{"id":425458,"date":"2025-03-19T14:39:55","date_gmt":"2025-03-19T14:39:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=425458"},"modified":"2025-03-19T14:51:15","modified_gmt":"2025-03-19T14:51:15","slug":"generative-ai-a-race-for-the-fittest","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/blog\/generative-ai-a-race-for-the-fittest\/","title":{"rendered":"Generative KI: ein Rennen um die St\u00e4rksten von Edouard de Mezerac, CEO von Artefact"},"content":{"rendered":"

Autor<\/h2><\/div>\"Image\"

Edouard de M\u00e9zerac<\/h3><\/div>

CEO der Gruppe Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Die Einf\u00fchrung von generativer KI (GenAI) ist beispiellos und verdeutlicht sowohl ihr transformatives Potenzial als auch die dringende Notwendigkeit f\u00fcr Unternehmen, sich anzupassen. Dennoch sind die meisten Unternehmen auf die damit verbundenen tiefgreifenden Ver\u00e4nderungen nicht vorbereitet.<\/p>\n

Auf dem HEC Alumni Digital Hub - China Launch Forum teilte Edouard de M\u00e9zerac, Global CEO von Artefact und Absolvent der HEC Paris, seine Erkenntnisse \u00fcber die rasante Entwicklung von GenAI, ihre realen Gesch\u00e4ftsanwendungen und die wichtigsten Herausforderungen bei der Einf\u00fchrung.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

GenAI: mehr als nur Anwendungsf\u00e4lle<\/h2><\/div>

Bisher haben Unternehmen KI eingesetzt, um einzelne Probleme zu l\u00f6sen, z. B. um die Prognosen f\u00fcr die Lieferkette zu verbessern oder die Betrugserkennung zu verbessern.<\/p>\n<\/div>

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\u201cAber 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.\u201d<\/div>\n
Edouard de M\u00e9zerac, Artefact Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>

Dieser Wandel bedeutet, dass die Automatisierung oder Erg\u00e4nzung konzeptioneller Aufgaben - wie das Sammeln von Informationen und das Treffen von Entscheidungen - jetzt in Reichweite ist. Die Auswirkungen gehen \u00fcber Effizienzgewinne hinaus; sie definieren die gesamte Wertsch\u00f6pfungskette der Industrie neu.<\/p>\n<\/div>

Anwendungen in der realen Welt: Wie Top-Unternehmen GenAI nutzen<\/h2><\/div>

Um diesen Wandel zu veranschaulichen, erz\u00e4hlte Edouard von Beispielen aus der Praxis, in denen GenAI bereits einen gro\u00dfen Einfluss hat:<\/p>\n<\/div>

  • <\/i><\/span>
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    Telekommunikation - Verringerung der Verz\u00f6gerungen bei der Installation von 70-80%<\/b><\/p>\n

    \u2013Herausforderung<\/span>: Ein gro\u00dfes Telekommunikationsunternehmen hatte aufgrund von Terminkonflikten und unzureichender Infrastruktur mit langen Verz\u00f6gerungen bei der Installation von Glasfaserkabeln zu k\u00e4mpfen. Die Behebung dieser Probleme dauerte im Durchschnitt 2 bis 3 Monate.<\/span><\/p>\n

    \u2013L\u00f6sung:<\/span> <\/span>KI automatisierte die Informationsbeschaffung bei Telekommunikationsanbietern, st\u00e4dtischen Beh\u00f6rden und Geb\u00e4udeeigent\u00fcmern und \u00fcbernahm gleichzeitig die Terminplanung und die Koordination der Arbeitsabl\u00e4ufe.\u00a0<\/span><\/p>\n<\/div><\/li>

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    Fertigung - Unterst\u00fctzung der Vertriebsteams bei der Aneignung von Produktwissen<\/b><\/p>\n

    \u2013Herausforderung:<\/span> Ein weltweit t\u00e4tiges Unternehmen f\u00fcr Elektroprodukte musste seinen Vertriebsteams Tausende von Produktdetails schnell beibringen, was eine genaue Beratung von B2B-Kunden erschwerte.<\/span><\/p>\n

    \u2013L\u00f6sung: <\/span><\/span>Ein GenAI-gesteuerter Chatbot versorgte die Vertriebsteams mit zuverl\u00e4ssigen Produktdetails in Echtzeit, unterst\u00fctzt durch Retrieval-Augmented Generation (RAG), um Genauigkeit zu gew\u00e4hrleisten und KI-Halluzinationen zu minimieren.\u201c<\/span><\/p>\n<\/div><\/li>

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    Luxuseinzelhandel - Verbesserung der Schulung des Verkaufspersonals f\u00fcr neue Produkte<\/b><\/p>\n

    \u2013Herausforderung:<\/span> Eine hochwertige Modemarke f\u00fchrt jede Woche 15 neue Produkte pro Gesch\u00e4ft ein, was es f\u00fcr die Verk\u00e4ufer schwierig macht, sich \u00fcber Produktdetails und Empfehlungen auf dem Laufenden zu halten.<\/span><\/p>\n

    \u2013L\u00f6sung:<\/span> KI lieferte sofortige Produkteinblicke, einschlie\u00dflich des Hintergrunds des Designers, der wichtigsten Merkmale und m\u00f6glicher Kombinationen, was die Interaktion mit dem Kunden verbesserte.<\/span><\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>

    <\/span><\/div>

    Die harte Wahrheit: Die meisten Unternehmen sind nicht bereit<\/h2><\/div>

    Trotz des Potenzials der Technologie sind die meisten Unternehmen nicht auf GenAI vorbereitet. Edouard hat f\u00fcnf Haupthindernisse f\u00fcr eine breite Einf\u00fchrung von GenAI identifiziert:<\/span><\/p>\n<\/div>

    • <\/i><\/span>
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      Unvorbereitetheit der F\u00fchrungskr\u00e4fte<\/b><\/p>\n

      Viele F\u00fchrungskr\u00e4fte haben ihre Karriere in einer Zeit aufgebaut, bevor KI und die digitale Transformation zum festen Bestandteil der Gesch\u00e4ftsstrategie wurden. Infolgedessen gibt es eine erhebliche Wissensl\u00fccke - nur 50% der F\u00fchrungskr\u00e4fte haben eine KI-Schulung erhalten, und von diesen gibt die H\u00e4lfte an, dass ihre Schulung unzureichend ist. <\/span><\/p>\n<\/div><\/li>

    • <\/i><\/span>
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      Begrenzte Bereitschaft f\u00fcr Gesch\u00e4ftsfunktionen<\/b><\/p>\n

      Die erfolgreiche Implementierung von KI kann nicht nur eine IT-gesteuerte Initiative sein. F\u00fchrungskr\u00e4fte aus allen wichtigen Funktionen - wie Lieferkette, Marketing, Beschaffung und CRM - m\u00fcssen die Verantwortung f\u00fcr die Integration von GenAI \u00fcbernehmen.\u00a0<\/span><\/p>\n<\/div><\/li>

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      \u00a0Unzureichende data-Infrastruktur<\/b><\/p>\n

      KI-Modelle ben\u00f6tigen hochwertige, gut strukturierte data, um effektiv zu funktionieren. Viele Unternehmen haben mit Problemen wie inkonsistenten data governance, unklaren Referenzrahmen und schlechter Dokumentation zu k\u00e4mpfen. Ohne ein solides data foundation haben Unternehmen Schwierigkeiten, KI-L\u00f6sungen in gro\u00dfem Umfang einzusetzen.<\/span><\/p>\n<\/div><\/li>

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      Unklare Governance und ethische Rahmenbedingungen<\/b><\/p>\n

      Die rechtlichen Rahmenbedingungen f\u00fcr KI unterscheiden sich von Land zu Land erheblich, was die Einhaltung der Vorschriften f\u00fcr multinationale Unternehmen komplex macht. Dar\u00fcber 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, m\u00fcssen sich Unternehmen mit den m\u00f6glichen Auswirkungen auf ihre Belegschaft auseinandersetzen.<\/span><\/p>\n<\/div><\/li>

    • <\/i><\/span>
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      Hohe Implementierungskosten und ungewisser ROI<\/b><\/p>\n

      F\u00fcr viele Unternehmen ist der Aufbau und die Bereitstellung skalierbarer GenAI-L\u00f6sungen noch zu teuer. Einige KI-gesteuerte Gesch\u00e4ftsmodelle k\u00e4mpfen noch immer mit einer positiven Kapitalrendite.<\/span><\/p>\n

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      Ein Rennen f\u00fcr die St\u00e4rksten<\/h2><\/div>

      Wir erleben, wie sich eine neue technologische \u00c4ra in einem noch nie dagewesenen Tempo entfaltet - eine \u00c4ra, die das n\u00e4chste Jahrzehnt des wirtschaftlichen Wandels bestimmen wird. Unternehmen, die sich GenAI zu eigen machen und ihre Arbeitsabl\u00e4ufe neu gestalten, werden florieren. Diejenigen, die sich nicht anpassen, werden zur\u00fcckbleiben.<\/span><\/p>\n

      Edouard de M\u00e9zerac ist begeistert, dass HEC Alumni eine f\u00fchrende Rolle bei diesen Gespr\u00e4chen \u00fcbernehmen und unterstreicht eine klare Botschaft: Die F\u00fchrungskr\u00e4fte m\u00fcssen aufstehen, ihre Strategien \u00fcberdenken und sich auf eine Zukunft vorbereiten, die bereits da ist.<\/span><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Die Einf\u00fchrung von generativer KI (GenAI) ist beispiellos und verdeutlicht sowohl ihr transformatives Potenzial als auch die dringende Notwendigkeit f\u00fcr Unternehmen, sich anzupassen. Dennoch sind die meisten Unternehmen auf die damit verbundenen tiefgreifenden Ver\u00e4nderungen nicht vorbereitet.<\/p>","protected":false},"featured_media":425459,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[2995],"blog-language":[2991],"class_list":["post-425458","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-ai-technology","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/425458","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/425459"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=425458"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=425458"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=425458"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}