Die generative künstliche Intelligenz (GenAI) verändert die Geschäftslandschaft grundlegend. Der Weg zur GenAI-Exzellenz führt jedoch nicht nur über ausgeklügelte Algorithmen, sondern auch über eine durchdachte technologische Basis. Während die Diskussionen oft auf die menschliche Komponente und die Anpassung von Prozessen fokussieren, ist die Technologie das Fundament, das alles trägt. Eine robuste und flexible technologische Infrastruktur ist entscheidend, um das volle Potenzial von GenAI auszuschöpfen und nachhaltige, positive Ergebnisse zu erzielen.
Der Dreiklang des Wandels: Mensch, Prozess, Technologie
Die Einführung von GenAI ist ein umfassender Change-Management-Prozess, der drei Schlüsselelemente umfasst:
- Mensch: Die Akzeptanz und effektive Nutzung von GenAI erfordert eine offene Haltung und die Bereitschaft, neue Fähigkeiten zu erlernen. Mitarbeiter müssen in die Lage versetzt werden, GenAI intelligent zu nutzen und messbare Vorteile zu erzielen.
- Prozesse: Bestehende Geschäftsprozesse müssen so angepasst werden, dass GenAI nahtlos integriert wird. Das Ziel ist die Entwicklung einer „Cognitive Value Chain“, in der Wissen in Arbeitsabläufe einfließt, um Fehler zu reduzieren und die Effizienz zu steigern.
- Technologie: Die Technologie muss die notwendige Infrastruktur und Werkzeuge bereitstellen, um GenAI effektiv zu unterstützen. Dies umfasst den Zugriff auf die richtigen Daten, die Fähigkeit zur Orchestrierung von Workflows und die Integration von Suchfunktionen. Die Technologische Infrastruktur für KI sollte die Umsetzung von GenAI-Strategien erleichtern und niemals ein Hindernis darstellen.
Der Schlüssel: Datenzugriff und -qualität
Der Erfolg jeder GenAI-Anwendung hängt untrennbar mit der Qualität und dem Umfang der Daten zusammen, auf die sie zugreifen kann. Während generische LLM-basierte Anwendungen wie ChatGPT Enterprise eine erste Hilfe leisten können, ist dies für wichtige, wiederkehrende Workflows unzureichend. Für Aufgaben wie die Vorbereitung von Kundengesprächen oder Vertragsverhandlungen ist ein systematischerer Ansatz erforderlich.
Unternehmen sollten ihre GenAI-App-Entwickler in die Lage versetzen, maßgeschneiderte Unternehmensanwendungen zu erstellen, die auf die relevanten Datenquellen zugreifen. Dies kann durch die Entwicklung von APIs und Konnektoren erfolgen, die eine sichere und effiziente Datenübertragung ermöglichen. Je reichhaltiger der Kontext, desto besser die Ergebnisse und desto größer der Impact. Die Orchestrierung von Workflows ist hier entscheidend.
Datenqualität und Daten-Governance
Die besten Algorithmen und die fortschrittlichste Technologie sind nutzlos, wenn die Daten, auf denen sie basieren, von schlechter Qualität sind. Unvollständige, inkonsistente oder veraltete Daten können zu fehlerhaften Ergebnissen und falschen Schlussfolgerungen führen. Daher ist es unerlässlich, dass Unternehmen in Datenqualität und Daten-Governance-Initiativen investieren. Dies ist besonders wichtig, wenn man bedenkt, dass Generative KI oft große Datenmengen verarbeitet.
Beispiel aus der Pharmaindustrie
Ein Pharmaunternehmen könnte GenAI verwenden, um die Forschung und Entwicklung neuer Medikamente zu beschleunigen. Durch den Zugriff auf interne Datenbanken mit Forschungsergebnissen, klinischen Studiendaten und Patentinformationen sowie auf externe Quellen wie wissenschaftliche Publikationen und regulatorische Datenbanken kann GenAI Muster und Zusammenhänge erkennen, die für menschliche Forscher möglicherweise schwer zu erkennen sind.
Orchestrierung: Der Schlüssel zur intelligenten Automatisierung
GenAI geht über den bloßen Zugriff auf Daten hinaus. Traditionelle Anwendungen sind auf die in sie einprogrammierten Datenquellen und Abfragen beschränkt. GenAI hingegen kann selbstständig entscheiden, welche Tools und APIs sie nutzen möchte, um ihre Ziele zu erreichen. Dies erfordert eine Orchestrierungsebene in der Entwicklerwerkzeugkette. So wie der OpenTofu Erfolg in der Infrastrukturautomatisierung zeigt, ist auch hier die Flexibilität entscheidend.
Die Orchestrierung umfasst nicht nur die Nutzung der im Datenbestand vorhandenen Informationen, sondern auch die Berücksichtigung potenziell relevanter externer Quellen. Die Open Source KI Entwicklung bietet hier viele Möglichkeiten.
Beispiel aus dem Kundensupport
Stellen Sie sich eine GenAI-Anwendung für den Kundensupport vor. Das Ticketsystem ist die primäre Datenquelle. Wenn ein Ticket jedoch mit dem Satz „Lass uns diese Unterhaltung in Slack fortsetzen“ endet, sollte die GenAI-Anwendung in der Lage sein, dieser Spur zu folgen und die Slack-Konversation zu analysieren, um den Kontext besser zu verstehen. Oder wenn die KI widersprüchliche Daten aus internen Quellen über die Geschäftskennzahlen eines Kunden findet, könnte sie das Problem ansprechen und um Erlaubnis bitten, die Informationen abzugleichen.
Die Wissensebene: Mehr als nur SQL
Um den relevantesten Kontext zu finden, ist GenAI auf komplexe mathematische Algorithmen angewiesen. Vektorsuche ist zwar ein Muss für GenAI-Anwendungen, aber hybride Suchansätze, die Vektorsuche (für semantisches Verständnis) und lexikalische Suche (für exakte Keyword-Übereinstimmung) kombinieren, können die Ergebnisse verbessern.
Die Wissensebene bietet umfassende, multimodale Suchfunktionen, die über die traditionellen SQL-Abfragen hinausgehen, die früher die primäre Verbindung zwischen Entwicklern und Daten darstellten. Sie ermöglicht die Indizierung und Suche von unstrukturierten Daten wie Text, Bildern und Videos, was für viele GenAI-Anwendungen unerlässlich ist.
Beispiel aus dem Einzelhandel
Ein Einzelhandelsunternehmen könnte eine GenAI-Anwendung verwenden, um Kunden personalisierte Produktempfehlungen zu geben. Die Wissensebene würde es der Anwendung ermöglichen, nicht nur die Kaufhistorie und das Surfverhalten des Kunden zu analysieren, sondern auch dessen Social-Media-Posts, Kundenbewertungen und Produktbilder. Dies ermöglicht es der Anwendung, Empfehlungen zu geben, die auf den individuellen Vorlieben und Bedürfnissen des Kunden basieren.
Die Bausteine des KI-Erfolgs: Eine Zusammenfassung
Die erfolgreiche Nutzung von GenAI basiert auf drei wesentlichen technologischen Veränderungen:
- Unstrukturierte Daten als vollwertiger Bestandteil der Datenebene: Die Fähigkeit, unstrukturierte Daten wie Text, Bilder und Videos zu verarbeiten und zu analysieren, ist entscheidend.
- Orchestrierung und Datenzugriffsfunktionen auf der Ebene der Entwicklungstools: Entwickler benötigen Tools, mit denen sie einfach und sicher auf die relevanten Datenquellen zugreifen und GenAI-Workflows orchestrieren können.
- Die neue Wissensebene: Die Wissensebene ermöglicht umfassende Suchfunktionen, die über traditionelle SQL-Abfragen hinausgehen und die Grundlage für datengesteuerte GenAI-Anwendungen bilden.
Diese Veränderungen bilden die Grundlage für erfolgreiche Prozesse zur Nutzung von GenAI und ermöglichen es sowohl Endanwendern als auch Entwicklern, das volle Potenzial dieser Technologie auszuschöpfen. Ähnlich wie Vibe Coding die Softwareentwicklung revolutionieren könnte, verändert GenAI die Art und Weise, wie wir mit Daten interagieren.
Die Rolle von Cloud Computing und Ethische Aspekte
Cloud Computing spielt eine entscheidende Rolle bei der Ermöglichung von GenAI. Cloud-Plattformen bieten die notwendige Rechenleistung, Speicherkapazität und Netzwerkinfrastruktur, um komplexe GenAI-Modelle zu trainieren und bereitzustellen. Zudem bieten sie eine breite Palette von Diensten und Tools, die die Entwicklung und Bereitstellung von GenAI-Anwendungen vereinfachen. Die Cloud-Sicherheit sollte dabei stets Priorität haben.
Ethische Aspekte der KI
Die rasante Entwicklung von GenAI wirft auch wichtige ethische Fragen auf. Unternehmen müssen die potenziellen Risiken berücksichtigen und Maßnahmen ergreifen, um diese zu minimieren. Ethische Aspekte der KI umfassen Bias, Transparenz, Verantwortung und Datenschutz. Unternehmen sollten ethische Richtlinien entwickeln und ihre Mitarbeiter entsprechend schulen.
Fallbeispiele und Industrielle Anwendungen
Viele Branchen profitieren bereits von der Integration von KI. Im Finanzsektor ermöglicht GenAI eine verbesserte Betrugserkennung und personalisierte Finanzberatung. Im Gesundheitswesen beschleunigt es die Medikamentenforschung und verbessert die Patientenversorgung. Der Einzelhandel nutzt GenAI für personalisierte Produktempfehlungen und optimierte Lagerverwaltung. Die Integration von KI ist branchenübergreifend relevant.
Beispiel: Meta AI und EU-Zulassung
Die Verzögerung der Meta AI EU Zulassung zeigt, wie wichtig die Einhaltung regulatorischer Anforderungen und ethischer Standards ist. Dies unterstreicht die Notwendigkeit einer verantwortungsvollen Entwicklung und Implementierung von GenAI.
Fazit: Die Zukunft der GenAI
Die generative künstliche Intelligenz hat das Potenzial, Unternehmen in allen Branchen zu transformieren. Um dieses Potenzial voll auszuschöpfen, ist es jedoch unerlässlich, die richtige Technologie einzusetzen und die Menschen, Prozesse und Daten zu berücksichtigen. Durch die Bereitstellung des Zugangs zu den richtigen Daten, die Orchestrierung von Workflows, die Integration von Suchfunktionen und die Berücksichtigung ethischer Aspekte können Unternehmen GenAI-Exzellenz erreichen und nachhaltige, positive Ergebnisse erzielen. Die Reise von Daten zum Impact ist komplex, aber mit der richtigen Strategie und den richtigen Werkzeugen ist sie für Unternehmen jeder Größe erreichbar.
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