In der vergangenen Woche IBM veranstaltete sein jährliches Think-Event in Orlando, Florida. Der Veranstaltungsort lag in der Nähe von „Islands of Adventure“, was ich als interessanten Hintergrund empfand, da die Unternehmens-IT genau dazu geworden ist: zu einer Ansammlung von Inseln des Abenteuers. Zwischen generativer KI, ChatGPT, Quantencomputing und Sicherheit steht Unternehmen in den kommenden Jahren sicherlich ein gehöriges Maß an Abenteuer bevor.
IBM positioniert Think als Veranstaltung, die sich mit aktuellen und zukünftigen Technologien sowie der Frage beschäftigt, wie Unternehmen diese Technologien zur Transformation ihrer Geschäfte einsetzen können. Nun hatte ich Zeit, die Inhalte zusammenzutragen und die wichtigsten Erkenntnisse herauszuarbeiten.
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Die wichtigsten Erkenntnisse aus der IBM Think 2023
Der geschäftliche Einsatz generativer KI wird im Vergleich zu ChatGPT begrenzt sein
Seit ChatGPT seinen Siegeszug angetreten hat, fragen sich Branchenbeobachter und Führungskräfte, welche Auswirkungen die Technologie auf Unternehmen haben wird. Da KI im Mittelpunkt der Think 2023 stand, war dies ein wichtiges Gesprächsthema.
Die Realität sieht so aus, dass ChatGPT ein breit einsetzbares Tool für Verbraucher ist – und das gilt nicht für Unternehmen. Nehmen wir die Suche. Google wird von Milliarden Menschen täglich für allgemeine Suchanfragen genutzt. Unternehmen suchen jedoch nicht auf diese Weise nach Informationen. Finanzdienstleister nutzen Anwendungen wie Bloomberg, während die Rechtsbranche LexisNexis verwendet.
Die Suche ist wertvoll, aber nur im begrenzten Kontext der jeweiligen Branche. Ebenso sind generative KI und große Sprachmodelle wertvoll, doch sie müssen gezielt eingesetzt werden, damit die Geschäftswelt ihren Nutzen ausschöpfen kann. Um Unternehmen dabei zu helfen, ihren KI-Einsatz zu beschleunigen, kündigte IBM WatsonX an, das Basismodelle, generative KI, ein Governance-Toolkit und mehr umfasst.
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Die Hybrid Cloud ist für die meisten Unternehmen der Weg in die Zukunft
Öffentlich oder privat – das ist die sprichwörtliche Frage beim Einsatz von Cloud Computing in Unternehmen. Die richtige Antwort lautet: beides.
In seiner Keynote verwies IBM Chairman und Chief Executive Officer Arvind Krishna auf eine Studie des IBM Institute for Business Value (IBV), der zufolge mehr als 75 % der Kunden ein Hybridmodell nutzen wollen. Das deckt sich mit meinen Untersuchungen, auch wenn meine Daten darauf hindeuten, dass etwa 90 % der Unternehmen mit Enterprise-Anspruch eine Kombination aus öffentlichen und privaten Clouds einsetzen.
Eine der Herausforderungen bei der Hybrid Cloud, insbesondere beim Einsatz mehrerer Anbieter, besteht darin, für Konsistenz über die verschiedenen Clouds hinweg zu sorgen. Hier kann Red Hat OpenShift einen Mehrwert bieten, da es eine logische Containerschicht schafft, die Daten und Workloads cloudübergreifend portierbar macht. Bei der Public Cloud lag IBM weit hinter den „großen drei“ auf Platz vier, doch der Wandel hin zur Hybrid Cloud dürfte als Katalysator für IBM wirken, um Boden gutzumachen.
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Sicherheit braucht KI, um mit Angreifern Schritt zu halten
Seit es Cybersicherheit gibt, waren die Bösen den Guten stets einen Schritt voraus. Eine der Herausforderungen für Sicherheitsexperten besteht heute darin, dass eine riesige Menge an Telemetriedaten zusammengeführt und analysiert werden muss. Für eine manuelle Bearbeitung ist das zu viel, weshalb Malware oft erst nach Monaten erkannt wird.
Auf der jüngsten RSA-Veranstaltung kündigte IBM Security seine neue QRadar Suite an, die EDR und XDR, SOAR sowie ein fortschrittliches SIEM umfasst – alles KI-gestützt. Im Think Forum nahm ich an einer Demonstration teil, bei der die Tools gemeinsam eingesetzt wurden, um einen Sicherheitsverstoß zu identifizieren. Anschließend erhielt der SOC-Ingenieur eine Empfehlung zur Behebung. Während Menschen die heute erzeugten Datenmengen nicht vollständig auswerten können, sind Maschinen dazu in der Lage – und darin liegt die Zukunft der Sicherheit.
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KI und Daten können die ESG-Lücke schließen
In den Keynotes am zweiten Tag zeigte John Granger, Senior Vice President IBM Consulting, eine Kennzahl: 95 % der Führungskräfte geben an, dass ihr Unternehmen über einen ESG-Plan verfügt, doch nur 10 % der Unternehmen haben bei dessen Umsetzung Fortschritte gemacht. Das ist eine Lücke von der Größe des Grand Canyon.
Granger erläuterte, dass die größte Hürde bei der Umsetzung von ESG-Plänen darin besteht, dass Unternehmen aufgrund fehlender Daten nicht wissen, wo sie anfangen sollen. Benötigt werden präzise Daten, die gemessen und verwaltet werden können und auf deren Grundlage anschließend Maßnahmen ergriffen werden können, um die Leistung zu bewerten und Verantwortlichkeit zu schaffen. Er wies darauf hin, dass Menschen bei vielen Verbraucherdiensten häufig die CO₂-Auswirkungen verschiedener Optionen, etwa bei der Lieferung, angezeigt bekommen – in der Geschäftswelt verfügen wir jedoch nicht über diese Möglichkeit.
Allerdings verfügen Unternehmen über Daten aus einer Vielzahl von Systemen. Derzeit stehen Unternehmen Hunderte von ESG-Frameworks zur Verfügung, doch Datensilos erschweren die Sache. Christina Shim, Vice President and Global Head of Product Management & Strategy for IBM Sustainability Software, sprach darüber, wie KI Daten aus diesen Frameworks aufnehmen, interpretieren und daraus automatisch Erkenntnisse ableiten kann.
Außerdem wird künstliche Intelligenz die manuelle Verarbeitung reduzieren, indem sie die Klassifizierung, Extraktion und Validierung Tausender Rechnungen, Dokumente und anderer Daten automatisiert, die sich über mehrere Geschäftsbereiche erstrecken. Verbraucher beobachten, wie ihre Marken bei der Erreichung von ESG-Zielen vorankommen, und Unternehmen müssen KI und Daten nutzen, um diese Lücke zu schließen.
Contactcenter sind ein besonders lohnendes Einsatzfeld für KI
Wo sollte man mit KI anfangen? Das werde ich von Führungskräften aus Wirtschaft und IT häufig gefragt. Ich empfehle stets einen Bereich, für den es bereits präzise KPIs gibt und in dem eine kleine Verbesserung eine große Wirkung erzielen kann. Das spricht für das Contactcenter.
Heute konkurrieren Unternehmen über das Kundenerlebnis, das häufig im Contactcenter beginnt. Im Bereich „AI, Automation and Data“ des Think Forum hatte IBM ein Contactcenter mit integriertem Watson Assistant als Demo aufgebaut. Daraus wurde ein Spiel, bei dem der Teilnehmer als Agent agierte und sehen konnte, wie viele eingehende Anfragen er ohne KI lösen konnte. Anschließend wurde dieselbe Sequenz mit aktivierter KI ausgeführt: Der KI-gestützte virtuelle Agent übernahm einfache Aufgaben wie das Zurücksetzen von Passwörtern und die Abfrage von Kontoständen, sodass der menschliche Agent komplexere Fälle bearbeiten konnte.
Am Ende des Spiels wurden die Ergebnisse angezeigt, sodass die Verbesserung sichtbar wurde. Ohne Watson Assistant wurden nur 3 % der Anfragen gelöst, mit Watson Assistant waren es 65 %. Unternehmen, die mit KI schnell Erfolge erzielen wollen, sollten das Contactcenter als Ausgangspunkt betrachten. Hier ist eine Anleitung zum schnellen und einfachen Aufbau einer Chatbot-Plattform.
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Fazit: IBM Think 2023
Zusammenfassend bot IBM Think 2023 wertvolle Einblicke in die Zukunft der Technologie und ihre Auswirkungen auf Unternehmen.
Erstens: Generative KI hat zwar ihre Vorzüge, doch ChatGPT erweist sich als leistungsstarkes Tool für Verbraucher. Unternehmen müssen KI jedoch auf andere Weise einsetzen.
Zweitens gewinnt der Hybrid-Cloud-Ansatz an Dynamik, da Unternehmen den Wert öffentlicher und privater Clouds erkennen. Red Hat OpenShift ist entscheidend, um Konsistenz über mehrere Clouds hinweg zu erreichen und IBMs Wachstum im Cloud-Markt voranzutreiben.
Drittens ist die symbiotische Beziehung zwischen KI und Sicherheit unerlässlich, um die sich ständig weiterentwickelnden Bedrohungen für Unternehmen zu bekämpfen. Die QRadar Suite von IBM Security nutzt KI, um die Erkennung und Abwehr von Bedrohungen zu transformieren.
Viertens haben KI und Daten das Potenzial, die ESG-Lücke zu schließen, indem sie Unternehmen in die Lage versetzen, Nachhaltigkeitsziele zu messen, zu verwalten und umzusetzen.
Schließlich erweist sich das Contactcenter als besonders lohnendes Einsatzfeld für KI, revolutioniert das Kundenerlebnis und ermöglicht erhebliche Renditen auf Investitionen.
Siehe auch: Führende Cloud-Unternehmen