Interview: KI in der Feuerfestindustrie: Warum heute der beste Tag für den Einstieg ist!

Nach gestern, vorgestern und allen anderen Tagen davor ist heute der beste Zeitpunkt, um sich damit auseinanderzusetzen. Wir befinden uns mitten im demografischen Wandel und werden in absehbarer Zeit Millionen Arbeitskräfte auf dem Markt verlieren. KI kann und wird dabei helfen, die Produktivität und Innovationskraft der verbleibenden Arbeitskräfte zu steigern.

Vor allem wird KI dabei unterstützen, das Fachwissen erfahrener Mitarbeitender an jüngere Generationen weiterzugeben – selbst wenn diese schon nicht mehr persönlich im Betrieb aufeinandertreffen.

Am meisten fasziniert mich der krass unterschiedliche Charakter beider Bereiche. Während Feuerfest von Außenstehenden oft als „antiquierte“ Industrie wahrgenommen wird – was ich als Beteiligter natürlich nicht ganz unterschreiben kann, aber den Blickwinkel aus anderen Industrien nachvollziehen kann –, gilt KI als DIE Zukunftstechnologie.

Beides zu kombinieren und Feuerfest damit zu einem für den Nachwuchs attraktiven und zukunftssicheren Sektor auszubauen, ist es, was mich antreibt.

Für mich persönlich sind es tatsächlich die regulatorischen Anforderungen, denn davon hängt oftmals ab, ob Unternehmen den ersten Schritt wagen. In der Wirtschaft gibt es – besonders in den aktuell sehr anspruchsvollen Zeiten – selten die Möglichkeit, einzelne Mitarbeitende dafür abzustellen, sich mit einer Technologie und deren Anforderungen zu befassen, die nicht unmittelbar zu Produktivitätsgewinnen oder Kosteneinsparungen führt.

Es braucht aber genau diese Vorbereitungs- und Planungszeit, um interne Richtlinien aufzusetzen, geeignete Modelle auszuloten und die Nutzung im Unternehmen akribisch vorzubereiten. Deshalb versuchen wir, den Unternehmen mit unserer Erfahrung einen Startpunkt zu geben und ihnen mit Rat und Tat zur Seite zu stehen, wenn es um diese wichtigen ersten Schritte zur Einführung von KI als Tool in der Feuerfestindustrie geht.

Zunächst wird das EU-Gesetz in deutsches Recht umgesetzt – ein entsprechender Entwurf liegt bereits vor und soll Mitte dieses Jahres verabschiedet werden. Ab dann ist entscheidend, ob man als Anbieter oder Nutzer von KI-Tools agiert. Für Anbieter entsteht ein deutlich größerer Handlungsbedarf, da je nach Kategorisierung erhebliche Transparenzpflichten folgen.

Als Nutzer ist man hingegen – Stand jetzt – lediglich zur Schulung des eigenen Personals hinsichtlich des Umgangs mit KI-Tools verpflichtet. Diese Sorgfaltspflicht des Arbeitgebers wird zukünftig von der Bundesnetzagentur überwacht. Ziel ist es, den sachgemäßen und verantwortungsbewussten Umgang mit KI in deutschen Unternehmen sicherzustellen.

Mein Rat ist daher, so früh wie möglich eine eigene KI-Richtlinie zu erstellen und das Personal entsprechend zu schulen. Hierzu bieten wir ein umfangreiches Grundlagenseminar an, das wir zukünftig noch ausbauen werden.

Ich denke, dass dieses Thema für die gesamte deutsche und europäische Industrie von entscheidender Bedeutung ist. In Zeiten kritischer Abhängigkeiten von unberechenbaren Verbündeten kann es sich die deutsche Industrielandschaft nicht leisten, erpressbar zu sein und die Kontrolle über die eigenen Daten sowie die Daten von Geschäftspartnern zu verlieren.

Daher ist es von entscheidender Bedeutung, Abhängigkeiten von Big-Tech-Firmen zu minimieren und sich für europäische Alternativen zu entscheiden, auch wenn dies im ersten Moment mit Einbußen bei der Bequemlichkeit verbunden ist. Aus europäischer Sicht war es für uns daher nur logisch, Mistral als unser Modell der Wahl für den Einstieg in LLMs und KI im Alltag zu nutzen.

Das größte Problem sind die utopischen Erwartungen an KI. Der Hype der letzten Jahre hat diese Problematik leider unnötig befeuert. Der Glaube, dass eine Investition in zweistelliger Millionenhöhe in eine KI-Lösung einen direkten Return on Investment für das Unternehmen mit sich bringt, ist eine Illusion.

Bei Nichterfüllung dieser Erwartungen führt dies eher zu einer grundsätzlichen Ablehnung der Technologie als zu einer nachhaltigen Integration in Unternehmen. Oftmals lassen sich die eigenen Probleme auch ohne Einsatz von KI ressourcen- und kosteneffizienter bewältigen.

Manchmal wirft man auch ein unglaublich intelligentes Modell auf völlig unstrukturierte, unvollständige, kontextlose Daten und erhofft sich, dass die KI das Unmögliche schafft und Lösungen herbeizaubert.

Deutlich sinnvoller ist es, statt zehn Millionen in ein Großprojekt zu stecken, pro Kopf 20 Euro für Lizenzen auszugeben, um das eigene Personal organisch an das Thema Digitalisierung heranzuführen, Vorurteile und Hemmungen gegenüber dem Thema abzubauen und kollektiv Erfahrungen zu sammeln.

Dabei ergeben sich Use Cases, die man in kleineren KI-Projekten angehen kann, um Probleme lösungs- und zielorientiert zu bewältigen – wenn nötig, auch mit der Hilfe verlässlicher Partner aus dem IT-Sektor.

Zum einen natürlich bei der Verschlankung der eigenen Prozesse und der Unterstützung repetitiver, zeitfressender Aufgaben. Das beschränkt sich ganz klar auf die Bürotätigkeiten innerhalb eines Unternehmens.

Besonders in der Forschung hilft es aber ungemein – sei es bei der automatisierten Datenauswertung oder aber dem Erstellen von Programmcode zum Auslesen von Sensorik oder zur Analyse von eigenen Daten. Mit eigenen, speziell dafür angelernten Agenten wird auch die Berichterstattung zu einer erträglichen Beschäftigung, die oftmals enorme Zeit beansprucht, welche somit nicht für Produktivität oder Innovation genutzt werden kann.

Eine deutliche Intensität der Nutzung zeigt sich nicht zuletzt im Marketing. Dort stehen sowohl die generative Bilderstellung als auch die Unterstützung bei der Erstellung von Kampagnen und Beiträgen für Social Media im Fokus. Hier ist es jedoch ein schmaler Grat zwischen unsichtbarer Hilfe und KI-Slop, der den Menschen wieder handgemachte, fehlerbehaftete Beiträge wünschenswert erscheinen lässt.

Wir können mit unserer selbst gewonnenen Erfahrung des letzten Jahres ganz konkret helfen. Ich habe den Großteil meiner Zeit damit verbracht, auszuloten, was notwendig und sinnvoll ist, um KI in unserem Unternehmen zu implementieren.

Begonnen habe ich mit dem Rollout von LLM-Lizenzen für unser Team. Dazu habe ich viele Gespräche mit IT-Dienstleistern und Branchenvertretern geführt, Richtlinien und Dokumente erarbeitet, ein Grundlagenseminar zur Personalschulung entwickelt und ein Netzwerk aus Experten und Expertinnen aufgebaut.

Unternehmen profitieren direkt von diesem Netzwerk, wenn sie unsere Hilfe in Anspruch nehmen. Wir stellen sozusagen den Grundstein bereit, der für Unternehmen aus Zeit- und Kostengründen oftmals unerreichbar scheint.

Mein Rat ist folgender: Zunächst sollte eine KI-Richtlinie entwickelt und die Mitarbeiter geschult werden, dann kann es losgehen. Die Bereitstellung von LLM-Lizenzen ist, wie bereits erwähnt, ein optimaler Einstieg in die Thematik und ein guter erster Schritt, um die tatsächlichen Use Cases für ambitioniertere KI-Projekte im Unternehmen auszuloten.

Wenn ich auf das Feedback der zurückliegenden Workshops mit Unternehmen zurückblicke, dann waren das auf jeden Fall große Neugier und der Tatendrang, endlich aktiv zu werden. Das Seminar zeigt dabei die Richtung auf, in die die Unternehmen direkt am nächsten Tag marschieren können.

Außerdem stehen wir immer als Ansprechpartner zur Verfügung und helfen, wo wir können, wenn es um die Umsetzung oder Vermittlung von Kontakten geht.

Da mir bei den zahlreichen Webinaren zum Thema KI, an denen ich teilgenommen habe, der Tiefgang zur Thematik, die tatsächlichen technologischen Grundlagen, explizite Use Cases aus der industriellen Anwendung und die ethisch-moralische Sichtweise auf KI gefehlt haben, habe ich exakt diese Lücken für unser Seminar geschlossen.

Wir möchten nicht wie viele andere als rudimentär informierte KI-Wanderprediger Weiterbildungsgutscheine und Geldscheine unserer Teilnehmer:innen einsammeln, sondern gezielt Wissen vermitteln, das wir uns eigenständig erarbeitet haben und ständig weiter vertiefen.

Vergleichsbilder von Chihuahas und Cookies wird es bei uns jedenfalls nicht geben, versprochen!