Die Vor- und Nachteile generativer KI verstehen

Seien wir fair: Generative Künstliche Intelligenz (KI) ist nicht mehr nur ein Schlagwort. Es ist ein Game-Changer, den Unternehmensleiter und Unternehmer nicht übersehen können. Seit der Einführung vieler berühmter Gen-KI-Tools ist noch nicht einmal ein Jahr vergangen, doch die Arbeitsumgebungen haben bereits erhebliche Veränderungen erfahren.

Bereits im August 2023 führte McKinsey eine Umfrage unter Führungskräften von Unternehmen durch, um ihre Meinung zu Gen AI einzuholen. Die Ergebnisse zeigten, dass ein Drittel der teilnehmenden Organisationen bereits in mindestens einer Geschäftsfunktion generative KI eingesetzt hat. Darüber hinaus gaben fast ein Viertel der befragten C-Level-Führungskräfte an, dass sie persönlich Gen-KI-Tools für die Arbeit nutzen und Gen-KI bereits auf der Tagesordnung ihrer Vorstände haben.

Während Gen AI für Unternehmen auf der ganzen Welt ein großes Versprechen darstellt, ist der Weg zur Einführung von Gen AI nicht ohne Herausforderungen. In diesem Blogbeitrag teilen wir unser Fachwissen als Gen-KI-Entwicklungsunternehmen und befassen uns mit den Vor- und Nachteilen generativer KI, beleuchten ihre Vorteile, decken ihre Hindernisse auf und erkunden ihre Grenzen und Einschränkungen.

Vorteile generativer KI

Erhöhte Kreativität

Generative KI verleiht dem kreativen Prozess neue Energie. Die Vorteile der generativen KI gehen über traditionelle kreative Bereiche hinaus und fördern Inspiration und Originalität am Arbeitsplatz. Hier sind einige Beispiele dafür, wie generative KI Kreativität anregen kann.

• DALL-E von OpenAI ist ein Paradebeispiel für ein generatives KI-Modell, das in der Lage ist, aus Textaufforderungen einzigartige Bilder zu erstellen. Mit DALL-E können Sie ein Konzept oder Szenario beschreiben und das Modell generiert ein entsprechendes Bild. Dieses Tool kann in verschiedenen kreativen Bereichen eingesetzt werden, von der Konzeption von Designideen bis zur Synthese visueller Inhalte für Marketingmaterialien.
• Watson Beat von IBM kann mit Musikern zusammenarbeiten, um Originalmusik zu komponieren. Durch die Analyse musikalischer Elemente und das Verständnis von Tönen generiert Watson Beat Kompositionen, die auf menschlichem Input basieren.
• Während ChatGPT von OpenAI ursprünglich für Gespräche in natürlicher Sprache konzipiert wurde, kann es auch für die Inhaltserstellung eingesetzt werden. Autoren können ChatGPT nutzen, um Ideen zu sammeln, Schreibblockaden zu überwinden oder sogar fiktive Erzählungen zu erstellen.

Generative KI wird auch zunehmend im Produktdesign eingesetzt. Durch die Eingabe von Designbeschränkungen und -zielen können KI-Algorithmen eine Reihe von Designvarianten generieren. Dies beschleunigt nicht nur den Designprozess, sondern führt auch neue und unerwartete Konzepte ein und inspiriert Designer dazu, über konventionelle Grenzen hinaus zu denken.

Verbesserte Produktivität

Generative KI beschleunigt Prozesse durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben und ermöglicht es Teams, sich auf die Arbeit mit höherem Wert zu konzentrieren. Die Vorteile generativer KI bei der Effizienzsteigerung werden anhand vieler Beispiele deutlich.

Juristen können beispielsweise Gen-KI nutzen, um Rechtsdokumente effizienter zu prüfen und zu verfassen. Plattformen wie LawGeek identifizieren schnell relevante Klauseln, potenzielle Risiken und Unstimmigkeiten und optimieren so Vertragsprüfungen.

Ebenso können generative KI-Algorithmen Finanz- und Bankabläufe rationalisieren. Beispielsweise kann Kasisto, eine Konversations-KI-Plattform, Kundenanfragen in natürlicher Sprache verstehen und beantworten. Es kann Aufgaben wie die Überprüfung des Kontostands, die Überweisung von Geldern und die Bereitstellung finanzieller Einblicke ausführen.

In der Fertigung kann Gen AI den Designprozess erleichtern. Siemens beispielsweise nutzt generative KI, um das Design komplexer Bauteile zu optimieren. Die Ingenieure von Siemens legen Gewicht-Festigkeits-Verhältnisse, Material, Temperatur, Druck, Kraftbereich und andere Parameter fest, während generative KI-Algorithmen unzählige Designvarianten erkunden, um optimale Konfigurationen zu finden.

Personalisierung und Kundenbindung

Personalisierung ist der Schlüssel zur Kundenbindung und -bindung, und hier kommen die Vorteile der generativen KI zum Tragen. Generative KI kann dabei helfen, Empfehlungen, Marketingbotschaften oder Einkaufserlebnisse an individuelle Vorlieben anzupassen. Dies verbessert die Kundenbindung, stärkt die Markentreue und steigert den Umsatz.

Beispielsweise integrieren Unternehmen zunehmend generative KI-Chatbots wie ChatGPT, um personalisierte Antworten auf Kundenanfragen zu geben. Generative KI versteht Benutzereingaben, passt ihre Antworten kontextabhängig an und führt natürlichere und maßgeschneiderte Gespräche.

Unternehmen nutzen generative KI auch, um Kunden beim Online-Shopping bei der Erfüllung ihrer Bedürfnisse zu unterstützen. The North Face beispielsweise nutzt die generativen KI-Funktionen von IBM Watson, um die Vorlieben der Online-Kunden zu verstehen und auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene Oberbekleidung zu empfehlen. Das Tool fungiert als Experte für digitale Marken und hilft Benutzern dabei, sich wie ein kompetenter Verkäufer im Geschäft durch das Online-Erlebnis zu navigieren.

Kostenoptimierung

Generative KI ist eine vielseitige Lösung, die nicht nur Prozesse transformiert, sondern auch erheblich zur Kosteneinsparung beiträgt. Unternehmen können ihr Endergebnis durch verschiedene Vorteile der generativen KI optimieren, wie zum Beispiel die folgenden.

• Automatisierung von Arbeitsaktivitäten: Generative KI kann die Erstellung von schriftlichen Inhalten, Grafikdesigns und sogar Codeausschnitten automatisieren. Beispielsweise nutzen Ingenieurteams zunehmend KI-basierte Codierungsassistenten, und 75 % der Führungskräfte berichten, dass KI ihre Erwartungen erfüllt oder übertroffen hat. Diese Automatisierung verringert nicht nur die Abhängigkeit von manueller Arbeit, sondern führt auch zu Zeiteinsparungen und geringeren Arbeitskosten für sich wiederholende und zeitaufwändige Aufgaben. Laut Bain-Forschung hat die Integration großer Sprachmodelle und KI-Tools das Potenzial, bis zu 20 % der Arbeitsaufgaben ohne Qualitätseinbußen zu beschleunigen.
• Optimierung von Forschung und Entwicklung: Generative KI kann den Designprozess optimieren, Abfall reduzieren und die Ressourcennutzung verbessern. Während das Potenzial der generativen KI in Forschung und Entwicklung weniger gut erkannt wird als ihr Potenzial in anderen Geschäftsfunktionen, deuten Untersuchungen darauf hin, dass die Technologie Produktivität mit einem Wert zwischen 10 % und 15 % der gesamten Forschungs- und Entwicklungskosten liefern könnte.
• Personalisierung im großen Maßstab: Generative KI kann im großen Maßstab personalisierte Inhalte und Empfehlungen für Benutzer erstellen. Dieser personalisierte Ansatz verbessert die Kundenbindung und die Konversionsraten und maximiert so den Return on Marketing Investment. McKinsey schätzt, dass generative KI die Produktivität von Marketingteams mit einem Wert zwischen 5 % und 15 % der gesamten Marketingausgaben steigern könnte.
• Besserer Kundenservice: Generative KI hat das Potenzial, den Kundenbetrieb zu revolutionieren und das Kundenerlebnis und die Produktivität der Agenten zu verbessern. Aufgrund ihrer Fähigkeit, Interaktionen mit Kunden mithilfe natürlicher Sprache zu automatisieren, hat die Technologie im Kundenservice bereits an Bedeutung gewonnen. McKinsey berichtet, dass in einem Unternehmen mit 5.000 Kundendienstmitarbeitern der Einsatz generativer KI die Problemlösung um 14 % pro Stunde steigerte und den Zeitaufwand für die Bearbeitung eines Problems um 9 % reduzierte. Außerdem wurde die Abwanderung von Agenten und die Anzahl der Anfragen, mit einem Manager zu sprechen, um 25 % reduziert.

Herausforderungen der generativen KI

Datenschutz und Sicherheit

Eine der größten Herausforderungen im Zusammenhang mit generativer KI ist der Umgang mit sensiblen Daten. Da generative Modelle auf Daten angewiesen sind, um neue Inhalte zu generieren, besteht das Risiko, dass diese Daten vertrauliche oder proprietäre Informationen enthalten. Die Verwendung solcher Daten in KI-Modellen kann zu Datenschutzverletzungen führen, und der potenzielle Missbrauch solcher Daten gibt Anlass zur Sorge.

Im Jahr 2019 sah sich Clearview AI mit einer Klage konfrontiert, weil das Unternehmen Milliarden von Bildern von Social-Media-Plattformen geklaut hatte, um eine Gesichtserkennungsdatenbank aufzubauen. Die Maßnahmen des Unternehmens lösten Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes aus und lösten eine Diskussion über den Datenschutz im Bereich der KI und anschließend der generativen KI aus.

Strategien zur Schadensbegrenzung: Um diese Bedenken auszuräumen, ist es wichtig, der Datenverschlüsselung Priorität einzuräumen, Zugriffskontrollen zu implementieren und die Datenschutzbestimmungen einzuhalten. Transparenz ist ein Schlüsselelement bei der Bewältigung generativer KI-Herausforderungen. Die Gewährleistung von Transparenz über die Datennutzung und die Einholung der Einwilligung der Nutzer nach Aufklärung sind entscheidende Schritte zur Wahrung des Datenschutzes.

Ethische Überlegungen

Das kreative Potenzial der generativen KI erstreckt sich auch auf die Welt der Inhaltsgenerierung, wo ethische Dilemmata auftreten können. KI-generierte Inhalte, von Deepfakes bis hin zu erfundenen Nachrichtenartikeln, haben Bedenken hinsichtlich ihres Potenzials für Fehlinformationen, Täuschung und Manipulation der öffentlichen Meinung geweckt.

Deepfakes wurden beispielsweise verwendet, um überzeugende Videos von Persönlichkeiten des öffentlichen Lebens zu erstellen, die Dinge sagen, die sie nie gesagt haben. Es wurden Fälle gemeldet, in denen auch GPT Inhalte generierte, die ethische Bedenken hervorriefen, wenn sie zu bestimmten Eingaben aufgefordert wurden.

Abhilfestrategien: Um generative KI-Herausforderungen im Zusammenhang mit ihrer ethischen Nutzung anzugehen, ist die Festlegung ethischer Richtlinien für die Erstellung von KI-Inhalten von entscheidender Bedeutung. Transparenz über den KI-Ursprung von Inhalten und die Implementierung von KI-Ethikgremien können dazu beitragen, das Vertrauen aufrechtzuerhalten und potenzielle Schäden zu mindern.

Qualitätskontrolle und Zuverlässigkeit

KI-generierte Inhalte können Fehler und Ungenauigkeiten enthalten, was besonders bei Anwendungen im Gesundheitswesen oder bei Rechtsdienstleistungen kritisch sein kann.

Im medizinischen Bereich werden beispielsweise generative KI-Systeme eingesetzt, um vorläufige radiologische Berichte auf Basis medizinischer Bilddaten zu erstellen. Ziel solcher Systeme ist es, Radiologen durch schnelle Analysen zu unterstützen. Es wurde jedoch berichtet, dass die erstellten Berichte im Vergleich zu Berichten menschlicher Radiologen gelegentlich Fehler, Fehlinterpretationen oder fehlende wichtige Details enthielten.

Abhilfestrategien: Um generative KI-Herausforderungen wie Qualität und Zuverlässigkeit zu bewältigen, sind strenge Tests und Validierungen von KI-Modellen unerlässlich. Kontinuierliche Überwachung und menschliche Aufsicht können dazu beitragen, Probleme umgehend zu erkennen und zu beheben und so das Risiko von Fehlern und Ungenauigkeiten in kritischen Anwendungen zu verringern.

Einschränkungen der generativen KI

Begrenzte Kreativität und Innovation

Während generative KI ein bemerkenswertes Werkzeug zur Generierung kreativer Inhalte ist, ist es wichtig, die Grenzen generativer KI zu erkennen und anzuerkennen, dass sie kein Ersatz für menschliche Kreativität ist. Möglicherweise fehlt es an der Tiefe des emotionalen Verständnisses, der Intuition und der kulturellen Einsicht, die menschliche Schöpfer mitbringen.

Daher ist es für Unternehmen, die auf kreativen Output angewiesen sind, unerlässlich, generative KI als unterstützendes Werkzeug zur Generierung von Ideen und Inspiration zu nutzen, anstatt sich bei der Inhaltserstellung ausschließlich auf generative KI zu verlassen. Menschliche Schöpfer wiederum können die emotionalen und kulturellen Nuancen liefern, die den Inhalt wirklich bemerkenswert machen.

Mangel an komplexem Kontextverständnis

Generative KI steht vor Herausforderungen beim Verstehen nuancierter Inhalte, was zu Fehlinterpretationen und Fehlanwendungen führen kann. Es kämpft mit Sarkasmus, Metaphern und kulturellen Feinheiten, was es dazu neigt, Inhalte zu generieren, die kontextuell falsch oder unangemessen sind.

Bereits 2017 veröffentlichte Microsoft Tay, einen KI-Chatbot, der spätere Kontroversen auslöste, als er begann, diffamierende und beleidigende Tweets über seinen Twitter-Account zu veröffentlichen, was dazu führte, dass Microsoft den Dienst nur 16 Stunden nach seiner Einführung abschaltete. Ebenso fehlt modernen generativen KI-Tools möglicherweise das Kontextverständnis, um angemessene Kommunikation von unangemessener Kommunikation zu unterscheiden.

Um diese Einschränkungen der generativen KI zu überwinden, ist die Implementierung menschlicher Überwachungs- und Inhaltsüberprüfungsmechanismen von entscheidender Bedeutung, insbesondere bei Anwendungen, bei denen das Kontextverständnis von größter Bedeutung ist, wie etwa bei der Moderation sozialer Medien oder beim Kundensupport.

Begrenzte Anpassungsfähigkeit und Individualisierung

Es kann schwierig sein, generative KI-Modelle an spezifische Geschäftsanforderungen anzupassen. Beispielsweise geben Unternehmen, die bereits generative KI-Modelle eingeführt haben, an, dass sie möglicherweise Schwierigkeiten haben, branchenspezifischen Jargon und Feinheiten zu verstehen.

Standardmodelle entsprechen möglicherweise nicht immer den individuellen Anforderungen Ihres Unternehmens und erfordern erhebliche Anpassungen. Dies kann zeitaufwändig und kostspielig sein.

Um Anpassungsherausforderungen zu bewältigen, ist es wichtig, in die Datenkuratierung und eine umfassende Feinabstimmung des Modells zu investieren. Die Zusammenarbeit mit KI-Experten und die Konzentration auf domänenspezifische Trainingsdaten können dazu beitragen, die Anpassungsfähigkeit generativer KI-Modelle an bestimmte Geschäftskontexte zu verbessern.

Überlegungen zur Einführung von Gen AI in Unternehmen

Die Einführung generativer KI ist eine transformative Reise, die eine sorgfältige Abwägung der inhärenten Herausforderungen und Einschränkungen der generativen KI erfordert. Während Unternehmen die mögliche Integration der Technologie untersuchen und die Vor- und Nachteile generativer KI abwägen, rücken drei Schlüsselaspekte in den Vordergrund: die Beurteilung der Geschäftstauglichkeit, die Ausarbeitung einer erfolgreichen Implementierungsstrategie und die Bewältigung von Compliance- und Governance-Anforderungen.

Beurteilung des Business Fit

Die Bestimmung der Relevanz generativer KI im Unternehmenskontext erfordert eine differenzierte Bewertung. Ein praktischer Rahmen umfasst die Berücksichtigung von Faktoren wie den folgenden.

• Betriebliche Anforderungen: Identifizieren Sie Bereiche innerhalb des Unternehmens, in denen generative KI Prozesse rationalisieren, die Produktivität steigern oder Umsätze erschließen kann.
• Datenbereitschaft: Bewerten Sie die Qualität und Quantität der verfügbaren Daten. Generative KI ist in hohem Maße auf Daten angewiesen, und für eine optimale Leistung ist es entscheidend, sicherzustellen, dass Sie über einen robusten Datensatz verfügen.
• Skalierbarkeit: Bewerten Sie die Skalierbarkeit generativer KI-Lösungen, um sie an die sich entwickelnden Unternehmensanforderungen anzupassen.
• Ausrichtung der Fähigkeiten: Bewerten Sie die vorhandenen Fähigkeiten innerhalb der Organisation, um festzustellen, ob für eine erfolgreiche Integration eine Weiterqualifizierung oder zusätzliche Talente erforderlich sind.

Umsetzungsstrategie

Die erfolgreiche Integration generativer KI in den Geschäftsbetrieb erfordert einen gut ausgearbeiteten Plan. Zu den wichtigsten Schritten, die unternommen werden müssen, um die Vorteile der generativen KI zu entdecken, gehören die folgenden.

• Pilotprogramme: Initiieren Sie kleine Pilotprogramme, um die Machbarkeit und Wirksamkeit generativer KI-Lösungen in bestimmten Geschäftsfunktionen zu testen.
• Kollaboratives Lernen: Fördern Sie die funktionsübergreifende Zusammenarbeit und fördern Sie ein kollektives Verständnis der generativen KI in verschiedenen Abteilungen.
• Iterative Entwicklung: Verfolgen Sie einen iterativen Entwicklungsansatz, der eine kontinuierliche Verfeinerung auf der Grundlage von Benutzerfeedback und sich entwickelnden Geschäftsanforderungen ermöglicht.
• Skalierbare Infrastruktur: Investieren Sie in eine skalierbare Infrastruktur, um den steigenden Anforderungen der generativen KI gerecht zu werden, während ihre Integration im gesamten Unternehmen zunimmt.

Navigieren zur ethischen Nutzung

Wenn Unternehmen den Weg der KI-Einführung beschreiten, werden ethische Überlegungen, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und die Governance von größter Bedeutung. Zu den Strategien zur Gewährleistung einer ethischen KI-Nutzung gehören die folgenden.

• Ethikausschüsse: Einrichtung von Ethikausschüssen oder -ausschüssen, um die ethischen Auswirkungen von KI-Anwendungen zu überwachen und zu beraten.
• Transparenzpraktiken: Priorisieren Sie Transparenz bei KI-Entscheidungsprozessen und stellen Sie sicher, dass die Beteiligten verstehen, wie generative KI im Unternehmen eingesetzt wird.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Bleiben Sie über die sich entwickelnden rechtlichen und regulatorischen Rahmenbedingungen im Zusammenhang mit KI informiert und halten Sie diese ein, um sicherzustellen, dass die Einführung generativer KI mit Branchenstandards und -richtlinien übereinstimmt.
• Kontinuierliche Überwachung: Implementieren Sie Systeme zur kontinuierlichen Überwachung generativer KI-Anwendungen, die eine schnelle Identifizierung und Behebung ethischer oder Compliance-bezogener Bedenken ermöglichen.

Das Fazit

Generative KI verändert die Art und Weise, wie wir arbeiten, kommunizieren und kreieren, und bringt sowohl beispiellose Möglichkeiten als auch Überlegungen mit sich. Die Erforschung der Vor- und Nachteile generativer KI ist von entscheidender Bedeutung, wenn wir ihre potenziellen Auswirkungen steuern möchten. Wenn wir seine Möglichkeiten nutzen, müssen wir daher seinem verantwortungsvollen Umgang Vorrang einräumen. Als Anwender dieser transformativen Technologie müssen Unternehmen eine Schlüsselrolle dabei spielen, sicherzustellen, dass Gen AI nahtlos mit ethischen Grundsätzen in Einklang steht. Für Unternehmen und Verbraucher ist es wichtig, generative KI-Tools beratend einzusetzen und die endgültige Entscheidungsfindung dem Menschen zu überlassen.

Wenn Sie das Potenzial generativer KI ethisch nutzen möchten, laden wir Sie ein, sich mit ITRex zu vernetzen.

Dieser Artikel wurde ursprünglich auf der ITRex-Website veröffentlicht.