Software Engineering und stellt das Bindeglied zwischen dem datengetriebenen und dem klassischen Projekt dar. Als Experte für Softwareentwicklung bringt diese Rolle grundlegendes Verständnis für das Thema Data Science mit.

Data Domain Expert: Er liefert den Zugriff und das Wissen über Daten und Datenquellen innerhalb des Unternehmens und der Domäne. Im Gegensatz zum Domain Expert, der aus der Perspektive des Geschäfts auf die Daten blickt, bringt diese Rolle eine eher technische Sichtweise mit.

Alle vier Rollen sorgen dafür, dass das Projektteam das nötige Fach-, IT- und KI-Wissen mitbringt.

Bauhaus-Prinzipen für Projekte von heute

Künstliche Intelligenz kann dabei viel vom Bauhaus und seinen Meistern von damals lernen: Das von Walter Gropius unterzeichnete Bauhaus-Manifest von 1919 betont, dass ein gutes Team über das individuelle Genie zu stellen sei. Auf der anderen Seite ist heute Agiles Management als Projektmanagementmethode etabliert. Damals war es durchaus revolutionär, ein großes Projekt in Zwischenschritte zu unterteilen und regelmäßig im Team Fortschritte und Verbesserungsvorschläge zu rekapitulieren. Der Leitsatz „form follows function“ des Bauhaus-Architekten Mies van der Rohe wiederum spiegelt perfekt das heutige Thema Usability Engineering wieder.

„Wir haben schnell gemerkt, dass wir KI-Anwendungen anders entwickeln müssen als klassische IT-Systeme. Die vorhandenen Daten spielen eine andere Rolle, es ist anderes Fachwissen gefragt. Nicht zuletzt gibt es bei diesen Projekten zu Beginn die Unsicherheit, inwieweit der Einsatz von KI-Technologien überhaupt zum gewünschten Ergebnis führt. Umso wichtiger ist es, die entsprechenden Experten mit an Bord zu haben“, erklärt Prof. Dr. Volker Gruhn, Aufsichtsratsvorsitzender und Gründer der adesso AG sowie Inhaber des Lehrstuhls für Software Engineering an der Universität Duisburg-Essen. „So wie das Bauhaus seine Schüler früh in konkrete Aufträge mit eingebunden hat, brauchen wir heute ein ‚Digitales Bauhaus‘ in den Unternehmen, aber auch bereits in der Ausbildung. Darunter verstehe ich eine Universität, an der alle Disziplinen im wahrsten Sinne des Wortes zusammenarbeiten. Da beschäftigen sich die Schüler mit Themen wie Maschinellem Lernen, Softwaretechnologie, Gestaltung oder Usability Engineering – und das an konkreten Werkstücken, sprich Softwareprojekten. Nicht anders sieht es später in der unternehmerischen Praxis aus: Ein erfolgreiches KI-Projekt braucht kompetenzübergreifendes Denken und Arbeiten. 100 Jahre nach Gründung des Bauhauses ist es an der Zeit, die Ideen von damals zu revitalisieren – und zwar im Kontext der Digitalen Transformation.“