In nur zwei Monaten hat sich ChatGPT zum weltweit am häufigsten heruntergeladenen Produkt entwickelt. Was diese Lösung von ihren Vorgängern unterscheidet, ist ihre äußerst einfache Benutzeroberfläche, die auf dialogartigen „Prompts“ basiert. Diese intuitive Bedienung, gepaart mit der Fähigkeit AI, riesige data zu verarbeiten data schnelle, präzise Ergebnisse zu liefern, verzehnfacht die Ausführungs- und Entscheidungsgeschwindigkeit für Fachleute. AI Menschen von sich wiederholenden, zeitraubenden Aufgaben und ermöglicht es ihnen, sich auf Tätigkeiten mit höherer Wertschöpfung zu konzentrieren. Menschen werden nicht ersetzt, sondern dank generativer AI „ergänzt“.
Jüngsten Studien zufolge glauben 78 % der Beschäftigten, dass generative AI positiv auf ihre Produktivität AI . Bei Aufgaben im Zusammenhang mit dem Wissenserwerb würden Fachkräfte 37 % an Ausführungsgeschwindigkeit gewinnen und Entwickler 55 % bei Programmieraufgaben. Vor sechs Monaten begann ein regelrechter Innovationswettlauf zwischen den Akteuren im Bereich AI generativen AI. Um den vollen Nutzen daraus zu ziehen und wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen schnell handeln, ohne die verbleibenden Herausforderungen aus den Augen zu verlieren.

Transparenz und Vertrauen – die großen Herausforderungen der generativen AI

Die Leistungsfähigkeit generativer AI ist unbestreitbar, doch weisen sie auch Grenzen auf, deren wir uns bewusst sein müssen, um deren Auswirkungen zu minimieren. Es gibt vier Haupttypen:

  • Ethik: Voreingenommenheit, „Halluzinationen“, fehlende Quellenangaben oder mangelnde Transparenz bei der Verwendung personenbezogener data sich in den generierten Inhalten widerspiegeln. Wir müssen daher Verfahren zur Erkennung von Voreingenommenheit systematisieren, wie wir es bei Artefact bei allen unseren data gemäß unserer Ethik-Charta tun.

  • Umwelt: Das Trainieren der neuesten AI mit Milliarden von Parametern verursacht einen beispiellosen CO₂-Fußabdruck. So wurden beispielsweise für das Trainieren von GPT-3[4] umgerechnet 502 Tonnen CO₂-Emissionen verursacht – fast zehnmal so viel wie für den gesamten Lebenszyklus eines durchschnittlichen Autos. Die Anwendungsmöglichkeiten stehen erst am Anfang: Wird das von KIs ausgestoßene CO₂ durch das CO₂ ausgeglichen, das durch die von ihnen ersetzten menschlichen Aktivitäten nicht mehr entsteht?

  • Beschäftigung: Auch wenn die überwiegende Mehrheit der menschlichen Tätigkeiten nicht durch AI ersetzt, sondern vielmehr unterstützt wird, werden sie sich zweifellos wandeln. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass Menschen aller Altersgruppen und Berufe auf diese Veränderungen vorbereitet werden. Darüber hinaus eröffnen diese Technologien neue Karrieremöglichkeiten, für die bereits jetzt ein Mangel an Fachkräften besteht. Weiterbildungsangebote wie die Artefact of Data einen schnellen und praxisorientierten Weg zur Umschulung für diese zukunftsorientierten Berufe.

  • Regulierung: Angesichts der oben dargelegten Herausforderungen ist klar, dass generative AI bald strengen Vorschriften unterliegen AI , ähnlich wie bei der Verarbeitung personenbezogener data. Die Europäische Union arbeitet derzeit am AI , das 2025 in Kraft treten soll. Bis ein klarer Rechtsrahmen vorliegt, müssen sich Unternehmen auf bestehende Rechtsvorschriften in den Bereichen data, geistiges Eigentum, Arbeitsrecht und Umweltschutz sowie auf Soft Law stützen.

Artefacteigene Methodik zur Risikominimierung und Optimierung der Geschäftstransformation

Die atemberaubenden, kontinuierlichen Fortschritte im Bereich AI generativen AI Unternehmen schnelles, aber umsichtiges Handeln. Deshalb empfehlen wir unseren Kunden, einen schrittweisen Ansatz zu verfolgen und ein solides Rahmenkonzept für ihr Transformationsprojekt zu entwickeln.

Um das gesamte Unternehmen mit ins Boot zu holen, sind die Ergebnisse eines ersten Proof of Concept oft entscheidend. Um das Risiko von Zwischenfällen zu minimieren, ist es ratsam, diesen ersten Test anhand eines internen Anwendungsfalls oder unter menschlicher Mitwirkung durchzuführen (z. B.: Ein Mitarbeiter nutzt AI , um den Kunden besser zu bedienen). Gleichzeitig müssen wir unter Berücksichtigung der geschäftlichen Anforderungen und aller data vorliegenden data potenzielle Anwendungsfälle im gesamten Unternehmen identifizieren.

Gleichzeitig muss ein Fahrplan festgelegt werden für:

  • Organisation: Es müssen Rollen und Zuständigkeiten sowie Leitlinien und Prozesse für die Erstellung und Erweiterung von Anwendungsfällen festgelegt werden. Es muss ein Notfallplan zur Absicherung gegen Risiken und Verzerrungen erstellt werden.

  • Technologiestack und data: Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie über hochwertigedata verfügen,data die identifizierten Anwendungsfälle abzudecken, sowie über eine robuste technische Architektur, um diese zu industrialisieren. Es ist entscheidend, das richtige Modell für den jeweiligen Anwendungsfall auszuwählen – unter Berücksichtigung von Kosten, Wirkung und Leistung.

  • Personalwesen: Es müssen so schnell wie möglich Programme zur Einarbeitung und Schulung eingeführt werden, um einen erfolgreichen Übergang zu gewährleisten.

Vertrauen schließt Kontrolle nicht aus

Obwohl wir davon überzeugt sind, dass generative AI einen positiven Einfluss auf die operative Leistung von Unternehmen und die Produktivität ihrer Mitarbeiter AI und auch weiterhin haben wird, ist es wichtig, bei der Einführung Vorsicht walten zu lassen. Der Fortschritt muss kontinuierlich und kontrolliert erfolgen, und der Mensch muss die Kontrolle über die Modelle behalten, bevor die unbegrenzten Anwendungsmöglichkeiten dieser neuen, extrem leistungsstarken Technologien voll ausgeschöpft werden können.