Künstliche Intelligenz – die Revolution hat begonnen

Nach dem von Dan Brown in seinem bereits im Jahr 2017 erschienen Buch „Origin“ skizzierten Potential von künstlicher Intelligenz (KI), ist spätestens mit dem GoLive von ChatGPT zu Beginn des Jahres 2023 KI in aller Munde. Da der anfänglich große Hype um eine Intelligenz, die es vermag, von Nutzern individuell formulierte Fragen zu beantworten oder ganze Texte zu erstellen, mittlerweile abgeflacht ist, lohnt es sich für sie zu fragen, ob es sinnvoll ist, KI auch in ihrem Unternehmen einzusetzen? Lassen Sie uns bei allem Realismus vor allem auf die Potentiale, schauen – und überlegen, welche Einsatzfelder in Unternehmen bereits heute, welche aber auch erst (vielleicht) in Zukunft bestehen.

Trend KI: KI heute im Unternehmenskontext

Die Nutzung von – oder zumindest die Auseinandersetzung mit KI ist heute omnipräsent. Doch wie sieht es mit der tatsächlichen Nutzung im unternehmerischen Kontext aus? Der Einsatz und die Nutzung von künstlicher Intelligenz ist von Branche zu Branche unterschiedlich [1], bewegen sich deutschlandweit aber bei rund 15 Prozent [1; 2]. Ein deutlich höherer Anteil plant oder diskutiert zumindest den Einsatz von KI; der Anteil der Unternehmen, der sich noch gar nicht mit KI befasst liegt – wieder branchenabhängig – zwischen 40 und 60 Prozent. Wer sich also bereits heute mit KI beschäftigt, gehört deutschlandweit zu den Vorreitern auf diesem Feld.

Die Einschätzung der Bedeutung von KI unterliegt in Unternehmen einer gewissen Ambivalenz: So „setzt nur jedes fünfte Unternehmen, das KI als wichtigste Zukunftstechnologie sieht, selbst auch KI ein“ [2]. Im weltweiten Vergleich wird die Bedeutung von KI in Deutschland als gering eingeschätzt [3]. Dies mag damit zusammenhängen, dass nur 15 Prozent der Digitalverantwortlichen sich überhaupt gut auf KI vorbereitet sehen [4, S. 5]. Die bedeutende Rolle der künstlichen Intelligenz scheint allerdings vornehmlich Zukunftscharakter zu haben: Der geringe Anteil an Unternehmen mit bereits implementierten KI-Lösungen spricht ebenso dafür, wie die Tatsache, dass nur 28 Prozent der digitalverantwortlichen Entscheider angeben, dass KI und maschinelles Lernen in den letzten drei Jahren bereits einen bedeutsamen Beitrag zum Return of Investment geleistet haben; Cloud- und Big Data-Lösungen liegen deutlich davor [4, S. 20]. Ebenso verhält es sich bei der Einschätzung darüber, inwieweit KI einen Wettbewerbsfaktor für Konkurrenten darstellt. Hier sehen drei Viertel aller KI-affinen Unternehmen sich einem Wettbewerbsrisiko gegenüber solchen Konkurrenten ausgesetzt, die KI effektiver zu nutzen vermögen; bei den KI-fernen Unternehmen sehen dies nur 58 Prozent [pwc , S. 10]. Dies macht deutlich, dass KI als relevanter und – insbesondere von jenen, die sich nicht dezidiert damit auseinandersetzen – leicht zu unterschätzender Wettbewerbsfaktor anzusehen ist.

Die Nutzung von KI findet derzeit zumindest noch in begrenztem Umfang und für inhaltlich ähnliche Anwendungsfelder statt, nämlich primär im Kontext textbezogener Anwendungen. Dazu zählen derzeit insbesondere automatisierte Texterstellung oder -übersetzungen, textliche Dialoge z.B. bei der Nutzung von Chatbots oder Helpdesks, sowie Marketing- und Analyse-bezogene Aufgaben [2; 4; 5]. Das Spektrum der potentiellen Anwendungsfelder ist jedoch deutlich größer. Die Einsatzmöglichkeiten nehmen mit dem Verständnis von KI und dem Vorbereitungsgrad (der noch sehr gering ist, s.o.) auf diese zu. Was aber steckt hinter KI?

Hintergrund: Was ist KI und wie funktioniert sie?

Künstliche Intelligenz ahmt menschliche Intelligenz nach, soll also primär dazu dienen, unbekannte Aufgaben und Herausforderungen durch logisches Denken und Schlussfolgern zu lösen. KI als Teilgebiet der Informatik nutzt hierzu Daten, die es erkennt, analysiert und in eine bestimmte Reihenfolge bringen kann. Die dafür zu nutzenden Algorithmen, also die Regeln nach denen die KI Daten prozessiert, können auf vorgegebenen programmierten Vorgaben basieren oder auf maschinellem Lernen. Während bei programmierten Vorgaben das Lösungsverfahren vorgegeben wird, erlernt der Algorithmus beim maschinellen Lernen anhand von Daten, welche er auf Gütekriterien hin testet und auf ihren Informationsgehalt hin analysiert, selbst, eine Lösung zu finden. Für dieses Training im Rahmen des maschinellen Lernens sind allerdings sehr große Datenmengen und eine hohe Rechenleistung vonnöten.

Welche Einschränkungen, aber auch welche Möglichkeiten ergeben sich daraus?

Potentiale und Limitationen: KI in ihrem Unternehmen

Nicht nur aufgrund der derzeitigen, sondern insbesondere aufgrund erhoffter zukünftiger Einsatzmöglichkeiten wird dem Einsatz von KI ein enormes Potential zugesprochen. So sehen 42 Prozent der deutschen Unternehmen in der Nutzung von KI (insbesondere auf Basis maschinellen Lernens) einen Wettbewerbsvorteil gegenüber jener Konkurrenz, die es nicht verwenden. Jedes fünfte Unternehmen sieht KI sogar als Treiber, Geschäftsmodelle zu verändern oder gar neue entstehen zu lassen [2]. Doch auch ohne dieses gänzlich disruptive Potential, werden von einem knappen Drittel der Unternehmen Produktivitätsgewinne erwartet [2]; diese können entweder dadurch entstehen, dass Menschen bei ihrer Arbeit gezielt unterstützt werden – oder aber KI als autonomes System selbstständig agiert [5, S. 13]. Auf diese Weise kann nach Einschätzung einiger Unternehmen dem Fachkräftemangel begegnet werden [2].

Dem gegenüber halten allerdings rund die Hälfte der deutschen Unternehmen KI in Hinblick auf ihren Nutzen für überbewertet [2]. Herausforderungen sehen Unternehmen insbesondere beim Datenschutz und anderen rechtlichen Aspekten [2; 4, S. 25], die mit der Verarbeitung und Analyse von Unternehmensdaten einhergehen. Zudem werden Fragen hinsichtlich der von einer KI generierten Ergebnisse gestellt. Dass diese nicht zwingend fehlerfrei sind, kann unterschiedliche Ursachen haben: Zum einen ist die Aktualität der Datenbasis, auf deren Grundlage Ergebnisse produziert werden, essentiell. Bis Anfang November 2023 beruhten die Ergebnisse von ChatGPT auf einem Daten- und somit Wissensstand von September 2021 – und auch jetzt ist der Wissensstand nur bis April 2023 aufgeholt. In einer Wissensgesellschaft, die von der Aktualität von Daten lebt, schließt eine solch verzögerte Lernkurve den Einsatz zumindest für aktuelle Fragestellungen aus. Ein weiterer Aspekt können sogenannte Halluzinationen [4, S. 25] sein, also fehlerhaft generierte Ergebnisse, die auf zu wenige oder falsche Trainingsdaten oder auf Fehler in den Trainingsparametern zurückzuführen sind. Als Gegenargument zum Fachkräftemangel wird gerne angeführt, dass es umso schwieriger wird, ausreichend Personale mit dem benötigten Fachwissen im KI-Umfeld zu gewinnen [2]. Zudem werden grundsätzliche Limitationen wie Zeitmangel und Kosten angeführt.

Bei allen Vorbehalten gegenüber KI lohnt es sich, sich zumindest mit den Einsatzmöglichkeiten im eigenen Unternehmen zu beschäftigen. Nur auf diese Weise lassen sich Potentiale aufdecken und auch vielleicht bislang nicht erwartete Wettbewerbsvorteile erzielen. Insbesondere bei bislang wenig (vollständig) durchdrungenen Technologien, lassen sich häufig mehr Anwendungsfelder und Potentiale finden als zuvor angenommen. Wenn man dabei beispielsweise Datenschutzaspekte von vornherein mitdenkt, lassen sich mit hoher Wahrscheinlichkeit potentielle Einsatzfelder für KI in jedem Unternehmen finden. Diese auf ihren Nutzen in Ihrem Unternehmen hin zu bewerten, auf mögliche Limitationen hinzuweisen, Ihnen aber auch funktional adäquate Alternativen aufzuzeigen, sehen wir als unsere Mission an. Ob der Einsatz schon heute beginnt oder erst in Zukunft; vorbereitet zu sein, hilft. Deshalb: Lassen Sie uns gemeinsam die Potentiale von KI in Ihrem spezifischen Anwendungskontext aufdecken und einen Wettbewerbsvorsprung erarbeiten – denn die Konkurrenz schläft nicht!

Wir freuen uns, wenn Sie zu uns Kontakt aufnehmen!