Generative KI: 5 Dinge, die Führungskräfte wissen müssen

Von der Erstellung von Softwarecode bis zur Optimierung von Geschäftsabläufen generative KI treibt Innovation und Effizienz in der gesamten Geschäftswelt voran. Diese transformative Technologie bringt für einige Unternehmen eine steile Lernkurve mit sich, die vor zahlreichen Entscheidungen stehen. Dazu gehören die Entscheidung, ob sie selbst entwickeln oder einkaufen, die Einschätzung, wie viel sie ausgeben sollten, sowie die Auseinandersetzung mit Fragen des Vertrauens und der Leitplanken bei generativer KI.

Generative KI erstellt aus bestehenden Datensätzen völlig neue Daten. Diese Daten können in unterschiedlichsten Formaten vorliegen, darunter Text, Bilder, Musik und sogar Code – und sie kann Ergebnisse erzeugen, die in der ursprünglichen Eingabe nicht enthalten waren. Diese Vielseitigkeit ermöglicht eine beeindruckende Bandbreite kreativer Anwendungen zur Problemlösung und Effizienzsteigerung.

Sehen wir uns fünf Dinge an, die jede Führungskraft über generative KI verstehen muss, um den Return on Investment zu maximieren:

1) Generative KI revolutioniert Unternehmen und Arbeitsbereiche

Generative KI treibt Innovation und Effizienz in Unternehmen voran. Die Fähigkeit der Technologie, aus einer Eingabe neue Daten zu erzeugen, ermöglicht eine beeindruckende Bandbreite an Anwendungen.

Generative KI am Arbeitsplatz dient nicht lediglich dazu, Daten zu nutzen oder die Effizienz zu steigern – sie verändert den Arbeitsansatz grundlegend. Ja, generative KI kann die Arbeit schneller und einfacher machen, eröffnet aber auch völlig neue Möglichkeiten für Innovation und Kreativität.

Das Entscheidende an generativer KI ist ihr Potenzial, auf die Bedürfnisse jedes einzelnen Unternehmens zugeschnitten zu werden. Jedes Unternehmen verfügt über eigene einzigartige oder besonders wichtige Datensätze.

Indem sie ihre spezifischen Anforderungen ermitteln, können Unternehmen generative KI nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Im Gesundheitswesen kann generative KI beispielsweise dabei helfen, Patientendaten zu analysieren, die wichtigsten Punkte zusammenzufassen und anschließend auf Grundlage dieser Zusammenfassung einen Aktionsplan für eine bessere Versorgung zu entwerfen.

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2) Selbst entwickeln oder einkaufen

Eine wichtige Geschäftsentscheidung, vor der Unternehmen bei der Einführung von künstlicher Intelligenz stehen, ist die Frage, ob sie die Software selbst entwickeln oder einkaufen. Dabei sind mehrere Faktoren zu berücksichtigen, darunter:

• Einzigartige Daten und Fachwissen: Maßgeschneiderte generative KI wird wertvoll, wenn Unternehmen über einzigartige Daten oder spezifisches Fachwissen verfügen und diese Daten effektiv nutzen möchten.
• Verfügbarkeit von Fachkräften: Die für die Entwicklung von KI-Tools erforderlichen Fähigkeiten sind spezialisiert und stark gefragt. Unternehmen müssen prüfen, ob sie Zugang zu diesen Fachkräften haben und ob sie mit Open-Source-Software oder kommerziellen Angeboten besser vertraut sind.
• Projektzeitplan: Die Entwicklung von KI-Tools braucht Zeit. Wenn ein Unternehmen KI-Funktionen schnell bereitstellen muss, ist der Kauf die beste Option. Ist der Zeitrahmen flexibler, kann die Entwicklung die praktischere Lösung sein.
• Integration in bestehende Software: Es ist entscheidend zu prüfen, ob die Anbieter, mit denen ein Unternehmen arbeitet, die in Betracht gezogenen KI-Tools integrieren können. Wenn man den Beschaffungsprozess der Organisation versteht und ausreichend Zeit dafür einplant, lassen sich unerwartete Verzögerungen im Projekt vermeiden.
• Kosteneffizienz: Auch wenn die interne Entwicklung von KI-Tools zunächst kostengünstiger erscheinen mag, müssen die Ausgaben für den Aufbau eines Teams, die Anschaffung von Software und die langfristige Wartung berücksichtigt werden. Dient das Tool dem Unternehmen als entscheidender Wettbewerbsvorteil, können die laufenden Kosten gerechtfertigt sein. Ist eine ähnliche Funktionalität jedoch bereits über ein Tool verfügbar, für das das Unternehmen derzeit bezahlt, ist es finanziell nicht sinnvoll, redundante Software zu entwickeln und zu warten.

3) Den branchenspezifischen Anwendungsfall identifizieren

Generative KI bietet ein breites Anwendungsspektrum in den unterschiedlichsten Branchen. Zu den gängigen Einsatzmöglichkeiten gehören die Texterstellung für überzeugende Marketingtexte, die Zusammenfassung umfangreicher Nachrichtenartikel und E-Mails sowie die Bildgenerierung zur Entwicklung einzigartiger Markenmotive oder Spielfiguren.

KI-gestützte Chatbots verbessern den Kundenservice in nahezu jeder Branche durch intelligente Antworten in Echtzeit, während Übersetzungsfunktionen Informationen sprachübergreifend zugänglich machen. In der Softwareentwicklung steigert generative KI die Effizienz, indem sie dynamisch Kommentare und Funktionen erzeugt.

Das Gesundheitswesen nutzt generative KI, um die Dauer der Arzneimittelentwicklung zu verkürzen. Spieleentwickler setzen sie ein, um dynamische Spielfiguren zu erstellen. Der Finanzsektor nutzt sie, um die Sicherheit gegen Transaktionsbetrug zu erhöhen und für den algorithmischen Handel. Der Einzelhandel verwendet generative KI zur automatischen Preisoptimierung.

Am schnellsten erzielen Unternehmen Erfolge, wenn sie mit einem ersten Projekt beginnen, das zu ihren individuellen Anforderungen passt. Wer Unterstützung beim Einstieg benötigt, sollte Technologieanbieter nach Beispielen von Unternehmen mit ähnlichen Projektanforderungen fragen.

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4) In generative KI investieren

Die Einführung generativer KI erfordert erhebliche finanzielle Investitionen. Dazu gehören die Beschaffung leistungsstarker Infrastruktur, die Einstellung qualifizierter Fachkräfte, die Zusammenstellung der erforderlichen Softwarekomponenten und die Erhebung der benötigten Daten.

Allerdings muss nicht jedes Unternehmen von Grund auf in generative KI investieren. Viele nutzen vortrainierte Modelle oder Basismodelle, deren Training kostengünstiger ist, weil Unternehmen das Modell lediglich mit ihren eigenen Daten erweitern und die mit ihrer Marke verbundenen Leitplanken anwenden müssen.

Die Kosten für die Einführung generativer KI können zwar hoch sein, doch die Rendite der Investition in Form höherer Effizienz, Innovation und eines Wettbewerbsvorteils kann den Aufwand lohnenswert machen.

5) Vertrauen und Sicherheit bei generativen KI-Modellen gewährleisten

Mit zunehmender Leistungsfähigkeit und Verbreitung generativer KI wird es immer wichtiger, die Sicherheit und verantwortungsvolle Nutzung von KI-Modellen zu gewährleisten. Leitplanken-Tools für große Sprachmodelle – Softwareanwendungen, die verhindern, dass generative KI-Modelle von ihrem vorgesehenen Zweck abweichen – können Entwicklern dabei helfen, Grenzen für KI-Modelle festzulegen. Diese lassen sich in drei Bereichen definieren:

• Thematische Leitplanken: Sie verhindern, dass KI-Modelle in unerwünschte Anwendungsbereiche abgleiten. So könnte beispielsweise ein von generativer KI unterstützter Kundenservice-Assistent daran gehindert werden, Fragen zum Wetter zu beantworten, wenn diese Funktion nicht in seinen vorgesehenen Aufgabenbereich fällt.
• Sicherheitsleitplanken: Sie stellen sicher, dass KI-Modelle genaue und angemessene Antworten liefern. Sie können unerwünschte Sprache herausfiltern und sicherstellen, dass nur auf glaubwürdige Quellen verwiesen wird.
• Schutzleitplanken: Sie beschränken die Verbindungen des KI-Modells auf bekannte, sichere externe Anwendungen von Drittanbietern.

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Die Leistungsfähigkeit generativer KI für Unternehmen nutzen

Generative KI steht vor einem weltweiten Siegeszug und bietet Unternehmen enorme Chancen, Innovationen voranzutreiben, die Effizienz zu verbessern und komplexe Probleme zu lösen. Für Führungskräfte wird es entscheidend sein, die Leistungsfähigkeit generativer KI zu verstehen und zu nutzen, um in der sich rasant wandelnden Geschäftswelt wettbewerbsfähig zu bleiben.

Die Befolgung der fünf oben genannten Grundsätze hilft Unternehmen, der Entwicklung einen Schritt voraus zu sein und die Vorteile dieser KI-Technologie zu nutzen.

Über den Autor: 

Amanda Saunders, Senior Manager, AI Software bei NVIDIA