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Noch vor weniger als einem Jahr war Künstliche Intelligenz (KI) ein Mittel von vielen, den Geschäftsablauf zu unterstützen und punktuell Mehrwerte zu generieren. Heute beschäftigen sich Firmen aller Größen und in allen Branchen mit der Frage, wie sie KI zu einem integralen Bestandteil ihrer zentralen Geschäftsstrategie machen können. Generative KI auf der Basis von Foundation-Modellen hat in den letzten Monaten zu einem absoluten Paradigmenwechsel geführt. Eine neue Studie des IBM Institute for Business Value hat ergeben, dass mittlerweile drei von vier (75 %) der befragten CEOs der Meinung sind, dass das Unternehmen im Wettbewerb gegen die anderen gewinnen wird, das die fortschrittlichste generative KI nutzt. 43 % der befragten CEOs gaben zudem an, dass ihr Unternehmen bereits generative KI für die strategische Entscheidungsfindung einsetzt. Generative KI hat sich damit zu einem der dominierenden Management- und Business-Trends unserer Zeit entwickelt.

In der Vergangenheit waren die Skalierung und Operationalisierung von KI für Unternehmen bereits eine Herausforderung; die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten generativer KI können das weiter verstärken. Laut einer aktuellen Studie von Gartner schaffen es durchschnittlich nur 54 % der KI-Projekte von der Pilotphase in den produktiven Betrieb. Hier besteht also noch Beratungsbedarf, und auch ein wenig Experimentierfreude ist derzeit auf jeden Fall noch nötig. Ein verlässlicher Transformationspartner wie IBM Consulting kann Kunden auf ihrem Weg zum KI-gesteuerten Unternehmen unterstützen. Unabhängig davon, ob Unternehmen auf externe Expertise zurückgreifen oder ihren Weg allein gehen, sollten sie sich vor Projektbeginn über sinnvolle Einsatzbereiche, ihre individuellen Anforderungen und die damit verbundenen datenschutzrechtlichen Aspekte klar werden.

Generative KI: Universell einsetzbar, aber rechtlich komplex

Generative KI kann für eine Reihe von Anwendungsfällen eingesetzt werden, z. B. zum Sortieren und Klassifizieren von Schriftverkehr, zum Erstellen von Zusammenfassungen komplexer Texte, zum Identifizieren und Extrahieren wichtiger Informationen aus unstrukturierten Daten und zum Generieren von Code, Marketinginhalten und vielem mehr. Sie ist so universell einsetzbar wie ein Schweizer Offiziersmesser.

Es gibt jedoch einige Schlüsselbereiche, die für die meisten Unternehmen relevant sind und in denen mithilfe von generativer KI besonders schnelle und hohe Produktivitätssteigerungen möglich sind:

Personalbereich

Personalabteilungen können mit generativer KI effizienter arbeiten. Indem sie die eingesetzten KI-Modelle mit eigenen, unternehmensspezifischen Personaldaten trainieren, können Personalverantwortliche KI für eine Vielzahl von Aufgaben nutzen. Dazu gehören beispielsweise das Erstellen von Stellenausschreibungen oder das Zusammenfassen von eingehenden Lebensläufen.

Kundenbetreuung

Unternehmen können ihre vorhandenen Kundendaten und generative KI kombinieren, um mithilfe von Chatbots und digitalen Assistenten die Interaktion mit Kunden stärker zu personalisieren. KI hat sich bereits bei der Bearbeitung von Anrufen in Callcentern bewährt und kann hier ein stärker automatisiertes und doch individuelleres Eingehen auf die individuellen Kundenbedürfnisse ermöglichen. Das verbessert den Service und entlastet die Mitarbeiter so, dass sie sich auf komplexere und höherwertige Aufgaben konzentrieren können.

Anwendungsmodernisierung

Softwareentwickler_innen können KI nutzen, um erste Codebeispiele und Playbooks für neue IT-Projekte zu erstellen und dann darauf aufzubauen. Im Bereich der Anwendungsmodernisierung und des IT-Betriebs in Unternehmen kann dies sogar zu einer deutlichen Produktivitätssteigerung führen.

In den beiden ersten Fällen werden jedoch persönliche und sensible Daten von Mitarbeiter_innen und Kund_innen verarbeitet. Hier müssen Unternehmen also besonderes Augenmerk darauflegen, dass diese Informationen gesetzeskonform verarbeitet werden. Das ist auch im Hinblick auf die kommenden Regeln des AI Acts der Europäischen Union wichtig, die hier neue Maßstäbe setzen werden.

Der Übergang zu einer KI-zentrierten Welt

Unternehmen erkunden generell gerade die vielen verschiedenen Optionen für die Implementierung von KI – sie können ihre eigenen KI-Modelle von Grund auf neu entwickeln oder eine Kombination aus proprietären und Open-Source-Modellen verwenden. Businesstaugliche KI-Plattformen, passende Tools und technisches Know-how können ihnen hierbei den Einstieg erleichtern, doch bei der Einführung von KI sind einige Anforderungen zu beachten: 

1. Der Aufbau einer vertrauenswürdigen KI ist entscheidend

Firmen müssen sich darauf verlassen können, dass die KI, die sie für geschäftskritische Entscheidungen und Prozesse einsetzen, vertrauenswürdig, ethisch vertretbar und zuverlässig ist. Sie muss so konzipiert sein, dass der Output der KI jederzeit nachvollziehbar, fair und transparent ist. Der Datenschutz und die Privatsphäre müssen beim Umgang mit personenbezogenen Daten jederzeit an erster Stelle stehen, um Vertrauen zu schaffen. KI-Lösungen wie IBM watsonx, die von vornherein auf einen vertrauenswürdigen und nachvollziehbaren Umgang mit solchen Daten ausgelegt sind, sind in solchen Fällen die beste Wahl – gerade für die oben beschriebenen Einsatzszenarien im Personalbereich und der Kundenbetreuung.

2. Die Lösungen sollten auf die individuellen Bedürfnisse der Unternehmen zugeschnitten sein

Unternehmen wollen sich durch den Einsatz von KI differenzieren und Wettbewerbsvorteile gewinnen. Der Schlüssel hierzu liegt in der genauen Anpassung der Technologie an die spezifischen Bedürfnisse und Prioritäten ihrer Kundschaft und der eigenen Belegschaft. Das setzt auch voraus, dass sie tatsächlich eigene Daten zum Training der KI-Modelle verwenden können und nicht ausschließlich fertig trainierte Modelle einsetzen. In zu vielen Fällen ist die Herkunft und Qualität der Trainingsdaten nicht hinreichend verifizierbar. Dabei spielt es keine Rolle, ob die Unternehmen für ihre KI-Lösungen auf maschinelles Lernen oder die neueren Foundation-Modelle setzen. Die Foundation-Modelle haben jedoch den Vorteil, dass sie sich sehr exakt für die individuellen Daten und die Branche eines Unternehmens anpassen lassen. Eine so genaue Anpassung war vorher sehr schwierig und arbeitsintensiv, sie ermöglicht aber ein wesentlich genaueres und flexibleres Eingehen auf die Kundenbedürfnisse.

3. Governance und Flexibilität gehören in den Kern von KI-Umgebungen

Die Anforderungen an Unternehmen ändern sich ständig – sowohl von Seiten der Kunden als auch des Gesetzgebers. Daher müssen sie KI-Umgebungen implementieren, die Governance, Transparenz und Ethik beim Umgang mit sensiblen Informationen in den Mittelpunkt stellen. Um technisch flexibel zu bleiben, sollten zudem Unternehmen einen Multi-Cloud-Ansatz für ihre KI-Lösungen in Betracht ziehen. Das ermöglicht eine einfachere Skalierbarkeit, die rasche Einführung neuer Prozesse und Workflows und minimiert die Gefahr eines Vendor Lock-ins.

IBM unterstützt Unternehmen im Zeitalter der KI

Es gibt also rund ums Thema KI eine Menge Punkte zu bedenken. IBM will daher sicherstellen, dass trotz dieser Herausforderungen Unternehmen aller Branchen und Größen KI ins Zentrum ihrer Strategien stellen können. Wir bieten dazu offene und maßgeschneiderte KI-Lösungen für Unternehmen. Mit IBM watsonx, unserer KI- und Datenplattform für Unternehmen, können diese KI in einer Vielzahl von Umgebungen und für verschiedenste Einsatzszenarien nutzen. Sie macht KI zu kontrollierter, kommerziell einsetzbarer Intelligenz. Da Transparenz und volle Kontrolle über die Daten an erster Stelle stehen, sind Kunden in der Lage, sich auf die Anforderungen des EU AI Acts und anderer Regulatorien entsprechend vorzubereiten und Anforderungen umzusetzen.

Unabhängig davon, ob Unternehmen Open-Source-Modelle nutzen, eigene KI-Modelle entwickeln oder KI vor Ort oder in der Cloud einsetzen – IBM verfügt über die Lösungen und die Expertise, um sie bei ihrer Transformation zu begleiten und ihnen auch im KI-Zeitalter jederzeit die volle Kontrolle über die eigenen Daten zu geben.

Für einen tieferen Einblick in das Thema empfehle ich das kürzlich veröffentlichte Whitepaper “AI for Business” (deutsche Version: https://ibm.biz/AI-for-Business-Whitepaper, englische Version: https://ibm.biz/AI-for-Business-Whitepaper-en). Im Whitepaper wird erläutert, wie generative KI sich von anderen Arten von KI unterscheidet, die beispielsweise Klassifizierung und Vorhersagen durchführen. Es bietet einen Überblick darüber, welche Konzepte im Einsatz von KI im Unternehmenskontext wesentlich sind, auf was geachtet werden muss und welche Vorgehensweisen zielgerichtet sind.