Generative KI eröffnet Unternehmen enorme Möglichkeiten für die Weiterentwicklung und Verbesserung ihrer Geschäftsprozesse. Sie ermöglicht es Unternehmen, sich auf kreative Weise auszudrücken, Inhalte in größerem Umfang zu produzieren und die Entwicklung von AI und Data Science zu beschleunigen. Allerdings birgt sie auch Herausforderungen, wie beispielsweise mangelnde Sorgfalt, Sicherheit, rechtliche Fragen, Kosten und Umweltauswirkungen. Daher sollten Unternehmen das Potenzial von generativer KI mit Vorsicht genießen und sich in erster Linie auf interne Arbeitsabläufe konzentrieren, die Kreativität, Produktivität und Innovation fördern.

 

Der Begriff generative KI, auch bekannt als AI-generated Content (AIGC), ist ein sich schnell entwickelnder und weitreichender Bereich. Er umfasst eine breite Palette von KI-basierten Ansätzen, Modellen und Anwendungen. Seine Möglichkeiten bieten Unternehmen nie dagewesene Chancen, um bestehende Geschäftsprozesse zu erweitern und zu verbessern. Im Folgenden gehen wir näher auf das grenzenlose Potenzial der generativen KI ein und zeigen, wie Sie sie zur Umgestaltung verschiedener Facetten von Geschäftsabläufen nutzen können.

 

– Ausweitung der kreativen Ausdrucksmöglichkeiten. Generative KI ermöglicht es auch Menschen ohne besondere künstlerische Fähigkeiten, visuelle Inhalte auf der Grundlage schriftlicher Vorgaben zu erstellen. Mit innovativen Tools wie DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion und Imagen lassen sich so Bilder generieren, die einem breiteren Spektrum von Menschen die Möglichkeit geben, sich kreativ zu betätigen. Dadurch werden die Grenzen der traditionellen Kunst überwunden und digitale Künstler können generative KI-Modelle nahtlos in ihren Arbeitsablauf integrieren, ähnlich wie früher die Integration von Digitalkameras und Photoshop.

– Skalierung der Content-Produktion. Heutzutage steigt die Nachfrage nach anpassungsfähigen und personalisierten Inhalten rapide an. Mit generativer KI wird diese Nachfrage gedeckt, indem die Erstellung großer Mengen an Inhalten mit nuancierten Variationen erleichtert wird. Jasper.ai beispielsweise ermöglicht es Marketing- und Vertriebsteams, mühelos Inhalte in mehreren Sprachen zu erstellen und dabei genau definierte Vorlagen zu verwenden. Darüber hinaus ermöglicht das generative Sprachprodukt von Copy.ai die Erstellung von personalisierten schriftlichen Inhalten auf der Grundlage von Benutzerdaten. Die durch Generative KI gebotene Skalierbarkeit ermöglicht eine effizientere Erstellung von Inhalten und eine optimierte Kundenansprache.

– Beschleunigte Entwicklung von Data Science und KI. Generative KI spielt eine zentrale Rolle bei der Beschleunigung von Data-Science-Verfahren und der Entwicklung von KI-Anwendungen. Unternehmen setzen zunehmend auf TuringBots, spezialisierte KI-Systeme für die Codegenerierung. Diese Bots unterstützen den gesamten Entwicklungslebenszyklus, von der Anforderungserfassung bis zur Einführung. Darüber hinaus hilft Generative KI Unternehmen bei der Generierung synthetischer Daten, wenn nicht genügend Trainingsdaten zur Verfügung stehen. Solche synthetischen Daten, abgeleitet aus vorhandenen Daten unter Wahrung des Datenschutzes, sind bereits in Branchen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen im Einsatz, um Herausforderungen des Datenschutzes zu bewältigen.

 

Navigation durch die Komplexität

Obwohl Generative KI sehr verheißungsvoll ist, gibt es auch einige Herausforderungen, die einer sorgfältigen Prüfung bedürfen.

 

– Kohärenter Unsinn und Fehlschlüsse. Große Sprachmodelle wie GPT-3 können kohärente, aber sinnlose Ergebnisse erzeugen, wenn sie mit bestimmten Eingaben oder widersprüchlichen Fakten konfrontiert werden. Darüber hinaus können diese Modelle unbeabsichtigt die in den Trainingsdaten enthaltenen Verzerrungen aufrechterhalten. Die Evaluierung der Übereinstimmung der „Werte“ dieser Modelle mit den Grundsätzen eines Unternehmens ist ausschlaggebend, um zuverlässige und unvoreingenommene Ergebnisse zu gewährleisten.

– Sicherheit und Vertrauen. Generative KI-Tools enthalten häufig Schutzmechanismen, um die Erstellung unangemessener Inhalte zu verhindern. Diese Schutzmechanismen können jedoch umgangen werden. Dies führt zu potenziellen Sicherheitsrisiken. Transparenz und Vertrauen sind entscheidende Faktoren. Von generativen KI-Modellen wird erwartet, dass sie die Glaubwürdigkeit ihrer Ergebnisse bewerten und gleichzeitig die Informationsquellen offenlegen.

– Rechtliche Implikationen. Die Rechtslandschaft rund um Generative KI ist noch in der Entwicklung und wirft Fragen zu Urheberrecht, geistigem Eigentum und Eigentumsrechten auf. Der Umgang damit im Zusammenhang mit der Verwendung von urheberrechtlich geschütztem Material als Input und möglichen unbeabsichtigten Verstößen ist von zentraler Bedeutung. Unternehmen sind aufgefordert, sorgfältig vorzugehen und sich mit der rechtlichen Komplexität auseinanderzusetzen, bevor sie diese Technologien in großem Maßstab einsetzen.

– Kosten und Ressourcenaufwand. Der Einsatz generativer KI ist mit erheblichen Kosten und Investitionen verbunden. Training und Neutraining von Modellen erfordern beträchtliche zeitliche und finanzielle Ressourcen, zudem sind die für diese Workloads erforderlichen GPUs sehr kostenintensiv. Hinzu kommt, dass die Umweltauswirkungen von KI-Workloads in Form von Energieverbrauch und Kohlendioxidemissionen ein immer dringlicheres Problem darstellen, insbesondere da Umwelt-, Sozial- und Governance-Überlegungen (ESG) zunehmend an Bedeutung gewinnen.

 

Der Einsatz von generativer KI für die Geschäftsentwicklung

Obwohl das volle Potenzial der generativen KI noch nicht vollständig ausgeschöpft ist, können Unternehmen bereits damit beginnen, die Möglichkeiten der KI zu nutzen, um bestehende Prozesse zu verbessern. Einige Bereiche, in denen Generative KI effektiv eingesetzt werden kann, sind:

 

– Förderung der Entwicklerproduktivität: Entwickler können mit Hilfe von TuringBots verschiedene Phasen des Entwicklungslebenszyklus automatisieren, angefangen bei der Codegenerierung bis hin zu Testverfahren. Dadurch lassen sich auch komplexere Softwaresysteme von kleineren Teams implementieren.

– Datenwissenschaftler befähigen: Generative KI unterstützt Datenexperten bei der Erstellung synthetischer Datensätze für Analysen sowie beim Training von Machine-Learning-Modellen. Darüber hinaus werden durch KI generierte Infografiken das Storytelling und die Kommunikation von Daten verbessert.

– Rationalisierung der visuellen Gestaltung: Designer und Content-Ersteller können Text-zu-Bild-Generatoren nahtlos in ihre Kreativprozesse integrieren und so Iterationen und Ideenfindung beschleunigen. Modernste Funktionen wie Inpainting werden in die wichtigsten Design-Tools integriert und revolutionieren so den kreativen Prozess.

– Unterstützung für Marketingexpert:innen: Marketingexpert:innen können mittels generativer KI große Mengen an Inhalten generieren und gleichzeitig eine konsistente Markenidentität wahren. Egal, ob es sich um Produktbeschreibungen oder Beiträge für soziale Medien handelt, Generative KI vereinfacht die Erstellung und Verbreitung von Inhalten.

– Verbessern der Unternehmenskommunikation: Vertriebsteams können ihre Kommunikation mit generativer KI personalisieren und skalieren. Aufgaben wie die Erstellung von E-Mail-Entwürfen und die Berücksichtigung einer inklusiven Sprache können automatisiert werden, wodurch eine ansprechendere Interaktion mit Kunden ermöglicht wird.

– Erleichterung der Kommunikation mit Führungskräften: KI-generierte synthetische Video- und Audioinhalte ermöglichen es Führungskräften, ihre Präsenz und Interaktionen ohne Einschränkungen zu erweitern. So können sie Videos erstellen, ohne sich selbst aufzeichnen zu müssen, wodurch eine reibungslosere und schnellere Kommunikation innerhalb des Unternehmens gefördert wird.

– Unterstützung der internen Abläufe: Durch die Generative KI kann das Wissensmanagement in Unternehmen deutlich verbessert werden. Aufgaben wie die Erstellung von Biografien von Mitarbeitenden aus vorhandenen Unternehmensdaten lassen sich automatisieren, so dass sich die Fachkräfte auf die wesentliche Arbeit konzentrieren können. Darüber hinaus kann Generative KI die Transkription wichtiger Besprechungen automatisieren und zusammenfassende Notizen erstellen, wodurch die Wissensdatenbank des Unternehmens vergrößert wird.

– Verstärkung der Sicherheit: Sicherheitsexpert:innen können Generative KI nutzen, um biometrische Daten für Penetrationstests zu erstellen sowie den Inhalt von E-Mails zu analysieren, um so potenzielle Bedrohungen zu erkennen. Darüber hinaus ist Generative KI in der Lage, das Verhalten und die Funktionalität von Systemen selbst zu dokumentieren, um Schwachstellen zu identifizieren und Sicherheitsexpert:innen proaktive Lösungsszenarien vorzuschlagen.

 

Generative KI bietet somit ein immenses Potenzial für Unternehmen aus den verschiedensten Bereichen. Auch wenn Vorsicht geboten ist, sollten Unternehmen schon heute mit der Erforschung und dem Experimentieren mit generativer KI beginnen. Dabei sollten sie sich auf risikoarme interne Arbeitsabläufe konzentrieren, die durch ihre Fähigkeiten verbessert werden können. Angesichts der fortschreitenden Entwicklung müssen Unternehmen kontinuierlich auf dem Laufenden bleiben. Sie müssen sich an veränderte rechtliche und ethische Erwägungen anpassen und die Integration von generativer KI in ihren Anwendungen und Arbeitsabläufen gewissenhaft abwägen. Durch den verantwortungsvollen Umgang mit generativer KI können Unternehmen im digitalen Zeitalter ein neues Level an Kreativität, Produktivität und Innovation erschließen.

 

Autor: Jonas Stahlhut