STUDIE
KI für alle
Lesezeit: 10 Minuten
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ChatGPT wurde über Nacht weltweit populär – ein echter Meilenstein in der öffentlichen Annahme von KI. Endlich können sich alle vom Potenzial der Technologie überzeugen.
Die großen Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) und Foundation Models, die diesen rasanten Fortschritt ermöglichten, haben den Code der Sprachkomplexität geknackt. So können Maschinen nicht nur Kontext lernen, Absichten ableiten und eigenständig kreativ sein – sondern auch für viele unterschiedliche Aufgaben geschult werden.
KI wird alles verändern: Wissenschaft, Wirtschaft, Gesundheitswesen – die ganze Gesellschaft. Der positive Einfluss auf menschliche Kreativität und Produktivität wird enorm sein.
Unternehmen werden mithilfe von KI Arbeitsprozesse neu erfinden. Die Zusammenarbeit von Menschen und KI-Co-Piloten wird zur Norm. Jede Rolle in jedem Unternehmen wird sich verändern, Menschen werden mit KI mehr erreichen denn je. Generative KI wird sich vor allem auf konkrete Aufgaben auswirken – weniger auf die Berufe an sich. Einige dieser Aufgaben werden künftig automatisiert, andere durch KI umgestaltet, wieder andere werden bleiben, wie sie sind.
Und es werden viele neue Aufgaben entstehen: beispielsweise die Sicherstellung des korrekten und verantwortungsvollen Einsatzes von generativer KI. Unternehmen, die schon jetzt ihre Mitarbeitenden für die Arbeit mit KI schulen, werden daher erheblich im Vorteil sein.
ChatGPT hat der Welt das transformative Potenzial der generativen KI gezeigt – und eine Welle der Kreativität ausgelöst.
Stellen Sie sich vor, jeder Mitarbeitende hätte einen Assistierenden, der alles „weiß“, was das Unternehmen je gewusst hat – die Geschichte, die Ziele, das Marktumfeld, die Prozesse. Und diese Assistenz könnte all die Informationen innerhalb von Sekunden in unendlich wiederholbaren Formen verarbeiten, analysieren und nutzen.
Noch stehen wir in der Einführungsphase der KI, in der die meisten Unternehmen mit Foundation Models „von der Stange“ experimentieren. Der größte Nutzen entsteht jedoch, wenn Unternehmen die Modelle mit ihren eigenen Daten an ihre individuellen Bedürfnisse anpassen.
Generative KI- und LLM-Anwendungen sind sofort einsatzbereit und leicht zugänglich. Unternehmen können sie über APIs nutzen und sie bis zu einem gewissen Grad für ihre eigenen Anwendungsfälle anpassen – durch Prompt-Engineering-Techniken wie Prompt-Tuning und Prefix-Learning.
Um den Nutzen der generativen KI und Foundation Models für spezifische Geschäftsanwendungen zu erhöhen, werden Unternehmen zunehmend vortrainierte Modelle an ihre Bedürfnisse anpassen, indem sie diese mit ihren eigenen Daten verfeinern. So setzen sie ein neues Performance-Niveau fest.
98%
der Führungskräfte weltweit stimmen zu, dass KI Foundation Models in den nächsten 3 bis 5 Jahren eine wichtige Rolle in ihrer Unternehmensstrategie spielen werden.
40%
der Arbeitszeit könnte von großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT-4 beeinflusst werden.
In den kommenden Jahren werden überdurchschnittlich viele Investitionen in generative KI, LLMs und Foundation Models fließen. Die Besonderheit: Wenn immer mehr Unternehmen die KI nutzen, entwickeln sich Technologie, Regulierungen und Einsatzfelder zeitgleich exponentiell weiter.
Anwendungen, Individualisierung, Daten, Infrastruktur: Alle Ebenen rund um generative AI-Tools werden sich schnell weiterentwickeln. Die Folge: Rechenleistungen werden exponentiell steigen und damit auch die Kosten und die Kohledioxidemissionen.
Wer mit ChatGPT arbeitet, muss bei der rasanten technologischen Entwicklung auch immer die Risiken von KI im Blick behalten – die können rechtlicher oder ethischer Natur sein und sogar dem Ruf des Unternehmens schaden. Geistiges Eigentum, Datenschutz, Sicherheit, Diskriminierung, Produkthaftung, Vertrauen, Identität: All das sind Themen, die Unternehmen beim Umgang mit KI im Blick haben müssen.
Um die Vorteile von KI voll zu nutzen, müssen Unternehmen Arbeit neu erfinden. Die Geschäftsleitung muss den Wandel vorantreiben, Arbeitsplätze und Aufgaben umstrukturieren und die Mitarbeitenden weiterbilden. Letztendlich hat jede Rolle in einem Unternehmen das Potenzial, neu erfunden zu werden, sobald die Aufgaben in automatisierbare oder unterstützende Tätigkeiten aufgegliedert und für eine Zukunft der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine neu konzipiert sind.
63%
der Arbeitszeit werden von LLMs beeinflusst. Die Spanne reicht von 9 % eines Arbeitstages am unteren Ende bis zu 63 % am oberen Ende.
Es gibt unzählige Möglichkeiten für Unternehmen, generative KI und Foundation Models einzusetzen, um die Effizienz zu verbessern und Wettbewerbsvorteile zu erzielen – sofern sie es schaffen, ihre Arbeitsweise anzupassen. Das ist Aufgabe der Geschäftsleitung: Sie muss Arbeitsplätze neu gestalten, Aufgaben neu definieren und Mitarbeitende weiterbilden.
Die wichtigsten Voraussetzungen für einen erfolgreichen Start:
Unternehmen müssen zweigleisig fahren: Einerseits sollten sie fertige KI-Anwendungen nutzen, um schnell erste Erfolge zu erzielen. Andererseits sollten sie ihr Unternehmen mithilfe maßgeschneiderter KI-Tools auf Basis ihrer eigenen Daten neu aufstellen. Ein geschäftsorientiertes Mindset ist entscheidend, um Use Cases zu definieren und erfolgreich umzusetzen.
Keine Technik ohne Mensch: Unternehmen sollten weiter in Talente investieren, um die Entwicklung und die Nutzung von KI sicherzustellen. Technische Kompetenzen wie AI-Engineering und Unternehmensarchitektur müssen gefördert und Mitarbeitende unternehmensweit geschult werden. So können sie effektiv mit KI-gestützten Prozessen arbeiten.
Foundation Models benötigen riesige Mengen an kuratierten Daten, um zu lernen. Die Datenaufbereitung hat also Priorität: Unternehmen sollten strategisch und diszipliniert vorgehen, um Daten zu erwerben, zu verbessern, zu schützen und einzusetzen. Und sie sollten über eine moderne, auf der Cloud aufbauende Unternehmensdatenplattform mit einem zuverlässigen, wiederverwendbaren Satz von Daten verfügen.
Bevor sie generative KI und Foundation Models nutzen, sollten Unternehmen zeitnah die Anforderungen an die Infrastruktur, die Architektur, das Betriebsmodell und die Governance überprüfen – und dabei auch Kosten und Nachhaltigkeitsaspekte beachten.
Für die Entwicklung und Skalierung von KI-Anwendungen sind Ressourcen und Fachwissen nötig. Häufig gibt es im Unternehmensnetzwerk Partner mit Best Practices – beispielsweise große Technologieunternehmen, Start-ups, Dienstleistungsunternehmen oder akademische Einrichtungen.
Wie gut und tragfähig ist die KI-Governance? Bevor sie generative KI-Tools hochskalieren, sollten Unternehmen Kontrollen zur Risikobewertung implementieren – am besten schon in der Designphase. Verantwortungsbewusste KI-Regeln sollten im gesamten Unternehmen verankert sein.
51%
der Gesamtarbeitszeit der Mitarbeitenden entfällt auf sprachbezogene Aufgaben.
42%
der Unternehmen planen im Jahr 2023 hohe Investitionen in ChatGPT.
Momente wie diese gibt es nicht oft. Wir stehen am Anfang einer unglaublich spannenden Ära, die vieles verändern wird: wie wir auf Informationen zugreifen, wie wir Inhalte erstellen, wie die Bedürfnisse von Kunden erfüllt und wie Unternehmen geführt werden.
Eingebettet in den digitalen Kern des Unternehmens werden generative KI und Foudnation Models Aufgaben optimieren, menschliche Fähigkeiten erweitern und neue Wachstumschancen eröffnen. Diese Technologien werden Unternehmen in völlig neuer Art und Weise verändern.
Um das volle Potenzial auszuschöpfen, ist es entscheidend, dass Arbeitsweisen neu gestaltet und Menschen bei dem technologiegetriebenen Wandel unterstützt werden.
Unternehmen müssen genauso viel in die Weiterentwicklung von Betriebsabläufen und die Schulung von Mitarbeitenden investieren wie in Technologie.
Jetzt ist die Zeit für Unternehmen, die bahnbrechenden Fortschritte der KI zu nutzen, um neue Leistungsmaßstäbe zu setzen und sich selbst und ihre Branche neu zu definieren.
Der TQ ist entscheidend, um unser Verständnis für transformative Technologien und Ingenieurskunst zu entwickeln und die Wirkung auf Technologie und menschliche Kreativität zu demonstrieren. Alle Mitarbeitenden, von der Führungsebene bis zur Basis, müssen einen TQ entwickeln, um eine erfolgreiche Neuausrichtung zu ermöglichen.
Bei Accenture investieren wir kontinuierlich in Schulungen. Alle Mitarbeitenden erhalten eine individuelle TQ-Bewertung. Die TQ-Lernreihe von Accenture stellt sicher, dass jedes Teammitglied lernt, wie welche Technologie angewendet wird, warum sie wichtig ist und wie sie mit anderen Technologien zusammenspielt.
Kathrin Schwan
Managing Director – Data & AI Network Lead
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