Wie Unternehmen Generative KI (GenAI) zur Effizienzsteigerung nutzen

Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) hat in den letzten Jahren erheblich an Bedeutung gewonnen. Was früher nach Science-Fiction klang, ist heute in vielen Unternehmen eine Realität: KI-generierte Texte, Bilder und sogar Code sind nur ein kleiner Teil des breiten Spektrums, das GenAI abdeckt.

Unternehmen weltweit investieren zunehmend in diese Technologie, um ihre Effizienz zu steigern, Innovationskraft zu fördern und Prozesse zu optimieren. Doch trotz wachsender Investitionen zeigt sich, dass nur ein kleiner Prozentsatz von Unternehmen GenAI bereits in einer produktiven Umgebung implementiert hat. Warum ist das so?

In diesem Artikel beleuchten wir die aktuellen Entwicklungen und Herausforderungen bei der Einführung von GenAI in Unternehmen, ihre Vorteile und die besten Anwendungsfälle. Außerdem werfen wir einen Blick auf spezifische Fallstudien und geben Antworten auf häufig gestellte Fragen zur Nutzung von GenAI.

Was ist Generative Künstliche Intelligenz (GenAI)?

Generative Künstliche Intelligenz basiert auf maschinellen Lernmodellen, die darauf trainiert sind, Inhalte wie Texte, Bilder, Videos oder sogar Musik zu erstellen. Solche Modelle, die insbesondere als Large Language Models (LLMs) bekannt sind, verwenden riesige Datenmengen aus öffentlich zugänglichen Quellen, um verschiedene Inhalte zu generieren.

Die Fähigkeit dieser Modelle, „neue“ Inhalte basierend auf bestehenden Daten zu erschaffen, macht sie zu einem leistungsstarken Werkzeug für Unternehmen, die nach Wegen suchen, repetitive Aufgaben zu automatisieren und innovative Lösungen zu schaffen.

Ein Anstieg der Investitionen in GenAI

Laut einer kürzlich durchgeführten Studie von Enterprise Strategy Group (ESG) haben 70 % der Unternehmen ihre Investitionen in GenAI in den letzten 12 Monaten erhöht. Diese wachsenden Investitionen spiegeln das Vertrauen in das Potenzial von GenAI wider, Unternehmen durch Automatisierung und Prozessoptimierung zu transformieren.

Dennoch befinden sich nur 8 % der befragten Organisationen in einem reifen Produktionsstadium, was bedeutet, dass die meisten Unternehmen GenAI noch testen oder erste Experimente damit durchführen.

Was hindert Unternehmen daran, GenAI voll einzusetzen?

Mehrere Faktoren erklären, warum die Einführung von GenAI in den meisten Unternehmen noch auf sich warten lässt:

1. Technische Komplexität: GenAI-Systeme sind anspruchsvoll in der Implementierung und erfordern spezialisierte Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen, Datenverarbeitung und Modellierung. Nicht jedes Unternehmen verfügt über das technische Know-how, um diese Systeme effektiv zu nutzen.
2. Datenanforderungen: Die öffentliche Verfügbarkeit von Daten ist für die meisten Unternehmen zwar von Vorteil, doch erkennen viele, dass sie spezifischere, interne Daten benötigen, um wirklich geschäftsrelevante Lösungen zu entwickeln.
3. Sicherheits- und Datenschutzbedenken: Da GenAI Modelle oft auf öffentlichen Datensätzen basieren, stehen Unternehmen vor der Herausforderung, sensible Daten zu schützen und Sicherheitsrisiken zu minimieren.
4. Fehlende Standardisierung: Es gibt noch keine allgemein akzeptierten Best Practices oder Standards für den Einsatz von GenAI in Unternehmen. Dies führt zu Unsicherheiten in Bezug auf die Implementierung und Integration in bestehende Systeme.

GenAI revolutioniert die IT: Die größten Nutznießer

Interessanterweise sind es oft die IT-Abteilungen, die am meisten von den bisherigen GenAI-Einsätzen profitieren. Laut der ESG-Studie verwenden IT-Entscheider GenAI durchschnittlich in 3,5 Anwendungsbereichen, wobei die Softwareentwicklung der Spitzenreiter ist. Tatsächlich nutzen 41 % der Unternehmen GenAI in der Softwareentwicklung, um Aufgaben wie automatisierte Tests, Codeüberprüfungen, Code-Vervollständigungen und die Generierung von Dokumentationen zu optimieren.

Weitere Anwendungen von GenAI in der IT:

• Forschung: GenAI-Modelle können verwendet werden, um große Datenmengen zu analysieren und schneller zu neuen Erkenntnissen zu gelangen. Dies hat besonders in Branchen wie dem Gesundheitswesen und der Pharmaforschung erhebliche Fortschritte ermöglicht.
• IT-Betrieb (AIops): Die Automatisierung von IT-Prozessen durch AIops wird immer beliebter. KI-Modelle können IT-Infrastrukturen überwachen, ineffiziente Prozesse erkennen und Vorschläge zur Optimierung machen. Dies reduziert Ausfallzeiten und ermöglicht eine effizientere Verwaltung von IT-Systemen.
• Cyber-Sicherheit: GenAI spielt auch im Bereich der Cyber-Sicherheit eine wichtige Rolle. KI-Modelle können verwendet werden, um Bedrohungsmuster zu erkennen, bevor diese sich zu ernsthaften Sicherheitsproblemen entwickeln. Gleichzeitig müssen Unternehmen darauf achten, dass KI nicht selbst ein Angriffsziel wird, indem sie von Hackern genutzt wird, um gezielte Angriffe auszuführen.

AIops: Automatisierung von IT-Aufgaben

Ein herausragendes Beispiel für den erfolgreichen Einsatz von GenAI in der IT ist das Unternehmen EDF. EDF hat die Dynatrace AI-gestützte Automatisierungstechnologie implementiert, um die Cloud-Operationen zu optimieren und eine verbesserte Kundenerfahrung zu bieten. Diese KI überwacht die Cloud-Infrastruktur, analysiert Daten in Echtzeit und identifiziert potenzielle Probleme, bevor sie sich auf den Betrieb auswirken können. Das Ergebnis ist eine zuverlässigere IT-Infrastruktur und weniger Ausfallzeiten, was letztlich zu einer gesteigerten Kundenzufriedenheit führt.

GenAI in der Cyber-Sicherheit: Chancen und Risiken

Laut dem Alan Turing Institute bringt GenAI sowohl Vorteile als auch Risiken im Bereich der Cyber-Sicherheit mit sich. Auf der positiven Seite ermöglicht KI die frühzeitige Erkennung von Bedrohungen, die sich durch herkömmliche Methoden nur schwer aufspüren lassen.

GenAI kann zum Beispiel in der Lage sein, Muster in großen Datenmengen zu erkennen, die auf einen bevorstehenden Cyberangriff hindeuten. Gleichzeitig gibt es aber auch Bedenken, dass GenAI von Angreifern selbst genutzt werden könnte, um effektiver und gezielter Angriffe durchzuführen.

Forscher wie Sarah Mercer und Tim Watson vom Alan Turing Institute weisen darauf hin, dass GenAI in Bereichen wie Social Engineering und Phishing-Angriffen besonders gefährlich sein kann. Die Fähigkeit von KI, menschenähnliche Texte zu erstellen, könnte dazu führen, dass Angreifer täuschend echte E-Mails oder Nachrichten generieren, die es schwieriger machen, Betrugsversuche zu erkennen.

Vorteile der Generativen KI für Unternehmen

Trotz der Herausforderungen und Risiken, die mit GenAI verbunden sind, gibt es zahlreiche Vorteile, die Unternehmen durch den Einsatz dieser Technologie erzielen können:

1. Automatisierung und Effizienzsteigerung: GenAI kann repetitive Aufgaben automatisieren, was die Produktivität der Mitarbeiter steigert und Ressourcen freisetzt.
2. Kosteneinsparungen: Durch den Einsatz von KI können Unternehmen Kosten senken, indem sie weniger Zeit und Ressourcen für manuelle Aufgaben aufwenden.
3. Personalisierung von Dienstleistungen: GenAI kann genutzt werden, um personalisierte Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, die den spezifischen Bedürfnissen der Kunden besser entsprechen.
4. Innovation: Unternehmen, die auf GenAI setzen, sind oft in der Lage, neue und innovative Produkte schneller zu entwickeln und auf den Markt zu bringen.

Herausforderungen bei der Implementierung von GenAI

Obwohl GenAI viele Vorteile bietet, gibt es auch Herausforderungen, die Unternehmen bewältigen müssen:

1. Datensicherheit: Unternehmen müssen sicherstellen, dass sensible Daten geschützt sind und nicht für schädliche Zwecke missbraucht werden können.
2. Ethik und Verantwortung: Die ethischen Implikationen von GenAI, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz und Transparenz, sind ein wichtiger Faktor, den Unternehmen bei der Implementierung berücksichtigen müssen.
3. Skalierbarkeit: Nicht alle Unternehmen haben die Infrastruktur, um GenAI-Modelle in großem Maßstab zu implementieren.
4. Fehlende Expertise: Der Mangel an Fachkräften im Bereich der Künstlichen Intelligenz stellt eine erhebliche Herausforderung dar.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Fazit

GenAI ist zweifellos eine transformative Technologie, die das Potenzial hat, Unternehmen weltweit tiefgreifend zu verändern. Von der Automatisierung in der IT bis hin zur Optimierung von Geschäftsprozessen eröffnet GenAI zahlreiche Möglichkeiten.

Unternehmen, die jetzt in diese Technologie investieren und die Herausforderungen bewältigen, befinden sich in einer guten Ausgangsposition, um in Zukunft wettbewerbsfähiger zu sein.