Ground Zero and five things to think about before starting with ‘Artificial Intelligence’: Philosophy as the new algorithm // Ground Zero und fünf Dinge, die man überlegen sollte, bevor man mit Artificial Intelligence startet: Philosophie als neuer Algorithmus

ENGLISH FOLLOWS GERMAN

AI gilt ohne Zweifel und berechtigt als eines der entscheidenden Technologiefelder, die per se als Innovation erachtet werden. Erstaunlicherweise gibt es seit 70 Jahren keinen fundamentalen Fortschritt in der Entwicklung von AI, weshalb man nur im eingeschränkten Sinne von AI sprechen kann.

Auch von dieser Position aus, ist es grundsätzlich richtig, AI wie sie heute existiert einführen zu wollen, ja zu sollen. Dieser Standpunkt ist grundsätzlich richtig. Doch wie vor der Anschaffung eines Autos sollte man sich fragen, ob man überhaupt die Voraussetzungen erfüllt und ob man tatsächlich ein Auto braucht.

Folgende fünf Voraussetzungen scheinen mir besonders wichtig und adressieren Fragen auf dem operativen Level.

Kann man diese nachstehend angeschnittenen Voraussetzungen schaffen, dann gewinnt man schon alleine durch die Schaffung dieser Voraussetzungen Vorteile hinsichtlich Produktivität, Effizienz und Mitarbeiterzufriedenheit.

0. Ground Zero – der philosophical turn

Die grundsätzlichere und schwierigere Frage zu AI lasse ich hier mal außen vor, die da lautet: Was soll AI überhaupt sein und von welcher Art von Intelligenz spreche ich überhaupt. Man landet hier sehr rasch in philosophischen Sphären, wo es um Ratio, Intuition, Emotion, Traum und mehr geht.

Der menschliche Verstand, eigentlich Erkenntnisweise, ist nicht trivial und nicht nur im Gehirn lokalisiert, wo wiederum dieses gerne, aber fälschlicherweise, auf Logik reduziert wird. Wäre es so, wir säßen noch nicht einmal in der Steinzeit am Feuerplatz ohne Feuer. Denn Logik alleine schafft keine Innovation, wie Feuer, das Rad, die Perspektive oder das Alphabet.

Es ist der ground zero. Wir bilden die AI in Abbilde unserer Intelligenz, über die wir kaum gesichertes Wissen haben, aber sehr stolz darauf sind. Wenn sie nach unserem Abbilde geformt wird, ist dies nicht automatisch ein Kompliment und wünschenswert und Bescheidenheit würde nicht schaden.

Der menschliche Verstand hat nicht nur Einstein, Mendelssohn und Moses hervorgebracht, sondern Hitler, Charles Manson oder Stalin.

Darum sollte man AI nicht an die Stelle fehlender Strategie, Mission & Vision setzen. Sie kann letztere nicht ersetzen und ihre Nicht-Beantwortung holt sie mit Gewissheit ein. Hase und Igel wie auch Skorpion und Frosch lassen grüßen.

Und da reden wir noch nicht über Bewußtsein, Kreativität oder Lernen. Ganz zu schweigen von den ewigen Fragen der Philosophie, was ist das Sein, Substanz, Wahrheit, Wirklichkeit und Realität in Abgrenzung zu Konstruktion, Wahn oder Illusion.

Prognose, Trend, Optimierung und Automatisierung sind die weiteren Schlagworte. Nicht alles, was sich automatisieren lässt ist gleich eine Optimierung, um einen kleinen Denkanstoß zu geben.

Ganz zu schweigen von der irrlichterneden Vorwurfskeuke “Pauschalisierung”, die jede unerwünschte Verallgemeinerung als Rassismus brandmarken möchte, ohne zu wissen erstens, dass die Verallgemeinerung einer der Kernmethoden der Wissenschaft ist und zweitens ein großer Unterschied zwischen Pauschalisierung und Verallgemeinerung besteht. Dazu ein anderes mal.

Unbefangene Daten gibt es nicht, sie brauchen immer die Interpretation, um zu Information als Entscheidungsgrundlage zu werden. Kontext, nicht Content, ist King.

Hier winken dann schon die nächsten Fragen nach Ziel, Sinn und Werte, die sich dann in Innovation, Disruption oder neue Wertschöpfungsketten rückkoppelnd verlängern.

Scheinbar Triviales, mit dem jeder Philosoph vertraut ist und diese Fragen und Denkweisen werden und müssen Einzug in die Unternehmenswelt halten, will man erfolgreich AI umsetzen. Anders wird man den ground zero nicht bebauen können.

Es braucht den philosophical turn, um Fundament zu legen. Aber auch die Philosophie selbst muss sich erneuern, braucht ihre Disruption.

Einen Fortschritt in der Philosophie hat es schon lange nicht mehr gegeben. Sie wird leider heute von Kleinformaten wie dem Wokismus, identären faschistischen Ideologien, religiösen Extremisten und einer Paniktwitteria überrollt und demontiert. Sie, die Philosophie, schweigt oder heult gleich mit und gibt sich der sogenannten “Schwarmintelligenz” geschlagen. Wenn Affen brüllen, wird daraus keine Vier Jahreszeiten.

Zurück zum Thema: AI ist ein Instrument, das uns abbildet oder abbilden soll, was AI von allen anderen Instrumenten unterscheidet. Darum kommt man an fundamentalen Fragen nicht vorbei.

Fragen, die sich eigentlich jedes Unternehmen stellen sollte, denn es sind Fragen, die dem Markenkern und der eigenen Vision & Mission fundamental vorangehen. Und schließlich, die berühmte Frage nach der Ethik, die unter dem Kapitel aber mit der falschen Überschrift „digitale Ethik“ diskutiert wird.

Buzz-words, die eigentlich alte Fragen stellen, ohne dass das Publikum weiss,  dass ihm dann alter Wein in neuen Schläuchen präsentiert wird. Das wird nicht helfen und ist Betrug.

Um abschließend eine Analaogie zu bemühen: Man kann, wenn man will, Philosophie und philosophische Systeme als Algorithmus erachten, die die Daten zur Realität ordnen. Vielleicht ist Philosophie der Schlüssel, um das Potential von AI erst möglich zu machen.

Grundsätzlich sind alle Kulturen mit ein- und denselben Wirklichkeit konfrontiert, aber ihr jeweiliger (philosophischer, religiöser und kultureller) Algorithmus lässt die einen erfolgreich sein, andere nicht.

Status quo

Nicht wenige Unternehmen wollen AI und wollen damit Vorreiter und beim nächsten großen Ding mit dabei sein. Konkurrenzdruck und Herdentrieb tut sein übriges.

Blickt man dann in die IT-Landschaft, dann sieht man Windows 7 auf den Rechnern, physische Server und jede Menge proprietäre Softwareplattformen mit kaum zu handhabenden Schnittstellen zu veralteter Vertriebs- und Buchhaltungssoftware und vieles andere mehr.

Wenn man da steht, sollte man nicht mit einem AI Projekt starten, sondern einmal seine IT-Landschaft auf den aktuellen Stand bringen.

Human Ressource

Diese Frage korrespondiert meist mit der oben genannten Baustelle. Die meisten Mitarbeiter sind schon überfordert, einigermaßen unfallfrei die Office Suit oder andere Büroprogramme des Alltags zu benutzen. Sorgloser Umgang mit dem Handy und mangelndes Sicherheitsbewußtsein runden dies meist ab. Ohne massive Schulungen wird es nicht gehen.

Strategie für Daten und Datenkonsolidierung

Jedes Unternehmen hat eine Vielzahl an Daten und sammelt sie munter drauf los. Gebunkert in unklaren Formaten, verschiedenen Datenträgern, inkoheränt und ohne Strategie und meist auf physischen Servern in-house und nicht in einer cloud.

Das eine Datensammlung ohne Strategie und Bezugsrahmen scheitern muss, braucht nicht weiter erklärt werden.

Big Data wird konventionell mit 4-stake gedacht, der 5th-stake ist aber Voraussetzung und geht vom ground zero aus. Big Data ohne Philosophien geht nicht.

Apps modernisieren

Typischerweise hat man eine 3-tier-Architektur (Daten/Informationne, Applikation, Auswertung/Präsentation) vor sich, wo der Einzelne  mit seinen Daten den individuellen tier darstellt. Das muss konsolidiert werden, damit Apps durchgreifen können und quasi Bahnen schaffen für die AI.

De-Nerdisierung

IT-Systeme sind in der Regel nicht benutzerfreundlich und nerdig. Sie könnten aber es sein; benutzerfreundlich und nicht nerdig. Setzt man hier AI drauf, kommt es zur Implosion: Der Mitarbeiter wird nicht mehr damit umgehen können un d wollen. Ein erster Schritt ist daher die bestehende IT-Landschaft userfreundlich, mitarbeiterfrundlich zu gestalten.

Alleine dies würde bei vielen Unternehmen eine dramatische Produktivitätssteigerung bewirken. Kommt dann AI hinzu, wenn sie denn mal da ist, darf man sich einen Quantensprung erwarten (der aber nicht mit Innovation zu verwechseln ist!).

In Summe: Die Vorbereitung für die Implementierung von “AI” – schon im aktuellen Entwicklungsstadium von AI – kann für das Unternehmen bereits Vorteile und Produktivitätssteigerungen bringen. Alleine das zahlt sich schon für das Unternehmen aus; ganz ohne AI, die aber in Zukunft unvermeidlich sein wird.

Darum: Hausaufgaben jetzt, um dann die unendlichen Weiten und Tiefen des Universums hinter der Haustüre zu erforschen. Denn die Zukunft der Menschheit liegt ohne Zweifel in der Besiedelung und Nutzbarmachung des Weltraums.

ENGLISH

AI is undoubtedly and justifiably considered one of the crucial fields of technology that are considered innovation per se. Surprisingly, there has been no fundamental progress in the development of AI for 70 years, which is why one can only speak of AI in a limited sense.

From this position, too, it is fundamentally correct to want to introduce AI as it exists today, indeed to should. This position is fundamentally correct. But just like before buying a car, one should ask oneself whether one fulfils the requirements at all and whether one really needs a car.

The following five prerequisites seem to me to be particularly important and address questions at the operational level. If you can meet these requirements, you will gain advantages in terms of productivity, efficiency and employee satisfaction.

Ground Zero – the philosophical turn

I will leave aside the more fundamental and difficult question about AI, which is: What is AI supposed to be and what kind of intelligence am I talking about? You quickly end up in philosophical spheres here, where ratio, intuition, emotion, dream and more are involved.

The human mind, actually a mode of cognition, is not trivial and is not only located in the brain, where this in turn is reduced to logic; both reductions are wrong.

If it were so, we would not even be sitting at the fireplace in the Stone Age without fire. Because logic alone does not create innovation like fire, wheel or the alphabet.

It is ground zero. We form the AI into images of our intelligence, about which we have little certain knowledge, but are very proud of it. If it is formed in our image, it is not automatically complimentary and desirable and humility would not hurt.

The human mind has not only produced Einstein, Mendelssohn and Moses, but Hitler, Charles Manson or Stalin.

That is why AI should not be substituted for a lack of strategy, mission & vision. It cannot replace the latter and its non-response is sure to catch up with them. Hare and hedgehog as well as scorpion and frog send their regards.

And we’re not even talking about consciousness, creativity or learning. Not to mention the eternal questions of philosophy, what is being, substance, truth, reality and actuality as distinct from construction, delusion or illusion.

Forecasting, trend, optimisation and automation are the other buzzwords. Not everything that can be automated is immediately an optimisation, to give a little food for thought.

Not to mention the misguided accusation of “generalisation”, which wants to brand every unwanted generalisation as racism, without knowing, firstly, that generalisation is one of the core methods of science and, secondly, that there is a big difference between generalisation and generalisation. That’s for another time.

There is no such thing as unbiased data, it always needs interpretation to become information as a basis for decision-making. Context, not content, is king.

This is where the next questions about purpose, meaning and values beckon, which then feed back into innovation, disruption or new value chains.

Seemingly trivial things that every philosopher is familiar with, and these questions and ways of thinking will and must find their way into the corporate world if AI is to be implemented successfully. There is no other way to build on ground zero.

The philosophical turn is needed to lay the foundations. But philosophy itself also needs to renew itself, needs its disruption.

There has been no progress in philosophy for a long time. It is unfortunately being overrun and dismantled today by small formats such as wokism, identical fascist ideologies, religious extremists and a panic twitteria. It, philosophy, is silent or howls right along with it and gives in to the so-called “swarm intelligence”. When monkeys roar, it does not become a ‘Four Seasons’ of Vivaldi.

Back to the topic: AI is an instrument that maps us or is supposed to map us, which distinguishes AI from all other instruments. That is why there is no getting around fundamental questions.

Questions that every company should actually ask itself, because they are questions that fundamentally precede the brand core and its own vision & mission. And finally, the famous question of ethics, which is discussed in the chapter “digital ethics”.

Buzz-words that actually ask old questions without the audience knowing that they are then presented with old wine in new bottles. This will not help and is fraud.

To conclude with an analaogy: one can, if one wishes, consider philosophy and philosophical systems as algorithms that order the data into reality.

Basically all Cultures are confronted with one and the same reality, but their respective algorithms (philosophical, religious and cultural) make some successful and others not.

Status quo

Quite a few companies want AI and want to pioneer it and be part of the next big thing. Competitive pressure and herd instinct do the rest.

If you then look at the IT landscape, you see Windows 7 on the computers, physical servers and lots of proprietary software platforms with hardly manageable interfaces to outdated sales and accounting software and much more.

If you are standing there, you should not start with an AI project, but bring your IT landscape up to date.

Human resource

This question usually corresponds to the construction site mentioned above. Most employees are already overburdened with the ability to use the office suite or other everyday office programmes without any accidents. Careless use of mobile phones and a lack of safety awareness usually round this off. Without massive training it will not work.

Strategy for data and data consolidation

Every company has a lot of data and collects it at random. Bunkers in unclear formats, different data carriers, incoherent and without strategy and mostly on physical servers in-house and not in a cloud.

There is no need to explain further that data collection without a strategy and a frame of reference is bound to fail.

Big data is conventionally thought of as 4-stake, but the 5th-stake is a prerequisite and starts from ground zero. Big data without philosophies is not possible.

Modernising apps

Typically, you have a 3-tier architecture (data/information, application, evaluation/presentation) where the individual with his data represents the individual tier. This needs to be consolidated so that apps can take hold and virtually create pathways for AI.

De-nerdisation

IT systems are usually not user-friendly and nerdy. But they could be; user-friendly and not nerdy. If you put AI on top of this, the result will be an implosion: the employee will no longer be able and willing to use it. A first step is therefore to make the existing IT landscape user-friendly and employee-friendly.

This alone would bring about a dramatic increase in productivity in many companies. If AI is added, one can expect a quantum leap (which should not be confused with innovation!).

In sum: Preparing for the implementation of “AI” – even at the current stage of AI development – can already bring benefits and productivity increases for the company.

This alone pays off for the company; without AI, which is, however, inevitable in the future. Therefore: Do your homework first, than explore the infinite widths and depths of the universe next to your corner. For the future of humanity undoubtedly lies in the colonisation and exploitation of space.

Leave a Reply