In den letzten zehn Jahren haben viele Unternehmen den Versuch unternommen, sich in datengesteuerte Unternehmen zu transformieren. Allerdings kann nur ein geringer Prozentsatz von sich behaupten, dass sie dieses Ziel erreicht haben. Generative KI kann das ändern.
Laut dem letztjährigen Bericht der Harvard Business Review ist der Prozentsatz der Führungskräfte, die angeben, dass ihre Unternehmen geschäftliche Innovationen mithilfe von Daten vorantreiben, in den letzten vier Jahren nicht wesentlich gestiegen.
Die Gründe für diese Stagnation sind vielfältig und reichen von den erheblichen Investitionen, die für eine solche Umstellung erforderlich sind, bis hin zu den herausfordernden Veränderungen der Unternehmenskultur, die parallel zur neuen Technologie stattfinden müssen.
Dies wird sich jedoch dank der Fortschritte in der generativen KI (GenAI), die die neue Generation datengesteuerter Unternehmen vorantreibt, bald ändern.
Auch wenn der Schwerpunkt der generativen KI für Unternehmen derzeit die Steigerung der Effizienz ist, glaube ich, dass Kosteneinsparungen in Zukunft nur ein Nebenziel sein werden. Ich sehe eine viel größere Auswirkung der generativen KI auf das Geschäftsergebnis entweder durch:
Die Analyse von Unternehmensdaten hat sich seit der Jahrtausendwende stark weiterentwickelt. Bei der Entscheidungsfindung sind Führungskräfte von Bauchgefühlen zu grundlegenden statistischen Modellen und schließlich zu ausgefeilten KI-gestützten Erkenntnissen übergegangen. Sie haben dabei eine stärker datengesteuerte Mentalität entwickelt.
Damit einher ging ein wachsender Bedarf an Geschäftsmodellen mit dynamischeren KI-gestützten Prozessen, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Effizienz zu optimieren, agiler zu sein und neue Marktchancen zu nutzen.
Generative KI ist der wichtigste technologische Fortschritt, der für diesen Wandel erforderlich ist. Sie bietet Führungskräften umsetzbare Erkenntnisse in Echtzeit, Sie hilft Teams, durch die Automatisierung von Teilen ihrer Arbeit effizienter zu werden – alles über eine einfache Schnittstelle.
Generative KI-Modelle können dank ihrer Fähigkeit, sowohl aus strukturierten als auch aus unstrukturierten Daten zu “lernen”, große Datenmengen schnell verarbeiten.
Daher können Unternehmen nun alle ihre Daten in die Modelle einbringen, was dazu beiträgt, Datensilos aufzubrechen, aber auch neue Erkenntnisse zu gewinnen. Da das Modell Zugriff auf Daten hat, die in verschiedenen Systemen gespeichert waren, kann es Muster aufdecken, die zuvor nicht sichtbar waren.
Diese Modelle können auf der Grundlage der Muster in den Daten, aus denen sie gelernt haben, neue “synthetische” Daten erstellen. Anhand dieser neuen Daten können Unternehmen Zukunftsszenarien erstellen, indem sie bestimmte Schlüsselvariablen ändern und dann für jede dieser Variablen Eventualitäten planen. Ein Einzelhändler kann testen, wie verschiedene Versionen eines neuen Produkts performen würden, und dann das bestmögliche Produkt auswählen, bevor er es auf den Markt bringt.
Schließlich ermöglicht die generative KI eine vollständige Aktualisierung der bestehenden Prozesse. Indem Sie der Technik erlauben, sich wiederholende und zeitaufwendige Arbeiten zu übernehmen, stellen Sie sicher, dass Ihre Mitarbeiter genügend Zeit haben, sich auf Arbeiten zu konzentrieren, die einen größeren Wert für Ihr Unternehmen schaffen.
Marketing im Jahr 2024, das ist die Kombination von Mensch und Maschine. Anders gesagt: Künstliche Intelligenz trifft auf menschliche Emotionen. Marketer werden Wege finden, um die Erstellung von Inhalten zu beschleunigen und ein neues Maß an Personalisierung in großem Umfang zu erreichen.
Generative KI hat einen großen technologischen Einfluss, ist jedoch nicht die einzige Form, in der diese neuen Modelle Unternehmen beeinflusst haben.
Wir alle haben die umfassende Berichterstattung über generative KI und ihre vielfältigen Vorteile verfolgt. Die CEOs großer KI-Unternehmen haben sich auf eine mediale Rundreise begeben, um die Öffentlichkeit von der neuen Entwicklung zu überzeugen.
Als Resultat dieser Medienaufmerksamkeit berichten viele Unternehmen, dass ihre Führungskräfte und Mitarbeiter offener für den Umgang mit KI und Datenlösungen im Allgemeinen sind. Dieses Umdenken ist von entscheidender Bedeutung, da es zu einer Veränderung der Unternehmenskultur führt – etwas, das immer wieder als eine der größten Herausforderungen bei der datengesteuerten Transformation beschrieben wird.
Da generative KI die Analyse von Daten und die Gewinnung von Erkenntnissen erleichtert, hat sie Mitarbeiter auf allen Unternehmensebenen dazu befähigt, sich mehr mit Daten auseinanderzusetzen. Indem sie Daten verständlicher und zugänglicher macht, ermöglicht GenAI den Anwendern, zu datengestützten Entscheidungen und Diskussionen beizutragen, unabhängig von ihrem technischen Hintergrund.
Gleichzeitig fließt eine Vielzahl neuer und unterschiedlicher Perspektiven in den Entscheidungsfindungsprozess ein. Das führt zu besseren Entscheidungen. Überdies erkennen führende Unternehmen die Bedeutung von generativer KI und fangen an, in umfangreiche Schulungsprogramme zu investieren. Sicherheit und Datenschutz haben derzeit oberste Priorität, um sicherzustellen, dass ihre Teams wissen, wie sie diese Systeme sicher und mit maximaler Wirkung nutzen können. Auf diese Weise verstärken sie den Vorstoß in Richtung einer datengesteuerten Denkweise auf allen Ebenen.
Sie wissen nicht, wo Sie mit generativer KI anfangen sollen? Hier erfahren Sie alles, was Sie wissen müssen, um die Technologie gewinnbringend einzusetzen.
Generative KI ist mit Sicherheit eine transformative Technologie, und als solche bringt sie eine Reihe von Risiken und Herausforderungen mit sich. In Gesprächen mit unseren Kunden und Partnern habe ich festgestellt, dass Datenschutz- und Sicherheitsbedenken bei vielen Führungskräften ganz oben auf der Agenda stehen.
Unternehmen, die die am weitesten verbreiteten KI-Modelle entwickeln, haben stark in die Sicherheit investiert, insbesondere in ihre Enterprise-Modelle. Doch das ist nur die halbe Miete.
Unternehmen, die derartige Lösungen anschaffen, müssen sicherstellen, dass sie diese richtig einsetzen und die von ihnen verarbeiteten Daten jederzeit geschützt sind. Dies ist besonders wichtig, wenn Unternehmen kritische Kundendaten verarbeiten – zum Beispiel, wenn ein Kunde ein Produkt über einen GenAI-Einkaufsassistenten bezahlen kann.
Zu den Methoden, die wir bei NETCONOMY anwenden, gehören die Anonymisierung von Kundendaten, die Sicherstellung, dass wir nur geprüfte und sichere LLM-Modelle verwenden, und die Schulung unserer Mitarbeiter im richtigen und verantwortungsvollen Umgang mit ihnen.
Gegenwärtig experimentieren die meisten Unternehmen noch mit einzelnen Anwendungsfällen, die sich auf kleinere Effizienzsteigerungen konzentrieren. Unternehmen, die sich selbst als Marktführer betrachten, beginnen jedoch bereits, diese Maßnahmen ganzheitlicher auszurichten, damit die gesamte Organisation von den Vorteilen profitieren kann.
Diese Gruppe sollte die Aufgabe haben, verschiedene GenAI-Initiativen zu entwerfen, zu leiten und zu überwachen. Sie kann sicherstellen, dass ihre Erfahrungen an den Rest des Unternehmens weitergegeben werden.
Zwei Entscheidungen sind dabei für die Führung entscheidend. Die Erste betrifft Technologiepartnerschaften, denn Sie brauchen eine Lösung und einen Partner, dem Sie in Bezug auf Ihre Daten und die Daten Ihrer Kunden vertrauen können. Zum anderen müssen Führungskräfte strategische Entscheidungen treffen, die das gesamte Vorgehen steuern und dafür sorgen, dass das Unternehmen die Details versteht und in der Lage ist, die Situation zu managen.
Schließlich sollten Sie sich auf jene generativen KI-Anwendungsfälle konzentrieren, die für Ihr Unternehmen den größten Nutzen bringen. Es gibt viele, die in der Theorie gut klingen – und für andere schon wahre Wunder vollbracht haben – aber in Ihrem Kontext keinerlei praktische Anwendung haben.
Um Ihnen zu helfen, generative KI und ihre Auswirkungen auf Unternehmen zu verstehen, haben meine Kollegen von NETCONOMY und ich einen umfassenden GenAI-Leitfaden veröffentlicht, der Themen wie Geschäfts- und Branchenanwendungen sowie unseren dreistufigen Ansatz für generative KI-Modelle behandelt.
