Trotz des Potenzials von KI haben viele Unternehmenslenker:innen ethische Bedenken gegenüber Künstlicher Intelligenz bzw. Zweifel an deren Verwendbarkeit im Businesskontext. Spezialisierte KI-Modellen, die auf die Anforderungen von Unternehmen zugeschnitten sind, versprechen, der Technologie die Flausen auszutreiben.

Foto: pathdoc – stock.adobe.com Rund die Hälfte der Führungskräfte hat Bedenken gegenüber dem Einsatz von KI in Unternehmen. Der Hype rund um KI ist ungebrochen. Laut Zahlen von IBM arbeiten bereits rund 80 Prozent der Unternehmen mit entsprechenden Lösungen oder planen deren Einsatz. Die Technologie ermöglicht beispiellose Geschwindigkeit, Reichweite und Skalierung und hat bereits heute breite und tiefgreifende Auswirkungen auf das Wirtschaftsleben. 

Die Einsatzbereiche sind vielfältig: Firmen setzen KI in der IT, im Kundenservice, für die Optimierung ihrer Lieferkette, im HR-Management und vielen anderen Bereichen ein, um die Produktivität zu steigern und Prozesse zu automatisieren. Im Zentrum der Anstrengungen rund um den Einsatz von KI steht häufig die Mitarbeiterproduktivität, die in den meisten Fällen auch der Haupttreiber für entsprechende Projekte ist.

Neben den Produktivitätsgewinnen, die KI verspricht, beeindruckt auch die volkswirtschaftliche Dimension: Generative KI könnte das globale BIP in den nächsten 10 Jahren um 7 Prozent steigern und wird bis 2025 voraussichtlich 30 Prozent des Gesamtmarktes ausmachen.

Volle Kontrolle über die Firmen-KI

Neben dem Potential, das KI-Technologie für Unternehmen zweifellos mit sich bringt, sehen Unternehmenslenker:innen auch eine Reihe von Herausforderungen in Bezug auf die Technologie. Laut des IBM-Reports "Generative AI: The state of the market" hat rund die Hälfte der Führungskräfte hat ethische Bedenken gegenüber KI, kritisiert die mangelnde Erklärbarkeit von KI-Entscheidungen oder befürchtet die mögliche Verstärkung von Vorurteilen. Zwei von fünf Befragten misstrauen der Technologie generell.

Hardy Gröger, IBM Data and AI DACH Technical Lead, und Matthias Biniok, IBM Brand Leader Data & AI DACH, merkten kürzlich im Rahmen einer Webpräsentation vor Journalisten an, dass KI-Skeptiker oft nicht zwischen "General Purpose Generative AI" ("KI für allgemeine Zwecke") wie etwa ChatGTP und speziell für den Enterprise-Bereich entwickelten KI-Modellen unterscheiden. Während erstere darauf ausgelegt sind, eine möglichst breite Palette an Aufgaben zu bewältigen, sind Enterprise-KI-Modelle speziell auf die Bedürfnisse eines bestimmten Unternehmens oder einer bestimmten Branche zugeschnitten. Sie sind darauf ausgerichtet, sehr spezifische Aufgaben oder Probleme zu lösen, die in diesem Kontext auftreten. Beispiele sind KI-Modelle für Finanzanalysen, medizinische Diagnosen oder Fertigungsprozessoptimierung. Viele der Bedenken gegenüber KI treffen auf spezialisierte KI-Modelle nicht zu, so die Experten. IBM bietet mit "Watsonx" seit kurzem eine Plattform für Training, Feinabstimmung und Betrieb von Firmen-KIs (siehe Kasten).

Vielfältige Anwendungsbeispiele

Wie sieht der Einsatz von Enterprise-ready AI in der Praxis aus? Hardy Gröger und Matthias Biniok nannten drei Anwendungsfälle für generative AI, mit denen Unternehmen aktuell das größte Verbesserungspotential realisieren können. 

• Verbesserung der HR-Produktivität: KI kann Personaler bei der Talentsuche, beim  Leistungsmanagement, bei der Mitarbeiterverwaltung und -kommunikation sowie beim Lern- und Veranstaltungsmanagement insbesondere hinsichtlich Content-Generierung und Datenklassifikation unterstützen. Die IBM-Experten berichten von einem durchschnittlichen Produktivitätsgewinn von 40 Prozent in der HR-Abteilung.
• Einsatz von Conversational AI im Kundenservice: Das Profiling von Kund:innen bzw. deren demografische Klassifikation lässt sich mittlerweile sehr gut an KI-Assistenten auslagen. Auch (einfache) Kundenanfragen beantworten Chatbots zuverlässig, ebenso wie die Weitergabe von komplizierteren Kundenanfragen an die menschlichen Kollegen. 70 Prozent der Cases im Contact Center lassen sich mittlerweile automatisch ohne Eingriff von außen bearbeiten. Zu beachten ist hierbei, dass das KI-Modell mit firmenspezifischen Daten trainiert wird, da die Antworten sonst zu allgemein formuliert werden und die Kundenzufriedenheit dadurch sinken kann.
• Beschleunigte Anwendungsentwicklung durch automatische Codegenerierung: Auch Softwareingenieure profitieren von KI-Unterstützung. 30 Prozent beträgt laut Matthias Biniok und Hardy Gröger der Produktivitätsgewinn beim Einsatz entsprechender Technologie bei der Modernisierung von Unternehmensapplikationen. 

IBM Watsonx

Die KI- und Datenplattform IBM Watsonx wurde speziell für den Firmeneinsatz  entwickelt und ermöglicht es Unternehmen, KI-Modelle für verschiedene Anwendungsfälle anzupassen und einzusetzen oder eigene Modelle zu entwickeln. Die Plattform umfasst drei Produkte:

• Watsonx.ai ist ein Entwicklungsstudio, mit dem Unternehmen neue Modelle erstellen und generative KI- sowie maschinelles Lernen-Lösungen entwickeln können.
• Watsonx.data ist ein Data Store, der Zugriff auf Daten in Cloud- und lokalen Umgebungen ermöglicht.
• Watsonx.governance ist ein Toolkit für KI-Workflows, mit dem Entwickler:innen KI-Prozesse transparent und nachvollziehbar gestalten können.