Zwischen KI und Anthropologie: Wie Ullaskrishnan Poikavila Workflows transformiert

Die Worte „interdisziplinär” und „international” beschreiben Ullaskrishnan Poikavilas Biografie wohl am treffendsten. Angetrieben von Neugier und Forschergeist bewegt er sich zwischen verschiedenen Welten: vom regulären Büroalltag über globale Innovationsprojekte bis in die südindischen Nilgiri-Berge. Dort erforscht er in seiner Freizeit, wie KI dazu beitragen kann, das Wissen und die Traditionen der indigenen Toda-Gemeinschaft zu bewahren. 

Ullaskrishnan Poikavila, den alle nur „Ullas” nennen, stammt ursprünglich aus Indien, wuchs jedoch in Katar auf. Ein Umfeld, das wie er sagt, seine Offenheit für unterschiedliche Kulturen und Denkweisen früh prägte. Er studierte zunächst Informatik und Informationstechnologie in Indien, dann Mathematik sowie Operations Research in den Niederlanden und schuf so die Grundlage für seine heutige Arbeit an komplexen datengetriebenen Systemen.

Parallel dazu entdeckte er seine Leidenschaft für die Anthropologie, zunächst im Masterstudium, heute in einer berufsbegleitenden Promotion. Nach mehreren Jahren in den USA, wo er unter anderem in der KI Entwicklung arbeitete, ist Poikavila aktuell in Deutschland bei Siemens Healthineers im Bereich Digital Technology & Innovation (DTI) tätig.

Gemeinsam mit einem 15-köpfigen internationalen Team in Deutschland, Rumänien, Indien und den USA konzentriert sich der Programm-Manager vorwiegend darauf, interne operative Prozesse mithilfe von Künstlicher Intelligenz zu optimieren. Dabei verfolgt er einen Ansatz, der technologische Möglichkeiten und menschliche Bedürfnisse gleichermaßen berücksichtigt: „Wir können und wollen Menschen nicht durch KI ersetzen. Aber wir können repetitive, manuelle Aufgaben ersetzen, damit Menschen bessere Entscheidungen treffen können“, erklärt Poikavila.

Jede KI-basierte Lösung beginnt mit einem genauen Blick auf den Istzustand. In Gesprächen mit den Fachabteilungen analysieren Poikavila und sein Team bestehende Abläufe, identifizieren zeitintensive manuelle Arbeitsschritte und untersuchen, wo Prozesse ins Stocken geraten. Erst dann bewerten sie, wo der Einsatz von KI sinnvoll ist – nicht allein nach technischer Machbarkeit, sondern nach konkretem Nutzen im Alltag.

Technisch folgt die Entwicklung einem schrittweisen Ansatz. Zunächst unterstützt KI dabei, Informationen in großen, fragmentierten Datenbeständen auffindbar zu machen. In weiteren Stufen dient sie zur Mustererkennung, Analyse von Zusammenhängen und Ableitung von Vorschlägen oder Prognosen. Schließlich entstehen individuelle, leicht nutzbare Tools, die in bestehende Arbeitsumgebungen integriert und von den Fachabteilungen bereits in einem frühen Stadium getestet werden. Ihr Feedback fließt kontinuierlich ein, sodass sich die Lösungen iterativ weiterentwickeln.

Auf diese Weise haben Poikavila und sein Team eine Reihe interner KI-gestützter Anwendungen entwickelt, die zeigen, wie sich operative Komplexität mit konkretem Mehrwert beherrschen lässt: Im Bereich Regulatory Affairs analysiert ein KI-Assistent behördliche Korrespondenz und Zulassungsunterlagen aus der Vergangenheit. Dies verkürzte die durchschnittliche Einreichungszeit von rund 120 auf etwa 21 Tage, sodass Produkte deutlich schneller zur Marktzulassung gelangen können [1].

In den Bereichen Legal und Finance lassen sich dank digitaler Vertragszwillinge und KI-basierter Qualitätstools mehr als 100.000 Verträge nach Inhalten durchsuchen. Was früher eine Person ein bis zwei Monate Rechercheaufwand kostete, ist heute in wenigen Minuten möglich [2]. In der Fertigung unterstützt ein KI Assistent Mitarbeitende dabei, wiederkehrende Fehler schneller zu identifizieren, indem frühere Lösungen und Service Tickets gebündelt bereitgestellt werden. Dies sorgt für stabilere Produktionsprozesse.

Das sind nur einige wenige Anwendungsbeispiele. Die Möglichkeiten seien enorm, betont Poikavila. Allen Lösungen liegt dasselbe Prinzip zugrunde: Wissen aus fragmentierten Datensilos zugänglich zu machen, Entscheidungswege zu verkürzen und Menschen so gezielt bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

Für Siemens Healthineers ist die Optimierung interner Prozesse kein isoliertes Effizienzprojekt. Poikavila und sein Team nutzen das Unternehmen sozusagen als realen Experimentierraum, um KI gestützte Ansätze für komplexe Organisationen zu erproben – mit dem Ziel, die gewonnenen Erkenntnisse später auf Krankenhäuser zu übertragen.

Die Parallelen sind größer, als es auf den ersten Blick scheint: Sowohl Unternehmen als auch Kliniken sind hoch arbeitsteilige Systeme mit vielen Schnittstellen, fragmentierten Daten, regulatorischen Anforderungen und voneinander abhängigen Abläufen. Ob Vertragsprüfung, Personalplanung oder Kapazitätssteuerung – immer geht es darum, Informationen zur richtigen Zeit verfügbar zu machen und auch in einem schwer vorhersehbaren Umfeld sichere Entscheidungen zu treffen. So wird die interne Prozessoptimierung zur Brücke zwischen Unternehmenswelt und Gesundheitsversorgung.

Und so ist Ullas Poikavila auch an einem zentralen externen Forschungsprojekts von Siemens Healthineers beteiligt: dem Operational Twin. KI-Wissenschaftler*innen, Ingenieur*innen und Berater*innen auf der ganzen Welt arbeiten gemeinsam an diesem ambitionierten Vorhaben. Der Operational Twin ist ein KI-gestütztes Modell, das realitätsnahe Krankenhausprozesse möglichst ganzheitlich und skalierbar simuliert und lernt, daraus Handlungsempfehlungen abzuleiten. Das Konzept richtet sich dabei bewusst nicht nur an Ärztinnen und Ärzte, sondern an Planungsverantwortliche im Krankenhausmanagement und in der Verwaltung. 

Der Operational Twin kann Prozesse, Ressourcen und Patientenströme digital simulieren – von der Terminplanung über den Personaleinsatz bis hin zur Auslastung der medizintechnischen Geräte. Mithilfe von KI und der Hochleistungs-Recheninfrastruktur von Siemens Healthineers, einschließlich des „Sherlock"-Rechenclusters, lassen sich Milliarden möglicher Szenarien parallel durchspielen: Ähnlich wie ein Schachgroßmeister mehrere Züge vorausdenkt, analysiert das KI-gestützte Modell, welche Entscheidungen unter bestimmten Bedingungen zu den besten Ergebnissen führen – noch bevor Veränderungen im realen Klinikbetrieb umgesetzt werden. „Das entspricht einer simulierten Erfahrung von Millionen von Jahren“, erklärt Poikavila.

Verantwortliche im Krankenhausmanagement erhalten so datenbasierte Handlungsempfehlungen, um ihre Abläufe effizienter zu gestalten. Der Nutzen liegt klar auf der Hand: kürzere Wartezeiten, effizientere Ressourcennutzung, planbarere Abläufe und damit letztlich eine bessere Versorgung von Patienten und Patientinnen. Das gilt insbesondere vor dem Hintergrund globaler Herausforderungen wie Personalknappheit oder der steigenden Nachfrage einer alternden Weltbevölkerung nach Gesundheitsleistungen.

Aktuell wird der Operational Twin in Pilotprojekten mit mehreren Krankenhäusern erprobt. Momentan konzentrieren sich die Forschungsprojekte noch auf ambulante und stationäre Krankenhausabteilungen, erklärt Poikavila. Künftig plane man die Skalierung auf ganze Kliniken oder gar Klinikketten.

Komplexe KI-Entwicklung im Healthcare-Bereich vermag Poikavilas Wissensdurst jedoch offenbar nicht vollständig zu stillen: Parallel zu seiner Arbeit bei Siemens Healthineers promoviert er in Anthropologie und arbeitet dabei eng mit der Toda Gemeinschaft im Süden Indiens zusammen. 

Die indigene Gemeinschaft der Toda lebt im Hochland der Nilgiri-Berge im Bundesstaat Tamil Nadu. Mit nur rund 1.500 Menschen zählt sie zu den besonders schützenswerten indigenen Minderheiten. Heute steht die Gemeinschaft vor existenziellen Herausforderungen, erzählt Poikavila: Traditionelle Nutzungsrechte an Land und Wäldern sind zunehmend durch staatliche Regularien beschränkt, kulturelles Wissen ist häufig nur mündlich überliefert, und administrative Verfahren sind komplex und für viele kaum zu bewältigen.

„Die Toda kämpfen heute um Rechte an Land, das sie seit Generationen nutzen. Mich interessiert, wie KI sie dabei konkret unterstützen kann“, sagt Poikavila. Im Mittelpunkt seiner Forschung stehen die Fragen: Wie lässt sich KI einsetzen, um das Wissen der Toda zu dokumentieren, administrative Prozesse für sie zu vereinfachen oder bei der Anerkennung von Landrechten zu helfen?

Dabei geht er ähnlich vor, wie er sich an KI-Lösungen für Siemens Healthineers herantastet: Er verbringt regelmäßig Zeit vor Ort, spricht mit Familien, Ältesten und lokalen Vertreter*innen und versucht, ihre Abläufe und Herausforderungen zu verstehen: „Ich hatte sogar die Ehre, mit den Stammesangehörigen zu ihrem heiligsten Tempel Konawsh im Nilgiri-Wald zu wandern“, erzählt er.

Zum Dank für seine Unterstützung schenkten ihm die Toda einen in traditioneller Poothkuli-Stickkunst gefertigten Umhang. Poikavila wiederum betont, wie dankbar er dafür sei, dass seine Führungskräfte bei Siemens Healthineers ihm den Freiraum geben, neben dem Berufsalltag einer akademischen Karriere nachzugehen, und sie sogar als Bereicherung für seine Arbeit sehen.

Ullaskrishnan Poikavilas berufliche und private Forschungsarbeit steht exemplarisch für eine Verschiebung, die weit über einzelne KI Lösungen hinausgeht: In einer Zeit, in der Algorithmen immer leistungsfähiger werden, wächst der Wert jener, die Zusammenhänge erkennen, Disziplinen verbinden und Technologie in einen größeren Sinnzusammenhang stellen. 

KI kann analysieren und optimieren – Verantwortung und der Blick fürs Ganze bleiben jedoch zutiefst menschlich. Vielleicht ist genau das eine der wichtigsten Zukunftskompetenzen: Technologie nicht um ihrer selbst willen zu entwickeln, sondern sie gezielt in den Dienst von Organisationen, Gesellschaft und Menschen zu stellen. Genau diesem Anspruch folgt Poikavilas Arbeit.

© Video: Lisa Fiedler (Kamera & Schnitt), Alexander Hehn (Kamera und Ton), Katja Gäbelein (Konzept und Regie) 
© Fotografie und Bildbearbeitung: Willi Amtmann
© Grafik & Motion Graphics: Stefanie Schubert