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Zusammenfassung

Bevor generative KI Ende 2022 die allgemeine Vorstellungskraft eroberte, galt die Fähigkeit, neue Dinge zu schaffen – eine Wettbewerbsanalyse, eine Geschäftspräsentation oder ein Stück Softwarecode – als eine ausschließlich menschliche Eigenschaft. Jetzt, mit dem wirkungsvollen ChatGPT Debüt von Open AI, kann jeder mit einem Computer erleben, wie generative KI Systeme mit erstaunlicher Geschwindigkeit auf eine Aufgabe mit neuen Inhalten und Ideen reagieren.

Auf den ersten Blick könnte dies bedrohlich wirken. Aber im Laufe der Zeit wird das Versprechen der Gen KI immer deutlicher: Anstatt den Menschen zu ersetzen, wird diese Technologie die menschliche Intelligenz und Entscheidungsfindung verbessern und erweitern und uns in dem, was wir bereits tun, besser machen.

Unternehmen können Gen KI Tools bereits sicher und verantwortungsvoll in ihre Arbeitsabläufe integrieren. Da die Gen AI jedoch immer stärker in die Technologie-Stacks von Unternehmen eindringt, wird sie über die einfache Automatisierung einzelner Aufgaben hinausgehen. KI Agent:innen mehrerer Generationen arbeiten zusammen, um alle Prozesse, Systeme und Wissenspools zu orchestrieren, die zur Ausführung einer komplexen Reihe miteinander verbundener Aufgaben erforderlich sind, von der Änderung eines Produktdesigns bis hin zur Ermittlung Ihres PTO basierend auf Ihrer bevorstehenden Arbeitslast. Und anstatt sich durch unterschiedliche Systeme, Apps und Daten zu manövrieren, nutzen die Mitarbeiter:innen eine einzige interaktive und konversationsfähige Schnittstelle, die alle notwendigen Verbindungen herstellt.

Kurz gesagt, die KI der Generation wird unsere Arbeitsweise verändern, indem sie hinter den Kulissen agiert, um alle Aspekte des Unternehmens zusammenzuführen und einen einheitlichen Zugangspunkt für Verbraucher:innen und Mitarbeiter:innen bereitzustellen. Wenn die Gen KI ausgereift ist, wird sie unser derzeitiges Produktivitätsniveau altmodisch erscheinen lassen und gleichzeitig – auf tiefster Ebene – die Art und Weise verändern, wie Unternehmen innovativ sind, Entscheidungen treffen und sich organisieren.

Die Risiken der Gen KI sind gut dokumentiert. Viele Unternehmen befürchten, einen größeren Sicherheits- oder Ethikverstoß zu erleiden – ähnlich wie in den Anfängen von PCs, dem Internet und mobilen Computern. Aber wie diese Technologien wird auch die Gen KI eine Phase großer Umwälzungen durchlaufen und zu einem unbestrittenen Teil des Arbeitsgefüges werden. Mit der gebotenen Sorgfalt, Governance und einer schrittweisen Implementierung können und sollten diese neuen Tools sicher eingesetzt werden, ohne die potenziellen Gewinne in Bezug auf Innovation, Effizienz und Produktivität einzuschränken.

Führungskräfte, die das Ausmaß dessen, was sich abspielt, verstehen und heute mit dem sicheren Einsatz generativer KI beginnen, können mehr als den üblichen „First-Mover-Vorteil“ erzielen. Mit Gen AI sind die potenziellen Vorteile, die bei der Einführung vorangehen, ebenso grenzenlos wie die Möglichkeiten der Gen AI selbst.

Gen AI ist bereits am Werk:

Vom Schreiben von FAQs bis zum Code steigert generative KI bereits die Produktivität.

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Nächste Orchestrierung:

Noch transformativer wird es sein, wenn Gen KI Agenten anfangen, sich zu vernetzen und miteinander zu reden.

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Ein Funke für Innovation:

Gen AI kann die Fähigkeit des Menschen nicht nur zum Erschaffen und Gestalten, sondern auch zum Denken steigern.

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Ein Entscheidungsassistent:

Wenn Gen KI in Geschäftssysteme eingebettet und mit den richtigen Daten gepaart ist, wird die Entscheidungs­findung schneller und präziser.

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Ein Katalysator für bessere Organisationsstrukturen:

Um Gen KI zu nutzen, müssen Unternehmen ihre Organisationsstrukturen umgestalten.

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Risiken und Abneigungen:

Das Verständnis der potenziellen Probleme der Gen KI ist der Schlüssel zum erfolgreichen Bewältigen dieser neuen Grenze.

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Wie man anfängt:

Erstmal kleine Schritte zur Auswahl des richtigen Modells – fünf Tipps für eine erfolgreiche Bereitstellung.

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Der Weg voraus

Gen AI löst ihr Versprechen ein, die Arbeitsweise von Unternehmen und die Arbeitsweise von Menschen zu verbessern

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Gen AI: ein Durchbruch in der Automatisierung

Als die Welt durch ChatGPT in die Gen KI eingeführt wurde, stach zunächst die fluide Chat-Oberfläche hervor, mit der Nutzer:innen auf natürliche Weise sprechen konnten. Das Model antwortete mit scheinbar nachdenklichen Antworten und scrollte über den Bildschirm, als hätte es ein aufgeregter Freund oder eine aufgeregte Freundin eingegeben.

Aber es war das, was die generative künstliche Intelligenz aus diesen fluiden Chats machen konnte, das bald zur größeren Geschichte wurde. Im Gegensatz zu „traditionellen KI“-Systemen, die auf Eingaben reagieren, indem sie voreingestellten Regeln folgen, können Gen KI Modelle Informationen erstellen. Während herkömmliche KI in einem Streaming-Dienst einen Film empfehlen kann, der Ihnen gefallen könnte, kann generative KI in Sekundenschnelle ein Original-Drehbuch schreiben, das genau auf Ihren individuellen Geschmack und Ihre Wünsche zugeschnitten ist. Oder eine Symphonie. Oder Softwarecode.

In unserer Umfrage vom September 2023 unter leitenden Geschäfts- und Technologie-Entscheidungsträgern großer Unternehmen in den USA und Großbritannien gehen tatsächlich 61 % der Führungskräfte davon aus, dass generative KI zu einer vollständigen Geschäftstransformation führen wird. Diese neue Technologie ist bereits auf vielfältige Weise im Einsatz:

Kund:innendienst

Einige Unternehmen nutzen Gen KI, um ihre Wissens­manage­ment­systeme nach aussagekräftigen Daten zu durchsuchen, die sie dann zum Entwerfen und Erstellen neuer FAQs und Leitfäden verwenden. Wenn die FAQ das Problem eines Kund:innen nicht löst, kann Gen AI Daten­banken nach technischen Informationen durchsuchen und sogar Lösungen vorschlagen, die auf ähnlichen Fällen basieren. Dadurch können menschliche Agenten komplexere Kund:innen­anfragen bearbeiten, was insgesamt zu einem höheren Serviceniveau führt. In unserer Umfrage gaben 50 % der Führungskräfte an, dass sie bereits generative KI nutzen, um Daten aus Kundengesprächen zu ziehen und auf Kund:innen­bedürfnisse einzugehen. 

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Vermögens­verwaltung

Bei Morgan Stanley haben Vermögensberater:innen damit begonnen, Gen KI zu nutzen, um Anlageempfehlungen abzugeben und allgemeine Geschäfts- oder Prozessfragen zu stellen, basierend auf ihrem riesigen Fundus an Recherchen sowie strukturierten und unstrukturierten Daten, einschließlich Text und Videos.

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Klinische Versuche

Pharmaunternehmen nutzen Gen KI, um potenziell übersehene Erkenntnisse aus historischen Daten klinischer Studien zu identifizieren. Dies könnte die Zeitspanne für die Entdeckung von Arzneimitteln verkürzen – ein Durchbruch mit erheblichen finanziellen Auswirkungen und sogar noch größeren potenziellen Auswirkungen auf die menschliche Gesundheit und Langlebigkeit.

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Code-Erstellung und SDLC

Generative KI kann den Lebens­zyklus der Software­entwicklung erheblich verkürzen. In Verbindung mit Code-Repositorys, Benutzer:innen­anforderungen und Testszenarien kann die KI der Generation Code­ausschnitte erstellen, User Stories konstruieren, die den Geschäfts­anforderungen entsprechen, und Test­fälle entwickeln, die eine Reihe von Szenarien abdecken. Darüber hinaus können synthetische Daten erstellt werden, die robuste Tests ermöglichen, ohne auf vertrau­liche Daten angewiesen zu sein. In unserer Umfrage gaben 61 % der Führungskräfte an, dass die Produktivität der Software­entwicklung der Bereich sei, in dem künstliche Intelligenz an ihrem Arbeitsplatz die größte Rolle spielen könnte.

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Die Produktivitäts­steigerungen durch Gen KI können besonders dramatisch bei neuen Mitarbeiter:innen oder Einsteiger:innen ausfallen, die sich schnell Fachwissen aneignen können, für das sonst monatelange Erfahrung erforderlich wäre. Dies wurde in einer aktuellen Studie von Stanford und MIT deutlich, in der Callcenter-Vertreter:innen, die Gen KI nutzten, im Durchschnitt 14 % produktiver waren als diejenigen, die dies nicht taten. Noch größer waren die Zuwächse bei Arbeitnehmern, die erst seit weniger als ein paar Monaten im Amt waren.

Noch transformativer wird es sein, wenn Gen KI Agent:innen anfangen, sich zu vernetzen und miteinander zu reden. Während es in den ersten Diskussionen darum ging, Gen KI für bestimmte Aufgaben wie das Codieren oder Erstellen von Software einzusetzen, kann man sich eine Zukunft vorstellen, in der diese Aufgaben nicht mehr notwendig sind, weil stattdessen eine detaillierte Eingabeaufforderung das Schreiben umfangreicher Codezeilen ersetzt.

Diese neue Art der Interaktion mit einem digitalen System zwingt uns zu der Frage, ob traditionelle Apps und Websites in Zukunft überhaupt noch notwendig sein werden. Da die generative KI immer weiter fortgeschritten ist, könnte sie eine Ära einläuten, in der die digitale Interaktion weitaus intuitiver, unmittel­barer und auf individuelle Bedürfnisse zuge­schnitten ist und über das hinausgeht, was herkömmliche Apps und Websites bieten können. Die wahre Revolution der generativen KI besteht darin, Türen zu diesen bisher ungeahnten Möglichkeiten zu öffnen.

Von der Automatisierung bis zur Orchestrierung

Bedenken Sie, dass ein wichtiger Grund für den immensen, fast über Nacht erfolgten Erfolg von ChatGPT seine Fähigkeit war, als einzige Schnittstelle, als „One-Stop-Shop“, für einen riesigen Reichtum an menschlichem Wissen zu fungieren. Dieses One-Stop-Shop-Modell wird mit breitflächig eingesetzter Gen KI weitergeführt und ausgeweitet. Wenn viele Gen KI Agent:innen mit der Zusammenarbeit beginnen, fungieren sie als Orchestrierungsebene und bündeln Unternehmenssysteme, spezialisierte Datensätze, Ressourcen und Prozesse in einer zusammen­hängenden Einheit. Sowohl für Führungskräfte als auch für Mitarbeiter:innen wird der primäre Kontaktpunkt mit der Organisation ein dialogorientierte KI Assistentin sein, die ähnlich wie eine menschliche Wissensarbeiterin funktioniert, nur dass sie sofortigen Echtzeitzugriff auf die Informationen und Ressourcen hat, die sie für ihre Arbeit benötigt die Form des Datensatzes, der das generative KI-Tool speist.

Ein typischer Arbeitsablauf könnte wie folgt aussehen: Sie müssen ein vorhandenes Produkt ändern, um Funktionen für Menschen mit Sehbehinderung zu ermöglichen. Sie bitten Ihre Gen KI Agentin, das vorhandene Produkt zu analysieren

und einige Alternativen vorzuschlagen. Da keiner der Vorschläge ins Schwarze trifft, machen Sie genauere Angaben zu dem, was Sie suchen. Während die kreativen Kräfte zu fließen beginnen und die Produktmodifikationen Gestalt annehmen, hilft die Gen KI Agentin weiter, indem sie das Produkt verfeinert, es anhand behördlicher Anforderungen prüft, Blaupausen und Prototypen erstellt und andere Teammitglieder:innen auf dem Laufenden hält – und zwar durchgehend auch im Bereich Marketing und Werbung bis zum Tag der Markteinführung.

Erste Versionen dieses Konzepts befinden sich bereits in der Entwicklung, wobei KI-gestützte Aufgabenverwaltungsprojekte wie AutoGPT und Baby AGI den Weg weisen. Obwohl sie nicht ohne Mängel sind, bieten diese Projekte einen Einblick in die Zukunft der Gen KI Unterstützung.

Sobald dieses Single-Point-of-Contact-Modell ausgereift ist, wird es mehr sein als nur eine praktische oder betriebliche Umstellung. Es wird die Art und Weise, wie wir innovativ sind, Entscheidungen treffen und unsere Organisationen strukturieren, völlig verändern.

Die KI-Agent:innen führen die Anfrage aus, egal ob es um die Optimierung des Codes, die Änderung eines Produktdesigns, die Beantwortung einer Kund:innenanfrage oder etwas anderes geht. Erledigte Aufgabe Mehrere KI-Agent:innen arbeiten zusammen, um auf alle relevanten Daten, Kenntnisse, Geschäftssysteme, externen Informationen und Arbeitsabläufe zuzugreifen, die für die Erledigung der Aufgabe erforderlich sind. sind Orchestrierung Ein:e Nutzer:in sendet eine Anforderung mit Hilfe eine:r Sprach-KI-Agent:in. Aufgabe

 

Grenzenlose Innovation

Traditionell sind Produktivitäts­steigerungen auf die Prozess­automatisierung zurück­zuführen. Mit Gen KI werden die Gewinne auch durch Innovationen erzielt, da diese neue Technologie nicht nur die Fähigkeit des Menschen zum Erschaffen und Gestalten, sondern auch zum Denken steigert. Durch die Nutzung großer Sprachmodelle können Gen KI Assistent:innen beispielsweise Bücher und Forschungsarbeiten zusammenfassen, destillieren und vergleichen und so das Angebot an intellektuellem „Rohmaterial“ erheblich erhöhen, das neue Ideen antreibt – neue Ideen, die von jedem, der dazu in der Lage ist, in wertvolle Realitäten umgesetzt werden können Formulieren Sie diese Ideen durch Aufforderungen und Gespräche mit ihrem unermüdlichen, immer interessierten Gen KI Assistent:innen.

Bei Innovationen haben wir es heute oft mit starren Systemen zu tun. Wir müssen unsere Ideen und Produkte so gestalten, dass sie in die bestehende Technologielandschaft passen, mit ihren veralteten Systemen, die oft keine bahn­brechenden Innovationen unterstützen. In vielen Fällen müssen wir uns mehr auf das technisch Mögliche konzentrieren, auf das, was wir tun können, als auf das, was unsere Ziele wirklich erfüllen würde.

Gen AI überwindet diese vielen technologischen Einschränkungen. Es bietet eine noch nie dagewesene Flexibilität, da es nicht von strengen Systemanforderungen abhängig ist und unstrukturierte Daten verarbeiten kann. In diesem Umfeld werden Produktivitäts­steigerungen aus Innovationen resultieren und nicht nur dadurch, dass dieselben Dinge durch Automatisierung schneller erledigt werden.

Die Flexibilität der Gen KI ist bereits offensichtlich. Das CAMEL-Projekt verfügt beispielsweise über KI Agent:innen mehrerer Generationen, die unterschiedliche Rollen übernehmen, um ein Problem anzugehen, als ob Sie eine Mini-Denkfabrik zusammengebracht hätten, zu der ein Mikrobiologin und ein Quantenphysikerin gehören, um gemeinsam eine Lösung zu finden.  

Letztlich verspricht die generative KI ein Katalysator und kein Ersatz für die menschliche Kreativität zu sein. Durch die effektive Extraktion und Nutzung von KI-generierten Erkenntnissen können Einzelpersonen Strategien verfeinern und umsetzen, die ihr eigenes innovatives Denken maximieren und so die Grenzen der menschlichen Kreativität erweitern.

 

Von der Innovation zur Wirkung:
eine neue Ebene der strategischen Entscheidungsfindung

Innovatives Denken eröffnet weite Horizonte. Die Entscheidungsfindung bestimmt das Ergebnis. Sobald ein Unternehmen generative KI in seine Geschäftssysteme integriert und ein einheitliches Backend für den Datenzugriff einrichtet, kann es strategische Entscheidungsprozesse erheblich beschleunigen und schärfen.

Mehr datengesteuerte Erkenntnisse: Generative KI ermöglicht den Zugriff auf einen stabilen, zuverlässigen Datenpool und sorgt gleichzeitig für mehr Tiefe und Nutzer:innen­freundlichkeit. Die LLM-basierte Datenerweiterung wird Unternehmens­datensätze bereichern und ihre KI Modelle noch intelligenter machen. Gen AI kann sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten sowie Altdaten verarbeiten und dabei wertvolle Datenpunkte identifizieren, die zuvor übersehen wurden. Dadurch werden Daten nicht mehr nur verfügbar, sondern tiefgreifend zugänglich und aufschlussreich.

Konsistenz ist von entscheidender Bedeutung: Mit generativer KI als Schnittstelle zu Geschäftssystemen arbeitet jede im Unternehmen mit den gleichen Informationen – Unterschiede in den Datensätzen oder Diskrepanzen zwischen Abteilungen gehören der Vergangenheit an. Diese konsistente Nutzung von Daten verbessert die Unternehmensleistung erheblich und verringert die Wahrscheinlichkeit von Fehlern oder Manipulationen, was zu optimierten und effizienten Prozessen führt.

Differenzierung durch Entscheidungsfindung: Führungs­kräfte, die eine Differenzierung im Wettbewerb anstreben, werden generative KI nutzen, um ihre wichtigsten Leistungskennzahlen (KPIs) zu identifizieren und zu erfüllen. Durch die Identifizierung der KPIs, die sie auszeichnen – unter Berücksichtigung von Arbeitsabläufen, Richtlinien, Altdaten und zugehörigen Analysen – können Führungskräfte generative KI nutzen, um Entscheidungen zu treffen, die ihnen beim Erreichen dieser Ziele helfen.

Neue Organisationsstrukturen

Generative KI könnte die unflexiblen, abteilungs­basierten Organisations­strukturen, die seit fast hundert Jahren bestehen, grundlegend verändern. So wie die Elektrifizierung und Industrialisierung uns dazu zwangen, die Art und Weise, wie Unternehmen strukturiert sind und funktionieren, neu zu überdenken, wird ein KI Assistentin, die viele Aufgaben von Funktionen wie Marketing, Recht, Beschaffung, Betrieb, Forschung und Entwicklung und Vertrieb übernehmen und verbinden kann, Unternehmen dazu anregen, ihre traditionelle Funktionsweise zu überdenken , isolierte Konfigurationen funktionieren weiterhin.

In diesem Punkt geht es nicht darum, weniger Mitarbeiter:innen zu benötigen; Es geht darum, die Arbeitsweise unserer aktuellen Teams neu zu überdenken. Durch die Nutzung zuvor getrennter Arbeitsabläufe, Anwendungen und Wissens­datenbanken mit KI Assistent:innen können Teams aufhören, in Silos zu arbeiten, und zusammenarbeiten, um Ziele zu erreichen und sinnvolle Beiträge zu leisten. Anstatt zu verschwinden, werden Arbeitsplätze ergebnisorientierter und auf KI zurückgreifen, um auf Fähigkeiten und Wissen zuzugreifen.  

Generative KI wird auch unser Denken über organisatorische Rollen verändern, da einige technische Fähigkeiten weniger notwendig werden und andere, spezialisiertere Fähigkeiten an Bedeutung gewinnen. Denken Sie an Cybersicherheit. Da Kriminelle mit KI Aufforderungen kreativ werden, um vertrauliche Informationen zu extrahieren, benötigen Unternehmen Fachleute, die diese Täuschungsversuche vorhersehen können. Das bedeutet, dass Rollen, die sich einst stark auf die technische Seite der Sicherheit konzentrierten, heute ein hohes Maß an Kreativität und innovativem Denken erfordern.

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Da die Ge KI immer geschickter in der Problemlösung wird, liegt es außerdem an den menschlichen Arbeitskräften, bei der Problemfindung besser zu werden, da sie diejenigen sein werden, die die Gen KI dazu veranlassen, innovative Problemlösungen und Möglichkeiten zu finden. Es wird eine neue Vielfalt an Fähigkeiten benötigt, darunter ein Verständnis der menschlichen Natur (Soziologie, Psychologie, Anthropologie), Prozessdesign und -optimierung (Design Thinking, Six Sigma, branchenspezifisches Wissen) und die intellektuelle und emotionale Einbindung des Publikums durch Geschichtenerzählen und Design.

Darüber hinaus wird die Zusammenarbeit – zwischen Mitarbeiter:innen mit unterschiedlichen Fähigkeiten sowie zwischen Mitarbeiter:innen und Technologie – von entscheidender Bedeutung sein, um dieses vielfältige Wissen effektiv zu nutzen. Unternehmen müssen mit flacheren Organisations­strukturen experimentieren und flexible Rahmen­bedingungen entwickeln, die die Zusammenarbeit fördern und belohnen.

Risiken

Wie jede neue Technologie ist auch die generative KI nicht ohne Tücken. Das Verständnis der potenziellen Probleme der Gen KI ist der Schlüssel zum erfolgreichen Bewältigen dieser neuen Grenze.

Ungenauigkeiten und „Halluzinationen“

Generative KI verlässt sich auf die ihr zugeführten Daten, um Vorhersagen zu treffen und Ergebnisse zu generieren. Es kommt jedoch manchmal zu ungenauen oder vollständig erfundenen Ergebnissen – sogenannte „Halluzinationen“. Diese Halluzinationen könnten zu falsch informierten Entscheidungen oder Handlungen führen und möglicherweise erhebliche Probleme für ein Unternehmen verursachen.

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Voreingenommenheit und Ethik

KI ist nur so unvoreingenommen wie die Daten, auf denen sie trainiert wurde. Wenn diese Daten Verzerrungen enthalten, kann und wird die KI diese Verzerrungen in ihren Ausgaben replizieren und verstärken. Ethische Probleme können auch im Zusammenhang mit dem Datenschutz, einer fehlenden Zustimmung oder Vereinbarung zur Verwendung urheberrechtlich geschützter Daten für Schulungen und dem Missbrauch generierter Inhalte auftreten, die Unternehmen allesamt berücksichtigen müssen.

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Entlassungen

Die Einführung generativer KI könnte dazu führen, dass einige Jobrollen überflüssig werden, insbesondere solche, die sich wiederholende oder datenintensive Aufgaben beinhalten. Dies könnte zwar zu einer Effizienzsteigerung führen, wirft aber auch Fragen zur Arbeits­platz­verdrängung und der Notwendigkeit einer Umschulung auf. Es ist jedoch wichtig, sich daran zu erinnern, dass neue Technologien auch neue Rollen und Möglichkeiten schaffen, die es zuvor nicht gab, und so zu einem höheren Pro-Kopf-Einkommen, mehr Wohlstand und mehr sozialer Aufstiegsmobilität beitragen.

Eine aktuelle Studie bestätigt die Annahme, dass KI nicht zum Verlust von Arbeitsplätzen geführt hat. Ökonomen des National Bureau of Economic Research stellten fest, dass die Zahl der offenen Stellen für hochqualifizierte Arbeitsplätze, die als anfällig für KI galten, wie etwa Angestellte im Büro, um 5 % zunahm. Der Zeitrahmen für die Studie erstreckte sich von 2011 bis 2019, dem Zeitraum, in dem Unternehmen begannen, Deep Learning zur Automatisierung von Aufgaben einzusetzen. Die Forscher:innen kamen zu dem Schluss, dass neue Technologien die Nachfrage nach mehr qualifizierten Arbeitskräften erhöhen können, selbst wenn sie diejenigen ersetzen, die Routinearbeiten erledigen.

Sam Altman, der CEO von OpenAI, erklärte kürzlich, dass die KI der heutigen Generation zwar gut darin sei, „Teile“ von Aufgaben zu erledigen, aber überhaupt nicht sehr gut darin sei, „ganze“ Aufgaben zu erledigen. Kurz- und mittelfristig, wenn nicht sogar darüber hinaus, wird immer ein Mensch auf dem Laufenden sein.

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Cybersecurityservices

Wie jedes digitale Tool sind generative KI Systeme nicht immun gegen Cyberbedrohungen. Wie wir bereits erwähnt haben, besteht das Risiko, dass sie vertrauliche Informationen preisgeben. Die Notwendigkeit eines robusten Cybersicherheitsprotokolls ist klar.

Eine weitere Bedrohung ist die „Prompt Injection“, eine Technik, die KI-Modelle dazu bringt, Informationen preis­zugeben, die sie nicht preisgeben sollten, und für deren Durch­führung nicht immer fortge­schrittene technische Fähigkeiten erforderlich sind.

Sicherheits­risiken, Datenschutz­risiken und Reputationsschäden waren die drei größten Sorgen der Führungs­kräfte in unserer Umfrage zu generativer KI. Für leitende Sicherheits­beamte ist es von entscheidender Bedeutung, alle Möglichkeiten zu verstehen, auf die generative KI kompromittiert werden könnte. Nur wenn sie alle Angriffswege kennen, können sie eine robuste Verteidigung aufrechterhalten.

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Verordnung

Die aufkeimende und uneinheitliche Regulierungs­landschaft EU KI Gesetz stellt einen wichtigen Faktor dar, den Unternehmen verstehen und steuern müssen. Neun von zehn Führungskräften in unserer Umfrage gaben an, dass sie Schwierigkeiten haben, die Aus­wirkungen der generativen KI auf die Unternehmens­regulierung zu verstehen.

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Nachhaltigkeit

Generative KI hat das Potenzial, einen positiven Beitrag zur Nachhaltigkeitsarbeit zu leisten, von der Unterstützung bei der regulatorischen Berichterstattung bis hin zur Datenanalyse zur Entwicklung innovativer Lösungen. Fast alle Führungskräfte in unserer Umfrage (96 %) sagten, generative KI würde sich positiv auf die Nachhaltigkeit auswirken, weil sie den Zugang zur Technologie demokratisieren würde. Es ist jedoch wichtig, die negativen Auswirkungen seines Energie- und Rechenbedarfs anzuerkennen. Ähnlich wie bei der Blockchain-Technologie könnte der Energiebedarf der generativen KI zu Gegenreaktionen führen. 

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Wie man anfängt:

Es ist unklug, die Risiken zu ignorieren, die mit generativer KI verbunden sind. Anstatt so zu tun, als gäbe es diese Risiken nicht, ist es entscheidend, die notwendigen Sicherheits­vorkehrungen zu treffen, um sie effektiv zu bewältigen. Das bedeutet, zu verstehen, wo Vorsicht geboten ist und wo Sicherheitsmaßnahmen getroffen werden müssen, und gleichzeitig das Potenzial der Technologie zu nutzen. Um dies effektiv umzusetzen müssen Sie:

1. Jetzt beginnen

Frühanwendende der generativen KI werden den Vorteil eines besseren Datenmanagements und des Aufbaus der Fähigkeiten haben, die für den erfolgreichen Einsatz der Technologie erforderlich sind. Das Verstehen Ihrer Daten und KI-Modelle braucht Zeit, und diese Zeit, die Spätanwendende verloren geht, kann nicht zurückgekauft werden, was bedeutet, dass es einen klaren Vorteil für Frühanwendende gibt.

2. Klein anfangen

Identifizieren Sie Bereiche in Ihrem Unternehmen, in denen die potenziellen Auswirkungen von Risiken geringer sind. Auf diese Weise können Sie gleichzeitig neue Methoden parallel zu bestehenden Prozessen ausführen. Dies hilft Ihnen, sich schrittweise mit der generativen KI vertraut zu machen und gleichzeitig potenzielle Störungen zu minimieren. Ihr Fokus sollte auf der Schaffung einer Umgebung liegen, die schnelles Experimentieren und Innovation fördert. Der Schlüssel liegt darin, eine Kultur zu pflegen, die keine Angst davor hat, neue Dinge auszuprobieren.

3. Modelle wählen

KI-Modelle verschiedener Generationen zeichnen sich durch unterschiedliche Arten von Aufgaben aus und nehmen unterschiedliche Punkte in einem Spektrum von Offenheit und Risiko ein. Es ist wichtig zu bestimmen, was Ihr Unternehmen nutzen muss, um den größtmöglichen Nutzen zu erzielen und die besonderen Risiken für Ihr Unternehmen zu mindern. Einige Modelle sind öffentlich verfügbar, doch die Daten, die zu ihrer Erstellung verwendet wurden, sind undurchsichtig, während andere kleiner und eher auf eine Nische ausgerichtet sind und auf einer bestimmten Branche oder einem bestimmten Thema basieren und die Daten vollständig analysiert und verstanden werden können. Wenn Sie diese Entscheidungen treffen, werden Sie über die vorhandenen Risiken informiert.

Öffentliche Modelle

Es wird zwei bis fünf große, „allgemeine“ öffentliche Modelle geben, die auf öffentlichen, begrenzten privaten und manchmal wahllosen Daten trainiert werden.

Expert:innenmodelle

Organisationen werden mithilfe privater IP-Adressen selbst Modelle erstellen, um einen bestimmten Zweck oder eine Nische zu bedienen.

Branchenmodelle

Große Player:innen wie Microsoft, Google, AWS und OpenAI werden anpassbare, zweckdienliche Modelle als Service anbieten.

4. Die Rückverfolgbarkeit priorisieren

Es ist wichtig, die Daten zu verstehen, die Sie zum Trainieren Ihrer Gen KI Modelle verwenden. Dazu gehört die Kenntnis der Qualität der Daten und aller potenziellen Risiken, die sie intern oder extern bergen könnten.

5. Überwachen der Gen KI mit der Gen KI

Generative KI-Systeme selbst können zur Kritik und Bewertung potenzieller Risiken eingesetzt werden. Sie könnten sie beispielsweise verwenden, um zu prüfen, ob eine neue Ausgabe ethische Vorurteile aufweist oder ob mit der Veröffentlichung eines Inhalts ein Reputationsrisiko verbunden ist.

Der Weg voraus

Ernest Hemingways oft zitierte Erkenntnis, dass Insolvenz auf „zwei Arten geschieht: allmählich, dann plötzlich“, ist wahrscheinlich auch die Art und Weise, wie sich die Geschichte an den Aufstieg der generativen KI erinnern wird. Das erstaunliche Debüt von ChatGPT im letzten November war der „plötzliche“ Teil. Innerhalb weniger Tage und Wochen absolvierte die Nicht-Tech- und Nicht-Geschäftswelt einen Crashkurs in Gen KI, beherrschte neue Terminologien – „großes Sprachmodell“, „Trainingssatz“ – und spekulierte, oft wild, über die Auswirkungen neuer Technologie auf menschliche Angelegenheiten und Gesellschaft. Der einzige Punkt, in dem sich die Optimist:innen und Schwarzseher:innen einig waren, war die unfassbare Geschwindigkeit und das Ausmaß des Wandels, dass die Gen KI, im Schlechten wie im Guten, zumindest einen „Wendepunkt“, wenn nicht sogar eine vollständige „Disruption“ in dem bisherigen Narrativ zur reibungslosen Entwicklung der Menschheitsgeschichte darstellt.

Verloren im atemlosen Lärm finden wir den „allmählichen“ Teil. Die Entwicklung der Gen KI wird wahrscheinlich ein schrittweiser Prozess sein, der aus jahrzehntelanger kontinuierlicher Verfeinerung und Verbesserung besteht. Die Auswirkungen der Gen AI auf die Geschäftswelt und die oben beschriebenen Veränderungen werden dramatisch und schnell sein und in eine bekannte Richtung gehen: in Richtung größerer Effizienz, größerer Produktivität und – was am wichtigsten ist – größerer Harmonie. Ja, wie oben beschrieben, wird Gen AI die Mauern zwischen Abteilungen und Funktionen innerhalb eines Unternehmens niederreißen und ihnen helfen, gemeinsam auf ein gemeinsames Ziel hinzuarbeiten, aber diese institutionelle Harmonie geht einer verbesserten und harmonischeren Beziehung zwischen einzelnen Menschen und der Welt um sie herum voraus, eine Welt, die die Gen KI viel einfacher zu kontrollieren und zu navigieren macht.

 

Die Aufgabe der Führungskräfte in den kommenden Jahren wird darin bestehen, diese Harmonie im Auge zu behalten und sie als Polarstern zu nutzen, um Entscheidungen zu treffen und die Risiken einzugehen, die die Gen KI bereits mit sich bringt. Die Begeisterung für diese neue Technologie ergibt sich aus ihrem Potenzial, eine neue, nahezu reibungslose Beziehung zwischen Menschen und Maschinen herzustellen. Wenn wir auf diese turbulenten Jahre zurückblicken, ist es vielleicht wichtiger, wie Gen KI den Menschen bei der Zusammenarbeit mit anderen Menschen hilft.

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Über die Autoren

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Duncan Roberts
Cognizant Research

Duncan Roberts ist derzeit bei Cognizant Research tätig und kam 2019 als Berater für digitale Strategie und Transformation in Branchen von der Satelliten­kommunikation bis zur Bildungs­bewertung zum Unternehmen. Er hat Kund:innen beim Einsatz von Technologie beraten, um strategische Ziele zu erreichen und durch Innovation die Kunst des Möglichen zu entdecken.

Vor Cognizant arbeitete Duncan für einen der größten Verlage Europas und spielte eine führende Rolle in der Revolution des digitalen Publizierens, indem er dazu beitrug, Abläufe zu trans­formieren und neue innovative Produkte auf den Markt zu bringen. Er hat einen Master in Philosophie und Klassik von der University of St. Andrews

E-Mail: Duncan.Roberts@cognizant.com
Linkedin: https://linkedin.com/in/duncan-roberts-16586022/

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Naveen Sharma
Vizepräsident und Global Practice Head, AI & Analytics, Cognizant

Naveen Sharma ist Vizepräsidentin des AI & Analytics-Geschäfts von Cognizant. Er ist ein versierter Technologie­dienstleistungs­manager, der sich durch die Kombination strategischer Visionen mit taktischer Umsetzung auszeichnet, um geschäftliche Ziele zu erreichen. Er konzentriert sich darauf, das Wachstum durch Vordenkerrolle, Innovation, Pre-Sales, Angebotsentwicklung und Portfoliomanagement in diesem Bereich voranzutreiben.

Naveen verfügt über mehr als 25 Jahre Erfahrung in den Bereichen Dienstleistungen und Technologie, arbeitete mit führenden Marken wie BMS, Sapient und IQVIA zusammen und verfügt über Erfahrung in der Beratung von Fortune-500-Unternehmen auf ihrem Weg zu Daten und Analysen.

Bei Cognizant hatte er verschiedene Rollen inne, unter anderem als Praxisleiter für den Unternehmensbereich Enterprise Data Management, als AI&A-Praxisleiter für Life Sciences und als Service Line Sales Leader für Life Sciences.

E-Mail: Naveen.Sharma@cognizant.com
Linkedin: https://www.linkedin.com/in/4naveen/

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Babak Hodjat
Vizepräsident für evolutionäre KI, Cognizant

Babak Hodjat ist Vizepräsident für Evolutionäre KI bei Cognizant und ehemaliger Mitbegründer und CEO von Sentient. Er ist verantwortlich für die Kerntechnologie hinter dem weltweit größten verteilten künstlichen Intelligenzsystem. Babak war auch der Gründer des weltweit ersten KI-gesteuerten Hedgefonds, Sentient Investment Management. Er ist ein Serienunternehmer und hat als Haupterfinder und Technologe eine Reihe von Unternehmen im Silicon Valley gegründet.

Bevor er Sentient mitbegründete, war Babak Senior Director of Engineering bei Sybase iAnywhere, wo er die Entwicklung mobiler Lösungen leitete. Er war außerdem Mitbegründer, CTO und Vorstandsmitglied von Dejima Inc. Babak ist der Haupterfinder der patentierten, agenten­orientierten Technologie von Dejima, die auf intelligente Schnittstellen für Mobil- und Unternehmenscomputer angewendet wird – die Technologie hinter Apples Siri.

Als publizierender Wissenschaftler auf den Gebieten künstliches Leben, agentenorientierte Softwareentwicklung und verteilte künstliche Intelligenz verfügt Babak über 31 erteilte oder angemeldete Patente auf seinen Namen. Er ist Experte in zahlreichen Bereichen der KI, darunter Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen, genetische Algorithmen und verteilte KI, und hat in diesen Bereichen mehrere Unternehmen gegründet. Babak hat einen Ph.D. in maschineller Intelligenz an der Kyushu-Universität in Fukuoka, Japan.

E-Mail: Babak.Hodjat@cognizant.com
Linkedin: https://linkedin.com/in/babakhodjat

Danksagungen

Die Autoren danken Catrinel Bartolomeu, Director of Storytelling & Content bei Cognizant, Mary Brandel, Editor, Mykola Hayvanovych, AVP of AI, Cognitive Computing & Data Science bei Cognizant, und Matthew Smith, AVP & Conversational AI Practice Leader bei Cognizant, für ihre Beiträge zu diesem Bericht.