Generative KI - Definition und Beispiele für Anwendungen
Inhaltsverzeichnis
- Was ist generative KI?
- Wie funktioniert generative KI?
- Was sind die Einsatzgebiete für generative KI?
- Welche Potentiale bietet generative KI für Unternehmen?
- Generative KI-Anwendungen und praktische Beispiele
- Generative KI im Unternehmen einführen - wichtige Erfolgsfaktoren
- Was sind mögliche Risikofaktoren für generative KI?
- Generative KI und Ethik gemeinsam denken
- Bestandteile einer Strategie für die Einführung von generativer KI im Unternehmen
- Generative KI Use Cases finden und priorisieren
- Generative KI Anwendungen im Unternehmen erfolgreich umsetzen
- Beispiele für Generative KI-Tools
- Weiter hilfreiche Quellen zum Thema generative KI
Was ist generative KI?
Generative KI oder auch GenAI ist ein Zweig der Künstlichen Intelligenz, der sich auf die Erzeugung neuer, synthetischer Daten konzentriert. Die generative KI Definition von Gartner beschreibt generative KI als eine Zusammensetzung von KI-Techniken ...
"... that learn a representation of artifacts from data, and use it to generate brand-new, unique artifacts that resemble but don’t repeat the original data."
Diese Ergebnisse können in verschiedenen Formen auftreten, wie Bilder, Texte, Musik, Videos oder sogar 3D-Modelle. Generative KI-Modelle lernen aus großen Mengen an Trainingsdaten und versuchen, die zugrunde liegenden Muster und Strukturen dieser Daten zu erfassen, um neue, ähnliche Inhalte zu generieren.
> Impuls: Chris Howard, Global Chief of Research bei Gartner, erläutert hier den neu veröffentlichten Hype Cycle für Künstliche Intelligenz. Dabei geht er auf die einzelnen Phasen der KI-Entwicklung ein und beschreiben die Auswirkungen für generative KI:
Wie funktioniert generative KI?
Generative Künstliche Intelligenz basiert auf den Konzepten des Machine Learning und Deep Learning. Im Zentrum dieser Entwicklung stehen große Sprachmodelle bzw. Large Language Models (LLMs), die als Grundlage vieler generativer KI-Systeme dienen.
Zu den berümtesten Beispielen für LLMS zählt eindeutig ChatGPT von OpenAI, neben Claude von Anthropic oder Ministral.
Diese Technologie nutzt die Prinzipien des Machine Learning, bei dem Computersysteme aus Daten lernen und ihre Leistung verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Das Deep Learning, ein Teilbereich des Machine Learning, verwendet neuronale Netzwerke mit mehreren Schichten, um Muster in Daten zu erkennen und zu verarbeiten.
Allerdings bringen LLMs auch Herausforderungen mit sich. Die Zuverlässigkeit der Ergebnisse kann variieren, und die Aktualität der genutzten Trainingsdaten kann zu veralteten oder ungenauen Informationen führen. Um diesen Herausforderungen zu begegnen und die Leistung von LLMs zu verbessern, können verschiedene Optimierungsmethoden eingesetzt werden. Eine solche Methode ist z. B. Retrieval Augmented Generation (RAG), bei der das Modell mit zusätzlichen, aktuellen Informationen aus externen Quellen angereichert wird. Dies ermöglicht es, die Genauigkeit und Aktualität der generierten Inhalte zu erhöhen und gleichzeitig die Stärken der LLMs in der Sprachverarbeitung und -generierung zu nutzen.
> Impuls: Oliver fasst das Thema RAG kurz zusammen und zeigt auf, wie Unternehem generative Ki in Kombination mit eigenen Unternehmensdaten -und Wissen für sich nutzen können, um individuellen KI-Anwendungen zu entwickeln.
Auf diese Weise können generative KI Anwendungen durch RAG den Kontext besser verstehen, Quellenangaben liefern und multimodale Informationen verarbeiten, was zu ganzheitlicheren und vertrauenswürdigeren Ergebnissen führt.
Was ist der Unterschied zwischen Künstlicher Intelligenz und generativer KI?
Generative Künstliche Intelligenz ist eine spezialisierte Form der Künstlichen Intelligenz, die sich auf die Erstellung neuer Inhalte wie Texte, Bilder oder Musik konzentriert. Im Gegensatz dazu umfasst KI im Allgemeinen ein breiteres Spektrum an Technologien und Anwendungen. Während generative KI komplexe Deep Learning-Modelle nutzt, um originelle Ausgaben zu produzieren, verwenden allgemeine KI-Systeme verschiedene Techniken des maschinellen Lernens für Aufgaben wie Analyse, Vorhersage und Entscheidungsfindung.
Generative Künstliche Intelligenz findet hauptsächlich in kreativen Bereichen Anwendung, während allgemeine Künstliche Intelligenz in vielen Sektoren wie Datenanalyse und Prozessoptimierung eingesetzt wird. Der Hauptunterschied liegt in der Fähigkeit der generativen KI, neue Daten zu erzeugen, während allgemeine KI-Systeme meist vorhandene Daten verarbeiten und interpretieren.
Was sind die Einsatzgebiete für generative KI?
Anwendungen für generative Künstliche Intelligenz finden sich in verschiedenen Bereichen, wobei sie funktional vor allem zur Erstellung neuer Inhalte und zur Unterstützung kreativer Prozesse eingesetzt wird. Die wichtigsten Einsatzgebiete sind:
- Texterstellung: Generierung von Artikeln, Zusammenfassungen, Drehbüchern oder Gedichten
- Bildgenerierung: Erstellung von Bildern und Grafiken basierend auf Textbeschreibungen
- Audiobearbeitung: Erzeugung von Musik, Soundeffekten und synthetischen Sprecherstimmen
- Videoerstellung: Generierung von Videosequenzen oder Animation von Bildern
- Codegenerierung: Erstellung von Programmcode basierend auf sprachlichen Beschreibungen
- 3D-Modellierung: Erzeugung von dreidimensionalen Modellen für Design und Simulation
- Übersetzung: Umwandlung von Texten zwischen verschiedenen Sprachen
- Datenaugmentierung: Erweiterung von Datensätzen durch Generierung synthetischer Daten
- Chatbots / virtuelle Assistenten: Erstellung spezifischer Antworten in natürlicher Sprache
- Produktdesign: Unterstützung bei der Konzeptentwicklung und Visualisierung neuer Produkte
Diese generative KI Beispiele zeigen die Vielseitigkeit der Technologie bei der Erstellung und Verarbeitung verschiedener Arten von Inhalten und Daten.
Welche Potentiale bietet generative KI für Unternehmen?
Generative Künstliche Intelligenz bietet Unternehmen ein enormes wirtschaftliches Potenzial, das in verschiedenen Bereichen zur Effizienzsteigerung und zur Verbesserung von Geschäftsmöglichkeiten genutzt werden kann. Durch den Einsatz dieser Technologie können Unternehmen nicht nur ihre internen Prozesse optimieren, sondern auch innovative Produkte und Dienstleistungen entwickeln, die auf die Bedürfnisse ihrer Kunden zugeschnitten sind.
Effizienz und Produktivitätsgewinne durch generative KI
- Automatisierung von Prozessen: Generative KI kann repetitive Aufgaben automatisieren, was Zeit und Ressourcen spart. Beispielsweise können Tools wie Outset.ai den Interviewprozess automatisieren, wodurch Unternehmen effizienter arbeiten können.
- Schnellere Entscheidungsfindung: Mit generative KI gestützten Analysetools wie Akkio können Unternehmen schnellere und fundiertere Entscheidungen treffen, da diese Systeme große Datenmengen in kurzer Zeit analysieren.
- Steigerung der Produktivität: Durch die Automatisierung von Routineaufgaben können Mitarbeiter ihre Zeit auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren, was die Gesamtproduktivität des Unternehmens erhöht.
Neue und verbesserte Geschäftsmöglichkeiten durch generative KI
- Beschleunigte Innovationsprozesse: Generative KI-Tools unterstützen den gesamten Innovationsprozess, von der Ideenfindung bis zur Validierung, was die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen beschleunigt.
- Kreativitätsförderung: Generative KI Tools wie Stratup.ai und Mymap.ai fördern die Generierung und Entwicklung innovativer Ideen, die auf aktuellen Markttrends basieren.
- Optimierung von Produkteinführungen: Systeme wie IndieZebra können Unternehmen dabei helfen, die Erfolgsaussichten bei Produkteinführungen durch datengestützte Validierung von Namen, Logos und Texten zu erhöhen.
- Validierung neuer Geschäftsmodelle: Mit Tools wie Godmode.space können Unternehmen neue Geschäftsmöglichkeiten validieren und Risiken bei der Markteinführung minimieren.
- Erschließung neuer Märkte: Durch verbesserte Marktanalysen können Unternehmen neue Geschäftsmöglichkeiten identifizieren und ihre Angebote entsprechend anpassen.
> Impuls: Die Keynote von Philipp Klöckner beim OMR Festival 2024 und ein Blick auf die aktuellen Entwicklungen im Bereich Künstliche Intelligenz und ihr Einfluss auf Unternehmen und unsere Arbeitswelt:
Generative KI-Anwendungen und praktische Beispiele
Generative KI-Anwendungen bieten Unternehmen vielfältige Möglichkeiten, um Prozesse zu optimieren, Innovationen voranzutreiben und die Effizienz in verschiedenen Abteilungen zu steigern. Hier ein Überblick über generative KI Beispiele in verschiedenen Unternehmensbereichen:
- Im Vertrieb und Marketing ermöglicht generative KI eine effizientere erstellung von Vertriebsunterlagen und die Erstellung personalisierter Inhalten, die Kunden gezielter ansprechen.
- Im Kunden-Support hilft generative KI bei der Automatisierung von Kundenbefragungen und verbessert die Kundenbetreuung durch schnelle, präzise Reaktionen auf Anfragen sowie eine personalisierte Unterstützung.
- Im Produktmanagement unterstützt generative KI bei der Entwicklung und Validierung von Produktideen, ermöglichen effektives A/B-Testing und helfen bei der Vorhersage von Produkttrends.
- In der IT-Abteilung wird generative KI zur Entwicklung von Software-Lösugen, zur Automatisierung von Softwaretests und zur Verbesserung der Cybersicherheit eingesetzt.
In einem separten Beitrag haben wir eine Übersicht geschaffen zu den möglichen Einsatzgebieten von generaiver KI im Unternehmen und geben konkrete Beispielefür KI-Anwendungen im Arbeitsalltag. Hier der Link zur Übersicht.
Eine Übersicht zu spezifischen Branchen und den möglichen Anwendungsfeldern mit generativer Ki (z. B. Maschinenbau, Gesundheitswesen oder Versicherungswesen) haben wir ebenfalls in einer separaten Übersicht zusammengefasst. Hier der Link zur Branchenansicht:
Generative KI im Unternehmen einführen - was sind die wichtigen Erfolgsfaktoren?
Generative KI birgt für Unternehmen bedeutende Chancen, erfordert jedoch eine sorgfältige Planung. In diesem Abschnitt werden die wesentlichen Erfolgsfaktoren untersucht, die den Unterschied zwischen einer erfolgreichen Implementierung und einem Misserfolg ausmachen:
Klare Zielsetzung und Strategie
Bevor generative KI eingeführt wird, sollten Unternehmen klare Ziele definieren. Es ist entscheidend zu klären, welche konkreten Geschäftsprozesse optimiert werden sollen, wo die Produktivität gesteigert werden kann und welche Innovationen angestrebt werden. Eine durchdachte KI-Strategie hilft, den Einsatz zielgerichtet zu gestalten und einen nachhaltigen Mehrwert zu schaffen.
Datenverfügbarkeit und -qualität
Generative KI Anwendungen erfordern qualitativ hochwertige Daten. Daher müssen relevante Unternehmensdaten verfügbar und nutzbar gemacht werden. Die Datenqualität sollte regelmäßig geprüft und sichergestellt werden, während gleichzeitig Datenschutz und Datensicherheit gewährleistet sein müssen, um rechtlichen Anforderungen zu genügen.
Mitarbeitereinbindung und -schulung
Der erfolgreiche Einsatz von generativer KI erfordert die aktive Einbindung der Mitarbeiter. Eine Sensibilisierung für die Chancen und Risiken der Technologie ist wichtig, ebenso wie Schulungen zur verantwortungsvollen Nutzung. Transparente Kommunikation fördert die Akzeptanz und das Engagement der Mitarbeiter, was für den Erfolg der Implementierung entscheidend ist.
Ethische Richtlinien und Governance
Unternehmen sollten klare ethische Richtlinien für den Einsatz von generativer KI aufstellen. Es ist wichtig, Verantwortlichkeiten festzulegen und Prozesse zur Qualitätssicherung zu implementieren, um sicherzustellen, dass die Technologie verantwortungsbewusst und im Einklang mit den Unternehmenswerten eingesetzt wird.
Technische Infrastruktur
Die notwendige IT-Infrastruktur muss geschaffen werden, um generative KI effektiv zu nutzen. Dazu gehören leistungsfähige Hardware, sichere Cloud-Lösungen und die Integration in bestehende Systeme. Eine robuste technische Basis ist entscheidend für die reibungslose Implementierung und den Betrieb der KI-Anwendungen.
Schrittweise Implementierung
Ein schrittweises Vorgehen empfiehlt sich bei der Einführung von generativer KI Anwendungen. Es ist ratsam, zunächst mit internen Anwendungen zu beginnen und Pilotprojekte durchzuführen. Durch das Sammeln von Erfahrungen und iteratives Verbessern kann die Technologie optimal an die Bedürfnisse des Unternehmens angepasst werden.
Rechtliche Absicherung
Rechtliche Aspekte müssen bei der Implementierung von generativer KI sorgfältig berücksichtigt werden. Dazu gehört die Klärung von Urheberrecht und geistigem Eigentum, die Regelung von Haftungsfragen sowie die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen. Eine rechtliche Absicherung schützt das Unternehmen vor möglichen Risiken und Konflikten.
Was sind möglichen Risikofaktoren für generative KI?
Generative KI bietet Unternehmen zahlreiche Chancen, birgt jedoch auch Risiken. Eine sorgfältige Auseinandersetzung mit diesen Herausforderungen ist entscheidend, um die Technologie verantwortungsvoll und erfolgreich zu nutzen. Die Berücksichtigung potenzieller Risiken kann Unternehmen helfen, strategische Entscheidungen zu treffen und unerwünschte Folgen zu vermeiden.
- Datenschutz und Informationssicherheit: Dies umfasst das Risiko von Datenschutz-verletzungen, unzulässigen Datenverarbeitungen und Problemen bei der Datenübermittlung ins Ausland, insbesondere bei Cloud-basierten Lösungen.
- Qualität und Zuverlässigkeit der Ergebnisse: Ungenaue oder verzerrte Ausgaben können zu Fehlentscheidungen führen und werfen Fragen der Transparenz und Erklärbarkeit auf.
- Rechtliche und ethische Herausforderungen: Hierzu gehören Fragen des geistigen Eigentums und Urheberrechts, Haftungsprobleme sowie ethische Bedenken bezüglich Fairness und potenzieller Diskriminierung.
- Compliance und Regulierung: Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme aktuellen und zukünftigen gesetzlichen Vorgaben entsprechen.
- Organisatorische Herausforderungen: Diese beinhalten die Notwendigkeit adäquater Mitarbeiterschulung und die Förderung der Akzeptanz von KI-Technologien im Unternehmen.
Der EU AI Act als Regelwerk für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz
Die rasante Entwicklung und zunehmende Verbreitung Künstlicher Intelligenz in allen Lebensbereichen erfordert einen verantwortungsvollen Umgang mit dieser Technologie. Um die damit verbundenen Risiken zu minimieren und gleichzeitig das enorme Potenzial von Künstlicher Intelligenz zu nutzen, ist ein klarer regulatorischer Rahmen unerlässlich. In diesem Kontext hat der Rat der 27 EU-Mitgliedstaaten am 21. Mai 2024 den AI Act verabschiedet, der einen einheitlichen Rahmen für den Einsatz von KI in der Europäischen Union schafft.
Diese KI-Verordnung ist das weltweit erste umfassende Regelwerk für Künstliche Intelligenz und legt ein starkes Fundament für die Regulierung dieser Technologie. Der AI Act zielt darauf ab, das Vertrauen in KI zu stärken, ihre Akzeptanz zu fördern und gleichzeitig Innovationen "made in Europe" zu ermöglichen.
Die Verordnung verfolgt einen risikobasierten Ansatz, bei dem die Strenge der Vorgaben mit dem eingeschätzten Risiko der KI-Anwendung zunimmt. Dabei wird sichergestellt, dass KI-Systeme nicht missbraucht werden und der Schutz der Grundrechte gewährleistet bleibt, während Wissenschaft und Wirtschaft den nötigen Freiraum für Innovationen erhalten.
> Impuls: Eine Zusammenfassung des EU KI-Gesetzes kann hier direkt eingesehen werden. Der "EU AI Act Compliance Checker" bietet sogar die Möglichkeit zu prüfen, wie sich das EU-KI-Gesetz auf das eigene KI-System auswirkt.
Generative KI und Ethik gemeinsam denken
Die rasante Entwicklung und Verbreitung generativer KI bringt nicht nur technologische Fortschritte, sondern auch wichtige ethische Fragen mit sich. Als Unternehmen und Gesellschaft stehen wir vor der Herausforderung, diese mächtige Technologie verantwortungsvoll und im Einklang mit unseren Werten einzusetzen.
Ein zentrales Prinzip im ethischen Umgang mit generativer KI ist Transparenz und Erklärbarkeit. Es ist wichtig, die Funktionsweise und Entscheidungsprozesse von KI-Systemen offenzulegen, um Vertrauen zu schaffen und Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten. Eng damit verbunden ist das Prinzip der Fairness und Nicht-Diskriminierung. KI-Systeme müssen so gestaltet und trainiert werden, dass sie Voreingenommenheit vermeiden und keine unfaire Behandlung bestimmter Gruppen verursachen.
Verantwortlichkeit und Rechenschaftspflicht spielen eine entscheidende Rolle. Es muss klar sein, wer für KI-generierte Inhalte und Entscheidungen verantwortlich ist. Gleichzeitig dürfen Datenschutz und Privatsphäre nicht vernachlässigt werden. Der Schutz persönlicher Daten und die Respektierung der Privatsphäre bei der Datenverarbeitung sind unerlässlich.
Die Sicherheit und Robustheit von generative KI Systemen gegen Manipulation und Missbrauch muss gewährleistet sein. Dabei ist es wichtig, dass die menschliche Kontrolle nicht verloren geht. Es sollte stets eine menschliche Aufsicht und letztendliche Entscheidungsgewalt über KI-Systeme beibehalten werden.
Generative KI sollte nicht nur wirtschaftlichen Interessen dienen, sondern auch zur Förderung des Gemeinwohls und einer nachhaltigen Entwicklung eingesetzt werden. Um dies zu erreichen, ist eine ethische Ausbildung und Bewusstseinsschärfung bei Entwicklern und Anwendern von KI-Systemen unerlässlich.
Bestandteile einer Strategie für die Einführung von generativer KI im Unternehmen?
Eine durchdachte Strategie ist der Schlüssel, um diese transformative Kraft von generativer KI effektiv zu nutzen und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.
Die folgenden Punkte bilden das Fundament für eine zukunftsorientierte generative KI-Strategie, die Ihr Unternehmen auf die nächste Stufe der digitalen Evolution hebt.
Bestandsaufnahme und Zieldefinition für den einsatz von generativer KI
Für eine effektive Strategie zur Implementierung generativer KI ist eine gründliche Bestandsaufnahme der aktuellen Unternehmenssituation unerlässlich. Unternehmen sollten ihre bestehende Strategie analysieren und Bereiche identifizieren, in denen generative KI einen signifikanten Mehrwert schaffen könnte. Darauf aufbauend sind klare, messbare Ziele für den Einsatz von generativer KI zu definieren. Diese Ziele sollten eng mit den übergeordneten Unternehmenszielen verknüpft sein und konkrete Verbesserungen oder Innovationen anstreben. Eine präzise Zieldefinition unterstützt nicht nur die Fokussierung der Bemühungen, sondern ermöglicht auch eine spätere Erfolgsmessung.
Durchführung einer Potenzialanalyse
Nach der Zieldefinition ist eine detaillierte Potenzialanalyse durchzuführen. Unternehmen sollten konkrete Anwendungsfälle (Use Cases) für generative KI in verschiedenen Bereichen wie Produktentwicklung, Kundenservice oder interne Prozessoptimierung identifizieren. Dabei sind sowohl bestehende Herausforderungen als auch neue Möglichkeiten zu berücksichtigen, die durch den Einsatz von generativer KI entstehen könnten. Eine Priorisierung dieser Use Cases basierend auf ihrem potenziellen Geschäftswert und ihrer technischen Machbarkeit ist vorzunehmen. Diese Priorisierung ermöglicht einen effektiven Ressourceneinsatz und eine Konzentration auf die vielversprechendsten Anwendungen.
Bewertung von notwendigen Ressourcen und Kompetenzen
Ein kritischer Schritt in der Strategieentwicklung ist die Bewertung der vorhandenen technischen Ressourcen und Dateninfrastruktur. Unternehmen müssen untersuchen, inwieweit ihre aktuellen Systeme und Daten für den Einsatz generativer KI geeignet sind und welche Anpassungen oder Erweiterungen möglicherweise erforderlich sind. Gleichzeitig ist eine Evaluation der Mitarbeiterkompetenzen in Bezug auf KI-Technologien wichtig. Vorhandene Fähigkeiten sowie Kompetenzlücken sind zu identifizieren und ein Plan für notwendige Weiterbildungsmaßnahmen oder die Rekrutierung von Fachkräften zu entwickeln. Eine realistische Einschätzung der Ressourcen und Kompetenzen ist entscheidend für die erfolgreiche Umsetzung der KI-Strategie.
Technologieauswahl
Die Auswahl der richtigen Technologie ist ein zentraler Aspekt der KI-Strategie. Unternehmen sollten verschiedene generative KI Technologien und -Plattformen hinsichtlich ihrer Eignung für die identifizierten Anwendungsfälle evaluieren. Dabei sind Faktoren wie Skalierbarkeit, Integrierbarkeit in die bestehende IT-Landschaft, Kosten und Zukunftsfähigkeit der Technologien zu berücksichtigen. Es ist zu prüfen, ob es sinnvoll ist, bestehende Lösungen zu nutzen oder eigene Modelle zu entwickeln. Die sorgfältige Auswahl der Technologie legt den Grundstein für eine erfolgreiche und nachhaltige Implementierung generativer Künstlicher Intelligenz im Unternehmen.
Berücksichtigung von Ethik und Compliance
Ein oft unterschätzter, aber entscheidender Aspekt der KI-Strategie ist die Berücksichtigung ethischer und rechtlicher Aspekte. Unternehmen müssen klare Richtlinien für den ethischen Einsatz von generativer KI entwickeln. Diese sollten Themen wie Datenschutz, Fairness, Transparenz und Verantwortlichkeit abdecken. Es ist sicherzustellen, dass die KI-Strategie mit relevanten Datenschutzbestimmungen und Compliance-Anforderungen übereinstimmt. Mögliche gesellschaftliche Auswirkungen und Reputationsrisiken, die mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz verbunden sein können, sind zu bedenken. Ein proaktiver Ansatz in Bezug auf Ethik und Compliance schafft Vertrauen bei Kunden und Mitarbeitern und minimiert rechtliche und reputative Risiken.
Generative KI Use Cases finden und priorisieren
Unternehmen erkennen zunehmend die Bedeutung von generativer KI für ihren Geschäftserfolg. Eine zentrale Herausforderung besteht jedoch darin, den richtigen Ausgangspunkt zu finden und relevante Use Cases bzw. Anwendungen zu identifizieren. Die folgenden fünf Schritte geben eine Orientierung, wie Unternehmen vorgehen können, um mögliche Anwendungsfälle sowohl auf Abteilungsebene als auch bereichsübergreifend zu definieren.
Schritt 1: Bestandsaufnahme und Analyse
Zu Beginn sollten Unternehmen eine umfassende Bestandsaufnahme ihrer bestehenden Geschäftsprozesse und Herausforderungen in allen Abteilungen durchführen. Dies beinhaltet die Identifikation von Bereichen, die ein hohes Optimierungspotenzial aufweisen, sowie die Analyse der vorhandenen Datenquellen und deren Qualität. Diese Grundlage hilft, gezielte Ansatzpunkte für den Einsatz von generativer KI zu finden.
Schritt 2: Ideengenerierung
In dieser Phase sollten abteilungsübergreifende Workshops organisiert werden, um kreative Ideen für mögliche generative KI Anwendungen zu sammeln. Der Einsatz von Techniken wie Design Thinking kann dabei helfen, innovative Ansätze zu fördern. Es ist wichtig, auch branchenspezifische Best Practices zu berücksichtigen, um ein breites Spektrum an Ideen zu entwickeln.
Schritt 3: Erste Bewertung
Im nächsten Schritte erfolgt die erste Bewertung der gesammelten Ideen anhand klar definierter Kriterien. Wichtige Aspekte sind der Geschäftswert, die strategische Relevanz, die technische Machbarkeit sowie die Verfügbarkeit notwendiger Daten und der Aufwand für die Umsetzung. Diese Bewertung ermöglicht es, eine Rangliste der vielversprechendsten Use Cases zu erstellen.
Schritt 4: Detaillierte Qualifizierung
Für die am höchsten bewerteten Use Cases sollte eine tiefere Analyse durchgeführt werden. Hierbei wird der potenzielle ROI geschätzt und mögliche Risiken sowie Herausforderungen berücksichtigt. Diese detaillierte Qualifizierung hilft dabei, fundierte Entscheidungen über die Umsetzbarkeit und den Nutzen der identifizierten gnerative KI Anwendungen zu treffen.
Schritt 5: Priorisierung und Auswahl
Abschließend sollten die identifizierten Use Cases priorisiert werden, basierend auf der detaillierten Bewertung aus dem vorherigen Schritt. Anschließend wird ein oder mehrere Use Cases für Pilotprojekte ausgewählt, wobei der Fokus auf schnell realisierbaren Erfolgen (“Quick Wins”) liegen sollte. Diese Auswahl legt den Grundstein für die anschließende Umsetzung und Erfolgsmessung.
> Impuls: Christoph und Patricia zeigen euch, wie ihr vorgehen könnt, um potentielle KI-Anwendungen mit generativer KI in eurem Unternehmen zu identifizieren und auf ihren Mehrwert zu bewerten:
Generative KI Anwendungen im Unternehmen erfolgreich umsetzen
Um generative Künstliche Intelligenz erfolgreich im Unternehmen zu implementieren, ist es wichtig eine klare Roadmap zu entwickeln, die von der Identifikation geeigneter Anwendungsfälle bis zur vollständigen Integration in die Geschäftsprozesse reicht. Im Folgenden haben wir ein Beispiel für ein grobe Vorgehensweise dargestellt:
Strategische Planung und Zielsetzung
Wie im vorangegangenen Kapitel beschrieben, ist es wicht zunächst eine Bestandsaufnahme durchzuführen, um die bestehenden Geschäftsprozesse zu analysieren und Optimierungspotenziale zu identifizieren. Dabei sollten klare Ziele für den Einsatz von generativer KI definiert werden. Im weiteren Verlauf sollten daraus relevante generative KI Anwendungen abgeleitet werden, um sicherzustellen, dass die Technologie gezielt eingesetzt wird.
Pilotprojekte und technische Vorbereitung
Unternehmen sollten mit kleineren, internen generative KI Anwendungen beginnen, um erste Erfahrungen mit der Technologie zu sammeln. Gleichzeitig ist es entscheidend, die notwendige IT-Infrastruktur sicherzustellen, sei es durch Cloud-Lösungen oder On-Premise-Implementierungen. Die Ergebnisse der Pilotprojekte sollten sorgfältig evaluiert werden, um die Strategie entsprechend anzupassen und den Einsatz der Technologie weiter zu optimieren. Gerade in dieser Phase ist es sinnvoll, mit einem Proof of Concept (PoC) oder Prototypen zu arbeiten, um mögliche Risiken oder gar Fehlentwicklungen zu vermeiden. Was der genaue Unterschied zwischen einem PoC, Prototyp und einem MVP ist, haben wir in einem separaten Beitrag zusammengefasst.
Datenmanagement und Qualitätssicherung
Ein weiterer Schritt bei der Entwickung von generative KI Anwendungen besteht darin, relevante Unternehmensdaten für das Training der KI-Modelle zu identifizieren. Unternehmen müssen Prozesse zur Datenvorbereitung und Qualitätssicherung implementieren. So wird sichergestellt, dass die verwendeten Daten von hoher Qualität sind. Die kontinuierliche Sicherstellung der Datenverfügbarkeit und -qualität ist entscheidend für den Erfolg der KI-Anwendungen.
Mitarbeitereinbindung und Kompetenzaufbau
Die Einbindung der Mitarbeiter ist ein wesentlicher Aspekt bei der Implementierung von generativer KI. Unternehmen sollten ihre Mitarbeiter über die Potenziale und Grenzen der Technologie informieren und Schulungen zur verantwortungsvollen Nutzung von Künstlicher Intelligenz anbieten. Durch die Förderung von Akzeptanz und Engagement können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Mitarbeiter aktiv am Transformationsprozess teilnehmen.
Ethik, Governance und rechtliche Aspekte
Es ist wichtig, ethische Richtlinien für den Einsatz von generativer KI Anwendung zu entwickeln, damit die Technologie verantwortungsvoll genutzt wird. Unternehmen sollten klare Verantwortlichkeiten festlegen und Qualitätssicherungsprozesse implementieren, um mögliche Risiken zu minimieren. Es sollten auch rechtliche Aspekte wie Urheberrecht oder Datenschutz geklärt werden, um die Einhaltung relevanter Gesetze und Vorschriften zu gewährleisten.
Kontinuierliche Evaluation und Anpassung
Nach der Implementierung sollten Unternehmen die Leistung und den Nutzen der eingesetzten KI-Anwendung kontinuierlich überwachen. Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse ist es wichtig, die Strategie regelmäßig anzupassen und gegebenenfalls neue Optimierungs- oder Skalierungsmöglichkeiten für die generative KI Anwendungen zu identifizieren. Dieser iterative Prozess trägt dazu bei, den langfristigen Erfolg der Technologie im Unternehmen sicherzustellen.
> Impuls: Hannah und Oliver zeigen euch an konkreten Beispielen, wie ihr am Besten vorgeht bei der Umsetzung und Einführung von KI-Anwendungen mit gnerativer KI:
Beispiele für Generative KI-Tools
- ChatGPT ist ein generative KI basierter Chatbot, der natürliche Sprache verarbeitet und generiert. Er funktioniert, indem er auf einem großen Sprachmodell basiert, das auf enormen Textmengen trainiert wurde. In Unternehmen kann ChatGPT für Kundenservice, Content-Erstellung, Ideengenerierung und als Unterstützung bei Recherchen eingesetzt werden.
- Perplexity ist eine generative KI gestützte Suchmaschine, die natürlichsprachige Anfragen versteht und präzise Antworten liefert. Sie nutzt große Sprachmodelle, um Informationen zu analysieren und zusammenzufassen. Unternehmen können Perplexity für schnelle Informationssuche, Marktforschung und als Unterstützung bei Entscheidungsprozessen einsetzen.
- DALL-E ist ein generative KI System zur Bildgenerierung basierend auf Textbeschreibungen. Es verwendet ein neuronales Netzwerk, um Bilder aus textuellen Eingaben zu erzeugen. In Unternehmen kann DALL-E für Produktdesign, Marketing-Visualisierungen und kreative Konzeptentwicklung genutzt werden.
- Midjourney ist ebenfalls ein generative KI Tool zur Bildgenerierung, das auf Textbeschreibungen basiert. Es nutzt maschinelles Lernen, um detaillierte und künstlerische Bilder zu erstellen. Unternehmen können Midjourney für Marketingmaterialien, Produktvisualisierungen und kreative Ideenfindung einsetzen.
- DeepL ist ein generative KI basiertes Übersetzungstool, das neuronale Netze für präzise Übersetzungen nutzt. Es verarbeitet den Kontext, um natürlich klingende Übersetzungen zu erzeugen. In Unternehmen kann DeepL für internationale Kommunikation, Lokalisierung von Produkten und Übersetzung von Dokumenten verwendet werden.
- GitHub Copilot ist ein generative KI Assistent für Softwareentwickler. Er nutzt maschinelles Lernen, um Codevorschläge basierend auf dem Kontext und den Kommentaren des Entwicklers zu generieren. In Unternehmen kann GitHub Copilot zur Steigerung der Entwicklungsproduktivität, zum schnelleren Prototyping und zur Unterstützung bei der Code-Dokumentation eingesetzt werden.
- Canva ist ein generatives KI Anwendung für visuelle Gestaltung und Grafikdesign. Es nutzt generative Künstliche Intelligenz, um Benutzern bei der Erstellung von professionell aussehenden Designs für verschiedene Zwecke zu unterstützen. In Unternehmen kann Canva zur Erstellung von Marketingmaterialien, Präsentationen, Social-Media-Inhalten und Infografiken eingesetzt werden.
- kamium ist eine generative KI Plattform die es Unternehmen ermöglicht ihre Daten und Know-How effektiv zu nutzen und Geschäftsprozesse zu optimieren. Dadurch wird die Produktivität gesteigert und das Unternehmenswissen in der gesamten Organisation zugänglich gemacht.
Weitere hilfreiche Quellen zum Thema generative KI
- Generative KI - die ersten Schritte zum eigenen Use Case
- Was ist Retrieval Augmented Generation (RAG)?
- Wie funktioniert Retrieval Augmented Generation (RAG)?
- Übersicht: Mögliche Anwendungen von KI in Unternehmen
- Generative KI-Tools in der Softwareentwicklung: ChatGPT und GitHub Copilot im Test
- Die Herausforderungen bei der Nutzung von KI im Unternehmen
- Wie kan ChatGPT DSGVO-konform im Unternehmen eingesetzt werden
- Wie können LLMs bei der Entwicklung von KI-Anwendungen helfen und was sind die Limits
- Unterscheidung zwischen einem Proof of Concept, Prototyp und MVP
- Studie: Gartner 2024 Hype Cycle for Emerging Technologies
- Studie: Künstliche Intelligenz in Deutschland - Status quo und Ausblick (Bitcom 2024)