Vorgehen im KI-Umsetzungsprojekt

Wie bisher vorgegangen wurde

Im Umsetzungsprojekt zu Künstlicher Intelligenz (KI) soll der nutzerzentrierten Entwicklung einer KI-Anwendung in der Angebotserstellung für Metall 3D-Druck Bauteile nachgegangen werden. Das Ziel der Entwicklung eines intelligenten Assistenten für die Angebotserstellung stellt allerdings auch die Herausforderung des Projekts dar. Sehr hilfreich waren daher auf dem bisherigen Weg verschiedene Konzepte und Methoden, die gemeinsam mit Entwicklern und Anwendern der Zielgruppe in Form von Workshops und Zwischenabsprachen durchlaufen wurden.

Im folgenden Beitrag werden nun kurz die jeweils verschiedenen Anwendungsaspekte und der Einfluss den die später eingesetzte KI hierbei jeweils hatte vorgestellt. Jeder dieser Schritte ist ein Baustein für die zielgerichtete und nutzerzentrierte Produktentwicklung.

Nutzungskontextanalyse

Die Nutzungskontextanalyse bietet die Grundlage für die spätere Softwareentwicklung. So konnten die Rahmendaten, Voraussetzungen und Anforderungen, die auf Seiten der späteren Nutzenden vorliegen in einem Workshop erarbeitet werden. Dabei wurde die Zielgruppe durch das Unternehmen Rosswag vertreten und in die Erarbeitung des Nutzungskontexts aktiv eingebunden. Dies hatte zum Vorteil, dass direkt mit den späteren Nutzenden zusammengearbeitet werden konnte, um so den Nutzungskontext im Detail zu verstehen.

Dass die KI später in dem Programm eine Rolle spielen sollte, war in diesem vorbereitenden Workshop zur Nutzungskontextanalyse noch nicht von zentraler Bedeutung. Interessant war, dass Anwender und Entwickler schon in diesem Entwicklungsstadium weitaus weitreichendere Konzepte der KI anfingen zu diskutieren. Schon hier wurde klar, dass die Fantasie und Vorstellungskraft, welche Hilfestellung eine umfassende KI liefern könnte, weit über den aktuellen Stand der Technik hinausgeht. So wurde sich von den Nutzenden eine gewisse Wahrnehmung der KI für die Prozesse gewünscht, beispielsweise wenn etwas schief läuft.

Mehr zur Nutzungskontextanalyse in diesem Projekt

KI-Service-Blueprint-Workshop & Scenario Based Design

In dem Workshop zur Erarbeitung des KI-Service-Blueprints und des Scenario Based Designs wurde dann ein erstes Konzept entwickelt, welche die Aufgaben und Services so unterteilt und aufgeschlüsselt, dass in jedem Abschnitt klar wurde, welche Aufgaben und Interaktionen das Tool lösen sollte.

„Dabei haben wir bemerkt, dass die KI wie eine dritte Persona zu behandeln wäre, also am besten wie eine weitere Interaktionsebene, die in Form von Unterstützung den Anwendern mit weiteren Informationen versorgen kann, aber nicht muss. Der Anwender soll immer die Möglichkeit haben, die Kontrolle zu übernehmen“ (Oliver Braun, NuCOS).

Der aktuelle Stand der Technik legt diesen Umgang insofern nahe, als dass egal mit welchen Aufgaben die KI später beauftragt wird, sie aus den bestehenden und zukünftigen Datenbeständen lernen muss. Zu Beginn wird die KI wenig können. Je mehr der Anwender mit der KI interagiert, d. h. je mehr er sein eigenes Wissen einbringt und weitere Daten ergänzt, in der Fachsprache heißt das dann Daten Labeln, desto mehr kann die KI auch trainieren. Haben die Anwender über die Jahre hinweg die KI mit genügend Daten versorgt, werden viele Einzelprozessschritte dann auch von der KI sicher beherrscht.

Beim aktuellen Stand der Technik muss man sich vorher überlegen, was die KI nun lernen soll. D. h. Eingangsdaten und Ausgangsdaten sind schon im Entwurf der neuronalen Netzwerke festgelegt und können nicht dynamisch je nach Anforderung angepasst werden. Genau das müssen zukünftige Architekturen versuchen zu überwinden, so dass eine KI tatsächlich dynamisch lernen kann, um aus einer wachsenden Menge an Daten verschiedenste Schlussfolgerungen ziehen zu können.

Mehr zum Service Blueprint und Scenario Based Design in diesem Projekt

Interaktionsdesign - Wireframes

Aktuell ist das Unternehmen NuCOS dabei, eigenständig Wireframes für ein geeignetes Interaktionskonzept zu entwickeln, welche anschließend im Projektteam zur Diskussion vorgelegt werden. Dabei handelt es sich um grobe Skizzen zur Gestaltung des Interaktionskonzepts. Durch dieses Grundgerüst kann eine Informationsarchitektur erarbeitet werden, ohne in diesem Schritt die Gestaltung zu beachten.

„Hier wurde nochmals der Wert der Service Blueprints als Grundlage für die Wireframes deutlich, da wir schneller eine Einigung über einzelne Interaktionen und deren Zielsetzung erzielten“ (Oliver Braun, NuCOS).

In den vorgesehenen Interaktionen bekommt die KI nun einen eigenen Informationsrahmen, der den Anwender mit weiteren Hinweisen versorgt. Der Rückfluss der Daten vom Anwender zur KI ist bisher relativ konservativ in den traditionellen Datenmodellen verpackt. Beispielsweise wird der Anwender in der Nachkalkulation des Angebotes Soll-Werte mit Ist-Werten vergleichen und damit der KI weitere Trainingsdaten zur Verfügung stellen.

Die Entscheidung eine KI in ein Programmkonzept zu übernehmen, bedeutet für NuCOS zunächst einmal tatsächlich über das momentan technisch Machbare hinaus zu denken. Vor allem im Bereich Assistenz sind die Grenzen immer noch fließend. Woher eine Assistenzfunktion das jeweilige Wissen und die Motivation bekommt, dem Anwender etwas mitzuteilen, ist von vorne herein nicht ganz scharf zu trennen. Es kann auf einer komplexen Analyse der Eingabedaten beruhen oder auf dem, was die KI aus allen vorherigen Daten bisher gelernt hat. Am Ende beruht es sicher auch auf einer Mischung aus beidem. Aus der Sicht des Anwenders ist das tatsächlich auch von untergeordneter Bedeutung, wenn man davon ausgeht, dass die typischen KI-Methoden, wie maschinelles Lernen, ohne große Anwenderunterstützung funktionieren sollen. Am Ende kommt es auf den Assistenz-Mehrwert an, den das Tool liefert.

Nächste Schritte

Vor der Entwicklung des ersten Prototyps sollen in einem anstehenden Workshop zunächst sowohl das Interaktionskonzept finalisiert, als auch Möglichkeiten und Konzepte für positive Erlebnisse bei der Angebotskalkulation und Zusammenarbeit mit einer KI entwickelt werden. Dafür sollen der Service Blueprint und die Szenarien die Grundlage bilden.

Oliver Braun und Anika Spohrer