Zweifellos wird das der Softwareentwicklung Produktivitätsgewinne bringen, wobei man sich schon ganz genau anschauen muss, wie ein Programmierer heute Ideen und Lösungsansätze für einzelne Herausforderungen eines komplexen Softwareprojektes recherchiert und in seine Entwicklungsarbeit einfließen lässt. Ob der Vorschlag einer KI da tatsächlich besser ist als die Hilfestellungen anderer Entwickler, die sich auf den verschiedenen Portalen finden lassen – und auf denen ein LLM letztlich aufbaut – sei dahingestellt.

Die Erwartung, dass LLMs in kurzer Zeit professionelle Softwareentwickler nahezu überflüssig machen, zeugt aber vor allem von falschen Vorstellungen über die Arbeit, die tatsächlich insbesondere in einem individuellen Softwareprojekt steckt.

Anforderungs-Analyse braucht den verständnisvollen Dialog

Da ist zunächst die Erarbeitung eines gemeinsamen Verständnisses von den Anforderungen und Zielen des Kunden. Hier muss viel implizites Wissen durch den erfahrenen Entwickler, der die Anforderungen spezifiziert, abgerufen und strukturiert werden. Anders gesagt: die Anforderung, die ein LLM als Prompt verstehen könnte, muss ja erst einmal so formuliert werden, dass sie tatsächlich vollständig und eindeutig ist. Sodann muss eine Softwarearchitektur erdacht werden, die eine wartungsfreundliche, erweiterbare und änderbare Lösung ermöglicht. Ein großer Teil der professionellen Softwareentwicklung besteht immer in der Berücksichtigung und Einarbeitung von Änderungswünschen. Das wird so schnell auch nicht anders werden, denn ob die Software für die Praxis wirklich geeignet ist, zeigt erst der Test in der Praxis. Nicht die Produktion von neuem Code ist die wichtigste Aufgabe professioneller Softwareentwicklung, sondern die Änderung und Erweiterung von bestehendem Code.

Guten Code schreiben, der wartbar ist

Von Anfang an eine Software so zu schreiben, dass sie auch geändert werden kann und dass noch nach Monaten verständlich ist, was sie genau tut, das ist nur mit der Erfahrung und der Ausbildung von Informatikern möglich. KI-Quellcode löst zwar oft ein konkretes Einzelproblem und ist somit auch nützlich als Vorlage, muss aber durch verantwortungsvolle Entwickler so geändert werden, dass er zu den Richtlinien der Wartbarkeit passt. Sonst entsteht sogenannter Spaghetti-Code oder ein Kartenhaus aus Codezeilen, das zusammenfällt, sobald man daran etwas ändern muss.

Schließlich gehören zum Softwareprojekt die verschiedenen Teststufen. Die Arbeit des Testers beginnt bei der Überlegung, welche Fehlersituationen auftreten können, und welche Testdaten gebraucht werden, welche Testfälle ausgeführt werden müssen. Auch hier ist natürlich denkbar, dass KI unterstützt, aber mit einem einfachen LLM ist es da eben nicht getan. Den Benutzer bei den Tests zu beobachten, seinen suchenden Blick beim ersten Versuch, mit der Software einen Geschäftsprozess abzubilden, die Reihenfolge seiner Interaktionen nachzuvollziehen – auch da dürfte der Mensch mit allen seinen Sinnen, der Entwickler, der selbst auch Anwender ist, auf lange Sicht unverzichtbar sein.

Fazit

Künstliche Intelligenz wird die Softwareentwicklung unterstützen können. Wer stabile und benutzerfreundliche, wartbare und gut getestete Software für die Unterstützung von Geschäftsprozessen braucht, sollte in den nächsten Jahren aber nicht zu viel von Generativen KI-Systemen erwarten. Sonst läuft man Gefahr, Software zu bekommen, die zwar billig produziert ist, deren Betriebs- und Wartungskosten aber hoch sind und die kaum an neue Anforderungen angepasst werden kann. Und gerade das wird auch in Zukunft immer wichtiger sein.

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Ein Beispiel: Für einen guten Test auf die so genannten Allgemeine KI wird ein schönes Gedankenexperiment des Apple-Mitbegründers Steve Wozniak angeführt, der vor über zehn Jahren in einem Gespräch die Frage gestellt hat:

Könnte ein Computer eine Tasse Kaffee zubereiten?

Seinen Gesprächspartnern traute Wozniak zu, in sein Haus zu kommen und dort einen Kaffee zuzubereiten: Also den Raum zu suchen, der die Küche ist, zu erkennen, was dort die Kaffeemaschine ist, herauszufinden, wie sie funktioniert, das Kaffeepulver und die Bohnen zu finden und schließlich die Kaffeemaschine in betrieb zu nehmen, um nach einiger Zeit den Kaffee in eine Tasse zu gießen.

Heute gilt Wozniaks Geschichte als ein möglicher Test darauf, dass ein Computer über Allgemeine KI verfügt. Blenden wir einmal aus, welche Anforderungen an die Sensorik des Roboters, mit dem das System verbunden sein müsste, der Test stellt, stellen wir uns vor, die Herausforderungen der Feinmotorik und der Sensibilität wären gelöst – in der Tat wäre es ein beeindruckendes Ergebnis der Informatik, wenn es gelänge, ein solches System in ein beliebiges Haus in Deutschland zu schicken und es dort einen Kaffee zubereiten würde. Und in der Tat ist es eigentlich auch schon beeindruckend, welche Fähigkeiten quasi jeder erwachsene Mensch hat, der solche oder ähnliche Aufgaben tagtäglich bewältigt.

Aber ist es intelligent? Das hängt von der Antwort auf eine Frage ab, die in solchen Zusammenhängen nie gestellt wird: Wie intelligent ist es, einen Kaffee zu kochen, wenn man keinen Kaffee trinken will? Wenn man nicht mal weiß, wie Kaffee schmeckt oder welche Wirkungen er hat, wenn man diese Wirkungen aus prinzipiellen Gründen – man ist eine Maschine aus Metall, Kunststoff und Schaltkreisen und kein Lebewesen mit Mund, Magen, Blutkreislauf und vor allen einem Geist, der Kaffee mag und dem Kaffee schmeckt – nicht haben kann?

Es wird unter Menschen nicht gerade als intelligent angesehen, Dinge zu tun, die für die Person, die es tut, keinen Wert und keinen Nutzen haben. Auch wenn ich selbst vielleicht keinen Kaffee mag, die Frau, in deren Schlafzimmer ich morgens aufwache, aber sehr wohl, kann es sehr intelligent sein, ihr einen Kaffee ans Bett zu bringen, den ich in ihrer mir völlig fremden Küche gekocht habe, noch intelligenter könnte es allerdings sein, einen Kaffee vom gegenüberliegenden Bäcker mitzubringen. Die Erwägungen, die solchen Entscheidungen und Handlungen zugrunde liegen, sind auch der Allgemeinen KI allerdings fremd.

Den faszinierenden KI-Systeme der nächsten und der übernächsten Generation bleibt die menschliche Intelligenz, die immer auf einen Nutzen, eine Freude, einen Lustgewinn, eine Begierde bezogen ist, also weiterhin fremd. Sie sind weniger als Sklaven, denn auch die handeln nicht ohne solche Bezüge, und der willigste Sklave findet seine Lust in der Freude des Herrn. Computersysteme handeln in diesem Sinne gar nicht, sie erfüllen Aufgaben, die ihnen nicht einmal gleichgültig sind, denn zum Empfinden von Gleichgültigkeit gehört eine Vorstellung von Freude und Lust, die man empfindet bei Dingen, die einem ganz und gar nicht gleichgültig sind.

Letztlich ist es auch genau das Ziel, Systeme zu entwickeln, die zwar alles können, denen das alles aber nichts bedeutet, weil sie Bedeutungen und Sinnhaftigkeit nicht kennen. Systeme, die diese Grenze überspringen, würden in der Tat zur Gefahr, nicht, weil sie dann werden würden wie böse Menschen mit Superintelligenz, sondern weil das, was ihnen am wenigsten bedeutete, wahrscheinlich wir Menschen und unsere Bedürfnisse wären. Man muss bedenken, dass die leibliche Erfahrung dieser Systeme eine ganz andere wäre als unsere, und nichts von dem, was uns bedeutungsvoll ist, ist von unserer Leiblichkeit unabhängig.

Vergleicht man allerdings die Komplexität des menschlichen Gehirns, des einzigen Orts, an dem bisher ein Selbstbewusstsein beobachtet wurde, das in allem Sinn und Bedeutung erkennt, mit der Architektur von KI-Systemen, die einmal zur so genannten Allgemeinen KI werden sollen, dann sind solche Gefahren noch weit entfernt.

Die Risiken, die im Zusammenhang mit KI-Entwicklungen drohen, haben mit Zielen und Begierden von Menschen zu tun, und dazu gehören vor allem auch die, die die Geschichte von der baldigen Überlegenheit der Künstlichen Intelligenz über den Menschen erzählen.

Dieser Beitrag wurde zuerst veröffentlicht als Reflexe-Kolumne beim Verlag Karl Alber.

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Man gibt Fragen oder Aufforderungen zum Schreiben eines Textes ein und das System erzeugt eine beeindruckende Menge von Wörtern und Sätzen, die scheinbar die Anforderung erfüllen, die man an das System gestellt hat. Man kann sogar reagieren, zweifeln, korrigieren, weiterfragen, und die Antworten erwecken den Eindruck, vernünftige Reaktionen zu sein, einschließlich Korrekturen und Ergänzungen.

Wie ist es möglich, dass uns Texte, die von einem Algorithmus erstellt werden, beeindrucken, dass wir sie gar für intelligent halten, dass wir dem Computerprogramm eine eigene Art der Intelligenz zugestehen?

In der Tat ist es eine bemerkenswerte Leistung der Programmierer, eine Frage zu analysieren, einen Satz als Anforderung zu interpretieren, den Kern der Fragestellung herauszufinden. Ebenfalls beeindruckend ist es, dass es den Programmierern gelingt, Sätze zu erzeugen, die der deutschen Grammatik genügen, und Informationen zusammenzufügen, die als Antwort auf die gegebene Frage wahrgenommen werden können.

Es kann an dieser Stelle zunächst dahingestellt bleiben, ob die Algorithmen tatsächlich eine systematische, Schritt für Schritt vorgehende Analyse der Frage durchführen und ebenso Schritt für Schritt in riesigen Datenbeständen nach passenden Informationen suchen, die sie dann nach einem strengen Regelwerk zu einem korrekten Text zusammenfügen – oder ob sie in riesigen Textbeständen nach Mustern und Strukturen suchen, und aus den Mustern und Strukturen der Fragen nach den statistischen Maßzahlen der Texte eine passende Wortmenge generieren.

Der Bildschirm als Spiegel

Beides ist eine faszinierende Leistung; es zeugt von der hohen Intelligenz derer, die solche Verfahren erdacht, in Computern implementiert und wiederum Schritt für Schritt in Versuch und Irrtum, mit kreativen Ideen und Intuitionen, auf der Basis von Erfahrungen, Diskussionen und gewagten Thesen verbessert haben. Einer sehr menschlichen Intelligenz allerdings.

Aber ist das Ergebnis selbst intelligent? Ist das Vorgehen, das da programmiert wurde, intelligent? Zeugt der Text, der auf dem Bildschirm erscheint, von einer künstlichen Intelligenz, die da in den vernetzten Großcomputern am Werke ist?

Nach dem berühmten Turing-Test wäre ein System als intelligent zu bezeichnen, wenn wir nicht mehr unterscheiden können, ob sich am anderen Ende des Kommunikationskanals ein Mensch oder ein Computer befindet. Sehen wir einmal davon ab, dass diese Frage im Falle der aktuellen Systeme schon deshalb sehr einfach zu beantworten ist, weil sie auch auf komplexe Anforderungen extrem schnell antworten – dass sie nicht überlegen, nicht nachschlagen, nicht zögern. Das könnte man, wenn man einen Turing-Test durchführen will, leicht simulieren.

Auch die Tatsache, dass ein Computersystem immer sofort grammatikalisch und orthographisch korrekte Texte produziert, spräche eben genau dafür, dass da kein Mensch, sondern eine komplexe Softwarelösung agiert. Dieser Gedanke bringt uns allerdings auf eine Spur, die bei der Beantwortung der Frage hilft, warum wir so bereitwillig die Produkte der Algorithmen für Erzeugnisse einer Intelligenz halten.

Es gilt gemeinhin als Zeichen von Intelligenz, die Regeln der Muttersprache fehlerfrei zu beherrschen und ohne Zeitverzug und umständliche Korrekturen sowohl im Mündlichen als auch im Schriftlichen „druckreife“ Sätze aneinanderzureihen. Wir bewundern die Rednerin, die frei sprechen kann und dabei jeden langen Satz ohne Zögern grammatikalisch korrekt zu Ende bringt.

In den Wissenschaften geht diese Tendenz noch weiter: Studierende lernen, klar strukturierte und formalisierte Texte zu schreiben, der Satzbau verschiedener wissenschaftlicher Arbeiten ähnelt sich zum Verwechseln. Das soll Professionalität, Objektivität und Sachlichkeit signalisieren, wissenschaftliche Rationalität, Vernunft, also all das, was wir heute für die Krone der menschlichen Intelligenz halten. Sachbuch-Texte und Wikipedia-Artikel ahmen diesen Stil nach, um Seriosität und Genauigkeit zum Ausdruck zu bringen.

Es ist klar, dass der Stil solcher Texte von einem Algorithmus besonders schnell erlernt werden kann, und dass es besonders einfach ist, Texte solcher Art zu produzieren, die dann wiederum beim Publikum den Eindruck erwecken, besonders intelligent zu sein, weil sie eben so klingen, als seien sie von einer Wissenschaftlerin oder einem Sachbuchautor verfasst worden.

Die wichtigste Voraussetzung für das Gelingen der sogenannten künstlichen Intelligenz, wie sie uns derzeit immer häufiger begegnet, ist also nicht so sehr das Können der Programmierer, sondern der Umstand, dass wir in der modernen technischen Gesellschaft schon lange damit begonnen haben, unsere menschliche Intelligenz technisch zu normieren – und dass wir für besonders lobenswert halten, was eben auch algorithmisch erzeugt werden kann.

Individuelle Stile, unverwechselbare persönliche Ausdrucksformen sind in den Bereichen, die wir für Königsdisziplinen der menschlichen Intelligenz halten, in den Naturwissenschaften und Ingenieursdisziplinen, unerwünscht. Für klug wird gehalten, was sich in mathematischen Formeln und in formalisierten Sätzen ausdrücken lässt.

Diese Formalisierung erstreckt sich auch längst auf andere Bereiche. Emotionen werden durch Emoticons symbolisiert, die eine klare Sprache sprechen. Diese lassen sich leicht animieren und werden etwa durch Animationsfilme popularisiert. Damit lernen wir wiederum, wie wir eine bestimmte Emotion ausdrücken und darstellen sollen, damit sie erkannt wird. Es ist wenig überraschend, dass wir dann staunen, wie gut humanoide Roboter und Computerinterfaces Emotionen „zeigen“ können.

Es sei angemerkt, dass ein modernes algorithmisches Textmodell natürlich auch hochgradig individuelle, einzigartige Ausdrucksweisen simulieren kann. Vermutlich würde ein Computersystem, dem man die mehr als hundertbändige Gesamtausgabe Martin Heideggers zum Lernen gibt, anschließend Texte produzieren können, die für Laien nicht vom Original zu unterscheiden wären. Selbst wer mit Heideggers Texten vertraut ist, würde womöglich unsicher sein.

Woran würde eine Philosophin, die viele Aufsätze und Tagebucheinträge von Heidegger gelesen hat, am Ende merken, dass sie es mit dem Produkt eines Algorithmus zu tun hat? Sie würde feststellen, dass sie mit dem Text trotz aller Bemühungen, trotz des Versuchs, sich in den Sinn hineinzudenken, nichts anfangen könnte, dass er ihr keine Einsichten und Anregungen verschaffte. Durch ihre lange Beschäftigung mit Heideggers Philosophie hat sie es nämlich zuvor geschafft, sich einen gemeinsamen Denkraum mit dem Freiburger Philosophen zu erschaffen. In diesem Denkraum kann sie sich Heidegger und seinem Werk verständigen. Mit dem Produkt des Computers würde ihr das nicht gelingen – der Turing-Test schlüge fehl.

Um es zu wiederholen: Das, was den Programmierern da gelungen ist, ist ein technisches Meisterwerk. Es demonstriert aber vor allem, wie sehr sich unser Intelligenzbegriff im Lauf der letzten Jahrhunderte auf rein technisch-mathematisches Berechnen und Kombinieren reduziert hat. Er hält uns den Spiegel vor: Nicht eine künstliche Intelligenz tritt uns da entgegen, sondern eine über weite Strecken degenerierte menschliche Intelligenz. Und unsere Bewunderung ist der Versuch, darauf auch noch stolz zu sein.

Dieser Text erschien zuerst am 19.01.2023 auf welt.de

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YouTube will ein angenehmer und sicherer Ort für alle Nutzer sein, so heißt es auf der Support-Seite, die zugleich die Regeln aufführt, an die sich jeder halten muss, der Inhalte auf der Plattform veröffentlichen möchte. Das Regelwerk von YouTube ist allerdings nicht gerade kurz und leicht verständlich. Es gibt gegenwärtig 20 verschiedene Richtlinien, die wiederum jeweils zumeist aus ein paar Dutzend Einzelverboten bestehen. Zu den abstrakt formulierten Verboten gibt es dann wiederum Beispiele, die genauer erklären sollen, was man auf YouTube nicht zeigen, nicht sagen und nicht behaupten darf.

Wer beim Surfen auf den Seiten von YouTube etwas entdeckt, was diesen Richtlinien zu widersprechen scheint, ist aufgerufen, das zu melden. Mitarbeiter der Plattform schauen sich den fraglichen Inhalt dann an und entscheiden, ob dieser gelöscht und der Anbieter verwarnt oder auch gleich ganz gesperrt wird. So ist es zuletzt dem YouTube-Kanal der Aktion #allesaufdentisch gegangen, der kritische Interviews zur Corona-Politik versammelt. Der Kanal wurde sieben Tage lang gesperrt, Grund war nach Auskunft von YouTube eine „Verletzung der medizinischen Missinformations-Richtlinien“.

Das Regelwerk, das hier den Ausschlag gab und in diesen Zeiten besonders intensiv zur Anwendung kommt, ist die „Richtlinie zu medizinischen Fehlinformationen zu Covid-19“. Was man zu diesem Thema bei YouTube nicht veröffentlichen darf, ist gleich im zweiten Satz der Richtlinie klar definiert: „Auf YouTube sind keine Inhalte erlaubt, die medizinische Fehlinformationen zu Covid-19 verbreiten, die im Widerspruch zu medizinischen Informationen der Weltgesundheitsorganisation (WHO) oder lokaler Gesundheitsbehörden stehen.“

Zwar wird dies sogleich auf die Themen Behandlung, Prävention, Diagnose, Übertragung, Richtlinien zu Social Distancing und Selbstisolation sowie auf die Frage der Existenz von Covid-19 eingeschränkt – wobei allerdings fraglich ist, zu welchem anderen Covid-19-Thema dann medizinische Fehlinformationen erlaubt wären. Aber kurz und prägnant kann man die Richtlinie sicherlich so auf den Punkt bringen: Man darf auf YouTube zu Covid-19 nichts sagen, was den Aussagen der WHO oder in Deutschland etwa denen des RKI oder des Gesundheitsministeriums widerspricht.

Im Folgenden führt YouTube dann im Einzelnen auf, was alles als medizinische Fehlinformation gilt. Auf diesem Index stehen eine Reihe von Behauptungen, deren Unsinnigkeit sicherlich allgemeiner Konsens ist – wie etwa die, „dass Impfstoffe gegen Covid-19 geimpfte Personen magnetisch machen“. Es ist natürlich fraglich, ob solche Behauptungen wirklich „ein ernsthaftes Risiko für körperlichen Schaden bergen“, was gleich zu Beginn der Richtlinie als Grund für die Verbotsliste angegeben wird.

Natürlich kann man annehmen, dass Menschen, die so einen Quatsch glauben, deshalb auch eine Impfung ablehnen und damit für sich und andere einen körperlichen Schaden in Kauf nehmen. Andererseits werden die meisten Menschen, die von einem angeblichen Experten eine so krude Aussage vernehmen, wohl grundsätzlich skeptisch gegen die Behauptungen dieses Experten werden: Der Effekt der Zugänglichkeit dieser Aussage kann sich also auch umkehren und der Aufklärung dienen.

Bei einigen weiteren Richtlinien kommt es sehr darauf an, wie man sie interpretiert. Gleich die erste etwa verbietet „Inhalte, in denen die Nutzer zum Einsatz von Hausmitteln … ermutigt werden, statt sich in medizinische Behandlung zu begeben“. Sind solche Empfehlungen per se Desinformation? Man stelle sich etwa ein Video vor, in dem ein praktischer Arzt empfiehlt, bei lediglich leichten Corona-Symptomen das Bett zu hüten, bei leichtem Fieber feuchte Umschläge zu machen oder ähnliches – und zugleich sagt, dass es bei solch einer leichten Symptomatik nicht nötig wäre, zum Arzt zu gehen – zumal man dort mit anderen, noch nicht infizierten Menschen in Kontakt kommen könnte, die man anstecken könnte. Ein solches Video würde der Richtlinie widersprechen – aber wäre es auch sinnvoll, es zu entfernen?

Das gilt sogar, wenn etwa der Deutschlandfunk – sogar unter Berufung auf das Gesundheitsministerium! – empfiehlt, im Fall einer Infektion viel zu trinken und das Immunsystem mit viel Ruhe und Schlaf sowie ausgewogener Ernährung zu unterstützen. Auch das sind Hausmittel, die den Arztbesuch ersetzen können. Dieser wird dort explizit nur für den Fall empfohlen, dass sich die Lage nach einer Woche nicht verbessert: „Die Bundeszentrale für gesundheitliche Aufklärung rät dazu, den oder die Hausärztin zu kontaktieren, wenn sich der Gesundheitszustand nicht während der ersten Woche der Erkrankung bessert oder sich die Beschwerden im Verlauf sogar verschlimmern.“

Problematisch sind auch weitere Regeln – etwa das pauschale Verbot, zu behaupten, „dass Impfstoffe gegen Covid-19 das Risiko einer Ansteckung mit Covid-19 nicht reduzieren“. Als allgemeine Aussage ist dies sicher falsch, aber was wäre mit der Aussage, dass ein bestimmter Impfstoff das Risiko einer Ansteckung mit einer bestimmten Variante, etwa Omikron, nicht reduziert? Die Präsentation der Ergebnisse einer britischen Studie, dass eine zweifache Impfung mit AstraZeneca nach 20 Wochen keinen Impfschutz gegen eine Infektion mit Omikron bietet, wären.

Noch fragwürdiger sind allerdings jene Regeln, die nicht nur inhaltlich zweifelhaft sind, sondern bei denen sogar die Gefahr besteht, dass sich das Anliegen der Plattform, körperliche Schäden zu verhindern, ins Gegenteil verkehrt. So verbietet YouTube etwa die Behauptung, „dass das Tragen einer Maske gefährlich ist oder negative Folgen für die körperliche Gesundheit hat“.

Das steht in dieser Allgemeinheit allerdings im Widerspruch zu den Aussagen ausgewiesener Experten, wie man etwa in der Stellungnahme der Deutschen Gesellschaft für Krankenhaushygiene zum Tragen von FFP2-Masken nachlesen kann. Dort heißt es über die Nutzung von FFP2-Masken: „Bei Gesundheitspersonal sind Nebenwirkungen wie z.B. Atembeschwerden oder Gesichtsdermatitis infolge des abschließenden Dichtsitzes beschrieben. Beim Einsatz bei Personen mit z.B. eingeschränkter Lungenfunktion oder älteren Personen sind gesundheitliche Auswirkungen nicht auszuschließen.“

Bedenklich ist auch, wenn YouTube Aussagen zu Themen auf den Index setzt, bei denen die wissenschaftliche Konsensfindung noch längst nicht abgeschlossen ist – und die sich aufgrund der Komplexität der Zusammenhänge und der Dürftigkeit der bestehenden Datenlage auch noch gar abschließend beurteilen lassen. So untersagt die Plattform „Inhalte, in denen behauptet wird, dass sich Covid-19 in bestimmten Klimazonen oder Regionen nicht verbreiten kann“. Als Beispiel wird aufgeführt, dass es nicht erlaubt sei, zu behaupten „dass sich das Virus in Ländern mit heißem Klima nicht verbreitet“.

Schaut man in die aktuelle internationale Forschungsliteratur, so stellt man fest, dass die Untersuchung des Zusammenhangs zwischen den Verbreitungsmöglichkeiten des Virus und den klimatischen Bedingungen offenbar sehr herausfordernd ist, dass aber durchaus Zusammenhänge zwischen trocken-heißen Wetterbedingungen und geringerer Virenausbreitung bestehen – allerdings darüber hinaus gekoppelt an die Bevölkerungsdichte und die Reaktion der Menschen auf die Hitze sowie auch an die Regierungsmaßnahmen gegen die Corona-Verbreitung.

Ein konsistentes Bild entsteht auf diesem Forschungsgebiet gerade erst, und es ist nicht ausgeschlossen, dass sich dabei herausstellt, dass es Regionen geben kann, in denen sich das Virus aufgrund der Kombination verschiedener klimatischer und kultureller Faktoren kaum oder sogar nicht verbreiten kann. Die Darstellung und öffentliche Diskussion solcher Ergebnisse trüge zur Aufklärung darüber bei, welche Maßnahmen in welchen Ländern angemessen sind. Das Verbot, solche Ergebnisse zu verbreiten, könnte also der Pandemiebekämpfung sogar schaden.

Ähnlich verhält es sich mit dem Verbot von „Behauptungen, dass die Symptome, die Sterblichkeit oder die Infektiosität von Covid-19 weniger oder genauso gravierend sind wie bei einer Erkältung oder saisonalen Grippe“. Diese Fragestellung ist Gegenstand intensiver wissenschaftlicher Forschungen, und es zeigt sich, dass es durchaus gute Gründe gibt anzunehmen, dass etwa die Sterblichkeit bei Covid-19 und bestimmten Grippe-Varianten in ähnlichen Bereichen liegt. So zeigt eine Studie ähnliche Todesfallraten für Covid-19 und Influenza Typ A. Da die Datenerhebung und die tatsächliche Immunisierung in beiden Fällen sehr unterschiedlich sind, ist eine abschließende Aussage schwierig.

Aber auch hier gilt: Ein pauschales Verbot bestimmter Behauptungen behindert eher den Austausch wichtiger Informationen und Forschungsergebnissen, als dass es zu einer besseren Aufklärung über tatsächliche Risiken beiträgt. Zudem verändert sich auch das Coronavirus in Symptomatik und Gefährlichkeit – und viele Länder, etwa Spanien, diskutieren bereits darüber, die Krankheit in Zukunft wie eine Grippe zu behandeln. Die Realität unterläuft also längst das starre Verbotsraster, das YouTube aufgestellt hat.

Das Anliegen der Video-Plattform, die Verbreitung von gefährlichen Falschinformationen zu Covid-19 zu verhindern, ist sicherlich zu begrüßen. Das bestehende Regelwerk ist allerdings eine zweifelhafte Mischung aus plausiblen und eindeutigen Richtlinien, aus Richtlinien, die missverständlich sind, weil sie einen breiten Interpretationsspielraum zulassen, und aus Richtlinien, die in letzter Konsequenz die Verbreitung wichtiger Erkenntnisse sogar behindern.

Eine kritische Öffentlichkeit lebt davon, dass mit guten Argumenten auch Dinge infrage gestellt werden dürfen, die die zuständigen Regierungsbehörden gerade als offizielle Wahrheit ausgeben – was sich ja, wie man in der Pandemie erlebt, schnell ändern kann. Für seriöse Journalisten und Experten vergrößert das YouTube-Regelwerk die Unsicherheit, mit neuen Informationen ins Visier von Leuten zu geraten, die mit Meldungen bei der Plattform einen breiten Diskurs verhindern wollen.

Dieser Beitrag erschien zuerst am 21. Januar 2022 auf welt.de

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Für diesen Zweck haben wir vor einigen Jahren bereits Resident Care, die Software für das umfassende Management von Informationen zur Unterbringung und Betreuung von Geflüchteten, entwickelt. Unsere Web-Lösung ist inzwischen in Kommunen und Unternehmen erfolgreich im Einsatz.

Niedrige Kosten für professionelle Lösung

Von Beginn an haben wir die Kosten für das System so kalkuliert, dass eine professionelle und sichere Lösung in diesem Bereich nicht an den Investitionsaufwänden scheitert. Durch individuelle Laufzeiten lässt sich das Preismodell an verschiedene Bedürfnisse anpassen. Nach der aktuellen Preisliste von Januar 2022 betragen die einmaligen Anschaffungskosten für eine 5-Benutzer-Lizenz nur 2.703 € zzgl. MwSt., die entsprechende Service-Lizenz wird jährlich mit 695 € zzgl. MwSt. berechnet, das Serverhosting kostet monatlich 103 € zzgl. MwSt. Für Installation und Schulung muss man insgesamt mit etwa 2.000 € zzgl. MwSt. rechnen. Mit dieser Kostenstruktur stellen wir sicher, dass wir stabil eine professionelle und sichere Lösung mit allen notwendigen Funktionen benutzerfreundlich zur Verfügung stellen können – und zwar langfristig und zukunftssicher.

Innerhalb einer Woche einsatzfähig

Angesichts der aktuellen Ereignisse haben wir unsere Prozesse optimiert und sind nun in der Lage, ein produktives System innerhalb von drei Arbeitstagen zur Verfügung zu stellen, sodass ein neuer Kunde innerhalb von ca. einer Woche mit der Software arbeiten kann. Damit tragen wir dazu bei, dass bei hohen Anforderungen an Institutionen, Behörden und Unternehmen kein Datenchaos entsteht und eine optimale Unterbringung und Betreuung nicht an mangelnden Informationen scheitert.

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Einer Pressemitteilung des Unternehmens, mit der auch das Bild des wütenden Chefs verbreitet wurde, kann man entnehmen, dass Fehler und Probleme in der neuen Software für das Chaos verantwortlich wären. Sicherlich gibt es bei der Einführung neues Software immer Situationen, in denen Fehler auftreten, die zuvor trotz intensiver Tests nicht entdeckt worden sind. Aber wie kann es kommen, dass durch die Umstellung auf eine neue Software ein ganzes Unternehmen ins Schleudern gerät.

Wenn ein Einzelner über Jahrzehnte eine Software betreut

Ein Satz im FAZ-Bericht gibt einen interessanten Hinweis. Dort heißt es:

Während aber die alte IT auf Cobol-Basis von einem einzigen Mitarbeiter am Laufen gehalten wurde, hakt es jetzt an allen Ecken und Enden

Was so klingt, als sei die alte Software um vieles besser gewesen als das neue System, verweist in Wirklichkeit darauf, dass die Probleme womöglich eher in der Vergangenheit liegen. Oft werden nämlich in Unternehmen tatsächlich individuelle Lösungen von einzelnen Experten über Jahrzehnte gepflegt, erweitert, verändert, ergänzt. Auf Zuruf und oft dringend wird immer wieder an einzelnen Modulen programmiert, werden Algorithmen für spezielle Fälle angepasst, wird hier und da noch eine Besonderheit eingebaut.

Es entsteht ein unübersichtliches System, von dem niemand mehr weiß, was es wirklich tut, was davon überhaupt noch gebraucht wird und unter welchen besonderen Umständen welche spezielle Bedingung zu einem einzelnen Ergebnis führt. Am Ende weiß jeder nur: Es läuft irgendwie, und so, wie es läuft, ist es auch gewollt.

Solche Systeme sind nur selten dokumentiert, die Geschäftsanforderungen stehen nirgends als im Programmcode, keiner weiß noch, welche Anforderungen wann zu welcher Funktion beigetragen haben.

Wenn ein neues System spezifiziert wird

Leider erinnert sich auch keiner an diese vielen Einzelfälle und Besonderheiten, wenn es an die Anforderungsanalyse für das neue System geht. Da werden oft nur die Standardfälle beschrieben, die vielen Ausnahmen werden eher zufällig aufgeführt. Dass der alltägliche Geschäftsprozess vor allem aus Ausnahmen besteht, will da nur selten jemand wahrhaben. Es herrscht das Prinzip Hoffnung: Wenn wir das neue System erst mal haben, gibt es diese Ausnahmen vielleicht auch nicht mehr.

Die Ernüchterung folgt in der Praxis, wenn die gewohnten, optimierten und vertrauten Geschäftsprozesse auf die neue Software treffen, die von all den Ausnahmen nichts weiß. Dann fällt den Mitarbeitern plötzlich auf, dass in diesem speziellen Fall ja jene Ausnahmebedingung gilt, dass man ja vor Jahren den einzigen Programmierer gebeten hatte, in der Situation die Schnittstelle so anzupassen, dass jenes Feld ja manchmal doch einen anderen Wert enthalten kann usw. usf.

Gerade für Altsysteme endlich ein Anforderungsmanagement einrichten

Ob die Probleme bei Liqui Moly von dieser Art sind, weiß ich nicht. Aber die Geschichte sollte jedem, der mit jahrzehntealten “gewachsenen” Software-Lösungen arbeitet, eine Lehre sein: Endlich ein Anforderungsmanagement einzurichten, das möglichst auch rückwirkend alle Spezialfälle, Besonderheiten, Anpassungen, Änderungen und Erweiterungen am System Stück für Stück dokumentiert. Auf dieser Basis kann man bei der Einführung einer neuen Lösung dann zweierlei machen:

1. Vollständige Anforderungsdokumentationen für die neue Software erstellen
2. Für Spezialfälle, die von der neuen Software nicht abgedeckt werden, rechtzeitig Änderungen in den Geschäftsprozessen vornehmen.

Und dann klappt es auch mit der neuen Software.

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Das ist nicht nur für den Mitarbeiter eine gute Sache und wird in großen und kleinen Unternehmen schon praktiziert. Es gibt dem Mitarbeiter Flexibilität – damit ist er zufriedener, hat weniger Stress – was sich letztlich auch vorteilhaft für den Arbeitgeber auswirkt.

Wichtig ist, dass das Recht auf Homeoffice mit einer klugen Flexibilisierung der Arbeitszeiten einhergeht. Man braucht den Homeoffice-Tag ja, weil man sich tagsüber um etwas privates kümmern muss: Handwerker, Arzttermine, Kinderbetreuung… Dann muss es natürlich möglich sein, auch mal bis in die Abendstunden zu arbeiten und morgens wieder früh anzufangen.

Für ein Unternehmen wie INDAL ist es einfach, die entsprechenden Strukturen bereitzustellen, weil wir technologisch hinsichtlich Virtualisierung, VPN, Web-Apps und Smartphone-Apps ohnehin immer vorn mit dabei sind.  Deshalb gibt es bei uns die Option, im Homeoffice zu arbeiten, schon seit langem. Problematisch war zunächst nur die Internet-Anbindung bei einigen Mitarbeitern zu Hause. Aber wenn das gelöst ist, dann ist die Arbeit von zu Hause aus kein Problem mehr.

Allerdings will kein Mitarbeiter ganz auf die Arbeit im Büro verzichten. Deshalb haben wir auch entschieden, dass durch Homeoffice bei INDAL keine Schreibtische entfallen oder doppelt benutzt werden. Jeder hat seinen eignen Schreibtisch – auch der ist ja aun Stückweit ein “zu Hause” des einzelnen Mitarbeiters.

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Wenn von „Beratern“ die Rede ist, wenn zudem auch noch die Namen großer und teurer Beratungsunternehmen genannt werden, dann haben viele Menschen schnell die Vorstellung, dass da Herren in blauen Anzügen mit wichtigen Blicken Excel-Sheets präsentieren und womöglich andere Leute von der Arbeit abhalten, indem sie Plattheiten verkünden, die jeder schon weiß. Ein bekannter Witz über Unternehmensberater illustriert diese Vorstellung sehr schön und sicher nicht zu Unrecht.[1]

Beraterleistungen sind aber zum großen Teil etwas ganz anderes. Immer, wenn eine Behörde oder ein großes Unternehmen für ein Projekt auf begrenzte Zeit zusätzliches Know How benötigt, werden externe Berater engagiert, die oft von Unternehmen, die diese Experten haben, bereitgestellt werden.

Beispiel Softwareprojekt

Im Bereich von Softwareprojekten können das z.B. Anforderungsanalysten, Systemarchitekten, Softwareentwickler, Tester, Datenbankexperten, Adminsistratoren, Projektleiter und Projektassistenten sein.

Gehen wir mal davon aus, dass die Beratungsunternehmen etwa die gleichen Stundensätze verlangen wie INDAL, vielleicht auch etwas höher. Rechnen wir der Einfachheit halber mit 1.000 € / Tag, bedenkend, dass die Mehrwertsteuer inkludiert ist. Sagen wir, dass ein Berater im Jahr 225 Tage arbeitet, macht in 2 Jahren 450 Tage. Dann ergibt das 444 Berater, die im Verteidigungsministerium tätig sind. Das kann bei einer Behörde mit knapp 3.000 Mitarbeitern, die eine Bundeswehr mit 180.000 Soldaten zu führen hat, durchaus angemessen sein.

Die Praxis, für Projekte das Spezial-Know-How extern zu beziehen, ist bei der Komplexität der benötigten Expertise, die nach Ablauf des Projekts im gleichen Umfang nicht mehr gebraucht wird, durchaus effektiv. Dass ein Berater dann „mehr kostet“ als ein interner Mitarbeiter, ist einerseits verständlich, denn er muss das Know-How ja zuvor erworben haben, andererseits bezahlt man ihn eben nur während der Projektlaufzeit. Hinzu kommt, dass Expertise schnell veraltet. Über externe Berater kann man sich immer das aktuelle, gerade benötigte Wissen einkaufen.

Politische Notwendigkeiten

Natürlich stürzt sich die Opposition im Bundestag gern auf solche Zahlen von mehreren 100 Mio. Euro, die das alltägliche Vorstellungsvermögen übersteigen. Und da die Medien bereits eifrig berichtet hatten, muss es für eine Parlamentsopposition selbstverständlich sein, darauf einzusteigen und einen Untersuchungsausschuss einzurichten. Es kann aber gut sein, dass dieser Ausschuss vielleicht ein paar Ungereimtheiten oder Fehler in der Auftrags-Vergabepraxis feststellt, im Übrigen aber nichts gegen den Umfang der Beratungsleistungen einzuwenden hat.

Und hier der Witz:

[1] Ein Schäfer steht auf einer Weide mit seiner Herde. Plötzlich fährt ein riesiger SUV vor, ein junger Mann springt heraus, blauer Anzug, italienische Schuhe, Krawatte, sorgsam frisiertes Haar. Er sagt zum Schäfer: „Wenn ich Ihnen genau sagen kann, wie viele Schafe Sie haben, geben Sie mir dann ein Schaf?“ Der Schäfer sagt, etwas amüsiert: „OK“. Der junge Mann klappt sein Notebook auf, verbindet sich mit dem Internet, scannt per GPS die Gegend, öffnet 30 Excel-Sheets und verkündet schließlich: „Es sind exakt 2.365 Tiere“. Der Schäfer grinst und sagt: „Stimmt.“ Der junge Mann greift sich ein Tier, stopft es ins Auto und will abfahren. „Halt halt,“ ruft der Schäfer, „wenn ich Ihnen sage, was Sie von Beruf sind, bekomme ich das Tier dann zurück?“ Der junge Mann lächelt und willigt ein. Der Schäfer sagt: „Sie sind Unternehmensberater“. Der junge Mann ist erstaunt: „Woher wissen Sie das?“ Darauf der Schäfer: „Sie kommen hier her, ohne dass Sie jemand gerufen hat, erzählen mir Dinge, die ich längst weiß und haben keine Ahnung davon, was ich mache. Und nun geben Sie mir meinen Hund zurück.“

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Was Digitalisierung ausmacht und wo sie letztendlich herkommt, darüber hat Jörg Friedrich, Philosoph und Mitbegründer der INDAL GmbH & Co. KG, einen Aufsatz geschrieben, der in der letzten Ausgabe der Zeitschrift für Kulturphilosophie veröffentlicht wurde. Eine Vorversion des Manuskripts können Sie hier herunterladen.

Der Beitrag Die Herkunft der digitalen Welt erschien zuerst auf INDAL Software-Spezialist.

Was rät sie den jungen StartUp-Unternehmern?

Ein vielversprechendes Startup sollte sich mit seiner Idee nicht an ein großes bekanntes Beispiel anlehnen. Neue Social Networks werden genauso wenig durch ein kleines Startup entstehen wie eine neue Suchmaschine. Wer eine Idee hat, sollte sie zuerst bei denen testen, die die Idee später gut finden müssen, wenn sie zu einem Produkt geworden ist: Wenn die sagen: “Hey, das ist ja cool, dass da noch keiner drauf gekommen ist” – dann ist die Idee gut. Wenn sie aber sagen “Ist das sowas ähnliches wie XY, nur besser?” dann ist es keine Startup-Idee.

Was sind die wichtigsten Eigenschaften eines Unternehmensgründers?

Unternehmensgründer müssen empathisch und optimistisch sein, dann können sie andere für ihre Ideen begeistern, sowohl Mitarbeiter und Unterstützer, Geldgeber, als auch potenzielle Kunden.

Was erwartet Cornelia Gaebert vom Pitch?

Im Pitch muss man erleben können, dass die Gründer selbst für ihre Idee brennen, weil die so neu und einzigartig ist und die Welt verändern wird.

Der Beitrag Cornelia Gaebert als Jurorin beim ERCIS Launch Pad erschien zuerst auf INDAL Software-Spezialist.