Bild 01: Twincat Chat erschließt die neuen Chatbot-Möglichkeiten nun auch für die Automatisierungswelt. (Quelle: Beckhoff Automation)
Large Language Models (LLM) sind spätestens seit der Vorstellung von ChatGPT in aller Munde. Beckhoff hat mit Twincat Chat auf der Hannover Messe 2023 als einer der ersten Anbieter eine Anwendung im Automatisierungsbereich vorgestellt. Wie war das kundenseitige Feedback auf und nach der Messe?
Jannis Doppmeier: Das Feedback der Kunden war durchweg positiv. Sowohl Vertreter aus dem Management als auch direkte Anwender äußerten ein hohes Maß an Interesse. Ein Großteil der Kunden sah für den Automatisierungsbereich ein signifikantes Potenzial in dieser Technologie. Einige äußerten sogar konkretes Interesse daran, zukünftig eine Beta-Version zu testen, sobald diese verfügbar ist. Dies deutet darauf hin, dass es eine wachsende Nachfrage nach fortschrittlichen Lösungen in diesem Segment gibt. Mit der Vorstellung von Twincat Chat hat Beckhoff einen wichtigen Beitrag zur Integration von LLM in industrielle Anwendungen geleistet.
Welche grundlegenden Vorteile können LLM zum einen für den Automatisierer und zum anderen für das Unternehmensmanagement bieten?
J. Doppmeier: Large Language Models bieten sowohl für Automatisierer als auch für das Unternehmensmanagement eine Reihe von Vorteilen. Für Automatisierer haben LLM das Potenzial, den Entwicklungsprozess zu revolutionieren, indem sie Code automatisch erzeugen und vervollständigen. Dies beschleunigt den gesamten Prozess. Darüber hinaus kann man sich von LLM sogar persönliche Tutorials erstellen lassen und gezielt nach Lösungen bei aufkommenden Problemen fragen, was den Prozess der Lösungsfindung beschleunigt. Ein weiterer Vorteil ist die Möglichkeit, Richtlinien und Best Practices im Automatisierungsbereich konsequent umzusetzen und einzuhalten. Aus der Perspektive des Unternehmensmanagements fördern LLM den Wissenstransfer innerhalb des Unternehmens. Sie können als zentrale Wissensdatenbank fungieren, die wertvolle Informationen speichert und bei Bedarf bereitstellt. Zudem können LLM den Support entlasten, indem sie als erster Ansprechpartner für Kundenanfragen dienen. Dies verbessert nicht nur die Antwortzeiten, sondern führt auch zu einer höheren Kundenzufriedenheit. Insgesamt bieten LLM eine effiziente und innovative Lösung für zahlreiche Herausforderungen in der modernen Geschäftswelt.
Gibt es derzeit noch technische Unklarheiten beim Einsatz von LLM?
Fabian Bause: Die Antwort lautet eindeutig ja. Technische Unklarheiten gibt es viele, aber das ist nicht weiter verwunderlich, wenn man sich die aktuell sehr hohe Entwicklungsgeschwindigkeit vor Augen führt. Eine wichtige und für die Automatisierungsbranche derzeit zentrale Herausforderung ist das „Fantasieren“ von LLM. Damit ist gemeint, dass ein LLM immer wieder auch fantasievolle Antworten generiert, die vom Anwender nicht unbedingt als solche zu erkennen sind. So haben wir in der frühen Entwicklungsphase in von Twincat Chat generiertem PLC Code auch Motion-Funktionen vorgefunden, die es gar nicht gibt – zumindest nicht in Twincat. Aber das sind Themen die adressierbar sind und sich mit der Zeit deutlich verbessern werden.
Und wie sieht dies unter rechtlichen Gesichtspunkten aus?
F. Bause: Auch hier ein klares Ja. Der „AI Act“ der Europäischen Union ist derzeit ein Unsicherheitsfaktor. Er ist nicht final verabschiedet und allein daher ist die Unsicherheit in der Industrie groß. Eine zentrale Herausforderung der Politik bei der Regulierung von KI-Anwendungen liegt darin, dass politische Prozesse viel langsamer sind als die rasant schnelle Weiterentwicklung im Bereich generische KI. Man darf gespannt sein, wie generisch die Regulierung auf die vielen noch unbekannten KI-Entwicklungen anwendbar wird. Aber dass es gewisser regulatorischer Maßnahmen bedarf, steht außer Frage.
Werden KI-Anwendungen wie Twincat Chat zukünftig den Steuerungsprogrammierer mit all seiner Kreativität ersetzen können?
F. Bause: Nein, sicherlich nicht. Es ist weder unser Ziel noch läuft es nach derzeitigen technischen Entwicklungen darauf hinaus, Programmierer vollständig zu ersetzen. Ziel ist vielmehr, den Programmierern immer bessere Werkzeuge an die Hand zu geben, damit sie effektiv arbeiten können. Es geht darum, die Produktivität eines Programmierers zu erhöhen – nicht zuletzt auch als eines der zentralen Mittel gegen den Fachkräftemangel. Wenn offene Stellen nicht besetzt werden können, weil schlicht keine qualifizierte Fachkraft zu finden ist, muss mit Mitteln der KI für die weitere Wettbewerbsfähigkeit gesorgt werden.