{"id":71047,"date":"2023-06-27T07:56:55","date_gmt":"2023-06-27T06:56:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=71047"},"modified":"2024-09-20T17:45:57","modified_gmt":"2024-09-20T16:45:57","slug":"generative-artificial-intelligence-consumer-revolution-with-high-value-business-use-cases-for-companies","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/blog\/generative-artificial-intelligence-consumer-revolution-with-high-value-business-use-cases-for-companies\/","title":{"rendered":"Generative KI: eine Verbraucherrevolution mit hochwertigen Anwendungsf\u00e4llen f\u00fcr Unternehmen"},"content":{"rendered":"

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

Hanan Ouazan<\/h3><\/div>

Partner - Leiter Generative KI bei Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Seit Ende 2022 erlebt der Bereich der generativen k\u00fcnstlichen Intelligenz einen Boom. Diese neue Dynamik in der Branche bedeutet, dass die meisten gro\u00dfen Marken, die von Artefact unterst\u00fctzt werden, nun die Integration dieser Technologien in ihre Gesch\u00e4ftsanwendungen in Erw\u00e4gung ziehen, um das Rennen um Effizienz und Akzeptanz bei ihren Kunden und Mitarbeitern zu gewinnen. Ihr Reifegrad in diesem Bereich ist jedoch unterschiedlich: nur wenige Unternehmen haben Anwendungsf\u00e4lle gestartet (60% haben Projekte initiiert, etwa 26% haben POCs gestartet), und nur 3% haben sie bereits industrialisiert. Wie werden generative KI-Technologien einen signifikanten und unmittelbaren Einfluss auf das Gesch\u00e4ft der Unternehmen haben?<\/p>\n

Zahlen - Juni 2023<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Ein technologischer Wandel beschleunigt den Einsatz von KI in Unternehmen<\/h2><\/div>
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In den letzten sechs Monaten haben die Akteure im Bereich der generativen k\u00fcnstlichen Intelligenz einen Marathon hingelegt und immer wieder gro\u00dfe Fortschritte in diesem Bereich angek\u00fcndigt. Von Web-Giganten wie Microsoft mit Open AI, Google mit PaLM, Amazon mit Bedrock und Meta mit LLama, bis hin zu offene Quelle<\/em> Entwicklern bieten viele generative KI-Akteure Technologien an, die Innovationen in Gesch\u00e4ftsanwendungen vorantreiben. GPT integriert zum Beispiel die Suchmaschine Bing und die Office-Suite von Microsoft, w\u00e4hrend alle Google-Produkte von PaLM 2 profitieren werden. Amazon<\/a> und Meta beginnen damit, ihre generative KI in ihre Werbeprodukte zu integrieren. Und das j\u00fcngste Aufkommen von Hunderten von Open-Source-L\u00f6sungen erleichtert Entwicklern aus allen Bereichen den Zugang zu dieser Art von Technologie.<\/p>\n

Nicht alle Akteure verfolgen den gleichen strategischen Ansatz. Einige, wie Open AI, konzentrieren sich auf die Ultra-Performance ihres Modells, w\u00e4hrend andere Akteure wie Google auch leichtere - aber effektive - Versionen ihrer Algorithmen entwickeln. Diese Versionen sind effizienter f\u00fcr die lokale Integration auf den Ger\u00e4ten der Nutzer (Mobilger\u00e4te, Desktop, angeschlossene Lautsprecher) sowie in spezialisierter \u2019Business\u201c-Software.<\/p>\n

Dieses dynamische \u00d6kosystem f\u00f6rdert den Einsatz von generativer KI sowohl im B2C- als auch im B2B-Markt. F\u00fcr Unternehmen ergeben sich daraus neue M\u00f6glichkeiten, ihre Leistung sowie die ihrer Mitarbeiter und Kunden zu maximieren. Einem aktuellen Bericht von Goldman Sachs zufolge k\u00f6nnte diese Technologie die Arbeitsproduktivit\u00e4t und das BIP der USA in den n\u00e4chsten zehn Jahren um 7% steigern.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>

Vier Kategorien von Anwendungen, die auf generativer KI basieren, um Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufe zu \u201cerweitern\u201d<\/h2><\/div>

Der Einsatz von generativer K\u00fcnstlicher Intelligenz in der gesamten Wertsch\u00f6pfungskette ist nicht neu, aber er wird jetzt demokratisiert und vervielfacht. F\u00fcr einige gro\u00dfe Marken und die KI-Dienstleister, die sie unterst\u00fctzen, werden bereits Anwendungsf\u00e4lle entwickelt und in der Testphase eingesetzt.<\/p>\n

Obwohl die M\u00f6glichkeiten grenzenlos sind und die Anwendungen von den gesch\u00e4ftlichen Anforderungen abh\u00e4ngen, lassen sich die Hauptanwendungen in folgende Bereiche unterteilen vier Kategorien<\/strong>.<\/p>\n

Die betrifft zun\u00e4chst die Zug\u00e4nglichkeit zum zuvor komplexen data<\/strong> f\u00fcr Rollen mit wenig oder gar keinem data-Analysefachwissen. KI-F\u00e4higkeiten erm\u00f6glichen die Entwicklung intuitiver Tools, so dass Gesch\u00e4ftsanwender in Sekundenschnelle auf sehr gro\u00dfe Mengen von data zugreifen, diese konsultieren und sortieren k\u00f6nnen, um Dashboards und neue data zu erhalten. J\u00fcngste Fortschritte bei der Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (NLP) machen es diesen Berufsgruppen noch leichter, mit data zu interagieren. Spezialisierte Software in Bereichen wie Finanzen, Marketing oder Logistik kann so durch generative Funktionen \u201cerweitert\u201d werden, die sich wiederholende und\/oder zeitaufw\u00e4ndige Aufgaben automatisieren, um diese Rollen bei ihrer Entscheidungsfindung zu unterst\u00fctzen. Artefact<\/a> erm\u00f6glichte es den Vertriebsteams eines Dienstleistungsunternehmens, sich auf eine L\u00f6sung zur Lead-Qualifizierung zu verlassen, die die Absichten von Kunden und Interessenten durch die Erkennung von Signalen in sehr gro\u00dfen Mengen von data ermittelt. Internationale Einzelh\u00e4ndler k\u00f6nnen au\u00dferdem ihre Lagerbest\u00e4nde besser verwalten und ihre Preispolitik optimieren, indem sie zahlreiche Parameter miteinander vergleichen, um die Ursachen f\u00fcr Umsatzsteigerungen oder -r\u00fcckg\u00e4nge bei einem bestimmten Produkt oder einer Kategorie besser zu verstehen.<\/p>\n

Der zweite betrifft die Beziehung des Unternehmens zu seinen verschiedenen audiences<\/strong>. Wir arbeiten mit einer Reihe von Marken zusammen, um Chatbots und Callcenter zu entwickeln, die mit generativer KI arbeiten, um Kundenanfragen auf relevantere und st\u00e4rker personalisierte Weise zu beantworten, w\u00e4hrend Interaktionen, die einem Gespr\u00e4ch zwischen zwei Menschen \u00e4hneln. Aus diesen Gespr\u00e4chen k\u00f6nnen auch Erkenntnisse gewonnen werden, um die Bed\u00fcrfnisse und Erwartungen der Anrufer der Marke besser zu verstehen und die Kundenzufriedenheit zu steigern.<\/p>\n

Die dritte Kategorie<\/strong>, die heute bereits weit verbreitet ist, ist Inhaltserstellung<\/strong>. Es ist eine schnell wachsende Anwendung zur Entwicklung und Anpassung von Texten, Bildern und T\u00f6nen f\u00fcr die Marketingaktivit\u00e4ten von Unternehmen: Website-Inhalte, Produktbl\u00e4tter, Mailings, Werbung, Pr\u00e4sentationen usw. Wir arbeiten zum Beispiel an einem \u2019Content Supercharger\u201c-Projekt f\u00fcr einen Automobilkonzern. Diese L\u00f6sung nutzt das herstellereigene data und macht sich die fortschrittliche \u00dcberwachung sozialer Netzwerke zunutze, um die Produktion von personalisierten Inhalten f\u00fcr die Marke zu steigern. Kreativprofis k\u00f6nnen sich nun von zeitraubenden Aufgaben wie der Anpassung von Konzepten befreien und sich auf ihren Mehrwert konzentrieren: Ideenfindung und Strategie.<\/p>\n

Die vierte wichtige Anwendung ist die Verbesserung der Effizienz<\/strong> von bereits existierenden Modellen oder Logistikprozessen. So verf\u00fcgen beispielsweise Unternehmen im Allfinanzsektor in der Regel \u00fcber mehrere Algorithmen zur Risikovorhersage oder Betrugserkennung. Diese Tools interpretieren die verschiedenen Signale, die sie auffangen, m\u00f6glicherweise nicht auf die gleiche Weise. In solchen Situationen sollten menschliche Agenten in der Lage sein, schnell und einfach Entscheidungen zu treffen. Hier kann eine Schicht generativer KI eingesetzt werden, um die Gr\u00fcnde, die die urspr\u00fcnglichen Algorithmen zu ihren Schlussfolgerungen veranlasst haben, in einer f\u00fcr den Menschen verst\u00e4ndlichen Weise zusammenzufassen.<\/p>\n<\/div>

Ein Aufruhr, der die Wirtschaft und die Organisationen ersch\u00fcttert<\/h2><\/div>

Wir stehen ganz am Anfang einer Revolution in der Nutzung, nicht nur im t\u00e4glichen Leben, sondern auch bei Gesch\u00e4ftsanwendungen. Die generative k\u00fcnstliche Intelligenz ist so intuitiv und einfach zu bedienen, dass sie schon bald in Unternehmen eingesetzt werden wird, um eine zu gro\u00dfe Kluft zwischen der privaten und der beruflichen Nutzung zu vermeiden.<\/p>\n

Die gesamte gesch\u00e4ftliche Wertsch\u00f6pfungskette wird davon betroffen sein, und obwohl wir uns noch im Anfangsstadium befinden, sind die ersten Integrationen bereits sehr vielversprechend. Um heute das Beste daraus zu machen und sich auf die Zukunft vorzubereiten, m\u00fcssen Marken schnell an Reife in diesem Bereich gewinnen. Um die technischen, \u00f6kologischen und ethischen Herausforderungen der KI zu meistern, m\u00fcssen sie neue Funktionen rekrutieren und Mitarbeiter akkulturieren, die richtigen KI-erzeugenden Technologien ausw\u00e4hlen, eine angemessene Governance einrichten, Anwendungsf\u00e4lle mit den Gesch\u00e4ftsbereichen identifizieren und die Transparenz, Ethik und Umweltvertr\u00e4glichkeit der entwickelten Anwendungen sicherstellen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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