Einleitung

Die Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) entwickelt sich rasant und hat das Potenzial, verschiedene Geschäftsbereiche grundlegend zu transformieren. Ob in der Content-Erstellung, im Kundensupport oder sogar in der Produktentwicklung – GenAI kann vielseitig eingesetzt werden und bietet Unternehmen neue Chancen, aber auch Herausforderungen. Gartner bietet Einblicke, wie Unternehmen die GenAI-Landschaft verstehen und gezielte Pilotprojekte planen können, um den langfristigen Geschäftserfolg zu sichern. In diesem Artikel werden die aktuellen Trends, Vorteile, Risiken und Strategien zur Implementierung von GenAI beleuchtet.

Hauptfrage: Wie nutzen Unternehmen Generative KI, um langfristige Geschäftserfolge zu sichern?

Folgefragen

1. Welche aktuellen Trends gibt es im Bereich der generativen KI?
2. Welche Anwendungsfälle und Vorteile bietet GenAI?
3. Welche Risiken sind mit der Nutzung von GenAI verbunden?
4. Wie beurteilt man den Geschäftswert von GenAI-Initiativen?
5. Wie sollten Unternehmen ihre GenAI-Piloten planen und durchführen?
6. Welche Technologien sind im GenAI-Bereich relevant und wie ist ihr Reifegrad?

Antworten auf die Folgefragen

1. Welche aktuellen Trends gibt es im Bereich der generativen KI?

Generative KI hat seit der Einführung von ChatGPT Ende 2022 stark an Fahrt aufgenommen und wird heute in vielen Bereichen eingesetzt. Gartner prognostiziert, dass bis 2026 etwa 75 % der Unternehmen GenAI zur Erstellung synthetischer Kundendaten nutzen werden, während der Anteil von branchenspezifischen Modellen bis 2027 auf über 50 % steigen wird. Wichtige Entwicklungen umfassen:

• Zunahme von domänenspezifischen Modellen: Bis 2027 werden viele Unternehmen spezialisierte GenAI-Modelle nutzen, die spezifisch für ihre Branche oder Geschäftsbereiche optimiert sind.
• Verstärkte Nutzung von Open-Source-Modellen: Aufgrund steigender regulatorischer Anforderungen und der Notwendigkeit, Datensicherheit zu gewährleisten, gewinnen Open-Source-Modelle zunehmend an Bedeutung.
• Integration von Nachhaltigkeitszielen: Bis 2028 wird ein Drittel der GenAI-Implementierungen durch energieeffiziente Berechnungsmethoden optimiert, um den ökologischen Fußabdruck zu verringern.

2. Welche Anwendungsfälle und Vorteile bietet GenAI?

Generative KI kann in vielfältigen Bereichen eingesetzt werden, von der Inhaltserstellung bis hin zur Verbesserung von Geschäftsprozessen. Zu den wichtigsten Anwendungsfällen zählen:

• Content-Erstellung: Automatisierte Erstellung und Optimierung von Texten, Zusammenfassungen und sogar kreativen Inhalten.
• Kundensupport: Chatbots und virtuelle Assistenten können Fragen beantworten und personalisierte Empfehlungen geben.
• Softwareentwicklung: GenAI kann beim Codieren und Debuggen unterstützen, was Entwicklungszyklen verkürzt.
• Produktdesign: GenAI generiert neue Designs und Vorschläge basierend auf bestehenden Daten, was die Innovationsgeschwindigkeit erhöht.
• Prozessautomatisierung: Analyse von Daten zur Optimierung von Geschäftsprozessen, z.B. bei der Lagerhaltung oder Produktionsplanung.

3. Welche Risiken sind mit der Nutzung von GenAI verbunden?

Trotz ihrer Vorteile bringt die generative KI auch erhebliche Risiken mit sich, die Unternehmen sorgfältig bewerten sollten:

• Mangelnde Transparenz: Viele GenAI-Modelle sind sogenannte „Black Boxes“, was es schwierig macht, ihre Entscheidungsprozesse nachzuvollziehen.
• Halluzinationen: GenAI kann manchmal falsche oder irreführende Informationen generieren.
• Bias und ethische Bedenken: GenAI-Modelle können Verzerrungen aus den Trainingsdaten übernehmen und diese unbewusst verstärken.
• Cybersecurity-Bedrohungen: Angreifer könnten KI-Modelle manipulieren, um sensible Informationen preiszugeben.
• Nachhaltigkeitsaspekte: Die hohen Rechenleistungen, die für das Training großer Modelle benötigt werden, haben negative Auswirkungen auf die Umwelt.

4. Wie beurteilt man den Geschäftswert von GenAI-Initiativen?

Um den Erfolg von GenAI-Initiativen zu messen, empfiehlt Gartner eine realistische Betrachtung der Zeit bis zur Wertschöpfung. Es gibt drei Hauptkategorien:

1. Schnelle Erfolge: Fokus auf Produktivitätssteigerungen, z.B. durch Automatisierung, mit einer Amortisationszeit von weniger als einem Jahr.
2. Differenzierungsprojekte: Diese Initiativen bieten Wettbewerbsvorteile und erfordern eine Amortisationszeit von ein bis zwei Jahren.
3. Transformative Initiativen: Projekte, die bestehende Geschäftsmodelle grundlegend verändern. Diese erfordern mehr als zwei Jahre, um signifikante Ergebnisse zu liefern.

5. Wie sollten Unternehmen ihre GenAI-Piloten planen und durchführen?

Gartner schlägt einen strukturierten Ansatz für GenAI-Pilotprojekte vor, der in fünf Schritten abläuft:

1. Identifikation von Anwendungsfällen: Einbindung von Business- und IT-Teams zur Generierung von Ideen, die strategische Ziele unterstützen.
2. Priorisierung nach Geschäftswert: Auswahl von Pilotprojekten basierend auf Machbarkeit und erwarteter Wertschöpfung.
3. Einrichtung eines „Fusion-Teams“: Ein multidisziplinäres Team aus Geschäftspartnern, Entwicklern und KI-Experten steuert das Projekt.
4. Design und Planung des MVP: Fokus auf eine minimale funktionsfähige Version, um Hypothesen zu validieren.
5. Iterative Entwicklung und Entscheidung: Anhand der gewonnenen Erkenntnisse wird entschieden, ob das Projekt skaliert, angepasst oder eingestellt wird.

6. Welche Technologien sind im GenAI-Bereich relevant und wie ist ihr Reifegrad?

Generative KI umfasst verschiedene Techniken, die in unterschiedlichen Reifegraden existieren:

• KI-Fundamentmodelle: Diese Modelle sind auf großen, unstrukturierten Datenmengen trainiert und können durch spezifische Feintuning-Aufgaben angepasst werden.
• Multimodale GenAI: Modelle, die verschiedene Datentypen (Text, Bild, Ton) kombinieren und komplexe Anwendungsfälle bedienen.
• Autonome Agenten: Gartner erwartet, dass bis 2028 ein Drittel aller Interaktionen mit GenAI durch autonome Agenten erfolgen wird.
• Kleinere, branchenspezifische Modelle: Sie bieten Unternehmen Flexibilität und Kontrollmöglichkeiten bei der Implementierung von GenAI-Lösungen, die spezifisch auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind.

Konkrete Tipps zur Implementierung von GenAI in Unternehmen

1. Entwicklung einer GenAI-Strategie: Unternehmen sollten klare Ziele definieren und sicherstellen, dass die GenAI-Initiativen mit den strategischen Zielen übereinstimmen.
2. Schaffung einer interdisziplinären Zusammenarbeit: Eine enge Kooperation zwischen IT, Geschäftsleitung und Fachexperten ist entscheidend für den Erfolg von GenAI-Projekten.
3. Pilotprojekte priorisieren: Konzentrieren Sie sich auf wenige, aber vielversprechende Anwendungsfälle, um schnell erste Erfolge zu erzielen.
4. Regelmäßige Überprüfung der Ergebnisse: Bewerten Sie die Pilotprojekte kontinuierlich, um die Erfolgsfaktoren zu identifizieren und Anpassungen vorzunehmen.
5. Beachtung regulatorischer Vorgaben: Mit der zunehmenden Regulierung von KI müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre GenAI-Modelle datenschutzkonform und sicher sind.

Schlussfolgerung

Generative KI bietet ein enormes Potenzial für Unternehmen, um Innovationen voranzutreiben und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Eine gezielte Planung und schrittweise Einführung, unterstützt durch eine klare Strategie und iteratives Vorgehen, kann den Erfolg sicherstellen. Mit der richtigen Herangehensweise und einem strukturierten Pilotprozess können Unternehmen den vollen Wert von GenAI ausschöpfen und langfristige Geschäftserfolge erzielen.

Quellen und Referenzen

• Gartner: Insights zu Generative AI