Aktuell befinden sich viele Unternehmen noch in einer Experimentier- oder Pilotphase zur Erprobung neuester KI-Anwendungen in verschiedenen Geschäftsbereichen, um deren Effizienz und Wirksamkeit zu testen. Dennoch wird deren transformative Kraft langfristig tiefgreifende Veränderungen in der Art und Weise bewirken, wie Unternehmen arbeiten und kommunizieren. [...]
Die Transformation in Unternehmen, die durch die Potenziale der künstlichen Intelligenz ermöglicht wird, stellt eine der zentralen Herausforderungen und Chancen der Zukunft dar. Die Schlüsseltechnologie der KI bietet erhebliche Wertschöpfungspotenziale, die durch die rasanten Fortschritte im Bereich der Large Language Models (LLMs) verstärkt werden. Diese Entwicklungen führen zu einer grundlegenden Disruption der bisherigen Ansätze im KI-Sektor. Generative LLMs wie ChatGPT, Bard oder LLaMA nutzen fortschrittliche Deep-Learning-Techniken und gewaltige Datensätze, um menschliche Sprache und komplexe Daten zu erkennen, zu interpretieren und zu generieren. Die beeindruckenden Ergebnisse in der Textgenerierung und anderen kreativen Bereichen sind nicht nur Meilensteine für die Optimierung und Digitalisierung bestehender Prozesse, sondern tragen entscheidend zur Transformation neuer Anwendungsgebiete bei, indem sie diese automatisieren und so die Art und Weise, wie wir arbeiten und kommunizieren, grundlegend verändern.
Aktuell befinden sich viele Unternehmen noch in einer Experimentier- oder Pilotphase zur Erprobung neuester KI-Anwendungen in verschiedenen Geschäftsbereichen, um deren Effizienz und Wirksamkeit zu testen. Dennoch wird deren transformative Kraft langfristig tiefgreifende Veränderungen in der Art und Weise bewirken, wie Unternehmen arbeiten und kommunizieren.
Im Folgenden finden sich einige Beispiele, wie KI in verschiedenen Branchen und Geschäftsbereichen heute und zukünftig eingesetzt werden kann, um betriebliche Abläufe zu optimieren und neue Geschäftsmodelle zu ermöglichen. Diese Beispiele reichen von allgemeinen Anwendungen bis hin zu spezifischen Nischenanwendungen, die die Vielseitigkeit und das Potenzial von KI aufzeigen.
Analyse und Auswertung großer Datenmengen
Die Nutzung von KI für die Analyse und Verarbeitung großer Datenmengen eröffnet vielfältige Möglichkeiten und Anwendungen, die weit über die Grenzen traditioneller Methoden hinausgehen: So kann diese dazu beitragen, individuelle Leistungen und Produkte besser zu gestalten. Beispielsweise kann der KI-Teilbereich des Natural Language Processing (NLP) damit bereits heute in der Versicherungsbranche eine Analyse von Mustern und Trends in Daten sowie den Vergleich von Dokumenten auf inhaltlicher Ebene durchführen. Änderungen allgemeiner Versicherungsbedingungen können so erkannt oder Leistungen eines Versicherers mit dem aktuellen Marktangebot verglichen werden. Diese Aufgaben sind aufgrund ihrer Komplexität manuell besonders zeitaufwändig und fehleranfällig. Durch eine maschinelle Unterstützung können komplexe Dokumente nun auf semantischer Ebene automatisiert, analysiert und verglichen werden, wodurch Fehler und Aufwand deutlich reduziert werden.
Kundenkommunikation in speziellen Branchen
Ein Beispiel für eine spezifische Nischenanwendung ist die Nutzung von KI in der Kundenkommunikation. Insbesondere die Nutzung von Large Language Models bietet eine Verbesserung der Kundeninteraktion durch natürlich-sprachige Dialogsysteme. Dies kann in Sektoren wie der Banken-, Versicherungs- oder Telekommunikationsbranche dazu beitragen, Kundenanfragen künftig durch hochgradige Automatisierung effizienter zu bearbeiten und eine hyperpersonalisierte Beratung sowie Kundenansprache anzubieten. Gut trainierte LLMs können noch individueller auf Kundenbedürfnisse eingehen, passende Produkte oder Services vorschlagen sowie Erkenntnisse an das Unternehmen zurückspielen, um diese Kundeninformationen datenschutzkonform zusammenzuführen.
Enterprise Asset Management und Predictive Maintenance
Ein spezieller Einsatz von KI findet sich im Bereich des Enterprise Asset Managements. In der Industrie wird KI bereits heute eingesetzt, um Wartungen vorherzusagen und durchzuführen, bevor Störungen auftreten. Diese vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance) geschieht auf Basis der Analyse von Sensordaten und anderen relevanten Informationen, um Muster zu erkennen, die auf mögliche Geräteausfälle hinweisen. So werden Fachkräfte bereits vor dem Auftreten einer Störung darüber in Kenntnis gesetzt, dass ein bestimmtes Bauteil verschlissen ist und ausgetauscht werden sollte.
Intelligente Bildverarbeitungssysteme sind ein weiteres Einsatzfeld von KI in der Industrie. Diese unterstützen die Qualitätskontrolle, indem die Systeme automatisch Fehler in bestimmten Fertigungs-prozessen erkennen.
Softwareentwicklung
Im Bereich der Softwareentwicklung wird die Verwendung von KI zukünftig dazu beitragen, die Entwicklung zu beschleunigen und effizienter zu gestalten. Einsatzszenarien sind etwa die Automatisierung von Routineaufgaben, das Generieren von Standard-Code oder die Nutzung von Large Language Models (LLMs) als intelligente Werkzeuge zur Beantwortung technisch anspruchsvoller Fragen.
Interne Verwendung zum Aufbau einer Wissensdatenbank
Eine Nischenanwendung ist der Aufbau interner Wissensdatenbanken. Bereits heute können Chatbots wie ChatGPT mit branchenspezifischem und firmeneigenem Wissen sowie Daten angereichert werden, die innerhalb des Unternehmens gehalten werden, um eine interne Wissensdatenbank zu erstellen. Dies unterstützt Fachkräfte bei der Beantwortung fachspezifischer Fragen.
Aktuelle Herausforderungen und Grenzen der KI
Die Investition in innovative KI-basierte Systeme kann Unternehmen einen deutlichen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem mit Hilfe von datengetriebenen Erkenntnissen und Automatisierung Prozesse optimiert werden oder sich gänzlich neue Geschäftsfelder eröffnen. Jedoch bringen diese Fortschritte auch ethische und datenschutzrechtliche Herausforderungen sowie Sicherheitsrisiken mit sich, die in jedem Anwendungsfall angemessen adressiert werden müssen.
KI-Anwendungen sind stets nur so gut wie die Qualität der Modelle und Trainingsdaten, die sie verwenden. Insbesondere Large Language Models sind aktuell auf eine riesige Menge hochwertiger Trainingsdaten angewiesen, die bald zur Neige gehen könnten. Zugleich werfen diese neuen generativen KI-Anwendungen noch ungeklärte Fragen hinsichtlich des Datenschutzes und der Rechte der Privatsphäre sowie der Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) auf, die derzeit von den Europäischen Datenschutz-Aufsichtsbehörden geprüft werden.
KI-Halluzinationen sind zudem ein bekanntes Problem generativer Sprachmodelle, bei denen der Chatbot inkohärente oder falsche Antworten liefert. Risiken liegen auch in möglichen Verzerrungen hinsichtlich Kriterien wie Herkunft, Geschlecht oder anderen Merkmalen, die aufgrund historischer Daten und der darin enthaltenden Vorurteile reproduziert werden können.
Im Bereich der Softwareentwicklung bestehen aktuell Bedenken hinsichtlich KI-generierter Software bei falschem Einsatz ohne menschliche Überwachung und Expertise. Denn schlecht geschriebener Code durch KI-Systeme könnte aufgrund der daraus resultierenden möglichen Sicherheitslücken zukünftig mehr Schaden anrichten als bei Problemlösungen zu unterstützen.
Menschliches Fachwissen bleibt unerlässlich
Die gegenwärtigen Herausforderungen und technischen Grenzen verdeutlichen, dass künstliche Intelligenz ein wertvolles Hilfsmittel ist, um Fachkräfte in Unternehmen bei ihrer Arbeit zu unterstützen. In kritischen oder sensiblen Anwendungsfällen, wie etwa der Evaluierung von Beförderungen, Prozessen im Bereich Accounting, Controlling oder der Schadenregulierung im Versicherungsbereich, die maßgebliche Auswirkungen auf Kunden haben, sollten Entscheidungen jedoch nicht ausschließlich der KI überlassen werden. Bei unternehmenskritischen Entscheidungen bleiben das menschliche Fachwissen und die Erfahrung unerlässlich, um die gegenwärtigen Fähigkeiten der KI sicher und effektiv zu nutzen. Diese Verbindung zwischen Mensch und Maschine ist entscheidend für die Transformation in Unternehmen, da sie die Effizienz steigert und gleichzeitig die Qualität der Entscheidungen gewährleistet.
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