Die transformative Kraft der Generativen KI
Milad Safar, Founder & CEO Weissenberg Group
Generative Künstliche Intelligenz (GKI) ist in aller Munde. Viele bezeichnen sie als smarte Allzweckwaffe für den digitalen Alltag. Die verschiedenen Formen von GKI wie ChatGPT und Co. zaubern Texte, Bilder und Videos auf Zuruf - viele Menschen nutzen sie mittlerweile im privaten Alltag in den unterschiedlichsten Lebenssituationen. Doch diese Technologie ist mehr als ein Spielzeug. Sie ist ein ernstzunehmendes Werkzeug, mit dem Unternehmen ihre Prozesse optimieren, neue Produkte und Dienstleistungen entwickeln und ihre Kunden auf ganz neue Weise begeistern können. Generative KI ist eine Technologie mit dem Potenzial, unsere Welt grundlegend zu verändern.
Sprachmodelle verändern die Welt
Im Kern basiert Generative KI auf großen Sprachmodellen, die mit riesigen Datenmengen gefüttert werden. Diese Modelle lernen, Muster zu erkennen und Inhalte zu erstellen, die dem Gelernten ähneln. Generative KI ist jedoch mehr als nur ein Chatbot - es ist eine Technologie, die die Art und Weise, wie wir Informationen generieren, verarbeiten und nutzen, grundlegend verändert. Mit einem einfachen Sprachbefehl lassen sich komplexe Berichte erstellen, kreative Marketingkampagnen entwerfen, neue Medikamente entwickeln, Computer-Chips designen und auf wissenschaftlicher Basis Materialien entwickeln.
In Unternehmen wird sie heute zunehmend in einfacher Form eingesetzt. Zu den Anwendungsbereichen, in denen Generative KI vermehrt eingesetzt wird, gehören:
- Interner Support: Mitarbeiter nutzen Chat Generative Pre-trained Transformer, kurz ChatGPT, um schnell Informationen zu finden und Anfragen einfach zu beantworten. Dabei bezieht sich hier ChatGPT auf das Modell und seine Architektur. Davon zu trennen ist der namensgleiche Produktname, der von OpenAI veröffentlicht und von Microsoft in viele eigene Produkte integriert wurde. Zunehmend etabliert sich der Name ChatGPT als Synonym für fortgeschrittene KI-Lösungen.
- Training und Entwicklung: Auf Basis von ChatGPT können interaktive Lernplattformen verschiedener Hersteller genutzt werden, um die auf Generativer KI basierenden Modelle zu entwickeln und durch Training zu verbessern und damit den Lernerfolg zu erhöhen.
- Produktmanagement: Generative KI kann Kundenfeedback analysieren und bei der Auswertung der Ergebnisse helfen.
- Datenanalyse und Berichterstattung: Generative KI analysiert riesige Datenmengen und generiert daraus klare und präzise Berichte.
Drei Phasen zum unternehmerischen Erfolg
Mit der richtigen Vorgehensweise kann diese Technologie Unternehmen unterstützen, effizienter, kreativer und erfolgreicher zu werden. Dabei ist der Einsatz von Generativer KI nicht einfach im Sinne von Plug and Play zu realisieren. Es ist vielmehr ein komplexer Prozess, der sorgfältig vorbereitet, geplant und dann in drei verschiedenen Phasen zum Einsatz kommt:
1. Phase: Training. Zuerst wird ein Foundation Model aufgebaut, das als Basis für verschiedene Anwendungen der Generativen KI dient und mit riesigen Datenmengen trainiert wird. Bei diesen Modellen handelt es sich häufig um große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), die für die Textgenerierung konzipiert wurden. Je nach Anwendungsfall können unterschiedliche Datentypen verwendet werden, z.B. Text, Bilder, Videos oder Code.
2. Phase: Optimierung: Ziel ist es, die Qualität der generierten Inhalte zu verbessern und die KI an die Bedürfnisse der Benutzer anzupassen. Dies kann durch verschiedene Techniken wie Prompting, Debugging und automatische Evaluierung erreicht werden.
3. Phase: Generierung, Evaluierung und Neuabstimmung. In der dritten Phase wird die Generative KI-Anwendung in Betrieb genommen. Der Output der Gen-KI-Anwendung wird kontinuierlich bewertet und optimiert bzw. bei Bedarf neu abgestimmt. Dies ist ein iterativer Prozess, der sicherstellt, dass die KI immer die bestmögliche Leistung erbringt. Das Ergebnis ist eine Technologie und eine konkrete Lösung, die Unternehmen und Menschen in den verschiedenen Unternehmensbereichen dabei unterstützen kann, effizienter und kreativer zu arbeiten.
Schneller und effizienter Wissenstransfer
Mit Generativer KI gehören die Zeiten der monotonen Informations- und Wissensvermittlung mit langweiligen PowerPoint-Folien der Vergangenheit an. Die überwiegende Anzahl der deutschen Unternehmen setzt Generative KI-Modelle wie CoPilot und ChatGPT ein, die im Rahmen von Informations- und Wissenstransfer-Use Cases in Unternehmen getestet werden. Im Mittelpunkt stehen dabei Generative KI-Modelle, die eine effiziente Wissensvermittlung an spezifische Fachgruppen wie Anwender von IT-Systemen, Außendienstmitarbeiter oder generell neue Mitarbeiter ermöglichen. Damit leisten sie indirekt auch einen wichtigen Beitrag zur Bewältigung des demografischen Wandels. So werden CoPilot und ChatGPT häufig eingesetzt, um neuen Mitarbeitern unternehmensspezifisches Wissen zu vermitteln. Sie beantworten Fragen, erstellen Dokumentationen und unterstützen bei der Einarbeitung.
Deutsche Unternehmen bevorzugen derzeit eigene IT-Lösungen gegenüber Cloud-Services für unternehmenskritische Daten. Unternehmen wollen die Kontrolle über ihre sensiblen Informationen behalten. Sie sorgen sich um die Datensicherheit und die Datenhoheit, die sie bei einer Cloud-Lösung nicht gewährleistet sehen.
Ungeahnte innovative Kräfte
Noch unterschätzen viele Unternehmen die wahre Kraft der Generativen KI.
Grundsätzlich wurden in den letzten Monaten durch folgende Entwicklungen folgende Voraussetzungen geschaffen:
1. Generative KI bedient Technologielücken und ergänzt bestehende Technologien wie Analytics, Computer Vision oder auch Robotic Process Automation. Damit können Daten übergangslos entlang ganzer Wertschöpfungsketten von der Generierung über die Analyse und Modellierung bis hin zur Ausgabe in natürlicher Sprache schnittstellenfrei verarbeitet werden.
2. Die Generative KI bringt über das Transformer-Modell eine Schnittstelle zur natürlichen Spracheingabe von Menschen mit, die es ermöglicht, direkt über Sprachbefehle mit den KI-Systemen zu interagieren. Dadurch sind die Anwendungen auch alltagstauglich und können mehr oder weniger von jedem Menschen in seinem Umfeld genutzt werden: die Technologie ist consumerable.
3. Es können hohe Volumina an unstrukturierten Informationen einfach extrahiert und strukturiert werden. Dies war bisher - wenn überhaupt - nur mit hohem Aufwand und schlechteren Ergebnissen möglich und nicht wirtschaftlich.
4. Die hohen Investitionen vor allem amerikanischer Unternehmen wie Open AI, Google, Microsoft oder auch Apple in Software und Unternehmen wie Nvidia in Hardware und Chips haben die technologische Basis geschaffen, auf der alle anderen Anbieter ihre spezifischen Lösungen aufsetzen können. Damit stehen Basistechnologien mit einer hohen Readiness für den Einsatz in Unternehmen zur Verfügung.
Mit dem Vorliegen der oben genannten Voraussetzungen kann sich das enorme Anwendungspotenzial der Generativen KI entfalten: Mit KI können Prozesse in Unternehmen wirtschaftlich automatisiert werden, die in der Vergangenheit mit der vorhandenen Technologie entweder gar nicht oder nur mit exorbitant hohen Kosten realisiert werden konnten und deren Ergebnisse nicht den Qualitätsansprüchen genügten. Warum ist das so?
1. Zusammenspiel der Technologien: Die verschiedenen Technologien haben sich in verschiedenen fachlichen Domänen auf unterschiedlichen Wegen entwickelt. Das Zusammenspiel von Prozessmanagement, Robotic Process Automation, Generativer KI inklusiv LLM und Machine Learning sowie Advanced Analytics wird auch heute nur von sehr wenigen Anbietern beherrscht.
2. Letztlich ist der Einsatz in Unternehmen stark mit bestehenden Use Cases, Anwendungsfeldern und Business Chancen verbunden. Es geht darum, die Anwendungsmöglichkeiten auch operativ erfolgreich zu nutzen und in die bestehenden Infrastrukturen der Unternehmen zu integrieren sowie mit der vorhandenen Fachkompetenz zu verbinden. Damit einher geht eine Veränderung in den Unternehmen.
3. Einstiegshürden für Unternehmen: Es gibt eine natürliche Zurückhaltung und Skepsis gerade in Enterprise-Unternehmen in Deutschland, wo die Machbarkeit und die Risiken oftmals die Chancen und Innovationspotentiale übersteigen. Es geht darum, Business Cases glaubhaft zu positionieren, die auf allen Unternehmensebenen überzeugen.
4. C-Level Entscheidungen: Ohne eine Top-Down Unterstützung durch die Unternehmensspitze sind die Hürden für den Einsatz neuer Technologien sehr hoch. Daher ist ein progressives Top Management, das die Chancen von Innovationen und auch von Generativer KI versteht und somit als Sponsor fungiert, notwendig und Voraussetzung für den Erfolg.
Der entscheidende Vorteil liegt darin, dass Generative KI im Verbund mit Machine Learning und Robotic Process Automation komplexere Prozesse mit unstrukturierten Daten vollintegriert automatisieren kann. Es können rekursive, selbstlernende Rückkopplungen und Schleifen eingebaut werden, damit sich die Systeme kontinuierlich verbessern. Dies führt zu einer Lösung, die an bestehenden Prozessabläufen ansetzt, diese optimiert und nachhaltig zu erheblichen Effizienzsteigerungen, Prozesseinsparungen, Ressourcenreduzierungen und Prozessbeschleunigungen führt und operationalisiert,
Diese Technologie geht weit über alles bisher Bekannte hinaus. Ihr wohnt eine neue, ungeahnte innovative Kraft inne. Sie eröffnet ungeahnte Möglichkeiten und ermöglicht die Realisierung von Use Cases, die bisher schlichtweg undenkbar waren.
Transformative Kraft für Schlüsselprozesse
Die transformative Kraft der Generativen KI zeigt sich z.B. in Prozessi
Generative Künstliche Intelligenz (GKI) ist in aller Munde. Viele bezeichnen sie als smarte Allzweckwaffe für den digitalen Alltag. Die verschiedenen Formen von GKI wie ChatGPT und Co. zaubern Texte, Bilder und Videos auf Zuruf - viele Menschen nutzen sie mittlerweile im privaten Alltag in den unterschiedlichsten Lebenssituationen. Doch diese Technologie ist mehr als ein Spielzeug. Sie ist ein ernstzunehmendes Werkzeug, mit dem Unternehmen ihre Prozesse optimieren, neue Produkte und Dienstleistungen entwickeln und ihre Kunden auf ganz neue Weise begeistern können. Generative KI ist eine Technologie mit dem Potenzial, unsere Welt grundlegend zu verändern.
Sprachmodelle verändern die Welt
Im Kern basiert Generative KI auf großen Sprachmodellen, die mit riesigen Datenmengen gefüttert werden. Diese Modelle lernen, Muster zu erkennen und Inhalte zu erstellen, die dem Gelernten ähneln. Generative KI ist jedoch mehr als nur ein Chatbot - es ist eine Technologie, die die Art und Weise, wie wir Informationen generieren, verarbeiten und nutzen, grundlegend verändert. Mit einem einfachen Sprachbefehl lassen sich komplexe Berichte erstellen, kreative Marketingkampagnen entwerfen, neue Medikamente entwickeln, Computer-Chips designen und auf wissenschaftlicher Basis Materialien entwickeln.
In Unternehmen wird sie heute zunehmend in einfacher Form eingesetzt. Zu den Anwendungsbereichen, in denen Generative KI vermehrt eingesetzt wird, gehören:
- Interner Support: Mitarbeiter nutzen Chat Generative Pre-trained Transformer, kurz ChatGPT, um schnell Informationen zu finden und Anfragen einfach zu beantworten. Dabei bezieht sich hier ChatGPT auf das Modell und seine Architektur. Davon zu trennen ist der namensgleiche Produktname, der von OpenAI veröffentlicht und von Microsoft in viele eigene Produkte integriert wurde. Zunehmend etabliert sich der Name ChatGPT als Synonym für fortgeschrittene KI-Lösungen.
- Training und Entwicklung: Auf Basis von ChatGPT können interaktive Lernplattformen verschiedener Hersteller genutzt werden, um die auf Generativer KI basierenden Modelle zu entwickeln und durch Training zu verbessern und damit den Lernerfolg zu erhöhen.
- Produktmanagement: Generative KI kann Kundenfeedback analysieren und bei der Auswertung der Ergebnisse helfen.
- Datenanalyse und Berichterstattung: Generative KI analysiert riesige Datenmengen und generiert daraus klare und präzise Berichte.
Drei Phasen zum unternehmerischen Erfolg
Mit der richtigen Vorgehensweise kann diese Technologie Unternehmen unterstützen, effizienter, kreativer und erfolgreicher zu werden. Dabei ist der Einsatz von Generativer KI nicht einfach im Sinne von Plug and Play zu realisieren. Es ist vielmehr ein komplexer Prozess, der sorgfältig vorbereitet, geplant und dann in drei verschiedenen Phasen zum Einsatz kommt:
1. Phase: Training. Zuerst wird ein Foundation Model aufgebaut, das als Basis für verschiedene Anwendungen der Generativen KI dient und mit riesigen Datenmengen trainiert wird. Bei diesen Modellen handelt es sich häufig um große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), die für die Textgenerierung konzipiert wurden. Je nach Anwendungsfall können unterschiedliche Datentypen verwendet werden, z.B. Text, Bilder, Videos oder Code.
2. Phase: Optimierung: Ziel ist es, die Qualität der generierten Inhalte zu verbessern und die KI an die Bedürfnisse der Benutzer anzupassen. Dies kann durch verschiedene Techniken wie Prompting, Debugging und automatische Evaluierung erreicht werden.
3. Phase: Generierung, Evaluierung und Neuabstimmung. In der dritten Phase wird die Generative KI-Anwendung in Betrieb genommen. Der Output der Gen-KI-Anwendung wird kontinuierlich bewertet und optimiert bzw. bei Bedarf neu abgestimmt. Dies ist ein iterativer Prozess, der sicherstellt, dass die KI immer die bestmögliche Leistung erbringt. Das Ergebnis ist eine Technologie und eine konkrete Lösung, die Unternehmen und Menschen in den verschiedenen Unternehmensbereichen dabei unterstützen kann, effizienter und kreativer zu arbeiten.
Schneller und effizienter Wissenstransfer
Mit Generativer KI gehören die Zeiten der monotonen Informations- und Wissensvermittlung mit langweiligen PowerPoint-Folien der Vergangenheit an. Die überwiegende Anzahl der deutschen Unternehmen setzt Generative KI-Modelle wie CoPilot und ChatGPT ein, die im Rahmen von Informations- und Wissenstransfer-Use Cases in Unternehmen getestet werden. Im Mittelpunkt stehen dabei Generative KI-Modelle, die eine effiziente Wissensvermittlung an spezifische Fachgruppen wie Anwender von IT-Systemen, Außendienstmitarbeiter oder generell neue Mitarbeiter ermöglichen. Damit leisten sie indirekt auch einen wichtigen Beitrag zur Bewältigung des demografischen Wandels. So werden CoPilot und ChatGPT häufig eingesetzt, um neuen Mitarbeitern unternehmensspezifisches Wissen zu vermitteln. Sie beantworten Fragen, erstellen Dokumentationen und unterstützen bei der Einarbeitung.
Deutsche Unternehmen bevorzugen derzeit eigene IT-Lösungen gegenüber Cloud-Services für unternehmenskritische Daten. Unternehmen wollen die Kontrolle über ihre sensiblen Informationen behalten. Sie sorgen sich um die Datensicherheit und die Datenhoheit, die sie bei einer Cloud-Lösung nicht gewährleistet sehen.
Ungeahnte innovative Kräfte
Noch unterschätzen viele Unternehmen die wahre Kraft der Generativen KI.
Grundsätzlich wurden in den letzten Monaten durch folgende Entwicklungen folgende Voraussetzungen geschaffen:
1. Generative KI bedient Technologielücken und ergänzt bestehende Technologien wie Analytics, Computer Vision oder auch Robotic Process Automation. Damit können Daten übergangslos entlang ganzer Wertschöpfungsketten von der Generierung über die Analyse und Modellierung bis hin zur Ausgabe in natürlicher Sprache schnittstellenfrei verarbeitet werden.
2. Die Generative KI bringt über das Transformer-Modell eine Schnittstelle zur natürlichen Spracheingabe von Menschen mit, die es ermöglicht, direkt über Sprachbefehle mit den KI-Systemen zu interagieren. Dadurch sind die Anwendungen auch alltagstauglich und können mehr oder weniger von jedem Menschen in seinem Umfeld genutzt werden: die Technologie ist consumerable.
3. Es können hohe Volumina an unstrukturierten Informationen einfach extrahiert und strukturiert werden. Dies war bisher - wenn überhaupt - nur mit hohem Aufwand und schlechteren Ergebnissen möglich und nicht wirtschaftlich.
4. Die hohen Investitionen vor allem amerikanischer Unternehmen wie Open AI, Google, Microsoft oder auch Apple in Software und Unternehmen wie Nvidia in Hardware und Chips haben die technologische Basis geschaffen, auf der alle anderen Anbieter ihre spezifischen Lösungen aufsetzen können. Damit stehen Basistechnologien mit einer hohen Readiness für den Einsatz in Unternehmen zur Verfügung.
Mit dem Vorliegen der oben genannten Voraussetzungen kann sich das enorme Anwendungspotenzial der Generativen KI entfalten: Mit KI können Prozesse in Unternehmen wirtschaftlich automatisiert werden, die in der Vergangenheit mit der vorhandenen Technologie entweder gar nicht oder nur mit exorbitant hohen Kosten realisiert werden konnten und deren Ergebnisse nicht den Qualitätsansprüchen genügten. Warum ist das so?
1. Zusammenspiel der Technologien: Die verschiedenen Technologien haben sich in verschiedenen fachlichen Domänen auf unterschiedlichen Wegen entwickelt. Das Zusammenspiel von Prozessmanagement, Robotic Process Automation, Generativer KI inklusiv LLM und Machine Learning sowie Advanced Analytics wird auch heute nur von sehr wenigen Anbietern beherrscht.
2. Letztlich ist der Einsatz in Unternehmen stark mit bestehenden Use Cases, Anwendungsfeldern und Business Chancen verbunden. Es geht darum, die Anwendungsmöglichkeiten auch operativ erfolgreich zu nutzen und in die bestehenden Infrastrukturen der Unternehmen zu integrieren sowie mit der vorhandenen Fachkompetenz zu verbinden. Damit einher geht eine Veränderung in den Unternehmen.
3. Einstiegshürden für Unternehmen: Es gibt eine natürliche Zurückhaltung und Skepsis gerade in Enterprise-Unternehmen in Deutschland, wo die Machbarkeit und die Risiken oftmals die Chancen und Innovationspotentiale übersteigen. Es geht darum, Business Cases glaubhaft zu positionieren, die auf allen Unternehmensebenen überzeugen.
4. C-Level Entscheidungen: Ohne eine Top-Down Unterstützung durch die Unternehmensspitze sind die Hürden für den Einsatz neuer Technologien sehr hoch. Daher ist ein progressives Top Management, das die Chancen von Innovationen und auch von Generativer KI versteht und somit als Sponsor fungiert, notwendig und Voraussetzung für den Erfolg.
Der entscheidende Vorteil liegt darin, dass Generative KI im Verbund mit Machine Learning und Robotic Process Automation komplexere Prozesse mit unstrukturierten Daten vollintegriert automatisieren kann. Es können rekursive, selbstlernende Rückkopplungen und Schleifen eingebaut werden, damit sich die Systeme kontinuierlich verbessern. Dies führt zu einer Lösung, die an bestehenden Prozessabläufen ansetzt, diese optimiert und nachhaltig zu erheblichen Effizienzsteigerungen, Prozesseinsparungen, Ressourcenreduzierungen und Prozessbeschleunigungen führt und operationalisiert,
Diese Technologie geht weit über alles bisher Bekannte hinaus. Ihr wohnt eine neue, ungeahnte innovative Kraft inne. Sie eröffnet ungeahnte Möglichkeiten und ermöglicht die Realisierung von Use Cases, die bisher schlichtweg undenkbar waren.
Transformative Kraft für Schlüsselprozesse
Die transformative Kraft der Generativen KI zeigt sich z.B. in Prozessi