GenAI: mehr als nur Anwendungsfälle
Bisher haben Unternehmen KI eingesetzt, um einzelne Probleme zu lösen, z. B. um die Prognosen für die Lieferkette zu verbessern oder die Betrugserkennung zu verbessern.
“Aber GenAI ist anders. Sie ist nicht nur ein weiteres Werkzeug zur Optimierung bestimmter Aufgaben, sondern hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, neu zu gestalten.”
Edouard de Mézerac, Artefact Geschäftsführer
Dieser Wandel bedeutet, dass die Automatisierung oder Ergänzung konzeptioneller Aufgaben - wie das Sammeln von Informationen und das Treffen von Entscheidungen - jetzt in Reichweite ist. Die Auswirkungen gehen über Effizienzgewinne hinaus; sie definieren die gesamte Wertschöpfungskette der Industrie neu.
Anwendungen in der realen Welt: Wie Top-Unternehmen GenAI nutzen
Um diesen Wandel zu veranschaulichen, erzählte Edouard von Beispielen aus der Praxis, in denen GenAI bereits einen großen Einfluss hat:
Telekommunikation - Verringerung der Verzögerungen bei der Installation von 70-80%
–Herausforderung: Ein großes Telekommunikationsunternehmen hatte aufgrund von Terminkonflikten und unzureichender Infrastruktur mit langen Verzögerungen bei der Installation von Glasfaserkabeln zu kämpfen. Die Behebung dieser Probleme dauerte im Durchschnitt 2 bis 3 Monate.
–Lösung: KI automatisierte die Informationsbeschaffung bei Telekommunikationsanbietern, städtischen Behörden und Gebäudeeigentümern und übernahm gleichzeitig die Terminplanung und die Koordination der Arbeitsabläufe.
Fertigung - Unterstützung der Vertriebsteams bei der Aneignung von Produktwissen
–Herausforderung: Ein weltweit tätiges Unternehmen für Elektroprodukte musste seinen Vertriebsteams Tausende von Produktdetails schnell beibringen, was eine genaue Beratung von B2B-Kunden erschwerte.
–Lösung: Ein GenAI-gesteuerter Chatbot versorgte die Vertriebsteams mit zuverlässigen Produktdetails in Echtzeit, unterstützt durch Retrieval-Augmented Generation (RAG), um Genauigkeit zu gewährleisten und KI-Halluzinationen zu minimieren.“
Luxuseinzelhandel - Verbesserung der Schulung des Verkaufspersonals für neue Produkte
–Herausforderung: Eine hochwertige Modemarke führt jede Woche 15 neue Produkte pro Geschäft ein, was es für die Verkäufer schwierig macht, sich über Produktdetails und Empfehlungen auf dem Laufenden zu halten.
–Lösung: KI lieferte sofortige Produkteinblicke, einschließlich des Hintergrunds des Designers, der wichtigsten Merkmale und möglicher Kombinationen, was die Interaktion mit dem Kunden verbesserte.
Die harte Wahrheit: Die meisten Unternehmen sind nicht bereit
Trotz des Potenzials der Technologie sind die meisten Unternehmen nicht auf GenAI vorbereitet. Edouard hat fünf Haupthindernisse für eine breite Einführung von GenAI identifiziert:
Unvorbereitetheit der Führungskräfte
Viele Führungskräfte haben ihre Karriere in einer Zeit aufgebaut, bevor KI und die digitale Transformation zum festen Bestandteil der Geschäftsstrategie wurden. Infolgedessen gibt es eine erhebliche Wissenslücke - nur 50% der Führungskräfte haben eine KI-Schulung erhalten, und von diesen gibt die Hälfte an, dass ihre Schulung unzureichend ist.
Begrenzte Bereitschaft für Geschäftsfunktionen
Die erfolgreiche Implementierung von KI kann nicht nur eine IT-gesteuerte Initiative sein. Führungskräfte aus allen wichtigen Funktionen - wie Lieferkette, Marketing, Beschaffung und CRM - müssen die Verantwortung für die Integration von GenAI übernehmen.
Unzureichende data-Infrastruktur
KI-Modelle benötigen hochwertige, gut strukturierte data, um effektiv zu funktionieren. Viele Unternehmen haben mit Problemen wie inkonsistenten data governance, unklaren Referenzrahmen und schlechter Dokumentation zu kämpfen. Ohne ein solides data foundation haben Unternehmen Schwierigkeiten, KI-Lösungen in großem Umfang einzusetzen.
Unklare Governance und ethische Rahmenbedingungen
Die rechtlichen Rahmenbedingungen für KI unterscheiden sich von Land zu Land erheblich, was die Einhaltung der Vorschriften für multinationale Unternehmen komplex macht. Darüber hinaus wirft GenAI kritische ethische und arbeitnehmerbezogene Fragen auf. Wenn KI beispielsweise Marketingabteilungen in die Lage versetzt, die gleiche Leistung mit weniger Mitarbeitern zu erbringen, müssen sich Unternehmen mit den möglichen Auswirkungen auf ihre Belegschaft auseinandersetzen.
Hohe Implementierungskosten und ungewisser ROI
Für viele Unternehmen ist der Aufbau und die Bereitstellung skalierbarer GenAI-Lösungen noch zu teuer. Einige KI-gesteuerte Geschäftsmodelle kämpfen noch immer mit einer positiven Kapitalrendite.
Ein Rennen für die Stärksten
Wir erleben, wie sich eine neue technologische Ära in einem noch nie dagewesenen Tempo entfaltet - eine Ära, die das nächste Jahrzehnt des wirtschaftlichen Wandels bestimmen wird. Unternehmen, die sich GenAI zu eigen machen und ihre Arbeitsabläufe neu gestalten, werden florieren. Diejenigen, die sich nicht anpassen, werden zurückbleiben.
Edouard de Mézerac ist begeistert, dass HEC Alumni eine führende Rolle bei diesen Gesprächen übernehmen und unterstreicht eine klare Botschaft: Die Führungskräfte müssen aufstehen, ihre Strategien überdenken und sich auf eine Zukunft vorbereiten, die bereits da ist.
