Wie sieht die Zukunft der generativen KI im Unternehmen aus?
Ich habe viele Hype-Zyklen erlebt. (Als ehemaliger Analyst habe ich tatsächlich an der Entstehung einiger dieser Zyklen mitgewirkt und sie beaufsichtigt.)
Gartner definiert treffend eine Hype-Zyklus™ wo Sie das Versprechen einer bestimmten Technologie oder deren Anwendung erleben. Dann folgt eine Phase der Ernüchterung, gefolgt von Ablehnung oder Akzeptanz und dann (ziemlich oft) Produktivität.
Außerhalb des Analystenbereichs erlebt die Welt jedoch einen erneuten Hype um künstliche Intelligenz (KI), mit der Aufregung um ChatGPT und generative KI allgemeiner. Ich werde nicht versuchen, die Zukunft vorherzusagen und Ihnen zu sagen, wo KI in zehn Jahren stehen wird. Was ich Ihnen sagen kann, ist, dass der Einsatz von KI im Unternehmen weiter wachsen und sich weiterentwickeln wird – mit oder ohne ChatGPT – und Sie müssen sie nutzen, damit Sie in den kommenden Jahren von ihren Vorteilen profitieren können.
Ist generative KI die einzige KI, die sie alle beherrscht?
In der Vergangenheit waren die Schwierigkeiten bei der Gestaltung künstliche Intelligenz und die Implementierung des traditionellen maschinellen Lernens verhinderte die Implementierung von KI im Unternehmen. Es war viel Arbeit, einen Datenkorpus zu erhalten, ihn vorzubereiten, das Modell zu erstellen, es zu trainieren und es dann in die Produktion zu bringen. Nehmen wir an, Sie waren dabei erfolgreich. Das bedeutete nur, dass Sie mehr Energie und Ressourcen aufwenden mussten, um das Modell zu pflegen und die verschiedenen Formen von „Drift“ zu bewältigen, die es im Laufe der Zeit weniger genau und effektiv machen können.
Mit zunehmender Rechenleistung und immer größeren Datensätzen wächst die KI im Unternehmen. Laut Forrester-Analyst Diego lo Guidice, die Implementierung von KI, maschinellem Lernen oder Deep Learning ist von 67 % im Jahr 2021 auf 73 % im Jahr 2022 gestiegen.
Ich würde sogar behaupten, dass die Akzeptanz von KI zum Zeitpunkt des Schreibens dieses Artikels näher bei 100 % liegt. Es ist jedoch eine Frage, was „Akzeptanz“ hier bedeutet. „Traditionelle“ künstliche Intelligenz fördert natürlich bereits Dinge wie
- Empfehlungen für eine Vielzahl von Anwendungsfällen
- automatisierte Dokumentenverarbeitung
- algorithmischer Handel
- Supply-Chain-Planung
- Internet-Sicherheit
Die wichtigsten Anwendungen des maschinellen Lernens erleichtern derzeit Routinearbeiten und erledigen Aufgaben, die sich leicht automatisieren lassen, schneller als Menschen. Solche Formen der KI sind im Arbeitsalltag schnell allgegenwärtig. Zweifellos bieten sie Vorteile in Bezug auf Geschwindigkeit, Zeitersparnis, Einhaltung von Vorschriften usw. Aber das sind für Unternehmen mittlerweile selbstverständlich.
Diese neue Welle maschineller Intelligenz, die durch generative KI repräsentiert wird – egal, wie „intelligent“ sie wirklich sein mag oder nicht – hat eindeutig eine enorme Menge an Forschung und Investitionen ausgelöst. Und das aus gutem Grund. ChatGPT und andere generative KI-Tools wie Bard oder Dall-E sind technische Wunderwerke.
Generative KI hat das Potenzial, erhebliche Werte freizusetzen, und sie hat enorme Auswirkungen auf alle Arten von Arbeit. Es ist verlockend zu glauben, dass generative KI, weil sie eine so phänomenale Datenmenge verarbeitet und so erstaunliche Dinge leisten kann, andere Formen maschineller Intelligenz verdrängen wird. Dass man nur ein wenig cleveres „schnelles Engineering“ und ein wenig geschicktes „Feintuning“ braucht, um eine Lösung für jedes Problem zu finden. Warum nicht, oder?
ChatGPT kann menschliche Aufgaben beschleunigen. Ich habe kürzlich die Geschichte eines Softwaretesters gehört, der mehrere Aufgaben hat und die IT-Abläufe einer kleinen Farm in Neuengland leitet. Die Leitung der Farm bat den Tester, eine bestimmte IoT-Lösung für ihr Bewässerungssystem zu finden. Was normalerweise eine Aufgabe wäre, die mehrere Tage dauern könnte, verwendete der Tester ChatGPT, um in wenigen Stunden eine Liste mit fast 60 Anforderungen zu erstellen. Er konnte sein Wissen und seine esoterische Erfahrung in der landwirtschaftlichen IT-Welt mit generativer KI kombinieren, um seine Arbeit zu beschleunigen.
Generative KI kann dies jedoch nicht alleine bewerkstelligen.
Generative KI kann Wissensarbeiter unterstützen. Eine Anwaltskanzlei, die den ganzen Tag unzählige juristische Dokumente produziert, könnte möglicherweise generative KI nutzen, um Dokumente zu erstellen, die auf den jeweiligen Fall zugeschnitten sind.
Obwohl die in diesen Beispielen eingesparten Stunden durchaus von Vorteil sind, erleichtern Sie damit nur Routinearbeiten. KI kann noch mehr Nutzen bringen.
In einem kürzlich erschienenen Artikel von Somnath Singh heißt es: „Bill Gates: Die Leute wissen nicht, was auf sie zukommt" Singh geht davon aus, dass diese neue Welle der KI, die durch generative Tools wie ChatGPT vorangetrieben wird, bald die Art und Weise verändern wird, wie Unternehmen geschäftliche Probleme lösen.
Singh stellt seinen Lesern die Idee einer „Welt vor, in der die Grenzen zwischen technischer und nicht-technischer Arbeit nicht mehr existieren“. Das ist zweifellos wahr. Die Menschen werden weniger technische Fähigkeiten in einem bestimmten Bereich benötigen, um ihre Arbeit zu erledigen und ihre Ziele zu erreichen.
Generative KI kann dies jedoch nicht alleine bewerkstelligen.
Composite AI: Gemeinsam besser
Wenn wir einen Schritt zurückgehen, ist es nützlich, sich daran zu erinnern, dass künstliche Intelligenz ein weit gefasster Begriff ist. Und wie bei allen neuen Technologien sollte man den Hype um jede bestimmte Form von KI mit Vorsicht genießen. Sie müssen sich fragen, von welcher Art von KI die Rede ist. So können Sie feststellen, ob eine bestimmte KI-Technologie oder -Technik zur Lösung einer bestimmten Herausforderung oder zur Erschließung einer Chance für Ihr Unternehmen eingesetzt werden kann.
Die Lösung eines Problems durch maschinelle Intelligenz ist in der Praxis fast immer vielschichtig. Und egal, wie umfangreich oder inspirierend eine bestimmte KI-Technik ist (und generative KI ist sicherlich umfangreich und inspirierend), sie befasst sich nur mit einer Facette der Erweiterung oder Automatisierung der Arbeit durch KI. Wenn Sie also ein echtes Problem mit künstlicher Intelligenz lösen möchten, benötigen Sie wahrscheinlich eine Kombination aus KI-Techniken, nicht nur eine. Oder, wie Gartner es ausdrückt: Zusammengesetzte KI.
Composite AI vereint mehrere KI- und erweiterte Analysefunktionen mit dem Ziel, ein besseres – und vertrauenswürdigeres – Ergebnis zu erzielen. Beispielsweise wird ein Wissensgraph häufig als Ergänzung zur generativen KI verwendet, wenn menschliche Entscheidungsfindungen erweitert oder automatisiert werden oder wenn mit virtuellen Agenten interagiert wird. Wie der Name schon sagt, ist es eine großartige Möglichkeit, menschliche Erfahrung und Urteilsvermögen zu erfassen. Die Einbeziehung des menschlichen Faktors in digitaler Form führt zu besseren Ergebnissen. Und es erhöht das Vertrauen der Benutzer in systemgenerierte Antworten auf ihre Fragen.
Hier ein Beispiel für zusammengesetzte KI: Es gibt eine Anwendung, mit der Versicherungskunden nach einem Unfall ein Foto ihres Autos machen können. Daraus wird automatisch eine Schadensbeurteilung erstellt. Auf Grundlage dieser Beurteilung wird ein Bericht erstellt. Und wenn das Auto als Totalschaden eingestuft wird, wird für den Autobesitzer ein Anruf beim nächsten Abschleppdienst eingeleitet.
Die Versicherungsorganisation in diesem Beispiel verwendet eine Reihe von KI-Frameworks, um manuelle Aufgaben sowie menschliche Entscheidungen zu automatisieren. Bilderkennung erfasst und bewertet den Schaden. Maschinelles Lernen vergleicht das beschädigte Fahrzeug mit dem, wie ein Fahrzeug dieser Marke und dieses Modells aussehen sollte, und ermittelt den Schaden. Generative KI erstellt einen Bericht. Diese zusammengesetzte KI kann das Auto dann als Totalschaden einstufen und die Vorgehensweise bestimmen, um ein Abschleppunternehmen anzurufen, das das Auto abholt.
Kausal und wirksam
Dies führt mich zu einer der interessanteren Formen der zusammengesetzten KI: der kausalen KI.
Kausale KI ist mehr als generative KI oder Vorhersagen und Automatisierung durch maschinelles Lernen. Diese Technologien haben kein Verständnis für Konzepte; es gibt kein Urteilsvermögen. Kausale KI kann Eingaben analysieren und – vorausgesetzt, das Modell ist richtig trainiert – menschenähnliche Entscheidungen treffen. Mit kausaler KI können Sie das Urteilsvermögen Ihrer Mitarbeiter innerhalb bestimmter Systeme oder Arbeitsabläufe erfassen. Damit automatisieren Sie nicht nur eine Aufgabe. Sie verbessern die Entscheidungsfindung.
Mit kausaler KI können Sie die Fähigkeiten von Fachkräften verbessern und ihnen die Fähigkeit verleihen, schneller bessere Entscheidungen zu treffen. Mit der Zeit können Sie diesem Modell sogar eine bestimmte Art von Entscheidungen anvertrauen. Mit dem richtigen Datensatz – und indem Sie ihm eine bestimmte Art von Entscheidungen anvertrauen – können Unternehmen nun ihre gesamte Belegschaft mit besseren und schnelleren Entscheidungsfähigkeiten ausstatten.
Es wird zwar noch ein paar Jahre dauern, aber es ist der nächste Schritt in der KI. Stellen Sie sich den Wert vor, den Sie mit einer solchen Technologie erzielen können. Kausale KI bedeutet mehr als nur Stundenersparnis und verdientes Geld. Sie bietet mehr als nur Prognosen. Sie bietet Prognosen zusammen mit Empfehlungen für Verkaufstaktiken für bestimmte Kundensegmente. So kann kausale KI beispielsweise Börsendaten analysieren und Finanzinstituten dabei helfen, fundierte Anlageentscheidungen auf der Grundlage der Beziehungen zwischen Aktienkursen, Wirtschaftsindikatoren, Bundespolitik und Schlagzeilen zu treffen.
Während ein Unternehmen maschinelles Lernen nutzen kann, um eine Aufgabe in einem Lieferkettenprozess zu automatisieren, kann kausale KI nicht nur eine menschliche Aufgabe nachbilden, sondern auch menschliche Entscheidungsfindungen nachbilden und Engpässe und Ineffizienzen im Prozess identifizieren. Sie kann nicht nur Engpässe identifizieren, sondern auch die Leistung verbessern.
Kausale KI ist eine weitere Möglichkeit, bessere Ergebnisse zu erzielen.
Kausale KI und andere Implementierungen zusammengesetzter KI werden Ihnen dabei helfen, die Grenzen zwischen technischer und nicht-technischer Arbeit produktiv zu verwischen, sodass Sie den Return on Investment sehen können, den Sie in die Entwicklung von KI-gestützten Anwendungen stecken und intelligente Apps beginnen exponentiell zu wachsen.
Lass dich begeistern
„Technologie in all ihren Konsequenzen bedeutet einen anhaltenden Wandel.“
Das Versprechen der Technologie, FFP Kollman
KI wird sich immer weiterentwickeln und die Spielregeln ändern, die sie gerade geändert hat. Wenn Sie die Konsequenzen und den Nutzen verstehen, den Sie daraus ziehen können, können Sie Ihr Unternehmen immer weiter voranbringen. Für mich liegt das Spannende an KI nicht darin, was sie replizieren kann, sondern darin, was wir damit machen können und welche komplexen Probleme wir lösen können.
Wenn der Hype um KI wieder seinen Höhepunkt erreicht, könnte es sehr wohl um KI gehen, die menschliches Urteilsvermögen anwenden kann und gleichzeitig das für die Ausführung der Arbeit erforderliche technische Fachwissen verringert. Dadurch werden sich Karrieren verändern, Berufsbilder werden sich ändern und Branchen werden umgekrempelt.
Aber das liegt in der Natur der Technologie, nicht wahr?
Es liegt an Ihnen, zu entscheiden, welche KI-Technologien (und nicht nur eine einzelne, stark gehypte Technologie) Ihnen dabei helfen werden, die Überlebensfähigkeit Ihres Unternehmens aufrechtzuerhalten.