Wie AI-Lösungen unser Business transformieren Analytics Consultant

Vom Start des Pilotprojekts zum fertigen Use Case: Dr. Christiane Glatz ist als Analytics Consultant für Advanced Analytics und Artificial Intelligence (AI) dort im Einsatz, wo Problemstellungen mithilfe von AI gelöst werden sollen. Im Interview erzählt sie, wieso ihr der Wechsel von der akademischen Forschung zur Daimler AG leichtfiel, und wie sie durch ihre interdisziplinäre Arbeit den Konzern im Bereich AI vorantreibt.

“Wir unterstützen uns immer gegenseitig” sagt Christiane Glatz über die Zusammenarbeit in ihrer Abteilung.

Frau Glatz, Sie kommen ja ursprünglich aus der Forschung. Was waren Ihre Kontaktpunkte zu Daimler, bevor Sie hier eingestiegen sind?

Das stimmt! Im Rahmen meiner Forschungen hatte ich den Fokus auf die Interaktion zwischen Mensch und Maschine (HMI, Human-Machine-Interaction) gelegt. Dazu gehörte auch, Fachkonferenzen zu besuchen, wo ich den ersten Kontakt zu Mitarbeitenden aus Forschung und Entwicklung der Daimler AG hatte. Als wir dort ins Gespräch kamen, zeigte sich, dass sich unsere Kenntnisse und Themen stark überschneiden. Ich dachte mir: In diesen Bereich möchte ich auch einsteigen!

Was meinen Sie genau?

Ich habe während meiner Promotion im Bereich Kognitions- und Neurowissenschaften viel Datenerfassung und -auswertung betrieben, vor allem zur Analyse von Gehirndaten im Kontext von Warnsignalen im Fahrzeug. Im Grunde genommen habe ich auf ähnliche Weise mit Daten gearbeitet wie meine Daimler-Kollegen im Bereich Advanced Analytics. Ich verfolgte schon etwas länger den Plan, aus der Wissenschaft in die Industrie zu wechseln und mein Wissen zu transferieren. Als ich dann eine Stelle genau dort entdeckt habe, stand meine Entscheidung fest. Nun bin ich hier!

Christiane Glatz auf der Bühne: Mit einer Kollegin und einem Kollegen präsentiert sie den aktuellen Stand des Datenmanagements bei Daimler.

Was ist jetzt Ihre Tätigkeit?

Ich bin als Consultant für Advanced Analytics und Artificial Intelligence im Daimler-internen „Center of Excellence Advanced Analytics und Big Data” zuständig. Mein Job ist sehr vielfältig: Der Fokus unserer Data Science Teams liegt natürlich auf konkreten Problemstellungen unserer konzernweiten Bereiche und inwiefern wir hier einen „Digital Value“, also einen Mehrwert durch Big Data und Machine Learning liefern können. Zusätzlich bringen wir das Thema „AI“ unseren Kolleginnen und Kollegen auch durch Workshops oder Fachvorträge näher.

Ich baue also die Brücke zwischen dem Wissen unserer Abteilung und den Business Cases der einzelnen Bereiche. Die zentrale Fragestellung ist immer: Kann das Problem durch AI überhaupt sinnvoll gelöst werden? AI heißt schließlich nicht, dass wir Vorhersagen „herzaubern“ können. Die Grundlage für erfolgreiche Projekte sind immer die verfügbaren Daten.

Von der Forschung in einen Wirtschaftskonzern zu wechseln ist bestimmt eine große Veränderung. Sie sind nun in etwa ein Jahr hier dabei, wie gefällt es Ihnen bisher?

Mir gefällt es sehr gut! Daimler ist in Sachen AI sehr fortgeschritten. Es gibt einen hervorragenden Austausch über diverse Netzwerke zu den wissenschaftlichen Themen und Methoden. Das ist klasse, gerade wenn man aus der Forschung kommt. Auch bei uns im Team habe ich bisher durchweg positive Erfahrungen gesammelt. Wir sind als Abteilung breit gefächert aufgestellt und profitieren außerordentlich vom Austausch untereinander. Bei uns arbeiten Politikwissenschaftler, Physiker, und Wirtschaftsinformatiker zusammen als Data Scientists. Die Projekte, an denen ich bisher gearbeitet habe, sind spannend und abwechslungsreich. Es motiviert mich, dass meine Arbeitsergebnisse nicht versanden, sondern langfristig einen Mehrwert für das Unternehmen generieren.

Was war eines Ihrer bisherigen Projekthighlights?

Ich war letztes Jahr mit eXtollo, unserer auf Microsoft Azure basierenden, Daimler-internen Big Data Plattform in Kanada und habe dort mit den Kolleginnen und Kollegen vor Ort einen Use Case bearbeitet. Wir haben gezeigt, wie sie in Zukunft ihre Daten mit Hilfe von eXtollo anlegen und analysieren können. Toll ist es natürlich auch festzustellen, dass die eigene Arbeit einen Mehrwert stiftet und die Use Cases umgesetzt werden; gleichzeitig steigert es die Motivation der Fachbereiche, wenn sie sehen, was wir durch AI erreichen können.

Zum Dank gibt es Blumen: Christiane Glatz (2. v. l.) auf einem von ihr mitorganisierten AI-Event bei Daimler.

Ist Daimler im Bereich AI auf dem richtigen Weg?

Basierend auf meinen bisherigen Erfahrungen würde ich das ganz klar mit „Ja“ beantworten. AI-Modelle leben natürlich von gut aufbereiteten Daten. Die Menge der Daten, die wir generieren und verarbeiten, nimmt stetig zu und mit dem zentralen Datenspeicher im Konzern – dem eXtollo Data Lake – wachsen auch unsere Möglichkeiten!

Das Unternehmen vernetzt sich intern durch Vorträge und Austauschplattformen, wir nehmen aber auch selbst an externen Konferenzen teil, um uns weiterzubilden. Wir kooperieren darüber hinaus ständig mit Universitäten. Das schnelle Wachstum dieses Forschungsfeldes erlaubt es nicht sich abzuschotten.

Was sollte man mitbringen, um im Bereich Data Science zu arbeiten?

Von der Begeisterung für Daten abgesehen: Aufnahmefähig sein für Neues! Ich bin jetzt komplett in der IT verortet, musste dafür einiges dazulernen, weil ich ja nicht Informatik studiert habe. Als Data Scientist sollte man natürlich programmieren können, das mache ich zum Beispiel in Python. Als Consultant liegt der Fokus etwas mehr auf dem Kundenkontakt inklusive dem Transfer von Wissen und Lösungen. Generell unterstützen wir uns aber natürlich auch gegenseitig!

Eine letzte Frage: Wie würden Sie ihre aktuelle Tätigkeit einem Kind beschreiben?

[lacht] Ich würde sagen, dass ich viele Informationen analysiere, um Vorhersagen treffen zu können. Ich schaue, was in der Vergangenheit passiert ist und ob es Hinweise gibt, die uns vermuten lassen, dass so etwas erneut passiert. Diese Informationen gebe ich dann dem Computer und der Computer erstellt mir ein Vorhersagemodell, damit andere auch von diesem Wissen profitieren können.

Dr. rer. nat. Christiane Glatz ist promovierte Neurowissenschaftlerin und schrieb ihre Doktorarbeit über „die Art und Weise, wie auditorische Signale unsere Aufmerksamkeit lenken und verwalten können“. Aus dem Forschungsbereich „Kognition & Kontrolle in Mensch-Maschine-Systemen“ am Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik kommend, ist sie 2019 bei der Daimler AG als Consultant für Advanced Analytics und Artificial Intelligence eingestiegen. Abseits der vielen Daten bei der Arbeit begeistert sich Christiane Glatz vor allem für das Bergsteigen und Tanzen.

Wir verwenden Cookies

Damit wollen wir unsere Webseiten nutzerfreundlicher gestalten und fortlaufend verbessern. Wenn Sie die Webseiten weiter nutzen, stimmen Sie dadurch der Verwendung von Cookies zu.