Datum des Impulsabends: 02.11.2023
Link zum Video des Impulsabends: https://www.youtube.com/watch?v=90R63X5P63Q
Bei unserem Impulsabend mit dem Thema „KI im Unternehmensalltag“ gab es – auch für uns – wieder Neues zu entdecken. Das Gelernte wollen wir für uns und euch hier kurz festhalten. Es gab an dem Abend vier Speaker:innen und wir strukturieren den Blogbeitrag entlang dieser vier Impulse. Die Titel sind eher als Kurz-Zusammenfassung zu verstehen und kommen von uns. Die Original-Vorträge könnt ihr euch in der Video-Aufzeichnung der Veranstaltung anschauen.
Impuls 1: KI-Sicherheit & KI in der Unkrauterkennung
von Prof. Dr. Seyed Eghbal Ghobadi (THM)
Prof. Ghobadi eröffnete den Abend mit zwei wichtigen Botschaften: KI muss sicher genug sein und verlässliche KI zu erstellen, ist harte Arbeit. Er demonstrierte die beiden Thesen entlang zweier Forschungsfelder: Dem autonomen Fahren und der KI-unterstützten Unkrautbekämpfung. Bei dem autonomen Fahren ist die Herausforderung erstmal offensichtlich: Autos sollen sicher von A nach B kommen und dabei keinem Menschen schaden. Die Schwierigkeiten entstehen jedoch da, wo Situationen in der echten Welt komplex und unbekannt sind. Prof. Ghobadi demonstrierte das mit einigen Aufnahmen aus Forschungsprojekten, bei denen per Kamera Objekte und Menschen im Straßenraum erkannt werden sollten. Hier ist KI immer noch nicht robust, also verlässlich, genug, um uns in allen Situationen sicher von A nach B zu bringen. Dies erklärt auch, warum autonomes Fahren immer noch nicht Standard ist und nur in speziellen Situationen (z.B. auf der Autobahn) zugelassen ist.
Der zweite Forschungsbereich ist Unkrautbekämpfung – hier im Speziellen das nicht gewünschte Jakobskreuzkraut (JKK). Das giftige JKK kann ganze Chargen von Futter verunreinigen und eine manuelle Entfernung ist sehr aufwändig und teuer. Im Bild zu sehen ist ein grünes JKK vor grüner Wiese. Die Herausforderung ist selbst für Menschen nicht so einfach zu lösen. In dem Projekt wurden daher verschiedene Ansätze zur Erstellung einer JKK-Erkennungs-KI ausprobiert: Es wurden synthetische Daten erzeugt aber es wurden auch Test-Daten im Feld aufgenommen. Nach dieser intensiven Arbeit sind trotzdem „nur“ 48 % der JKK-Pflanzen durch KI im Test-Datensatz erkannt worden. Das Ergebnis ist bereits beeindruckend, zeigt aber, dass selbst konzentrierte Arbeit mit bestehenden reifen KI-Tools wie dem Objekterkennungssystem YOLO nicht selbstverständlich zu verlässlichen Ergebnissen im realen Einsatz führt.
Impuls 2: KI als Arbeitserleichterung
von Sina Solveig Söhren (naymspace software GmbH & Co. KG)
Sina zeigt in ihrem Impuls auf, wie sie ein komplettes Projekt von Anfang bis Ende mittels KI umgesetzt hat. Für ein Software-Produkt wurde von ChatGPT unter Anleitung von Sina eine Produktdefinition, eine Zielgruppenbeschreibung, ein Ansprachekonzept, ein Preismodell, eine Softwaredemo und noch weitere Teile für das Produkt erstellt.
Zur Umsetzung des Projekts nutzte Sina zusätzlich verschiedene Tools:
- DeepL: Zur Textverbesserung, Rechtschreibkorrektur, Ausdrucksverbesserung und zur Erzeugung eines „höflicheren“ Schreibstils
- Ein KI-Tool für das Design des Logos bzw. einen Vorschlag, den sie weiter angepasst hat
- Bildgenerierung mithilfe von Midjourney
- Erstellung eines LinkedIn-Posts für das Projekt
In der Firma, bei der Sina arbeitet, wird ChatGPT umfangreich von den Entwickler:innen genutzt, um Inspiration, Hilfestellung und auch Dokumentationen zu erhalten.
Sina zieht für sich ein gemischtes Fazit: Jedes Ergebnis von KI muss kontrolliert werden. Jedoch sieht sie große Zeitersparnisse und Inspirationsmöglichkeiten.
Impuls 3: KI in der Datenanalyse
von Dr. Paul Wallbott (Alcedis GmbH)
Paul konnte direkt mit einer Makerspace-Anekdote loslegen: Er hat seinen jetzigen Arbeitgeber, die Alcedis GmbH nämlich bei einem Gründungsstammtisch im Makerspace Gießen kennengelernt. Wir freuen uns immer sehr über solche Geschichten, die uns oft erst Jahre später erreichen. Jetzt aber zu Pauls Vortrag.
Paul zeigt eine Datenmanagement-Lösung zur Erfassung von Patientendaten, die von KI unterstützt wird. Da Menschen gerade bei der manuellen Dateneingabe unter Zeitdruck Fehler machen, ist uns allen klar. Welche Auswirkungen das auf medizinische Studien haben kann, ist uns wahrscheinlich weniger bewusst. Eindrucksvoll zeigt uns Paul den Weg, den Daten entlang eines größeren Forschungsprojektes nehmen und welche neuralgischen Stellen durch KI verbessert werden können. Wenn euch der Anwendungsfall interessiert, schaut in Pauls Impuls im Video rein, da er die erstellte Anwendung wirklich Schritt für Schritt vorstellt. Sein Fazit aus der Arbeit mit KI:
- Findet Probleme, die es wert sind gelöst zu werden, anstatt mit einer fertigen Lösung auf Problemsuche zu gehen.
- Bezieht Nutzer:innen und Expert:innen ein und designed eure Lösung für diese Menschen
- Schnell starten und im Zweifel schnell das Projekt stoppen, um keine Zeit zu verschwenden
Er endet mit dem Satz: „Generative KI ist die beste Technologie, wenn sie die beste Lösung für Dein Problem darstellt!“
Impuls 4: Was ist an der aktuellen Entwicklung so besonders?
von Sven Herchenhein (efec AG)
Sven verfasst den von uns immer konsumierten KI-Newsletter AI-Context (kostenlos abonnieren: https://aicontext.de/ ). Außerdem ist er KI-Architekt und arbeitet auch selbst gerne mit den Möglichkeiten der KI.
Für ihn ist KI ein Assistent und hilft mir dabei, Dinge schneller zu erledigen. Die aktuellen KI-Lösungen sind unübersichtlich und zerfasern in alle Richtungen. Sven zeigt in seinem Impuls die verschiedenen Strömungen von ChatGPT über Llama und Bard auf. Außerdem erklärt er, auf welchen Text-Daten diese System überhaupt basieren.
Aber nicht nur für Text gibt es großartige Möglichkeiten. Mittlerweile lassen sich auch Programmiercode, Videos, Bilder, 3D-Modelle, Sound und mehr mittels einer sogenannten „Prompt“, einem Befehl an die KI, erzeugen.
Für ihn das besondere: Diese Prompts sind einfach nur menschliche Sprache. Und das macht die Schnittstelle zu den aktuellen KI-Tools so revolutionär. Sie ist für alle Menschen, die Sprache nutzen können, zugänglich. Also fast allen Menschen. Vorher mussten Regeln in Programmiercode übersetzt werden, jetzt reichen einfache Sätze.
Sven führt auch aus wie eine gute Prompt beschaffen sein sollte, was Kontext im Zusammenhang mit den großen Sprachmodellen wie ChatGPT bedeutet und wieso KI-Modelle zu Halluzinationen neigen.
Aus seiner Sicht sind die Einsatzbereiche unendlich und jedes Unternehmen sollte prüfen, wo KI sinnvoll eingesetzt werden kann.
Die Veranstaltung fand im Rahmen des Projektes “KI für Startups” des Technologie- und Innovationszentrums Gießen statt. Das Projekt wird aus Mitteln des Europäischen Fonds für Regionale Entwicklung (EFRE) und aus Mitteln des Landkreises Gießen gefördert.
