Seite circa 2017 treibt Google die eigene Transformation zum weltweit führenden KI-Konzern voran. Die will das Unternehmen auch intern durchsetzen.
"Es ist wichtig, ehrlich zu sein", schrieb OpenAI-Gründer Sam Altman dieser Tage im Kontext der Frage, ob Künstliche Intelligenz mehr Jobs beseitigt, als sie schafft. Anlass war OpenAIs neue Kunst-KI DALL-E 2, die aus Sätzen Grafiken generiert.
Altman schätzt, dass zuerst diese kreative, dann kognitive und zuletzt körperliche Arbeit durch Künstliche Intelligenz ersetzt werden kann. Googles Finanzabteilung befasst sich mit Phase 2.
KI ist schneller und besser als der Mensch
Kristin Reinke leitet Googles Finanzabteilung. Im Interview mit dem Wall Street Journal berichtet sie über die Fortschritte bei der Automatisierung des eigenen Finanzwesens durch maschinelles Lernen.
"Wir setzen [maschinelles Lernen] in fast allen Bereichen des Finanzwesens ein, um unsere Buchhaltung zu modernisieren, Risiken zu managen oder unsere [operativen] Prozesse oder unser Betriebskapital zu verbessern", sagt Reinke.
Controller bei Google würden maschinelles Lernen nutzen, um die Bücher zu schließen und Ausreißer zu erkennen. Als Beispiel nennt Reinke die Flussanalyse, die früher einen Tag manueller Arbeit benötigt habe, um Tabellenkalkulationen zusammenzustellen.
"Jetzt dauert es nur noch ein bis zwei Stunden und die Qualität der Analyse ist besser. Wir können Trends schneller erkennen und Ausreißer diagnostizieren", sagt Reinke. Google-Teams setzen unter anderem natürliche Sprachverarbeitung für die Erkennung von Anomalien ein.
Google will maximale Automatisierung - und muss dafür Vertrauen schaffen
Googles Finanzteam hat Zugriff auf ein KI-Tool für die Prognosegenauigkeit. Es übertrifft laut Reinke in 80 Prozent der Fälle menschliche Prognosen, würde aber dennoch nur zögerlich eingesetzt, da das Vertrauen in die Software fehle.
Mit dem Feedback der eigenen Analysten will Google das Tool weiterentwickeln mit Fokus auf Granularität, Transparenz und Strukturierung der Modelle. Ziel sei es, die Prognosen besser verstehen und ihnen so mehr vertrauen zu können.
"Alles, was automatisiert werden kann, versuchen wir zu automatisieren", sagt Reinke mit Bezug auf die Routinetätigkeiten einer Finanzorganisation.
Menschliches Urteilsvermögen sei aber weiterhin nötig und ließe sich nicht automatisieren, ebenso wie der Mensch als Schnittstelle zu Menschen in anderen Unternehmen.
"Wenn man sich mit dem Unternehmen zusammensetzt und sein Problem bespricht, wird man das nie automatisieren können. Diese Art der Interaktion wird nie automatisiert", prognostiziert Reinke.
Bei Neueinstellungen legt Reinke Wert auf Know-how im technischen Bereich wie SQL-Programmierung, den Umgang mit Business-Intelligence- und KI-Tools. Mitarbeitende, so das Ziel, sollten zukünftig keine Zeit mehr mit Dingen verbringen, die automatisiert werden können.
Mehr zum Thema KI und Arbeit gibt's in unserem DEEP MINDS KI-Podcast mit Dr. Simone Ehrenberg-Silies, Technikfolgenabschätzerin beim VDI/VDE-IT.
