Künstliche Intelligenz: Kann KI mehr als Kosten sparen?

Die Entwicklung eines Brühwürfels ohne zugesetztes Salz ist keine ganz simple Angelegenheit, wie Unilever vor einigen Jahren feststellen musste. Der Lebensmittelkonzern wollte eine Option seines Bestsellers von Knorr für Menschen auf den Markt bringen, die aus gesundheitlichen Gründen auf ihren Salzkonsum achten müssen. Aber der Geschmack sollte nicht darunter leiden. Und die Produkteigenschaften sollten auch vergleichbar sein: Der Brühwürfel sollte ähnlich zerbröseln und sich auch in Suppen gleich verhalten. Also zog Unilever die Künstliche Intelligenz zurate und ließ diese unter vielen Tausenden Stoffen nach Zutatenkombinationen suchen, die die Funktion des Salzes möglichst gut ersetzen könnten. Die vielversprechendsten Optionen testete das Unternehmen und brachte das Produkt schließlich auf den Markt.

Ähnlich ging der Konzern nach eigenen Angaben in der Entwicklung einer veganen Mayonnaise vor, um pflanzenbasierte Proteine zu finden, die die Eigenschaften von Eiern ersetzen können. Der große Konkurrent Heinz Kraft hat 2022 ein Gemeinschaftsunternehmen mit dem chilenischen KI-Start-up Not Co gegründet, um mit dessen Künstlicher Intelligenz pflanzliche Alternativen zu bekannten tierischen Produkten zu entwickeln. Dabei herausgekommen sind unter anderem eine vegane Mayonnaise und veganes „Mac&Cheese“. Der japanische Kosmetikkonzern Shiseido wiederum hat eine KI mehr als 500.000 Formulierungsdatenpunkte auswerten lassen und so eine neue Rezeptur für eine Sonnencreme entwickelt.

Die Tech-Welt diskutiert gerade vor allem über die negativen Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz – bis hin zu Befürchtungen, eine außer Kontrolle geratene KI könne zur Auslöschung der Menschheit führen. Im selben Atemzug erwähnen viele KI-Unternehmer aber auch die großen Chancen, die KI für die Menschheit eröffne. „Wir brauchen die tiefe Sorge über die Schäden, die wir begrenzen müssen, und wir brauchen einen begründeten Optimismus hinsichtlich der positiven Möglichkeiten, die wir allen Menschen zugänglich machen sollten“, schrieb zuletzt etwa Microsoft-Gründer Bill Gates. Künstliche Intelligenz könne Innovationen in den schwierigsten technischen Herausforderungen der Welt beschleunigen: bei der verlässlichen Versorgung aller Menschen mit sauberer Energie, bei der Bekämpfung des Klimawandels, bei der Produktion ausreichender Nahrungsmittel, bei der Ausrottung von Krankheiten und vielem mehr.

Bislang beschränkt sich die Diskussion um den Einsatz Künstlicher Intelligenz in Unternehmen aber vor allem auf die Steigerung der Produktivität einzelner Mitarbeiter, auf Automatisierung und Kostenreduktion. Wo kann KI also schon heute die Qualität von Produkten für Menschen spürbar verbessern oder sogar ganz neue Angebote auf den Markt bringen? Inwiefern ermöglicht sie Innovationen?

Mit dieser Frage beschäftigt sich Moritz Maier täglich. Er hat mit seinem Start-up Synera sogenannte KI-Agenten für Ingenieursprozesse entwickelt. Sie bedienen nach Aufforderung durch die Ingenieure Software-Komponenten, die für die Konstruktion, Simulation oder Kostenberechnung nötig sind. Maier berichtet von einem Autohersteller, der für die Entwicklung eines neuen Becherhalters für die Mittelkonsole so zwei Minuten statt drei Wochen benötigt habe. „Durch Künstliche Intelligenz können Ingenieure in der Produktentwicklung in kürzester Zeit viel mehr Ideen und Varianten testen“, sagt Maier. Das verbessere letztlich die Produkte, ermögliche beispielsweise auch das Ausprobieren nachhaltigerer Materialien. Der Ingenieur gebe künftig Absicht, Randbedingungen und Zielkonflikte vor, die Maschine erzeuge und bewerte Varianten und widerspreche auch mal. Die Entscheidung und Verantwortung verbleibe beim Menschen.

In naher Zukunft sei die Technik so weit, dass auch komplexere Bauteile automatisiert erstellt werden könnten, ist Maier überzeugt. „Ich kann der KI dann einfach sagen: Bau mir bitte diese Autotür.“ Dabei sieht er die KI nicht nur als Werkzeug, sondern auch als aktiven Sparringspartner im Entwicklungsprozess, der die menschliche Kreativität unterstütze. Zu den Kunden Syneras gehört auch die NASA, die mit dem Projekt „Text-to-Spaceship“ Künstliche Intelligenz in die Konstruktion von Raumfahrzeugen integrieren möchte. Die NASA-Ingenieure sollen von KI-Agenten Entwürfe vorgeschlagen bekommen, sie Simulationen durchführen und Konstruktionsprozesse optimieren lassen. Maier sagt, seine Kunden würden durch Synera keine Stellen abbauen wollen, sondern lieber mehr und bessere Produkte entwickeln.

Die Fähigkeit Künstlicher Intelligenz, automatisch Kombinationen gewisser Materialien und Stoffe zu analysieren, ist auch in anderen Branchen ein großer Hoffnungsträger – allen voran in der Medizin. Die Suche nach einem neuen Antibiotikum beginnt inzwischen oft vor dem Computer. Ein Forschungsteam um James Collins vom Massachusetts Institute of Technology (MIT) trainierte etwa ein KI-Modell darauf, die antibakterielle Wirkung von Molekülen vorherzusagen. Zu den Verbindungen, die das Modell als vielversprechend einstufte, gehört Halicin.

Der Wirkstoff stammt aus dem „Drug Repurposing Hub“, einer Online-Datenbank für bereits zugelassene oder klinisch erprobte Medikamente, und war zuvor als mögliches Diabetesmedikament untersucht, aber nie zugelassen worden. Die KI jedoch erkannte: Das Molekül funktioniert nach einem vollkommen anderen Wirkprinzip als bekannte antibakterielle Stoffe und kann so ein breites Spektrum von Erregern töten.

Für Jürgen Bajorath ist Halicin eine Erfolgsgeschichte für die frühe Anwendung eines KI-Modells zur Wirkstoffumwidmung. Der Professor für Life Science Informatics an der Universität Bonn weist allerdings darauf hin, dass der Wirkstoff die präklinische Evaluierung nicht überstanden habe. Er ist also nie auf den Markt gekommen. Dennoch sieht Bajorath darüber hinaus viele Möglichkeiten für generative KI in der Wirkstoffforschung. „Wir können jetzt im molekularen Design Aufgaben adressieren, die ohne generative KI nicht möglich gewesen wären“, sagt er. Verschiedene KI-Systeme können neue chemische Strukturen effektiv entwickeln, in vielfältiger Weise verändern und die biologische Wirksamkeit der Moleküle vorhersagen. Dadurch müssen oft deutlich weniger Verbindungen tatsächlich hergestellt und im Labor getestet werden.

Schon vor fünf Jahren hat Bajorath in einem Pilotprojekt mit der Industrie gezeigt, dass sich neue Moleküle mit KI um mindestens 20 Prozent schneller finden lassen. Dieses Ergebnis habe sich in den folgenden Jahren noch verstärkt, sagt er. Allerdings lasse sich oft schwer beurteilen, welchen konkreten Beitrag die KI geleistet habe. Unternehmen veröffentlichten in der Regel nicht alle Primärdaten. Darum lasse sich schwer feststellen, inwiefern die KI für den Erfolg verantwortlich sei.

Laut Bajorath lässt sich der ultimative Erfolg von KI in der Medikamentenentwicklung derzeit noch nicht fundiert beurteilen. Zwischen der Entdeckung eines Wirkstoffkandidaten und der Zulassung eines Medikaments lägen oft etwa zehn Jahre, und es seien derzeit noch nicht genug Daten über KI-generierte Kandidaten in klinischen Studien vorhanden.

Philip Gribbon, der das Fraunhofer-Institut für Translationale Medizin und Pharmakologie in Hamburg leitet, hält Insilico Medicine für eines der Unternehmen, die mit der KI-gestützten Wirkstoffentwicklung am weitesten fortgeschritten sind. Das Unternehmen habe inzwischen mehrere Wirkstoffkandidaten in klinischen Entwicklungsphasen. Doch KI-Modelle benötigten große Mengen qualitativer Informationen, um zuverlässig vorhersagen zu können, wie ein Wirkstoff im menschlichen Körper wirke. Viele biologische Prozesse ließen sich bislang nicht ausreichend abbilden. Ob KI tatsächlich bessere Medikamente hervorbringe, bleibe die entscheidende Frage, sagt Bajorath. „Und da sind wir einfach noch zu früh.“

Auch in sehr verbrauchernahen Produkten wie Haushaltsgeräten steckt immer mehr Künstliche Intelligenz. Das haben eine Reihe von Herstellern zuletzt auf der Konsumelektronikmesse IFA in Berlin einem sichtlich begeisterten Bundesdigitalminister Karsten Wildberger demonstriert. Im Fall von Bosch-Siemens, Electrolux oder Miele geht es nicht nur darum, KI in der Entwicklung einzusetzen oder als Chatbot in Produkte zu integrieren. Vielmehr sollen die Geräte ihre Umgebung erkennen und darauf reagieren. Zum Beispiel indem sie Kleidung oder Speisen erkennen und dann die Wasch- oder Kocheinstellungen entsprechend anpassen. Hier stehen also Themen wie Bilderkennung, Sensorik, automatische Programmwahl, Dosierung oder Assistenzfunktionen im Vordergrund.

Für die Nutzer bedeutet das: weniger selbst entscheiden, mehr Arbeit abgenommen bekommen. Miele geht sogar so weit, gleich das „Ende der Hausarbeit“ zu proklamieren. Dieses sei nun „in Sicht“. Die Kunden sollten keine Experten mehr für Programme oder Funktionen sein müssen, gibt der Geschäftsführende Gesellschafter Reinhard Zinkann die Linie vor. „Die Expertise muss im Gerät stecken.“

Ob damit gleich die Hausarbeit endet – dafür brauchte es wohl eher einen humanoiden Roboter zu Hause –, ist eine andere Frage. Zumindest versuchen die Gütersloher, mit der Waschmaschinen-Konzeptstudie „Cary“ die „Zukunft des Waschens“ zu illustrieren – ausgehend von der heutigen vermeintlich ultrakomplexen Realität. Programme, Temperaturen, Schleuderdrehzahlen, Extras und Waschmittel ergäben bei modernen Waschmaschinen mehr als eine Million mögliche Einstellungskombinationen. Damit soll Schluss sein: Nicht der Mensch soll die Waschmaschine verstehen müssen – die Waschmaschine soll die Wäsche verstehen, lautet die Firmenvision. „Einlegen, Start drücken, fertig.“

Klar ist: Damit die KI zum „wirksamsten Instrument für Chancengleichheit, das die Menschheit je erfunden hat“, wird, wie Bill Gates das im Idealfall in Aussicht stellt, bleibt einiges zu tun.