Die weltweiten Investitionen in künstliche Intelligenz stiegen von 12,75 Millionen US-Dollar im Jahr 2015 auf 93,5 Milliarden US-Dollar im Jahr 2021, und für den Markt wird bis 2028 ein Volumen von 422,37 Milliarden US-Dollar prognostiziert. Projekte zur digitalen Transformation und die Ausweitung des Public-Cloud-Computing werden dieses Wachstum ebenso wie völlig neue KI-Funktionen weiter vorantreiben.
Der Fokus der KI richtet sich nun auf generative KI, etwa ChatGPT. Generative KI bezeichnet Machine-Learning-Algorithmen, die aus unstrukturierten oder strukturierten Eingaben wie Texten, Bildern, Audiodateien, Videos, Code und anderen Inhaltsformen neue Bedeutungen ableiten können.
Zu den generativen KI-Tools gehören Alpha Code von DeepMind (GoogleLab), ChatGPT und GPT-3.5 von OpenAI, DALL-E, MidJourney, Jasper und Stable Diffusion. Diese Liste wird wachsen, da immer mehr Risikokapital in diesen Bereich fließt.
Laut der Financial Times. wurden bereits mehr als 2 Milliarden US-Dollar in generative KI investiert – eine Form der KI, deren Investitionen seit 2020 um 425 % gestiegen sind. Das macht jedoch nur einen Bruchteil des heutigen KI-Marktes aus; auf generative KI entfallen derzeit lediglich 1 % aller erzeugten Daten.
Doch generative KI wächst. Gartner prognostiziert, dass sie bis 2025 für 10 % aller erzeugten Daten verantwortlich sein wird. „Erzeugte Daten“ bezeichnet wertvolle Ergebnisse einer KI-Engine, die für eine beliebige Anzahl geschäftlicher Zwecke genutzt werden können.
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Erzeugt generative KI geschäftlichen Nutzen?
Viele stellen an diesem Punkt jedoch die richtige Frage: Erzeugt generative KI geschäftlichen Nutzen?
Zunächst sollten wir uns klarmachen, dass diese Technologie derzeit äußerst angesagt ist. Alle äußern sich zu diesem Thema, darunter eWeek, McKinsey, Microsoft, Accenture The New York Times sowie OpenAI. Das erinnert an Cloud-Computing im Jahr 2008, als die Technologie gerade an Fahrt aufnahm und für viel Hype sorgte.
Ja, der Hype ist für einen aufstrebenden Technologiemarkt durchaus förderlich. Oder für diese Weiterentwicklung einer bestehenden Technologie. Das Konzept der KI gibt es seit den 1950er-Jahren. Auch wenn KI im Laufe der Jahre deutlich besser und sicherlich auch viel günstiger geworden ist, bleibt das grundlegende Konzept der „KI“ dasselbe.
Frühere Generationen von KI konnten jedoch aus vorhandenen Daten keine „neuen Bedeutungen“ ableiten, und völlig neue Kreativität gehörte nicht zu ihren Stärken. Genau hier kann generative KI glänzen.
Bei der Betrachtung geschäftlicher Anwendungsfälle für generative KI ist es entscheidend, die Realität jenseits des Hypes zu verstehen. Selbst wenn ein KI-System aus einer großen Menge bedeutungsloser Daten neue Bedeutungen ableiten kann, rechtfertigt das nicht automatisch seinen Einsatz als funktionale Geschäftslösung.
Eine häufig genannte Anwendung generativer KI ist ihre Fähigkeit, originelle Kunstwerke, Musik und Literatur zu erschaffen. Wer sich dafür interessiert, findet Geschichten, die von generativen KI-Systemen geschrieben wurden. Heute vermute ich, dass sich Doktorandinnen und Doktoranden stärker für diese Art von Anwendungen interessieren als die meisten Unternehmen.
Siehe auch: KI vs. ML: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
Die vielen Möglichkeiten generativer KI
Öffnen wir jedoch unseren Blick und betrachten die Stärken, die generative KI mitbringen kann.
Anwendungen im Design
Das Produktdesign mit generativer KI hat das Potenzial, völlig neue Entwürfe zu schaffen, die einen enormen Wert haben könnten – unter anderem, weil generative KI die Funktionalität eines Designs zusammen mit den aktuellen Marktanforderungen berücksichtigen kann. Wie wir im Laufe der Jahre festgestellt haben, fällt es vielen Unternehmen schwer, beides zu leisten.
Marketing
Auch Marketing kommt einem in den Sinn. Generative KI kann Anzeigen und Marketingkampagnen erstellen und steuern, die auf gewünschte Ergebnisse ausgerichtet sind. Sagen Sie Ihrem generativen KI-System beispielsweise, dass der Verkauf eines bestimmten Produkts in Europa innerhalb eines bestimmten Zeitraums um 20 Prozent steigen soll. Dies ist nicht das erste Mal, dass sich das Marketing an der Magie der KI versucht. Die Fähigkeit generativer KI, deutlich mehr Datenpunkte zu berücksichtigen und innovative, bisher nicht definierte Antworten zu entwickeln, könnte jedoch den entscheidenden geschäftlichen Anwendungsfall für generative KI darstellen.
Wir müssen jedoch auch berücksichtigen, welche Auswirkungen es hat, wenn alle über vollständig optimiertes Marketing verfügen. Das wird Märkte an sich verändern, da sich die Reaktionen auf einen intelligent angesprochenen Markt wandeln. Mit anderen Worten: Wir werden besser darin, Nachfrage zu erzeugen, aber der Markt wird sein Verhalten auf Grundlage unserer Fähigkeit anpassen, besseres Marketing zu betreiben. Das ist der Nachteil eines Vorteils.
Gesundheitswesen
Das Gesundheitswesen bietet einen weiteren Anwendungsfall mit hohem Wert. Zwar ist KI bei diagnostischer Unterstützung und in klinischen Systemen nichts Neues, doch heutige Standardsysteme betrachten meist nur wenige Dimensionen, was ihre Entwicklung erschwert. Sie erkennen beispielsweise, dass ein bestimmtes Medikament ein chronisches Problem wie Bluthochdruck lösen kann, berücksichtigen aber nicht die gesundheitlichen Nachteile einer langfristigen Einnahme für einen bestimmten Körpertyp.
Ein KI-System, das riesige Mengen medizinischer Daten auswertet, wäre von unschätzbarem Wert – etwa Gesundheitsdaten zu den Behandlungsergebnissen von Millionen Patientinnen und Patienten aus den vergangenen 40 Jahren. Die herkömmlichen KI-Wissens-Engines, die man dafür einrichten müsste, sind komplex und schwer zu warten. Generative KI hat das Potenzial, Einrichtung und Wartung zu vereinfachen und das daraus gewonnene Wissen deutlich wertvoller und wirkungsvoller zu machen.
Es gibt viele weitere gute Anwendungsfälle. Nachdem ich während der Pandemie vorgefertigte Supply-Chain-Management-Systeme scheitern sah, weiß ich, dass die ganzheitliche Intelligenz generativer KI das Potenzial hat, viele Probleme in Lieferketten zu lösen. Aber nicht alle.
Siehe auch: Top-Unternehmen für Natural Language Processing
Vorsicht vor übertriebenem Hype
Wir dürfen das Kernproblem nicht vergessen, das entsteht, wenn etwas übermäßig gehypt wird. Dann erwarten wir, dass vom magischen Baum der magischen Technologie ein übermäßiger Nutzen herabfällt. Ich habe Hunderte Artikel gelesen, die generative KI als das nächste große Ding bezeichnen. Das wird sie nicht sein.
Im besten Fall ist sie ein solider Schritt in die richtige Richtung – mit einer leistungsfähigen Basistechnologie, die das Fundament für gute Geschäftssysteme schaffen wird. Solange Sie kein unbegrenztes F&E-Budget ohne Erwartungen an einen ROI haben, benötigen Sie weiterhin einen gut verstandenen Business Case, um ihren Einsatz zu rechtfertigen.
Siehe auch: Die Zukunft der künstlichen Intelligenz