Erinnern Sie sich, wie cool es sich anfühlte, als Sie zum ersten Mal ein Smartphone in der Hand hielten? Das kompakte Design und die berührungsbasierte Interaktivität wirkten wie ein Sprung in die Zukunft. Schon bald wurden Smartphones für Unternehmen auf der ganzen Welt zum Alltag, da sie alles bieten, was die geschäftliche Produktivität und Kommunikation anbelangt. Generative KI (künstliche Intelligenz) verspricht einen ähnlichen Produktivitätssprung und die Entstehung neuer Arbeits- und Schaffensweisen.

Tools wie Midjourney und ChatGPT gewinnen aufgrund ihrer Fähigkeit, realistische Bilder, Videos und anspruchsvolle, menschenähnliche Texte zu generieren, an Aufmerksamkeit und erweitern damit die Grenzen des kreativen Potenzials von KI. Generative KI stellt einen bedeutenden Fortschritt dar tiefe Lernen und KI-Entwicklung, wobei einige meinen, es sei ein Schritt in Richtung Entwicklung „starke KI.“ Diese Entwicklung zeigt, dass Computer über bloße Zahlenverarbeitungsgeräte hinausgegangen sind. Sie sind jetzt in der Lage, natürliche Sprache zu verarbeiten (NLP), den Kontext erfassen und Elemente der Kreativität zeigen.

Unternehmen können generative KI beispielsweise nutzen, um: 

• Verwandeln Sie Berge von unstrukturiertem Text schnell in spezifische und nutzbare Dokumentzusammenfassungen und ebnen Sie so den Weg für eine fundiertere Entscheidungsfindung.
• Automatisieren Sie mühsame, sich wiederholende Aufgaben.
• Optimieren Sie Arbeitsabläufe durch personalisierte Inhaltserstellung, maßgeschneiderte Produktbeschreibungen und marktreife Texte.
• Entwerfen Sie Inhalte, Werbekampagnen und innovative Produkte, die ein besseres Kundenerlebnis schaffen.

Generative KI entmystifizieren

Das Herzstück der generativen KI sind riesige Datenbanken mit Texten, Bildern, Code und anderen Datentypen. Diese Daten werden in Generationenmodelle eingespeist, und es stehen einige zur Auswahl, die jeweils für eine bestimmte Aufgabe entwickelt wurden. Generative Adversarial Networks (GANs) oder Variational Autoencoder (VAEs) werden für Bilder, Videos, 3D-Modelle und Musik verwendet. Für Text und Sprache werden autoregressive Modelle oder Large Language Models (LLMs) verwendet.

Wie fleißige Schüler nehmen diese generativen Modelle Informationen auf und identifizieren Muster, Strukturen und Beziehungen zwischen Datenpunkten. Auf diese Weise lernen sie die Grammatik von Poesie, künstlerischen Pinselstrichen und musikalischen Melodien.

Generative KI nutzt Fortgeschrittene Maschinelles Lernen Algorithmen und Techniken zur Analyse von Mustern und zur Erstellung statistischer Modelle. Stellen Sie sich jeden Datenpunkt als leuchtende Kugel vor, die in einer riesigen, mehrdimensionalen Landschaft platziert ist. Das Modell kartiert diese Kugeln sorgfältig und berechnet die relativen Höhen, Täler, sanften Hänge und zerklüfteten Klippen, um eine Wahrscheinlichkeitskarte zu erstellen, einen Leitfaden zur Vorhersage, wo die nächste Kugel (d. h. der generierte Inhalt) am wahrscheinlichsten landen wird.

Wenn der Benutzer nun eine Eingabeaufforderung eingibt – ein Wort, eine Skizze, einen Musikausschnitt oder eine Codezeile – fungiert die Eingabeaufforderung wie ein Leuchtfeuer und leitet das Modell zu einer bestimmten Region auf dieser Wahrscheinlichkeitskarte. Das Modell navigiert dann durch diese Landschaft und wählt probabilistisch das nächste Element, das nächste und das nächste aus, geleitet von den Mustern, die es gelernt hat, und dem Anstoß der Benutzeraufforderung.

Jede Ausgabe ist einzigartig und dennoch statistisch an die Daten gebunden, aus denen das Modell gelernt hat. Es geht nicht nur ums Kopieren und Einfügen; Es baut auf kreative Weise auf einer Wissensgrundlage auf, die auf Wahrscheinlichkeit und der leitenden Aufforderung basiert. Während fortgeschrittene Modelle verschiedene Datentypen verarbeiten können, zeichnen sich einige bei bestimmten Aufgaben aus, etwa bei der Texterstellung, Informationszusammenfassung oder Bilderstellung.

Die Qualität der Ergebnisse hängt stark von den Trainingsdaten, der Anpassung der Modellparameter und der zeitnahen Entwicklung ab. Daher sind eine verantwortungsvolle Datenbeschaffung und die Vermeidung von Verzerrungen von entscheidender Bedeutung. Stellen Sie sich vor, Sie trainieren ein generatives KI-Modell anhand eines Datensatzes, der ausschließlich aus Liebesromanen besteht. Das Ergebnis ist unbrauchbar, wenn ein Benutzer das Modell auffordert, einen sachlichen Nachrichtenartikel zu schreiben.

Den Wert generativer KI nutzen

Generative KI ist ein mächtiges Werkzeug, aber wie nutzen Unternehmen diese Macht? Die meisten Unternehmen gehen zwei Wege, um den Wert generativer KI zu erkennen:

Sofort einsatzbereite Tools:

Die Option „KI für alle“: Plattformen wie ChatGPT und Synthesia.io sind auf riesigen Datensätzen vorab trainiert, sodass Benutzer ihre generativen Fähigkeiten nutzen können, ohne Modelle von Grund auf neu erstellen und trainieren zu müssen. Unternehmen können diese Modelle mit spezifischen Daten verfeinern und so zu Ergebnissen führen, die auf bestimmte Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind. Benutzerfreundliche Schnittstellen und Integrationstools machen sie auch für technisch nicht versierte Personen zugänglich.

Diese öffentlichen Optionen bieten eine begrenzte Kontrolle, weniger Anpassung des Modellverhaltens und der Modellausgaben und das Potenzial für Verzerrungen, die von den vorab trainierten Modellen übernommen werden.

Individuell trainierte Modelle:

Die meisten Organisationen können ohne eine starke Partnerschaft keine KI produzieren oder unterstützen. Innovatoren, die eine benutzerdefinierte KI wünschen, können ein „Basismodell“ wie GPT-3 oder BERT von OpenAI auswählen und es mit ihren Daten füttern. Dieses personalisierte Training formt das Modell in eine maßgeschneiderte generative KI, die perfekt auf die Geschäftsziele abgestimmt ist. Der Prozess erfordert ein hohes Maß an Fähigkeiten und Ressourcen, aber die Ergebnisse sind eher konform, maßgeschneidert und geschäftsspezifisch.

Die beste Option für eine Unternehmensorganisation hängt von ihren spezifischen Bedürfnissen, Ressourcen und technischen Fähigkeiten ab. Wenn Geschwindigkeit, Erschwinglichkeit und Benutzerfreundlichkeit Priorität haben, sind sofort einsatzbereite Tools möglicherweise die beste Wahl. Individuell trainierte Modelle könnten sich verbessern, wenn Anpassung, Kontrolle und Verzerrungsminderung von entscheidender Bedeutung sind.

Verfolgen Sie einen anwendungsfallorientierten Ansatz für generative KI

Der Schlüssel zum Erfolg liegt in einem anwendungsfallorientierten Ansatz, der sich auf die Probleme Ihres Unternehmens und deren Lösung durch generative KI konzentriert.

Wichtige Überlegungen:

• Tech-Stack: Stellen Sie sicher, dass Ihre bestehende Technologie-Infrastruktur den Anforderungen von KI-Modellen und Datenverarbeitung gerecht wird.
• Modell-Matchmaking: Wählen Sie ein geeignetes generatives KI-Modell für Ihre spezifischen Anforderungen.
• Teamarbeit: Stellen Sie ein Team mit Fachwissen in den Bereichen KI, Datenwissenschaft und Ihrer Branche zusammen. Dieses interdisziplinäre Team trägt dazu bei, dass Ihre generative KI ein Erfolg wird.
• Daten: Hochwertige, relevante Daten sind der Treibstoff für den Erfolg generativer KI. Investieren Sie in Strategien zur Datenhygiene und -erfassung, damit Ihre Engine reibungslos läuft. Müll rein, Müll raus.

Anwendungsfälle für generative KI

Die Begeisterung für diese neue Technologie hat sich schnell in verschiedenen Branchen und Abteilungen verbreitet. Viele Marketing- und Vertriebsleiter haben schnell reagiert und integrieren bereits generative KI in ihre Arbeitsabläufe. Die Geschwindigkeit und das Ausmaß der Fähigkeit der generativen KI, neue Inhalte und nützliche Assets zu erstellen, sind für jede Disziplin, die auf die Produktion großer Mengen geschriebener oder gestalteter Inhalte angewiesen ist, kaum zu übertreffen. Gesundheitswesen, Versicherungen und Bildung sind aufgrund der rechtlichen und Compliance-Bemühungen, die sie einhalten müssen, und des Mangels an Einsicht, Transparenz und Regulierung in der generativen KI zurückhaltender.

• Codegenerierung: Softwareentwickler und Programmierer nutzen generative KI, um Code zu schreiben. Erfahrene Entwickler setzen auf generative KI, um komplexe Codierungsaufgaben effizienter voranzutreiben. Generative KI wird verwendet, um Code auf verschiedenen Plattformen automatisch zu aktualisieren und zu warten. Es spielt auch eine wichtige Rolle bei der Identifizierung und Behebung von Fehlern im Code und bei der Automatisierung des Codetests; Dabei wird sichergestellt, dass der Code wie vorgesehen funktioniert und Qualitätsstandards erfüllt, ohne dass umfangreiche manuelle Tests erforderlich sind. Generative KI erweist sich als äußerst nützlich bei der schnellen Erstellung verschiedener Arten von Dokumentationen, die von Programmierern benötigt werden. Dazu gehören technische Dokumentationen, Benutzerhandbücher und andere relevante Materialien, die die Softwareentwicklung begleiten.

• Produktentwicklung: Generative KI wird zunehmend von Produktdesignern genutzt, um Designkonzepte im großen Maßstab zu optimieren. Diese Technologie ermöglicht eine schnelle Bewertung und automatische Anpassungen und rationalisiert den Designprozess erheblich. Es trägt zur strukturellen Optimierung bei, die sicherstellt, dass Produkte robust und langlebig sind und nur minimalen Materialverbrauch aufweisen, was zu erheblichen Kostensenkungen führt. Um die größtmögliche Wirkung zu erzielen, muss generatives Design in den gesamten Produktentwicklungszyklus integriert werden, vom ersten Konzept bis hin zur Herstellung und Beschaffung. Darüber hinaus setzen Produktmanager generative KI ein, um Benutzerfeedback zu synthetisieren und so Produktverbesserungen zu ermöglichen, die direkt von den Bedürfnissen und Vorlieben der Benutzer beeinflusst werden.

• Verkauf und Marketing: Generative KI unterstützt Marketingkampagnen, indem sie eine hyperpersonalisierte Kommunikation mit potenziellen und bestehenden Kunden über eine Vielzahl von Kanälen ermöglicht, darunter E-Mail, soziale Medien und SMS. Diese Technologie optimiert nicht nur die Kampagnenausführung, sondern verbessert auch die Möglichkeit, die Inhaltserstellung ohne Qualitätseinbußen zu steigern. Im Vertriebsbereich steigert generative KI die Teamleistung, indem sie tiefgreifende Analysen und Einblicke in das Kundenverhalten liefert. Marketingabteilungen nutzen diese Technologie, um Daten zu sichten, Verhaltensmuster von Verbrauchern zu verstehen und Inhalte zu erstellen, die ihre Zielgruppe wirklich ansprechen. Dazu gehört oft auch das Vorschlagen von Nachrichten oder Best Practices, die den Interessen der Zielgruppe entsprechen. Generative KI spielt eine entscheidende Rolle bei der dynamischen Zielgruppenansprache und -segmentierung sowie der Identifizierung hochwertiger Leads und verbessert die Wirksamkeit von Marketingstrategien und Outreach-Bemühungen erheblich. Darüber hinaus leiten gut entwickelte Eingabeaufforderungen und Eingaben generative Modelle zur Ausgabe kreativer Inhalte für E-Mails, Blogs, Social-Media-Beiträge und Websites. Bestehende Inhalte können mithilfe von KI-Tools neu konzipiert und bearbeitet werden. Unternehmen können auch benutzerdefinierte generative KI-Sprachgeneratoren erstellen, die auf den Ton und die Stimme ihrer Marke abgestimmt sind, um frühere Markeninhalte genauer abzugleichen. 

• Projektmanagement und -betrieb: Generative KI-Tools können Projektmanager bei der Automatisierung innerhalb ihrer Plattformen unterstützen. Zu den Vorteilen gehören die automatische Erstellung von Aufgaben und Unteraufgaben, die Nutzung historischer Projektdaten zur Prognose von Zeitplänen und Anforderungen, das Erstellen von Notizen und die Risikovorhersage. Mit generativer KI können Projektmanager wichtige Geschäftsdokumente durchsuchen und sofort Zusammenfassungen erstellen. Dieser Anwendungsfall spart Zeit und ermöglicht es Benutzern, sich auf die übergeordnete Strategie statt auf die tägliche Geschäftsverwaltung zu konzentrieren.

• Grafikdesign und Video: Mit ihrer Fähigkeit, realistische Bilder zu erstellen und Animationen zu optimieren, wird generative KI das Werkzeug der Wahl für die Erstellung von Videos sein, ohne dass Schauspieler, Videoausrüstung oder Bearbeitungskenntnisse erforderlich sind. KI-Videogeneratoren können sofort Videos in den Sprachen erstellen, die sie für die jeweilige Region benötigen. Es wird noch eine Weile dauern, bis mit generativer KI erstellte Videos menschliche Schauspieler und Regisseure effektiv ersetzen können, aber Organisationen experimentieren bereits mit der Technologie. Benutzer verwenden Bildgeneratoren auch, um persönliche Fotos zu bearbeiten und professionell aussehende Geschäftsfotos für die geschäftliche Nutzung auf Slack oder LinkedIn zu erstellen.

• Unternehmens- und Mitarbeiterführung: Im Kundenservice kann generative KI im gesamten Callcenter eingesetzt werden. Es erleichtert den Zugriff und die Suche auf die erforderliche Dokumentation und stellt Supportmitarbeitern Informationen zur Falllösung zur Verfügung. Generative KI-gestützte Tools können die Interaktion zwischen Mitarbeitern und Managern erheblich verbessern. Sie können Leistungsbeurteilungen strukturieren und so Managern und Mitarbeitern einen transparenteren Rahmen für Feedback und Wachstum bieten. Zusätzlich generativ Konversations-KI Portale können Mitarbeitern Feedback geben und Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren, ohne das Management einzubeziehen.

• Kundenbetreuung und Kundenservice: Während Chatbots immer noch weit verbreitet sind, haben Unternehmen damit begonnen, Technologien zusammenzuführen, um die Funktionsweise von Chatbots zu ändern. Fortschritte im Bereich der generativen KI unterstützen die Entwicklung innovativerer Chatbots, die sich an natürlich fließenden Gesprächen beteiligen können und es ihnen ermöglichen, Kontexte und Nuancen ähnlich zu verstehen, wie es ein menschlicher Vertreter tun würde. Generative, KI-gestützte Chatbots können auf große Informationsmengen zugreifen und diese verarbeiten, um Kunden- und Agentenanfragen präzise zu beantworten; Im Gegensatz zu menschlichen Agenten können KI-Chatbots Kundenanfragen rund um die Uhr bearbeiten, um Tag und Nacht ein nahtloses Benutzererlebnis zu bieten. Der Wandel von traditionellen Chatbots zu generativen KI-gestützten Begleitern steckt noch in den Kinderschuhen, aber das Potenzial ist unbestreitbar. Mit der Weiterentwicklung der Technologie können wir mit noch ausgefeilteren und ansprechenderen KI-Interaktionen rechnen, die die Grenzen zwischen virtueller und menschlicher Unterstützung verwischen.

• Betrugserkennung und Risikomanagement: Generative KI kann große Datenmengen schnell scannen und zusammenfassen, um Muster oder Anomalien zu erkennen. Versicherer und Schadensregulierer können generative KI-Tools verwenden, um Policen und Schadensfälle zu durchsuchen und so die Ergebnisse für ihre Kunden zu optimieren. Generative KI kann benutzerdefinierte Berichte und Zusammenfassungen erstellen, die auf spezifische Anforderungen zugeschnitten sind, und relevante Informationen direkt an Underwriter, Schadensregulierer und Risikomanager liefern, was Zeit spart und die Entscheidungsfindung vereinfacht. Um endgültige Entscheidungen zu treffen und faire Ergebnisse zu gewährleisten, sind jedoch immer noch menschliches Urteilsvermögen und Aufsicht erforderlich.

• Generieren synthetischer Daten für Training und Tests: Unternehmen können KI nutzen, um synthetische Daten für das Training von KI-Modellen, das Testen neuer Produkte und die Simulation realer Szenarien zu generieren. Dies kann die Abhängigkeit von tatsächlichen Daten verringern, die möglicherweise vertraulich sind und privat bleiben müssen oder aus einer teuren externen Datenquelle stammen. Entwicklungszyklen können beschleunigt werden, da Sie nicht mehr an die Einschränkungen beim Sammeln und Aufbereiten realer Daten gebunden sind. Mit leicht verfügbaren synthetischen Datensätzen können Unternehmen KI-Modelle schnell iterieren, neue Funktionen testen und Lösungen schneller auf den Markt bringen.

Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse für die ethische Umsetzung der generativen KI-Anwendungsfälle Ihres Unternehmens:

• Schützen Sie sensible Daten: Verwenden Sie nur anonymisierte und nicht sensible Daten, um die Offenlegung gefährdeter Informationen zu vermeiden und Vorschriften einzuhalten.
• Bleiben Sie auf dem Laufenden: Verfolgen Sie Branchennachrichten, um zuverlässige Tools zu identifizieren und unethische KI-Praktiken zu vermeiden.
• Entwickeln Sie eine KI-Richtlinie: Erstellen Sie Richtlinien für die interne KI-Nutzung und Investitionen in Tools von Drittanbietern und stützen Sie sich dabei auf verfügbare Vorlagen.
• In die Weiterqualifizierung investieren: Investitionen in Umschulungs- und Weiterqualifizierungsprogramme sind von entscheidender Bedeutung, um Arbeitnehmer in die Lage zu versetzen, Fähigkeiten zu entwickeln, die der Automatisierung widerstehen.

Best Practices entwickeln sich rasant weiter. Während das Potenzial der generativen KI für viele Unternehmen spannend ist, erfordert die Navigation in dieser Landschaft einen Balanceakt zwischen Fortschritt und Umsicht.

Zukunft der generativen KI

Laut McKinsey¹ Die generative KI wird den Menschen in diesem Jahrzehnt wahrscheinlich zu keinem Zeitpunkt übertreffen. Allerdings könnten wir bis 2040 einen erheblichen Sprung bei den generativen KI-Fähigkeiten erleben. McKinsey geht davon aus, dass die KI ein Niveau erreichen wird, auf dem sie bei einem breiten Aufgabenspektrum mit den besten 25 % der menschlichen Leistungsträger konkurrieren kann. Das bedeutet, dass KI hochwertige kreative Inhalte schreiben, komplexe wissenschaftliche Probleme lösen oder aufschlussreiche Geschäftsentscheidungen auf Augenhöhe mit qualifizierten Fachleuten treffen wird. Berufe, die in der Vergangenheit automatisierungssicher waren, werden von der generativen KI noch stärker betroffen sein. Fachleute aus den Bereichen Bildung, Recht, Technologie und Kunst werden wahrscheinlich früher erleben, dass generative KI ihren Beruf erreicht. 

Diskussionsteilnehmer bei einem MIT-Symposium² zu KI-Tools erkundete verschiedene zukünftige Forschungswege in der generativen KI. Ein wichtiges Interessengebiet ist die Integration von Wahrnehmungssystemen in die KI. Dieser Ansatz würde es der KI ermöglichen, menschliche Sinne wie Berührung und Geruch nachzuahmen und über den herkömmlichen Fokus auf Sprache und Bilder hinauszugehen. Es wurde auch das Potenzial generativer KI-Modelle diskutiert, die menschlichen Fähigkeiten zu übertreffen, insbesondere im Zusammenhang mit der emotionalen Erkennung. Diese fortschrittlichen Modelle könnten elektromagnetische Signale verwenden, um Veränderungen in der Atmung und Herzfrequenz einer Person zu interpretieren und so ein tieferes Verständnis ihres emotionalen Zustands zu ermöglichen.

Experten gehen davon aus, dass Voreingenommenheit ein hartnäckiger Aspekt der meisten generativen KI-Modelle bleiben wird. Es wird erwartet, dass diese Herausforderung zu neuen Marktplätzen führen wird, die sich auf ethische Datensätze konzentrieren. Darüber hinaus wird sich wahrscheinlich ein dynamisches Szenario entwickeln, das durch einen anhaltenden Wettbewerb zwischen Unternehmen und Content-Erstellern gekennzeichnet ist, die generative Tools verwenden.

Mit der zunehmenden Verbreitung dieser Tools am Arbeitsplatz werden sie unweigerlich Veränderungen in den beruflichen Rollen mit sich bringen und neue Fähigkeiten erfordern. Mit diesen Entwicklungen geht unweigerlich ein verstärkter Missbrauch generativer Fähigkeiten einher. Da Benutzer die Möglichkeit erhalten, verschiedene Formen von Inhalten zu erstellen, darunter Bilder, Audio, Text und Videos, wird die Wahrscheinlichkeit eines böswilligen Missbrauchs voraussichtlich steigen. Dieses Szenario unterstreicht, wie wichtig es ist, robuste Mechanismen zur Minderung solcher Risiken zu entwickeln und den verantwortungsvollen Einsatz generativer KI-Technologien sicherzustellen.

Generative KI wird weiterhin Unternehmensabläufe in verschiedenen Branchen verändern, ähnlich wie das Smartphone die Geschäftskommunikation und Produktivität verändert hat. Von der Automatisierung alltäglicher Aufgaben bis hin zur Förderung der Kreativität bei der Erstellung von Inhalten und darüber hinaus ist das Potenzial generativer KI enorm und vielfältig.

Allerdings sind die Berücksichtigung ethischer Überlegungen, die Maximierung der Datensicherheit und die Anpassung an sich entwickelnde Best Practices von größter Bedeutung. Für Unternehmen, die bereit sind, das gesamte Spektrum an Möglichkeiten zu erkunden, die generative KI bietet, sind Anleitungen und Erkenntnisse nur einen Klick entfernt. Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie die Leistungsfähigkeit der generativen KI für Ihr Unternehmen nutzen können IBM Watsonx, die KI- und Datenplattform für Unternehmen.

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Fußnoten:

1https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/whats-the-future-of-generative-ai-an-early-view-in-15-charts

2https://news.mit.edu/2023/what-does-future-hold-generative-ai-1129