In diesem Leitfaden werden wir die Grundlagen der KI behandeln und dann einen Blick auf die praktischsten und einfachsten Möglichkeiten werfen, wie Sie KI in Ihrem Unternehmen einsetzen können.
Definitionen
Bevor wir uns konkreter damit befassen, werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Begriffe und Definitionen in der Welt der KI. Denn diese Begriffe bedeuten nicht alle dasselbe und es wichtig ist, die Unterschiede zu verstehen.
- Künstliche Intelligenz (KI) ist der Oberbegriff für alle Ansätze, bei denen Maschinen menschliche Intelligenz und menschliche kognitive Funktionen nachahmen. KI kann durch traditionelle Software, die auf vorprogrammierter Geschäftslogik basiert, oder durch maschinelles Lernen erreicht werden. Ja, auch ein einfacher Taschenrechner ist KI.
- Maschinelles Lernen (ML) ist ein Ansatz zur Erlangung künstlicher Intelligenz, der darauf basiert, dass Computer lernen, bestimmte Probleme zu lösen, indem sie mit großen Datenmengen trainiert werden und ohne bestimmte Algorithmen manuell zu programmieren. Im Grunde lernen wir auf diese Weise lernen wir als Menschen.
- Generative KI (GenAI) ist eine spezielle Form der künstlichen Intelligenz, die in der Lage ist, Texte, Bilder oder andere Medien zu generieren. Generative KI lernt Muster aus großen Mengen von Trainingsdaten und generiert Daten mit ähnlichen Mustern.
- Ein Großes Sprachmodell (LLM) ist eine konkrete Implementierung von Generativer KI für die menschliche Sprache. Es basiert auf dem Training mit sehr großen Mengen menschlicher Sprache, in der Regel aus dem Internet. ChatGPT ist ein LLM.
Der jüngste Hype um KI wurde durch Durchbrüche im Bereich der generativen KI, insbesondere ChatGPT und anderen, vorangetrieben. Diese Technologie eröffnet neue technologische Möglichkeiten, um Lösungen für Aufgaben und Probleme zu finden, die bisher nicht mit herkömmlicher, auf Algorithmen basierender Unternehmenssoftware gelöst werden konnten.
Wie kann generative KI in Unternehmen eingesetzt werden?
Theoretische Perspektive
Lassen Sie uns damit beginnen, dies aus einer übergeordneten Perspektive zu betrachten. Generative KI bietet uns drei neue technologische Fähigkeiten:
- LLMs, die mit den Inhalten des Internets trainiert wurden, ermöglichen es uns durch Konversation auf das allgemeine Wissen der Welt zugreifen.
- Darüber hinaus ermöglichen uns LLMs, die mit proprietären Daten trainiert wurden, durch Konversation auf solche geschützten Informationen zugreifen.
- Schließlich können LLMs menschliche Sprache begründen und interpretieren (unabhängig vom konkreten Thema) was uns wiederum die Möglichkeit gibt unstrukturierte Informationen zu bewerten.
Klingt ziemlich abstrakt. Aber wenn man darüber nachdenkt, wird klar, dass diese (abstrakten) Fähigkeiten enorme neue Möglichkeiten eröffnen, Computer und Software zur Optimierung unserer Arbeit einzusetzen.
Praktische Perspektive
Auf praktischer Ebene müssen wir verstehen, wie diese neuen Fähigkeiten genutzt werden können, um unsere Arbeit zu optimieren. Schauen wir uns also zunächst die Aufgaben an, die den größten Teil unserer Zeit und Ressourcen bei der Arbeit in Anspruch nehmen:
- Suchen und Sammeln von Informationen verbraucht täglich bis zu 2 Stunden bei Wissensarbeitern.
- Informationen analysieren, extrahieren und zusammenfassen aus bestehenden Quellen.
- Generieren von Inhalten wie Kommunikation, Grafiken oder Präsentationen.
All dies nimmt einen großen Teil unserer Zeit in Anspruch und birgt das größte Potenzial von KI für die Geschäftseffizienz und die Produktivität einzelner Mitarbeiter.
Betrachtet man diese drei Bereiche, wird deutlich, dass sie nur dann gut funktionieren, wenn die KI Zugriff auf die Daten und das Wissen Ihres Unternehmens hat. Nur dann wird die KI in der Lage sein, Ergebnisse zu liefern, die die Arbeit der Menschen tatsächlich unterstützen und die Produktivität steigern.
Daher muss die erste Aufgabe für die Implementierung von KI in Ihrem Unternehmen darin bestehen, Ihr vorhandenes Unternehmenswissen zu sammeln und zu organisieren. Leider ist dies gar nicht so einfach, da die Informationen in den meisten Fällen auf mehrere verschiedene Systeme und Quellen sowie in verschiedenen Formaten verteilt sind. Aus diesem Grund starten Unternehmen, die KI nutzen wollen, bereits interne Projekte zur Verknüpfung und Organisation interner Daten.
Eine zweite Herausforderung besteht darin, das interne Wissen mit den KI-Systemen zu kombinieren. In den meisten Fällen möchten Unternehmen LLMs nicht mit ihren spezifischen Daten trainieren, da dies viel Zeit in Anspruch nimmt, teuer ist und das Risiko birgt, dass Daten außerhalb des Unternehmens weitergegeben werden. Zum Glück ermöglichen uns neue technologische Konzepte wie Retrieval Augmented Generation (RAG), vorhandenes Wissen mit LLMs zu kombinieren, um unternehmensspezifische Probleme zu lösen.
Wie kann ich KI in meinem Unternehmen nutzen?
Wenn Sie in Ihrem Unternehmen für die IT oder den Betrieb verantwortlich sind, fragen Sie sich vielleicht, wo Sie anfangen sollen. Natürlich könnte die Bereitstellung von ChatGPT für Ihre Mitarbeiter bereits eine Hilfe sein. Das volle Potenzial von KI kann jedoch nur dann genutzt werden, wenn die KI mit Ihren internen Datenquellen verbunden ist. Daher empfehlen wir den folgenden Prozess:
- Erstellen Sie eine Übersicht über alle Ihre internen Datenquellen, z. B. MS SharePoint, Google Drive, CRM, ERP.
- Führen Sie die wichtigsten Informationen aus Ihren internen Datenquellen an einem Ort zusammen (z. B. einem zentralen File Store).
- Wählen Sie einen KI-Anbieter (z. B. OpenAI) und verbinden Sie dessen LLM mit Ihrer konsolidierten Datenquelle.
- Bereiten Sie den internen Rollout vor und schulen Sie Ihre Mitarbeiter in der Arbeit mit einem LLM, insbesondere in der Gestaltung guter Prompts.
Dies ist ein anspruchsvoller und komplexer Prozess, der eine gründliche Planung und Ausführung erfordert. Glücklicherweise haben Softwareanbieter wie Zive schlüsselfertige Lösungen entwickelt, die eine breite Palette von Datenintegrationen mit sicherer und konformer KI-Technologie kombinieren, damit Unternehmen sofort loslegen können. Auch wenn solche Softwarelösungen nicht in der Lage sein werden, alle unternehmensspezifischen Anwendungsfälle abzudecken, so kann man doch bereits 80% des Weges in 20% der Zeit gehen. Für konkrete unternehmensspezifische Anwendungsfälle können Unternehmen eine Verbindung zu den APIs des Systems herzustellen und Ihr organisiertes Wissen und die KI in Ihre spezifischen Apps, Workflows und Prozesse integrieren.
