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    Algorithmen verstärken die Zusammenarbeit von Menschen

    Algorithmen im B2B: Sie machen alles richtig - sogar Fehler

    Mit Algorithmen können Beratungsleistungen optimiert oder Daten schnell analysiert werden. Unternehmen und Mitarbeiter sind auf sie angewiesen, sollten sich aber nicht blind auf sie verlassen, denn auch Algorithmen machen Fehler und Schuld daran ist der Mensch.

    Algorithmen im B2B:

    • Was ist eigentlich ein Algorithmus?
    • Wie können Unternehmen Algorithmen einsetzen?
    • Warum Menschen für gute Entscheidungen trotzdem gebraucht werden

    Eine kluge Geschäftsidee und schlagkräftige Algorithmen genügen, um eine ganze Branche durcheinander zu bringen. Dem Unternehmen AppZen zum Beispiel gelingt es, mittels Algorithmen langwierige Aufgaben wie die Analyse von Abrechnungsdaten zu automatisieren und schneller zu bearbeiten, als es Mitarbeiter könnten. Dabei prüft der Algorithmus von AppZen verschiedene Daten zeitgleich: Stimmen die Angaben von Adressen und Zahlungsmitteln, sind alle Zeitangaben plausibel und existieren die Rechnungssteller überhaupt? Der Algorithmus findet es heraus. Algorithmen sind Anleitungen, mit denen Computer Probleme lösen. Sie arbeiten determiniert, erzielen mit denselben Daten und Bedingungen stets dasselbe Ergebnis. Die einzelnen Schritte, die ein Algorithmus durchläuft, sind klar definiert und arbeiten auf ein klares Ende zu. AppZen analysiert jährlich Spesenabrechnungen im Wert von mehreren Millionen US-Dollar und gibt an, einem einzigen Großkunden mit seinem Service etwa 40 Millionen Dollar gespart zu haben. Kuriose Fälle, die AppZen aufgedeckt hat: Rechnungen für Steaks über hunderte Dollar, Tierarztbesuche für den Hund eines Angestellten und Hotelrechnungen für mitgereiste Ehepartner. Weil Belege zuvor von menschlichen Buchprüfern nur in Stichproben kontrolliert wurden, blieben solche Fälle häufig unentdeckt.

    Deutscher Mittelstand könnte besser aufgestellt sein

    Auch im Umgang mit Menschen werden Algorithmen geschult. Das Unternehmen Precire aus Aachen ermittelt per Sprachanalyse das Persönlichkeitsprofil von Bewerbern und unterstützt Personalabteilungen dabei, passende Kandidaten für ausgeschriebene Stellen zu finden. Die Auswertung läuft vollautomatisch über einen Algorithmus, der den Personalverantwortlichen Empfehlungen zu den verschiedenen Kandidaten ausgibt. Auch im Handel haben Algorithmen großes Potenzial. Fachkompetenz, Geduld und kluge Vorschläge, das wünschen sich Kunden von einem guten Verkäufer. Diese Kompetenzen lassen sich problemlos durch Algorithmen abbilden. Ob der digitale Verkäufer dann einen Häuslebauer zum passenden Mörtel oder ein Unternehmen zu Serverlösungen berät, ist gar nicht mehr wichtig.

    Mittelständische Unternehmen in Deutschland stehen bei der Arbeit mit Algorithmen vor Herausforderungen: Passende Fachkräfte für die Arbeit mit Daten und Algorithmen sind rar und Datenschutzbestimmungen uneindeutig, was die Nutzung der Daten angeht, die von Unternehmen gesammelt werden. Darüberhinaus bestimmt die Angst, dass Algorithmen Arbeitsplätze vernichten und Menschen überflüssig machen könnten, den Diskurs um die Technologie. Zu selten fällt der Blick auf die Achillesferse jedes Codes: Er ist nur so gut, wie er von Menschen geschrieben wurde. Stumpf machen Algorithmen deshalb alles richtig - sogar Fehler.

    Algorithmen brauchen Anleitung

    „Computer und Algorithmen sind dem Menschen immer dann überlegen, wenn es darum geht, große Datenmengen zu analysieren und daraus Zusammenhänge abzuleiten“, erklärt Martin Kleinsteuber, der als Chief Information Officer bei der Mercateo Gruppe arbeitet. „Ein Gebiet, auf dem der Mensch auch auf absehbare Zeit nicht von Algorithmen zu schlagen ist, ist seine Fähigkeit, mithilfe dieser Ableitungen der Algorithmen Entscheidungen zu treffen“, sagt er. In der Finanzwirtschaft wurde beispielsweise eine finnische Bank wegen Diskriminierung verurteilt, weil ihr Algorithmus einem Geschäftsmann einen Kredit verwehrt hatte. Der Interessent für einen Unternehmenskredit hatte Finnisch als Muttersprache angegeben, für den eingesetzten Algorithmus war das ein Ausschlusskriterium. Ähnlich auch im Vereinigten Königreich: Hier hatten die Tageszeitung The Sun und die BBC eine Versicherungsangebote eingeholt. Für die Anfrage wurden fiktive Kundendaten angegeben. Angefragt hatten „John“ und „Mohammed“, die außer ihren Namen identische Angaben zu Wohnort und Einkommen gemacht hatten. Bei dem Versuch war das Versicherungsangebot für den fiktiven Kunden „Mohammed“ um bis zu 1000 Pfund teurer als für den fiktiven „John.“ Die Frage, die auch die Kritiker aufwerfen: Warum gewichtet der Algorithmus den Namen als wesentliches Kriterium für eine Versicherung? Der Grund für die Entscheidung kann lediglich im Quellcode des Algorithmus liegen. Programmiert wurde der von Menschen. Menschen sind es auch, die Algorithmen helfen müssen, die von Menschen gemachten Fehler zu beheben. Sie müssen entscheiden, ob Zusammenhänge auch wirklich plausibel oder nur zufällig sind. Nur, weil zwei Faktoren gemeinsam auftreten, muss zwischen ihnen kein Zusammenhang bestehen. So wie im Beispiel von „John“ und „Mohammed“. Schnell wurde der Vorwurf laut, die Berechnungen der Versicherungen hätten nichts mit Wahrscheinlichkeiten zu tun, sondern seien schlicht rassistisch und die Algorithmen absichtlich zur Ungerechtigkeit programmiert worden.

    Algorithmen können nur verarbeiten, was Menschen ihnen beigebracht haben

    Kritiker bewerten den zunehmenden Einsatz von Algorithmen deshalb skeptisch und fordern Transparenz über die Arbeitsweise von Algorithmen. „Algorithmen können nur mit den Daten umgehen, die für sie verfügbar sind“, erklärt Martin Kleinsteuber dazu. Sein Team optimiert unter anderem die Suchalgorithmen auf der B2B-Beschaffungsplattform Mercateo und hilft Nutzern, aus der Datenmenge von über 20 Millionen Artikeln den für sie passenden zu finden. Er kennt das Problem genau: Bei fehlenden Informationen können Algorithmen nicht mehr korrekt arbeiten. „Deshalb ist es für Computer und Algorithmen im Moment noch schwer, menschliche Gegenspieler bei einigen Spielen zu schlagen. Gerade wenn es auf Emotionen und Psychologie ankommt. Algorithmen müssten in der Lage sein, die Mimik der Mitspieler oder deren Hirnströme mit in die Berechnung aufzunehmen und aus den Informationen Handlungen abzuleiten. Das ist aktuell noch nicht möglich.“

    “Algorithmen sollten Entscheidungen nur vorbereiten” - Kai Nowosel

    Dass Menschen aus diesem Grund in Zukunft eher durch Algorithmen unterstützt, statt durch sie ersetzt zu werden, glaubt auch Kai Nowosel, Chief Procurement Officer bei der Unternehmensberatung Accenture. Er ist Spezialist für die Beschaffung im B2B-Geschäft und hat zu Algorithmen eine klare Meinung: „Algorithmen können Entscheidungen vorbereiten. Ein Algorithmus kann ja nur funktionieren im Rahmen dessen, in dem er trainiert ist. Es mag Abhängigkeiten bei Entscheidungen geben, die dem Algorithmus nicht bekannt sind, die aber Entscheidungen gerade zu einem anderen Lieferanten notwendig machen. Das könnten geschäftliche Abhängigkeiten sein, das mögen Absprachen oder politische Zwänge sein, die dem Algorithmus nicht bekannt sind. Daher würde ich immer von der Entscheidungsvorbereitung, aber nicht von Entscheidungsgewalt sprechen.“

    Unterm Strich, so Nowosel, „braucht es für Entscheidungen Menschen. Genauso wie es für die Automatisierung Menschen braucht, die diese Maschinen anlernen. Es gibt keinen Prozess, den ich übergeben kann, indem sich der Computer das selbst beibringt. Der muss ja Zusammenhänge verstehen.“ Auch bei AppZen funktioniert die Prüfung der Spesenkonten nicht ohne Eingriffe menschlicher Buchprüfer: Die Spesenforderung für eine Schlange, erkannte das System als falsch. Erst nach eingehender Prüfung durch einen menschlichen Kollegen stellte sich heraus, dass die Schlange zu recht gekauft wurde. Sie war als Maskottchen eines Projektes angeschafft worden.

    Wer schreibt hier?

    Sebastian Prill

    Mein Name ist Sebastian Prill und ich arbeite als Redakteur bei Mercateo. Digitale Themen faszinieren mich und dabei vor allem, wie Daten zur Wertschöpfung beitragen können. Ich finde es spannend, wie mit Big Data in Wirtschaft und Journalismus Verborgenes sichtbar gemacht wird und wie die Digitalisierung den Alltag verändert.

    Sebastian Prill

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