Atome treffen Bits

Die digitale Identität ist auf den ersten Blick unscheinbar. Doch auf den zweiten ist sie der Auslöser der nächsten großen technologischen Disruption. Einige der innovativsten Unternehmen unserer Zeit wissen längst um ihr Potenzial – und handeln.

Das Konzept einer vertrauenswürdigen digitalen Identität bricht mit vielen Konventionen. Unternehmen sollten die digitale ID nicht nur als Chance sehen, bisherige Versäumnisse rund um das Thema Identifizierung zu korrigieren. Vielmehr können sie den Umgang mit Daten und das Verständnis von digitalem Eigentum zukunftsgerichtet neu definieren.

So etwas wie eine zentrale Identität existierte im Web bislang nicht. Also mussten Anwender:innen andere Wege finden, um sich zu identifizieren: beispielsweise über die Telefonnummer oder die E-Mail-Adresse. Nun wird den Unternehmen jedoch klar, dass das nicht reicht. In Zukunft muss jeder und alles per digitaler Kernidentität zugeordnet werden können.

Die Umsetzung einer solchen digitalen Kernidentität steht erst am Anfang. Offen ist beispielsweise die Frage, ob sie zentral oder dezentral verwaltet werden sollte. Die Entscheider:innen in der DACH-Region scheinen sich einig zu sein: 99 % der Schweizer Unternehmen (Österreich: 96 %, Deutschland: 85 %) halten eine zentralisierte Lösung für besonders sinnvoll. Im weltweiten Durchschnitt sind es hingegen nur 79 %.  

Es sind aber noch weitere Aspekte unklar: Menschen und Unternehmen hinterfragen, welche Funktion eine derartige Identität überhaupt erfüllen muss. Wie erfassen und verknüpfen wir Daten zu den IDs? Wie werden diese Daten verwaltet, wie mit anderen geteilt? Wie lassen sich die Konzepte von Besitz und Eigentum über Ökosysteme hinweg durchsetzen?

Vor allem außerhalb der EU war der Umgang mit Daten lange Zeit kaum reguliert. Es wurde getrackt und überwacht. Das wandelt sich deutlich: Wer Daten nutzen will, braucht dafür das Einverständnis der Inhabenden. Doch es geht um weit mehr als Datenschutz: Viele Unternehmen weltweit dürfen oder können plötzlich Daten, auf die sie sich lange verlassen hatten, nicht mehr nutzen. Das Problem lässt sich nur zum Teil durch Technologie lösen. Die Frage ist: Wie können Unternehmen weiterhin Zugang zu Personendaten erhalten – wenn ihnen diese Daten nicht gehören?

Fazit

Wer diese Herausforderung meistert, erhöht die Datensicherheit und schafft Vertrauen bei Kunden und Partnern. Noch wichtiger: Unternehmen verschaffen sich einen Vorsprung im Wettlauf um die Zukunft. Das kann zu einem besseren Internet führen. Und vielleicht sogar zu einer besseren Welt.

Wo soll es zum Essen hingehen? Früher haben wir uns auf Empfehlungen von Freund:innen verlassen oder in einen Restaurantguide geschaut. Etwa 2005 starteten dann die ersten Bewertungsplattformen für Lokale. Plötzlich konnten Gäste ihre Meinung öffentlich teilen. Damit änderte sich alles.

Diese Plattformen waren wie ein Fenster der Transparenz: Sie boten einen klaren, detaillierten und weitreichenden Blick auf die Gastroszene. Dieses Prinzip begegnet uns heute überall. Im Unterschied zu bloßen Daten hilft uns Transparenz dabei, bessere Einblicke in Geschäftsprozesse zu erlangen. Mehr Wissen über Kund:innen. Über Veränderungen im Markt. Über Investitionen, Führungspersönlichkeiten und ganze Branchen.

Wer aber setzt die Unternehmen unter Druck, transparenter mit Daten umzugehen? Das unterscheidet sich weltweit. In der DACH-Region sind es vor allem Partner (47 % gegenüber 33 % global) und Investoren (50 % gegenüber 39 % global). Im Rest der Welt fordern vor allem Kund:innen vermehrt Einblicke in die Datennutzung (sagen 52 % gegenüber 38 % in der DACH-Region). 

Bleibt die Frage, wie mehr Transparenz überhaupt entsteht. Dafür müssen Sie den gesamten Lebenszyklus Ihrer Daten betrachten. Welche Daten erfassen Sie? Wie gehen Sie dabei vor? Untersuchen Sie Ihren Datenmanagement-Ansatz und decken Sie Schwachstellen auf. Beurteilen Sie neu, wie Sie diese Daten nutzen, wer Zugang zu ihnen hat und was Sie mit ihnen erreichen wollen.

Ein solcher datengetriebender Ansatz ist der Schlüssel. Ganz gleich, ob Sie operativ effizienter werden oder Kundenbeziehungen neu gestalten möchten. Oder ob Sie einige der schwierigsten informationsbezogenen Probleme der Welt lösen möchten.

Fazit

Der Bedarf an Transparenz und Datenaustausch über Interessengruppen eines Unternehmens hinweg wird immer weiter wachsen. Ihr Unternehmen und Ihre Branche werden transparenter – ob Sie dabei nun eine Vorreiterrolle einnehmen oder nicht. Besser, wenn Sie die Entwicklung aktiv mitgestalten und die Chancen dieses neuen Daten-Ökosystems für sich nutzen.

Alle wollen tiefere Einblicke in Ihr Unternehmen oder Ihre Branche gewinnen. Wenn Sie diesen Anforderungen nicht gerecht werden, wird es jemand anderes tun.

Ende 2022 stellte OpenAI ChatGPT vor – und die Menschen stürzten sich geradezu darauf. Sie stellten dem KI-Bot die kompliziertesten Fragen, ließen ihn Gedichte schreiben und vieles mehr. Die Ergebnisse: beeindruckend. Noch vor ChatGPT gab es einen ähnlichen Hype um bilderzeugende KI-Systeme. KI-Kunst überflutete das Internet.

Diese generierten Inhalte sind Teil einer der größten Veränderungen in der Geschichte der KI: die Einführung von trainierten Modellen mit bemerkenswerter Anpassungsfähigkeit an neue Aufgaben.

Technologieunternehmen und die Forschung vergrößern diese Modelle und die Trainingsdatensets seit 2017 immer mehr. Die heutigen trainierten Modelle sind daher deutlich mächtiger als ihre Vorgänger. Diese sogenannten „Foundation Models“ sind in den Bereichen, für die sie entwickelt wurden, extrem anpassungsfähig.

Unternehmen können mithilfe von Foundation Models viele Aufgaben und Herausforderungen auf ganz neue Art und Weise meistern. Statt eine eigene KI zu entwickeln, erschaffen sie Neues durch existierende KI-Systeme.

Aber es gibt natürlich Hindernisse, Skepsis und Befürchtungen. Worin die größten Risiken der KI-Zukunft liegen, darüber gibt es unterschiedliche Vorstellungen. In Deutschland stehen rechtliche Bedenken im Vordergrund. 27 % der Befragten (17 % global) sehen Themen wie das Urheberrecht als Hürde Nummer eins. In der Schweiz sorgt man sich vielmehr darum, von den Entwicklern der Foundation Models abhängig zu werden. Das gaben 45 % der Befragten an, in den USA liegt der Wert nur bei 20 %. Klar, stammen viele der Modelle doch aus Nordamerika. In Österreich gibt es zudem Befürchtungen hinsichtlich des enormen Energiebedarfs der massiv skalierbaren Systeme.

Nichtsdestotrotz regen die neuartigen Fähigkeiten der Foundation Models und Large Language Models sowie die parallel stattfindenden technologischen Fortschritte einige Menschen zum Träumen an. Sie sehen darin einen Schritt auf dem Weg zu einer Artificial General Intelligence (AGI): Eine solche (bislang theoretische) generalisierte KI wäre in der Lage, jede geistige Aufgabe zu erlernen, die auch ein Mensch erlernen kann.

In jedem Fall haben Foundation Models das Potenzial, das Zusammenspiel von Mensch und KI völlig zu verändern. Manche bezeichnen ChatGPT bereits als Zukunft der Wissensbeschaffung. Der Bot kann Aufsätze schreiben, Programmcode debuggen und komplizierte Fragen beantworten. Schließlich wurde er mit Milliarden von Beispielen aus dem Internet trainiert. Zudem kann sich ChatGPT auf frühere Konversationen beziehen und entsprechend Antworten überarbeiten oder vertiefen. So wirkt der Umgang mit der Software natürlicher und ausgefeilter denn je.

Foundation Models sind außerdem der Schlüssel zu neuen KI-Anwendungen und -Services, die sich zuvor nur schwer oder überhaupt nicht entwickeln ließen.

Künftig wird es beim KI-Betrieb nicht mehr darum gehen, neue Modelle zu erstellen, sondern auf bestehenden aufzusetzen. Dafür braucht es zunehmend Expert:innen mit den nötigen Kompetenzen, um Foundation Models an geschäftliche Bedarfe anzupassen und sie in Anwendungen zu integrieren.

Fazit

Foundation Models sind ein Meilenstein der KI-Geschichte. Kein Unternehmen kann sich davor verschließen. Schon heute können sie Modelle zum Experimentieren verwenden und neue Anwendungen erstellen. Je weiter die Entwicklung voranschreitet, desto vielfältiger werden die Chancen.