Wertschöpfung durch KI in Organisationen

Warum KI für Unternehmen heute wichtig ist
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Warum KI für Unternehmen heute wichtig ist

Themenübersicht:

Das umfassendere Bild: Stufen der maschinellen Intelligenz und der Weg zur AGI

Warum KI für Unternehmen heute wichtig ist

Wir fangen nicht bei Null an – die Rolle der KI bei der Wertschöpfung von Unternehmen

Den Wandel meistern – Empfehlungen für das weitere Vorgehen

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Key Takeaways

Künstliche Intelligenz ist in unserem privaten und beruflichen Leben allgegenwärtig, von der Spracherkennung in unseren Smartphones über personalisierte Empfehlungen beim Musikstreaming bis hin zu kundenorientierten Einkaufserlebnissen. Die meisten der heutigen KI-Anwendungen arbeiten hinter den Kulissen, unsichtbar für den Endnutzer, und sind hochspezialisiert für bestimmte Funktionen. Wir bezeichnen diese KI-Anwendungen als spezialisierte KI, um den Fokus der traditionellen „diskriminativen KI“ auf spezifische Aufgaben und Fähigkeiten zur Unterstützung der Entscheidungsfindung hervorzuheben. Mit dem Aufkommen der generativen KI zeichnen sich neue Anwendungen wie ChatGPT, Copilot und Midjourney durch ihre breite Anwendbarkeit und Benutzerfreundlichkeit aus, was sich in ihrer hohen Akzeptanz und Beliebtheit zeigt. Anstatt sich auf eine spezifische Anwendung zu konzentrieren, können diese Allzweck-Tools auf eine Vielzahl von Problemen angewendet werden. Darüber hinaus sind die Anfangshürden für die Nutzung sehr niedrig: Anstelle von Programmiercode können sie mit natürlicher Sprache gesteuert werden, es sind keine komplexen Vorbereitungen wie Datensammlung, Training und Modellabstimmung erforderlich, und die Ergebnisse sind innerhalb von Sekunden verfügbar.

Während die generative KI die Grenze der Automatisierung als die sich entwickelnde Grenze zwischen Aufgaben, die von Maschinen ausgeführt werden können, und solchen, die immer noch menschliches Eingreifen erfordern, vorantreibt, sind ihre Auswirkungen auf die Wertschöpfung von Unternehmen noch begrenzt. Man könnte argumentieren, dass generative KI im Jahr 2024 90 % der Aufmerksamkeit im Bereich der KI auf sich zieht, jedoch keinen oder nur einen begrenzten Nettowert für Unternehmen generiert. Trotz des beeindruckenden Potenzials der generativen KI ist und bleibt die spezialisierte KI ein wesentlicher Bestandteil der Wertschöpfung in Unternehmen.

Die aufkommende Notwendigkeit für Unternehmen besteht darin, spezialisierte und generative KI zu integrieren, um eine Umgebung zu schaffen, in der datengesteuerte Entscheidungen durch die Erstellung innovativer Inhalte ergänzt werden. Diese Integration steht im Einklang mit dem traditionellen logisch-rationalen Rahmen von Unternehmen, die in der Vergangenheit gezielte, auf Daten basierende Analysemethoden bevorzugt haben. Die Herausforderung und Chance liegt nun darin, beide Ansätze zu nutzen, um die Effizienz zu steigern, Innovationen zu fördern und die Wettbewerbsfähigkeit in der dynamischen Geschäftswelt zu stärken.

Das umfassendere Bild: Stufen der maschinellen Intelligenz und der Weg zur AGI

Key Takeaways

Angesichts der sich abzeichnenden allgemeinen künstlichen Intelligenz (Artificial General Intelligence, AGI) ist ein besseres Verständnis des Begriffs KI unerlässlich, um die heute verfügbaren Anwendungen für spezialisierte und generative KI-Modelle genau zu erkennen und gleichzeitig auf weitere technologische Entwicklungen vorbereitet zu sein. AGI, d. h. KI mit Fähigkeiten, die mit denen des Menschen konkurrieren oder sie sogar übertreffen, bleibt in diesem Stadium teilweise theoretisch, birgt aber das Potenzial, menschenähnliche kognitive Fähigkeiten wie Denken, Problemlösung, Wahrnehmung, Lernen und Sprachverständnis zu replizieren. Große Sprachmodelle wie das o1 von OpenAI, das im September 2024 auf den Markt kommt, weisen bereits starke logische Fähigkeiten und komplexe Denkprozesse auf, erzielen Spitzenergebnisse in wissenschaftlichen Benchmarks und übertreffen in ausgewählten Tests die Genauigkeit eines menschlichen Doktors. Obwohl es keine standardisierten Kriterien für die Definition von AGI gibt, wurden im Laufe der Jahre verschiedene Testverfahren vorgeschlagen, darunter der bekannte Turing-Test aus den 1950er Jahren, die Fähigkeit, neue Aufgaben zu erlernen, und der Kaffee-Test. Je nach Definition variieren die Schätzungen, wann AGI erreicht sein könnte, erheblich und reichen von einigen Jahren bis zu mehreren Jahrzehnten. Dies ist besonders relevant angesichts der Fortschritte moderner KI-Systeme, wie der oben erwähnten GPT-4-Modellfamilie, die durch die Integration von Seh-, Sprach- und Textfähigkeiten erhebliche Fortschritte bei der Multimodalität aufweisen. Da die Forschung weiter voranschreitet, ist das Verständnis dieser Entwicklungen von entscheidender Bedeutung für die Vorhersage der zukünftigen Entwicklung der KI-Technologie.

Um den Entscheidungsprozess bei der Auswahl von KI-Ansätzen zu lenken, erweist sich die Untersuchung der Komplexität der anstehenden Aufgaben als wertvoller Ansatzpunkt. Aufgabenkomplexität ist ein vielschichtiges Konzept, das die Komplexität von Aufgaben durch intellektuelle Anstrengungen (wie Problemlösung und Kreativität), technische Anforderungen und das Ausmaß an Variabilität und Anpassungsfähigkeit misst, das bei der Entwicklung von Aufgaben erforderlich ist. Es berücksichtigt auch die sozialen und kollaborativen Anforderungen, einschließlich der Notwendigkeit von Kommunikation, Koordination und Teamarbeit, insbesondere in dynamischen und situativen Kontexten. Die Aufgabenkomplexität nimmt zu, wenn die Aufgaben dynamischer werden, eine erhebliche Anpassungsfähigkeit oder umfangreiche Interaktion und Zusammenarbeit erfordern. Das folgende Modell strukturiert diese Sichtweise in drei Dimensionen.

Die Dimension „Art der Aufgabe“ kategorisiert Aufgaben nach ihrer Vorhersehbarkeit, wobei sich wiederholende Aufgaben am einen Ende befinden, die durch vorhersehbare Handlungen und minimale Entscheidungsfindung gekennzeichnet sind, wie z. B. Fließbandarbeit. Am anderen Ende stehen dynamische Aufgaben, die eine kontinuierliche Anpassung erfordern und sich mit neuartigen Szenarien befassen, wie z. B. bei der strategischen Planung und bei kreativen Projekten. Der Umfang beschreibt das Spektrum der Kenntnisse und Fähigkeiten, die für die Aufgaben benötigt werden, wobei Aufgaben mit spezifischem Umfang ein tiefes, bereichsspezifisches Fachwissen erfordern, wie z. B. die Steuerbuchhaltung, und Aufgaben mit allgemeinem Umfang ein breiteres Spektrum an Fähigkeiten über alle Bereiche hinweg erfordern, wie z. B. im agilen Projektmanagement. Die Dimension Autonomie der Interaktion bewertet die Notwendigkeit der Zusammenarbeit und unterscheidet zwischen Aufgaben, die unabhängig sind, wie z. B. der individuelle Beitrag zum Softwarecode, und solchen, die Teamarbeit erfordern, wie z. B. die Entwicklung umfangreicher Software.

Dieses Modell hilft bei der Klassifizierung verschiedener Intelligenzstufen und charakterisiert KI-Ansätze. Künstliche allgemeine Intelligenz verkörpert die Fähigkeit, zu verstehen, zu lernen und Wissen in einem unbegrenzten Spektrum von Aufgaben anzuwenden, was die umfassende und anpassungsfähige Intelligenz des Menschen widerspiegelt. Dies steht im Gegensatz zur engen KI, die auf bestimmte Aufgaben oder Bereiche beschränkt ist. Die AGI ist ein Wegbereiter für die ehrgeizige Vision, dass die KI die menschlichen Fähigkeiten bei allen Aufgaben übertrifft. Die derzeitige KI-Landschaft zeigt ein Spektrum von maschinellen Intelligenzstufen, die jeweils durch ihre Fähigkeit zur Aufgabenkomplexität definiert sind. Dies verdeutlicht den schrittweisen Ansatz zur Erreichung einer allmächtigen KI, die über die menschlichen Fähigkeiten hinausgeht, und unterstreicht die sich entwickelnde Natur der KI:

Warum KI für Unternehmen heute wichtig ist

Key Takeaways

Eine der beliebtesten Analogien zur Veranschaulichung der komplexen Mechanismen von KI-Systemen ist das menschliche Gehirn, das als Inspiration für die Entwicklung künstlicher neuronaler Netze diente. Die Analogie zwischen KI und dem menschlichen Gehirn ist nicht nur anschaulich, sondern auch funktionell aufschlussreich.

Verschiedene Regionen des menschlichen Gehirns sind auf unterschiedliche Funktionen spezialisiert, wobei jeder Bereich für bestimmte Aufgaben zuständig ist. Diese Lateralisierung der Gehirnfunktionen bezieht sich auf die Tendenz, dass bestimmte neuronale Funktionen oder kognitive Prozesse vorwiegend in der linken oder rechten Gehirnhälfte ablaufen. Bei den meisten Menschen ist die linke Hemisphäre des Gehirns in erster Linie für die Sprachverarbeitung sowie für mathematische Fähigkeiten zuständig und arbeitet stark analytisch und logisch. Die rechte Hemisphäre hingegen dominiert die räumliche Wahrnehmung und das visuelle Erkennen und wird daher oft auch mit kreativen Prozessen und intuitiven Leistungen in Verbindung gebracht. Um kognitiv anspruchsvolle Probleme zu lösen, ist oft eine Kombination dieser unterschiedlichen Funktionalitäten erforderlich.




Ähnlich wie bei der Lateralisierung von Funktionen im menschlichen Gehirn unterscheiden sich spezialisierte und generative KI-Ansätze erheblich im Hinblick auf die Bandbreite der durchführbaren Aufgaben und die damit verbundenen Einschränkungen.

Für Unternehmen ist es wichtig, die Vor- und Nachteile dieser Konzepte zu verstehen, um die Möglichkeiten der verschiedenen KI-Technologien voll auszuschöpfen. Dank der jüngsten beeindruckenden Fortschritte bei der generativen KI hat sich diese Technologie als Standard-KI-Lösung für alle Arten von Herausforderungen durchgesetzt, z. B. für das Verstehen von Bildern, das Refactoring von Code oder die Textklassifizierung. Die Bestimmung der Aufgaben, die generative KI tatsächlich gut erfüllen kann oder nicht, ist oft eine Herausforderung. Der folgende Rahmen bietet Auswahlkriterien, die bei der Auswahl geeigneter KI-Ansätze helfen sollen:

 Spezilisierte KIGenerative KI
PrezisionOptimiert für hohe Präzision bei spezifischen Aufgaben mit konsistenten Daten. Kann komplexe Strukturen aus markierten Daten lernen, um genaue Vorhersagen zu treffen.Vielseitig in der Anpassung an ein breites Spektrum von Daten geschult in der Generierung neuartiger Daten und Erkenntnisse Kann in bestimmten Kontexten der Kreativität Vorrang vor der Präzision geben
RobustheitStarke Leistung bei sauberen, klar definierten Daten. Zuverlässig im Umgang mit Störungen und Anomalien Konsistentes Verhalten in erwarteten BetriebsumgebungenKann zufällige Ergebnisse mit Rauschen erzeugen Weniger robust gegenüber Mustern, die nicht gesehen werden Anfällig für Halluzinationen.
InterpretierbarkeitVorhersagbare Ergebnisse bei gegebenen Eingaben Nachvollziehbare Entscheidungslogik (abhängig vom Algorithmus) Konsistenter EntscheidungsprozessVielfältige und reichhaltige Ergebnisse, Semantische Ähnlichkeit bei unterschiedlichen Ergebnissen, einfacher Zugang zu den Ergebnissen durch natürlichsprachliche Interaktion
EinheitlichkeitIdentische Eingaben führen zu identischen Ausgaben, hohe Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit, wesentlich für Aufgaben, bei denen es auf Einheitlichkeit ankommtPotenzielle Variabilität des Outputs bei gleichem Input, flexibel bei der Inhaltserstellung (z. B. Format, Stil) Anpassungsfähig für kreative oder vielfältige Lösungen

Key Takeaways

Um die Unternehmenslandschaft im Bereich Datenanalyse und KI gründlich zu verstehen, ist es unerlässlich, die KI-Ansätze innerhalb der bestehenden Rahmenwerke zu kategorisieren. „Grundlegende Datenanalyse“ legt die Basis für die elementare Analyse und Aufbereitung von Daten. „Spezialisierte KI“ dringt in den Bereich der prädiktiven Analyse und Entscheidungsunterstützung vor und verwaltet kompliziertere Datenkonfigurationen. „Generative KI“ steht an vorderster Front und widmet sich der Generierung neuartiger Daten und Inhalte. Damit wird die Reichweite der KI von der Analyse und Interpretation von Daten für die Entscheidungsautomatisierung auf Bereiche ausgedehnt, in denen einzigartige Inhalte und Ideen entstehen.

Die Unterschiede zwischen den Ansätzen lassen sich anhand der Eingabedaten, der Berechnungslogik und der Ergebnisse der Anwendung der Logik auf die Eingaben verdeutlichen. Der Input gibt an, ob die Struktur der Daten bekannt ist. Die Berechnungslogik bezieht sich auf die Nachvollziehbarkeit und Interpretierbarkeit der durchgeführten Berechnungen. Die Ergebnisse beschreiben, ob der Ergebnisraum der möglichen Lösungen klar abgegrenzt und definiert ist. Hinweis: Diese Aussagen beziehen sich auf die Anwendung der Ansätze auf die Verarbeitung neuer Daten, nicht etwa auf die Trainingsphase des maschinellen Lernens.

NäherungQuelle des WissensEingabedatenRechnerische LogikErgebnisseEinblicke & Datenfluss
Grundlegende DatenanalyseVon menschlichem Fachwissen abgeleitete GeschäftslogikBekanntBekanntUnbekanntStrukturierte Eingangsdaten werden mit klarer Logik analysiert, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.
Spezialisierte KIDatengesteuertes überwachtes oder unüberwachtes LernenBekanntUnbekanntUnbekanntAlgorithmen des maschinellen Lernens automatisieren Entscheidungen, indem sie neue strukturierte Daten innerhalb eines definierten Ergebnisraums verarbeiten, um Erkenntnisse zu gewinnen.
Generative KISelbstgesteuertes Lernen und Feinabstimmung der AnweisungenUnbekanntUnbekanntUnbekanntNeue, nicht-deterministische Ausgaben werden aus Eingaben unter Verwendung gelernter Strukturen erzeugt.

In der Vergangenheit haben sich Unternehmen auf grundlegende Datenanalysen und gut definierte spezialisierte KI-Anwendungen zur datengesteuerten Wertschöpfung und Automatisierung konzentriert. Hohe Werte im PRIC-Kriterienspektrum sind in diesem Zusammenhang besonders wünschenswert. Aufgaben, die Kreativität und komplexe kognitive Fähigkeiten erfordern, blieben dagegen bisher außerhalb der Reichweite der Automatisierung. Mit dem Aufkommen der generativen KI verschiebt sich die Grenze der Automatisierung, wodurch neu definiert wird, was automatisiert werden kann, und somit das Spektrum der Aufgaben, die mithilfe von KI automatisiert werden können, erweitert wird.

Den Wandel meistern – Empfehlungen für das weitere Vorgehen

Key Takeaways

Wie bei jeder bahnbrechenden Entwicklung ist der anfängliche exponentielle Anstieg der Leistung schwer zu verstehen und in die Zukunft zu extrapolieren. Die Unternehmen stehen vor der Herausforderung, diese Entwicklungen für sich selbst zu bewerten und einen geeigneten Plan zu finden, der flexibel für die Zukunft ist.

Die folgenden Handlungsempfehlungen sollen helfen, diese stürmischen Gewässer zu durchfahren:

1. Nutzen Sie Ihr gesamtes Gehirn
2. Aufmerksam sein und beobachten:
3. Wählen Sie Ihr Menü strategisch

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Key Takeaways

Wir von AdEx Partners unterstützen Sie dabei, das Potenzial der Künstlichen Intelligenz für Ihre spezifischen Anwendungsfälle strategisch zu bewerten und zu nutzen. Mit unserer umfassenden Erfahrung im Projekt- und Portfoliomanagement, kombiniert mit tiefem technischem Wissen und Branchenkenntnissen, kann AdEx Partners Sie durch die aufkommende KI-Landschaft führen, die potenziellen Vorteile und Einsparungen für Ihr Unternehmen bewerten und Ihnen helfen, Ihr Portfolio an KI-Anwendungsfällen für optimale Leistung und Innovation zu verwalten.

Unser Ansatz zielt darauf ab, Ihnen bei der Nutzung der richtigen Technologien zu helfen, um den langfristigen Geschäftswert zu maximieren. Wir arbeiten Hand in Hand mit Ihnen, um eine maßgeschneiderte KI-Strategie zu entwickeln, die nicht nur auf Ihre spezifischen Anforderungen und Bedürfnisse zugeschnitten ist, sondern die auch über vorübergehende Trends wie den aktuellen ChatGPT-Hype hinaus Bestand hat.

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