Generative KI: Treiber der digitalen Transformation
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Generative Künstliche Intelligenz (KI) markiert einen Wendepunkt in der Digitalisierung. Im Gegensatz zu klassischen Systemen, die nur festgelegte Muster erkennen, erzeugt generative KI selbstständig Inhalte – Texte, Bilder, Code oder Designs – auf Basis komplexer Datenmodelle. Diese Fähigkeit, kreativ und adaptiv zu agieren, verändert Produktentwicklung, Kundeninteraktion und Geschäftsmodelle grundlegend. Unternehmen, die frühzeitig investieren, positionieren sich als Vorreiter.
Potenziale: Von der Effizienzsteigerung bis zur Innovation
Die Einsatzmöglichkeiten generativer KI sind vielfältig: von der automatisierten Content-Erstellung über Rapid Prototyping bis hin zu intelligenten Systemen, die Prozesse in Echtzeit analysieren und optimieren. Besonders spannend ist die Fähigkeit dieser Technologie, personalisierte und interaktive Kundenerlebnisse zu gestalten – ein Schlüsselfaktor in vielen Branchen.
Die Lünendonk-Studie „Generative AI: Von der Innovation bis zur Marktreife“ zeigt, dass KI-basierte Chatbots wie ChatGPT von OpenAI maßgeblich dazu beigetragen haben, KI einer breiten Öffentlichkeit zugänglich zu machen. So geben 83 Prozent der Befragten an, ChatGPT bevorzugt zu nutzen. Dennoch erfolgt die Umsetzung von generativer KI für den unternehmensweiten Einsatz oft noch zögerlich. Gründe hierfür sind Unsicherheiten hinsichtlich praktischer Anwendungsfälle sowie regulatorischer Rahmenbedingungen.
Auf Regulierung setzen
Der EU AI Act soll Standards für die Entwicklung und den Einsatz von KI-Systemen definieren, hat bislang jedoch noch nicht seine volle Wirkung entfaltet. Dennoch können Organisationen, die frühzeitig auf konforme Technologien setzen, rechtliche Risiken minimieren, und zudem strategische Vorteile sichern. Dabei ist es entscheidend, den ethischen und transparenten Einsatz von KI nicht nur als Empfehlung, sondern als Maxime zu verstehen und entsprechend zu handeln. Lösungen, die diese Anforderungen erfüllen, bieten eine solide Grundlage, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen und das Vertrauen von Kunden und Partnern zu stärken. Die Investition in eine robuste und rechtskonforme Dateninfrastruktur bleibt ein wichtiger Schritt, um moderne, skalierbare Anwendungen zu ermöglichen. So könnten solche Infrastrukturen beispielsweise für automatisierte Bildanalysen genutzt werden, die Produktionsfehler in Echtzeit erkennen und Prozesse effizienter gestalten.
Praktische Umsetzung und Vorgehensmodell
Ein schrittweises Vorgehen wird in Unternehmen häufig bevorzugt, da es Risiken reduziert und die Integration von generativer KI beschleunigt. Pilotprojekte sind ideal, um Anwendungsfälle zu testen und die Akzeptanz in den Teams zu fördern. Gleichzeitig sollten Unternehmen aber auch die unternehmensweite Umsetzung in Betracht ziehen, um Einsparpotenziale und andere Vorteile nicht zu verpassen. Die Ergebnisse aus Pilotprojekten schaffen eine solide Basis für abteilungsübergreifende Projekte, die bei Erfolg skaliert werden können – ohne große finanzielle oder organisatorische Risiken einzugehen. Letztlich ist es wichtig, unternehmensweit zu denken, um die umfassenden Vorteile von KI effektiv nutzen zu können.
Für nachhaltigen Erfolg ist interdisziplinäre Zusammenarbeit entscheidend: Die Entwicklung generativer KI sollte nicht allein der IT überlassen bleiben. Die Einbindung von Fachabteilungen – etwa Marketing, Recht, Personal oder Produktion – gewährleistet, dass alle relevanten Perspektiven berücksichtigt werden: von technischer Machbarkeit bis zu rechtlichen und ethischen Anforderungen.
Daten als Grundlage für den Erfolg
Qualitativ hochwertige Daten sind unerlässlich für jede KI-Initiative, auch für generative KI. Während klassische Anwendungen wie die automatisierte Bildanalyse auf präzisen Daten basieren, gehen generative Systeme noch einen Schritt weiter: Sie nutzen diese Daten, um Inhalte zu erstellen, Prozesse zu simulieren oder Szenarien zu prognostizieren. So können sie bestehende Prozesse optimieren und beispielsweise dabei helfen, personalisierte Marketingkampagnen zu erstellen oder innovative Produktdesigns zu entwickeln.
Auch im Kundenservice eröffnet generative KI neue Möglichkeiten: Laut der Lünendonk-Studie nutzen bereits 68 Prozent der Unternehmen, die KI einsetzen, Chatbots: für personalisierte Empfehlungen oder zur Automatisierung von Routineanfragen. Moderne Systeme nutzen sogar hyperrealistische Avatare, um Kunden in Webshops oder auf Messen zu unterstützen und Wissen zu vermitteln.
Zukunftsperspektive: Multimodale Systeme und agentenbasierte KI
Die generative KI steht vor einem Paradigmenwechsel: Agentenbasierte KI-Systeme und multimodale Modelle markieren die nächste Evolutionsstufe in der Entwicklung der KI. Agentenbasierte Systeme sind in der Lage, komplexe Aufgaben selbstständig auszuführen und dabei zielgerichtet entsprechend ihrer Aufgabenstellung zu handeln. Multimodale Systeme verbinden Text, Bild, Audio und Video nahtlos miteinander und eröffnen neue Dimensionen in der Produktentwicklung, Kundenkommunikation und Wissensvermittlung. Komplexe Prozesse können vereinfacht und völlig neue Kundenerlebnisse geschaffen werden.
Ein weiterer Trend ist die dezentrale Verarbeitung von Daten direkt auf den Endgeräten durch sogenannte Edge AI-Systeme, die KI-Modelle direkt auf dem Gerät ausführen. Dieser Ansatz bietet effizientere Systeme und verbessert den Datenschutz sowie die Latenzzeiten – ein entscheidender Faktor in einer zunehmend digitalisierten Welt.
Um das volle Potenzial generativer KI auszuschöpfen, sollten Unternehmen klare Strategien entwickeln und mit Pilotprojekten starten. Diese Schritte könnten die Grundlage für einen unternehmensweiten Einsatz bilden:
- Aufbau eines interdisziplinären KI-Teams
- Identifikation eines Pilotprojekts in einer strategischen Kernfunktion
- Prüfung der Kompatibilität mit regulatorischen Anforderungen
Gleichzeitig sollte der Fokus auf multimodalen Anwendungen liegen, da diese die Möglichkeiten generativer KI – etwa die Verknüpfung von Text, Bild und Video – optimal nutzen. Ein durchdachter Innovationsplan, kombiniert mit Investitionen in umfangreiche und repräsentative Datensätze, schafft die Basis für langfristigen Erfolg. Unternehmen, die diese Schritte aktiv angehen, können sich als Vorreiter positionieren und die Zukunft der generativen KI mitgestalten.