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Die Grenzen kennen

Für die praktische Anwendung von künstlicher Intelligenz ist ein grundlegendes Verständnis für Möglichkeiten und Grenzen der Technologie wichtig. Denn unrealistische Erwartungen können dazu führen, dass Projekte frühzeitig erlahmen und dadurch vermeidbare Kosten verursacht werden. Die Grenzen sollten daher im Vorhinein klar kommuniziert werden. Das ist insbesondere bei solchen Projekten zentral, in die verschiedene Stakeholder mit unterschiedlichen Erwartungen involviert sind. Ebenso wichtig ist es, den Mehrwert herauszufiltern, den das Unternehmen generieren kann. In diesem Schritt werden sowohl betriebswirtschaftliche als auch strategische Ansätze evaluiert, um zu überprüfen, welche KI-Lösung in dem bestimmten Praxisumfeld die besten Ergebnisse erzielen kann. Die verschiedenen Möglichkeiten sollten Unternehmen dann priorisieren und ‘step by step’ angehen.

Viele Stellschrauben

Ein Unternehmen bietet viele Stellschrauben und Schnittstellen, an denen KI unterstützen kann. Hier sind eine Datenprüfung sowie eine Bedarfsanalyse gefragt, aber auch ein Blick über den Tellerrand, um die eigenen Möglichkeiten im Unternehmen überhaupt erst zu erkennen. AIaaS kann einerseits monotone Aufgaben übernehmen, etwa Fotos verschlagworten, Kundenbefragungen auswerten oder Dokumente inhaltlich kategorisieren. Andererseits gibt es auch weniger bekannte Aufgaben. Während der Pandemie hat sich KI als praktisch in der automatisierten Personenzählung erwiesen.

Sie kann Besucherströme lenken und die zukünftige Auslastung prognostizieren. Darüber hinaus spielen KI-Lösungen auch in der Qualitätskontrolle von Lebensmitteln oder bei Bedarfsprognosen im Supply-Chain-Management ihre Stärken aus. Ebenso eignet sich der Bereich Recht: KI analysiert Gerichtsurteile und wertet diese aus. Die Analyse bildet dann für Anwälte die Grundlage der Beratung ihrer künftigen Mandanten. Beim Einsatz von AIaaS ist also durchaus Kreativität gefragt. Um individuelle Einsatzmöglichkeiten zu ermitteln, ist daher ein analytischer und innovativer Ansatz notwendig. Nur so können Unternehmen das volle Potential von KI ausschöpfen.

Daten müssen passen

Mangels geeigneter Daten erreicht nur etwa jeder fünfte ‘Proof of Concept’ tatsächlich das Praxisstadium, denn qualitativ hochwertige und gut strukturierte Daten sind das A und O für jedes KI-Projekt. Hinzu kommen Faktoren wie die optimale Algorithmenauswahl und eine detailliert auszuarbeitende Datenstrategie, die essentiell für den Erfolg sind. Dafür ist eine Datenverwaltung und -analyse notwendig sowie eine datengesteuerte Kultur, die die Grundlage schafft, um Anwendungsfälle zu ermitteln. Auch die technischen Voraussetzungen, also Daten-Architektur, organisatorische Aufstellung und Verantwortlichkeit durch eine Daten-Governance, müssen gegeben sein.

Essenziell ist auch die gezielte Auswahl der Eingabedaten und eine Analyse der Ergebnisse. Damit KI die Arbeitsabläufe in einem Unternehmen erfolgreich unterstützt, sollten Unternehmen vor der Nutzung von AIaaS immer die relevanten Daten prüfen. Ausgangspunkt ist dabei die spezifische Situation des Unternehmens und ein Fokus auf Business Cases. So entstehen maßgeschneiderte Lösungen, die KI an geeigneten Stellen mit guten Ergebnissen einsetzen. Die verantwortlichen Teams in den Unternehmen sollten hier rechtzeitig Know-how und vor allem Erfahrung beim Gestalten von KI-Projekten aufbauen oder extern hinzuziehen.

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Befragten sorgen sich vor voreingenommenen Ergebnissen der KI – und rechnen mehrheitlich mit sinkendem Interesse an GenAI.
Weltweit sehen sich Führungskräfte großem Druck ausgesetzt, generative KI (GenAI – generative künstliche Intelligenz) in ihrem Unternehmen einzuführen. Gleichzeitig müssen sie jedoch die wachsende Fachkräfte- und Qualifikationslücken im Bereich KI schließen und die ständig wachsende Komplexität von Daten bewältigen. Das geht aus einer aktuellen IDC-Umfrage im Auftrag von Teradata hervor. Obwohl rund 80 Prozent der 900 weltweit befragten Führungskräfte ein erhebliches Maß an Vertrauen haben, dass generative KI für zukünftige Angebote und Abläufe ihres Unternehmens genutzt werden kann, muss ihrer Meinung nach noch mehr getan werden: 86 Prozent der Befragten stimmten zu, dass Regulierung und Richtlinien nötig sind, um die Qualität und Zuverlässigkeit von GenAI-Erkenntnissen sicherzustellen. Zudem haben 66 Prozent Bedenken hinsichtlich möglicher Vorurteile und Verzerrungen sowie Desinformation durch GenAI.

Ein weiteres Problem ist laut Studie die wachsende Qualifikationslücke in Bezug auf GenAI: 30 Prozent der Befragten gaben an, dass sie heute sehr gut vorbereitet oder bereit sind, GenAI zu nutzen. 42 Prozent stimmten in der Umfrage voll und ganz zu, dass sie in den nächsten sechs bis zwölf Monaten über die nötigen Fähigkeiten verfügen werden, um GenAI einzuführen. Zugleich bestätigte jeder zweite Befragte (56 Prozent), dass man unter ‘hohem’ oder ‘erheblichem’ Druck stehe, GenAI kurzfristig im Unternehmen einzuführen. Obwohl 89 Prozent der Befragten den Nutzen von GenAI anerkennen, zeigen sich nicht alle davon überzeugt, dass die Technologie ihre derzeitige Beliebtheit behalten wird: 57 Prozent der Befragten glauben, dass das Interesse an generativer KI mit der Zeit abnehmen wird.

Die Umfrage befasste sich auch mit Fragen des Datenschutzes und der Datenethik – insbesondere in Hinblick darauf, dass ChatGPT ein Phänomen ist, das quasi über Nacht eingetreten ist. Überall auf der Welt gaben Führungskräfte an (92 Prozent), dass Datenethik und die verantwortungsvolle Nutzung von Daten von größter Bedeutung für sie sind. 97 Prozent geben an, dass sie damit in ihrem eigenen Unternehmen umfassend vertraut seien. Fast 9 von 10 Befragten bestätigen, dass sie über Experten bzw. ein Gremium auf dem Gebiet der Datenethik verfügen. Aus der Umfrage geht zudem hervor, dass die Unternehmen digital reifer werden: In 54 Prozent der Unternehmen ist der Informationsfluss nach Angabe der Befragten uneingeschränkt möglich. Darüber hinaus sagten 49 Prozent, dass sie in der Lage sind, eine überdurchschnittliche Wertschöpfung aus ihren Unternehmensdaten zu gewinnen.

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