In Zeiten rasanter technologischer Fortschritte wird zunehmend erörtert, welche Rolle Künstliche Intelligenz (KI) in Unternehmen übernehmen könnte, insbesondere im Bereich der kreativen Prozesse. Jörg Dörr, der wissenschaftliche Leiter des renommierten Fraunhofer-Instituts für Experimentelles Software Engineering (IESE), spricht dieser Technologie eine Schlüsselbedeutung zu, insbesondere wenn es darum geht, neue kreative Impulse zu gewinnen. Insbesondere in den frühen Entwicklungsphasen von Projekten eröffne die Anwendung von KI laut Dörr vielfältige Möglichkeiten zur Ideengenerierung. Dabei sei es jedoch essenziell, die aus der KI resultierenden Vorschläge zu selektieren, um jene mit herausragendem Innovationspotenzial zu identifizieren.
In einer Zeit, in der der wirtschaftliche Druck auf Unternehmen steigt, könnte der reflexartige Griff zu KI als Mittel der Effizienzsteigerung zwar verlockend erscheinen, aber Dörr warnt davor, diesen Ansatz als Allheilmittel zu betrachten. Vielmehr sollten Qualität und Innovationsfähigkeit im Vordergrund stehen, um langfristigen Erfolg zu sichern. Ein wichtiger Faktor in diesem Zusammenhang ist die Einführung sogenannter digitaler Zwillinge. Diese digitalen Repräsentationen physischer oder kedanklicher Objekte spielen eine wesentliche Rolle im Wissensmanagement, insbesondere dann, wenn erfahrene Mitarbeiter das Unternehmen verlassen und deren wertvolle Expertise nicht verloren gehen darf.
Ein weiterer Schlüssel zur Förderung von KI-gestützen Innovationsprojekten liegt in der Verfügbarkeit zugänglicher und konsolidierter Daten. Um das Potenzial von KI in der Landwirtschaft voll auszuschöpfen, wurde das europäische Projekt Common European Agricultural Data Space (CEADS) ins Leben gerufen. Das Fraunhofer IESE tritt hier als technologischer Partner auf und unterstützt die Sammlung und Integration bisher oft fragmentierter flächenbezogener und betrieblicher Daten. Ziel dieser Initiative ist es, den Landwirten durch vereinfachtes Datenmanagement erhebliche Vorteile zu bieten, darunter die Möglichkeit, Erträge und Kosten besser zu vergleichen. Durch den effizienten Einsatz von Daten könnten so nicht nur betriebliche Abläufe optimiert, sondern auch wertvolle Einblicke in die nachhaltige Nutzung landwirtschaftlicher Flächen gewonnen werden.