KI als Innovationstreiber bei den Telekom Innovation Laboratories

Vor dem Telekom-Gebäude stehen Menschen Schlange, als wollten sie in einen angesagten Berliner Club. Für Claudia Pohlink ist das einer ihrer liebsten Innovationsmomente. Ihr Team hatte ein neues Veranstaltungsformat für Startups aufgebaut, ohne zu wissen, ob überhaupt genug Besucher kommen würden. Als sie tatsächlich kamen, wurde aus der Unsicherheit ein ziemlich konkretes Erfolgserlebnis. Bemerkenswert daran: Ihr Beispiel handelt weder von einem besonders leistungsfähigen Algorithmus noch von einer spektakulären technischen Demonstration. Es handelt davon, Menschen für etwas Neues zu gewinnen.

Diese Verbindung prägt auch ihr Gespräch mit Dr. Christian Mühlroth. Pohlink spricht darin als Leiterin für künstliche Intelligenz bei den Telekom Innovation Laboratories über Forschungsarbeit, die Zusammenarbeit mit Fachbereichen und die Frage, wie Kinder einen kritischen Umgang mit Technologie lernen. Zwischen großen Erwartungen und praktischen Ergebnissen liegt für sie viel unsichtbare Arbeit. Daten müssen vorbereitet, Anwendungsfälle geprüft und Kollegen eingebunden werden. Erst dann wird aus einer vielversprechenden Technologie ein sinnvoller Einsatz.

Nicht jedes Problem braucht KI

Pohlink begegnet dem Hype mit einer ziemlich bodenständigen Frage: Ist künstliche Intelligenz für die jeweilige Aufgabe überhaupt das richtige Werkzeug? Manchmal reicht eine Tabellenkalkulation oder klassische Datenanalyse. Eine aufwendigere Lösung ist nicht automatisch die bessere.

Ihre Kritik richtet sich vor allem gegen die Erwartung, unter dem Etikett KI schnell sichtbare oder finanzielle Ergebnisse zu erhalten. Wer solche Vorhaben verantwortet, braucht einen längeren Atem und muss die Voraussetzungen prüfen. Welche Daten sind vorhanden? Wie gut sind sie? Was wird gebraucht und was kann entfallen? Sind die Datenwege so vorbereitet, dass daraus verlässlich ein nutzbares System entstehen kann?

Die eigentliche Arbeit ähnelt dabei oft weniger dem Bild vom genialen Modell als einem anspruchsvollen gemeinsamen Projekt. Pohlink nennt Ingenieure, Analysten und Architekten als unterschiedliche Rollen, die zusammenkommen müssen. Für Führungskräfte bedeutet das: Ein KI-Vorhaben lässt sich nicht allein durch die Auswahl einer Technologie ausreichend planen. Auch die weniger aufregenden Aufgaben brauchen Zeit, Fähigkeiten und klare Verantwortung.

Forschung braucht eine Übersetzung ins Unternehmen

Bei den T-Labs beginnt diese Arbeit für Pohlink mit Nähe zur Wissenschaft. Ihr Team liest wissenschaftliche Veröffentlichungen, arbeitet mit Lehrstühlen und pflegt Kontakte zu Universitäten sowie Startups. Der Zweck ist nicht, möglichst viele interessante Themen zu sammeln. Es geht darum, ihre Bedeutung für ein Telekommunikationsunternehmen zu verstehen.

Ein Beispiel sind gezielte Täuschungsangriffe auf KI-Systeme. Das Team stieß über Forschungskontakte zunächst auf Arbeiten aus der Bilderkennung und fragte sich, welche Bedeutung entsprechende Angriffe für Kommunikation und Audio haben könnten. Gemeinsam mit Forschern wurde daraus ein Projekt, in dem vorhandene Algorithmen auf eigene Daten angewendet wurden.

Anschließend entwickelten die Beteiligten mit Fachabteilungen konkrete Anwendungsfälle. Pohlink beschreibt eine klare Grenze der Laboraufgabe: Trends erkennen, ihre Relevanz untersuchen und sie so vorbereiten, dass spezialisierte Kollegen sie weiterentwickeln und skalieren können. Die Übergabe gehört damit zur Forschungsarbeit. Ein überzeugender Versuch allein reicht noch nicht, wenn niemand weiß, wie es danach weitergeht.

Früh einbinden, ohne Überlegenheit auszustrahlen

Dass eine Idee technisch interessant ist, garantiert allerdings noch keine Unterstützung im Unternehmen. Auch ein Forschungsteam muss mit bestehenden Prioritäten und menschlichen Vorbehalten umgehen. Pohlinks Antwort ist wenig glamourös, aber praktisch: früh auf Kollegen zugehen und sie von Anfang an beteiligen.

Dabei zählt der Ton. Die Fachbereiche sollen nicht das Gefühl bekommen, das Labor erkläre ihnen von außen, wie ihre Arbeit funktioniert. Gemeinsam an einem relevanten Thema zu arbeiten, ist für sie die bessere Ausgangslage.

Die pandemiebedingte Digitalisierung brachte in ihrer Schilderung dafür einen unerwarteten Vorteil. Zuvor mussten Berliner Kollegen für solche Gespräche häufig nach Bonn fahren. Mit Videokonferenzen wurde die räumliche Distanz weniger wichtig. Die Technik löste nicht sämtliche organisatorischen Schwierigkeiten, machte regelmäßigen Austausch aber leichter. Das ist ein unspektakulärer Fortschritt, der für die Umsetzung entscheidend sein kann.

Eine Cloud-Nutzerin ist noch keine Datenexpertin

Wie selbstverständlich Technologie in den Alltag hineinwächst, erlebt Pohlink auch zu Hause. Ihre Tochter wacht auf und bemerkt:

„Oh mein Gott ich habe vergessen meine Powerpoint-Präsentation in die Cloud zu stellen.“

Pohlink vergleicht das mit ihrer eigenen Schulzeit. Die Begriffe und Werkzeuge sind für Kinder längst alltäglich geworden. Daraus folgt für sie aber nicht, dass die dahinterliegenden Fragen bereits verstanden werden. Wer eine App bedienen kann, weiß deshalb noch nicht, welche Daten er preisgibt oder wie deren Nutzung mit einem Geschäftsmodell zusammenhängt.

In Workshops möchte sie deshalb Neugier und kritisches Denken verbinden. Kinder dürfen Roboter kennenlernen, ausprobieren und auch deren Grenzen entdecken. Ein Gerät, das eine Aufgabe gut bewältigt, kann bei einer anderen scheitern. Diese Erfahrung hilft mehr als die Vorstellung einer Technik, die grundsätzlich alles kann.

Ihr Engagement ist persönlich geprägt. Sie wuchs mit einem Mathematiker als Vater und einer früh programmierenden Mutter auf. Computer gehörten schon in ihrer Kindheit zum Umfeld. Technologie wird so weder zum fremden Zauber noch zur bloßen Bedrohung, sondern zu etwas, das man untersuchen kann.

Kompetenz wächst durch Beteiligung

Für Schulen schlägt Pohlink vor, stärker auf vorhandene Fähigkeiten im Umfeld zurückzugreifen. Lehrer müssen nicht jede technische Entwicklung allein vermitteln können. Eltern oder andere Unterstützer können Geräte mitbringen, Einblicke aus ihren Berufen geben oder über Medienkompetenz sprechen. Entscheidend ist, Hilfe zu suchen, statt ein Thema mangels eigener Expertise ganz auszulassen.

Die gleiche Haltung findet sich in ihrer Innovationsarbeit wieder: Wissen von außen aufnehmen, passende Menschen zusammenbringen und aus Neugier konkrete Arbeit machen. Zukunftsthemen wie Cybersicherheit und Quantencomputing betrachtet sie im Gespräch als Forschungsfelder mit weiterem Potenzial. Daraus wird kein Versprechen, jedes Problem schon morgen lösen zu können.

Für R&D-Verantwortliche ist diese Unterscheidung zentral. Große Fragen verdienen Aufmerksamkeit. Fortschritt entsteht aber dort, wo ein Team die nächste überprüfbare Aufgabe benennt, Voraussetzungen schafft und andere früh genug beteiligt. Die Begeisterung bleibt wichtig. Sie trägt weiter, wenn Menschen auch verstehen, woran sie gemeinsam arbeiten.