Einleitung
Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) steht im Zentrum eines beispiellosen technologischen Wandels, der das Potenzial hat, unsere Gesellschaft grundlegend zu verändern. Aber wie können Unternehmen, Institutionen und sogar wir als Privatpersonen den Sprung in diese revolutionäre Ära bewusst und effizient vollziehen? Welche Herausforderungen und offenen Fragen müssen wir adressieren, bevor wir uns vollkommen auf diese Technologie einlassen? Und welchen Einfluss könnte Generative Künstliche Intelligenz (GenAI), eine spezielle Form der KI, auf unseren Wohlstand und die wirtschaftliche Stabilität haben?
Dieser Blog-Beitrag hat das Ziel, Licht ins Dunkel dieser komplexen Fragen zu bringen. Wir werden dabei zunächst den Kontext der KI-Revolution durch den Vergleich mit historischen Wachstumstreibern wie dem Internet, der Dampfmaschine und der Elektrifizierung herstellen. Danach werden wir uns die technologischen Grundlagen, insbesondere von Large Language Models (LLMs), die eine Form von GenAI darstellen, näher ansehen und erklären, warum diese weit mehr sind als nur die Technologie hinter Chatbots wie GPT (Generative Pre-trained Transformer).
Darüber hinaus werden wir diskutieren, wie sich Unternehmen auf die Implementierung von KI vorbereiten sollten. Hierbei geht es nicht nur um die technische Infrastruktur, sondern auch um die Kollaboration zwischen verschiedenen Abteilungen und die Bereitschaft, Risiken einzugehen.
In den folgenden Abschnitten werden wir detailliert auf all diese Aspekte eingehen, um ein umfassendes Bild der Chancen und Herausforderungen von KI und insbesondere GenAI in der modernen Wirtschaft zu zeichnen.
Die KI-Revolution: Warum GenAI mehr als nur ein weiterer technologischer Durchbruch ist
Um den Einfluss von Künstlicher Intelligenz (KI) auf das Wirtschaftswachstum zu verstehen, ist es wichtig, die aktuelle KI-Revolution mit früheren technologischen Durchbrüchen zu vergleichen. Studien von Deloitte und McKinsey prognostizieren, dass Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) eine noch größere Wachstumswelle und gesellschaftlichen Wohlstand auslösen könnte als die Dampfmaschine, Industrieroboter und das Internet.
Eine Studie des McKinsey Global Institute schätzt, dass KI das globale Bruttoinlandsprodukt (BIP) bis 2030 um durchschnittlich 1,2 Prozentpunkte pro Jahr steigern kann. Dies übertrifft das Wachstum durch Dampfmaschinen, Industrieroboter und ICT zusammen. Insgesamt könnte KI bis 2030 einen zusätzlichen globalen Wertschöpfungsbeitrag von 13 Billionen US-Dollar generieren. (Quelle)
Es gibt Bedenken hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf Arbeitsplätze und Einkommensungleichheit. Das World Economic Forum schätzt, dass bis 2025 etwa 85 Millionen Arbeitsplätze durch KI verloren gehen könnten. Historische Technologietreiber führten ebenfalls zu Veränderungen in der Arbeitswelt, wobei alte Jobs verschwanden und neue entstanden. (Quelle)
Die rasante Entwicklung der Nutzerzahlen von ChatGPT, einem Vertreter des GenAI-Hypes, zeigt eine beeindruckende Akzeptanz. Fünf Tage nach dem Launch erreichte die Plattform eine Million Nutzer, und 64 Tage später waren es bereits 100 Millionen. Diese schnelle Verbreitung ist auf die bestehenden globalen Kommunikationsnetze zurückzuführen, die durch das Internet entstanden sind.
Warum Unternehmen auf Künstliche Intelligenz setzen müssen
Der Einsatz von KI Technologien ist derzeit so sehr im Gespräch wie noch nie, dabei wurde der Begriff bereits in den 1950er Jahren geprägt und geht zurück auf das Jahr 1936.
Die folgende Übersicht zeigt die zeitliche Chronologie:
Seit Mitte der 2010er Jahre unterstützt synvert eine breite Palette unserer Kunden bei der Implementierung von KI-basierten Funktionsmodulen. Ein typisches Beispiel hierfür sind Modelle, die auf Deep Learning und Machine Learning basieren und für die automatische Rechnungserfassung mittels Bilderkennung eingesetzt werden. Doch wie differenzieren sich GenAI-Modelle von klassischen KI-Modellen, und ist GenAI tatsächlich immer die bessere Wahl?
Sowohl GenAI als auch klassische Deep Learning- und Machine Learning-Modelle fallen unter den Bereich der Künstlichen Intelligenz. Sie unterscheiden sich jedoch in mehreren entscheidenden Aspekten:
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass GenAI und klassische Modelle jeweils ihre eigenen Vor- und Nachteile haben. Während GenAI das Potenzial für breitere und komplexere Anwendungen bietet, sind klassische Modelle oft spezialisiert und in bestimmten Anwendungsfällen effizienter und bewährter.
Das Technologische Potential Verstehen und Umsetzen: GenAI und die Unternehmensstruktur
Die Analogie zum schnellsten Auto
Stellen Sie sich vor, Sie und Ihre Mitmenschen besitzen das schnellste Auto der Welt, aber nur einige wenige wissen, wie man es fährt. Sie würden zu Fuß gehen und frustriert zusehen, wie andere an Ihnen vorbeiziehen. Genauso verhält es sich mit dem Potenzial von generativer künstlicher Intelligenz (GenAI). Technologische Fortschritte allein sind nutzlos, wenn sie nicht sachgemäß in ein Unternehmen integriert werden. Es geht also nicht nur darum, die Technologie zu besitzen, sondern auch darum, zu wissen, wie man sie effektiv nutzt.
Strukturelle Veränderungen: Es Beginnt im Kopf
Wie können Unternehmen GenAI erfolgreich in ihre Struktur integrieren? Hierbei handelt es sich um mehr als nur eine technische Herausforderung; es ist eine Frage der Unternehmenskultur und der Einstellung der Führungsetage. Ähnlich wie persönliche Gewohnheiten nicht über Nacht geändert werden können, ist auch eine nachhaltige Änderung der Unternehmensstruktur ein langfristiger Prozess. Die Führungsetage muss eine Mentalität entwickeln, die den strukturellen Wandel ermöglicht und die Notwendigkeit für diesen Wandel versteht.
Vom Konzept zur Praxis: Zusammenarbeit als Schlüssel
Unternehmen mit einer bereits vorhandenen Kompetenz für strukturellen Wandel haben hier einen klaren Vorteil. Doch die Integration von GenAI ist ein komplexes und langwieriges Unterfangen. Wie Bianca Scheffler, Lead Data Culture & Innovation bei Swiss Re, bei ihrem jüngsten Vortrag beim BI & Analytics Day in Zürich betonte, ist eine effiziente Zusammenarbeit zwischen IT, Fachbereichen und Data Scientists entscheidend. Scheffler organisiert regelmäßige Data Camps, bei denen Fachbereiche und IT-Experten in einen offenen Dialog treten können. Darüber hinaus bietet ihr Team Schulungen für Führungskräfte an, um das Verständnis für die Interpretation von Daten und Diagrammen zu schärfen und die Gefahr von Datenbias zu minimieren, wodurch die Qualität von Entscheidungen nachhaltig verbessert wird (Fachbegriff: Data Literacy).
Strategien zur erfolgreichen Integration von GenAI
Um das volle Potenzial von GenAI auszuschöpfen, müssen Unternehmen eine klare Strategie entwickeln, die sowohl die technische als auch die kulturelle Transformation umfasst. Dazu gehört:
Schulungen und Weiterbildung: Kontinuierliche Schulungen für Mitarbeiter auf allen Ebenen, um das Verständnis und die Fähigkeiten im Umgang mit GenAI zu verbessern.
Interdisziplinäre Teams: Die Bildung von Teams, die IT-Experten, Fachbereichsspezialisten und Data Scientists umfassen, ist entscheidend, um die vielfältigen Aspekte der GenAI-Integration abzudecken. Viele Ideen entstehen erst durch gemeinsame Gespräche. Das Verständnis dafür, was technisch möglich ist, muss mit dem Wissen darüber kombiniert werden, was benötigt wird. Ein technologischer Wandel kann nicht allein aus der IT heraus vorangetrieben werden, sondern erfordert die Zusammenarbeit und das Wissen aller relevanten Bereiche.
Flexibilität und Anpassungsfähigkeit: Eine offene und flexible Unternehmenskultur, die bereit ist, sich an neue Technologien und Arbeitsweisen anzupassen.
Ethik und Verantwortlichkeit: Berücksichtigung ethischer Fragen und Etablierung von Verantwortlichkeiten, um sicherzustellen, dass GenAI verantwortungsvoll und zum Nutzen aller eingesetzt wird.
Insgesamt müssen Unternehmen erkennen, dass GenAI mehr ist als nur eine weitere Technologie; sie ist ein Werkzeug, das, wenn es richtig eingesetzt wird, die Landschaft des modernen Geschäftsumfelds neugestalten kann. Doch um dieses Potenzial auszuschöpfen, bedarf es einer durchdachten Strategie, der Bereitschaft zur Veränderung und einer starken interdisziplinären Zusammenarbeit.
