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
Verbessern Sie Ihr Geschäft mit der KI-Expertise von AdEx Partners
Key Takeaways
KI spielt im täglichen Leben eine allgegenwärtige Rolle und hat sich auf bestimmte Funktionen spezialisiert, die die Entscheidungsfindung und Effizienz verbessern.
Generative KI stößt an die Grenzen der Automatisierung, doch ihre derzeitigen Auswirkungen auf die Wertschöpfung in Unternehmen bleiben begrenzt.
Unternehmen müssen spezialisierte und generative KI integrieren, um datengesteuerte Entscheidungen und die Erstellung innovativer Inhalte effektiv nutzen zu können.
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
Das Verständnis des Intelligenzniveaus von Maschinen ist von entscheidender Bedeutung, wenn wir uns der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) nähern.
Die Aufgabenkomplexität beeinflusst die Auswahl von KI-Ansätzen auf der Grundlage von Anpassungsfähigkeit, Zusammenarbeit und Kompetenzanforderungen.
Das Spektrum der maschinellen Intelligenz reicht von aufgabenspezifischer KI bis hin zum Ziel einer allmächtigen AGI.
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 Art der Aufgabe
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:
Aufgabenspezifisch: Erfüllt eine spezifische Aufgabe auf einem für den Menschen konkurrenzfähigen oder wirtschaftlich ausreichenden Niveau ohne breitere Anwendbarkeit.
Leistungsstarke Aufgabe: Führt eine bestimmte Aufgabe mit überragender Effizienz, Geschwindigkeit und Sicherheit aus und bietet erhebliche wirtschaftliche Vorteile gegenüber der menschlichen Leistung.
Bereichsspezifisch: Erledigt eine Reihe von Aufgaben innerhalb eines bestimmten Bereichs mit Anpassungsfähigkeit und Lernfähigkeit, verfügt jedoch nicht über die erforderlichen Fähigkeiten außerhalb dieses Bereichs.
Multi-Domain: Zeigt Anpassungsfähigkeit und Problemlösungskompetenz in mehreren, nicht miteinander verbundenen Bereichen und beweist eine breite, aber nicht vollständige allgemeine Intelligenz.
Standard AGI: Führt eine breite Palette von Aufgaben auf einem Niveau aus, das mit dem eines durchschnittlichen Menschen vergleichbar ist, und zeigt allgemeine Intelligenz und Anpassungsfähigkeit.
Die Klassifizierung der Ebenen der maschinellen Intelligenz zeigt ein Spektrum von KI-Fähigkeiten, wie in der folgenden Tabelle dargestellt. Die derzeitigen KI-Technologien fallen überwiegend in die Bereiche „domänenorientierte KI“ oder „domänenübergreifende KI“. Jüngste Fortschritte zeigen einen deutlichen Schub in Richtung einer Verbesserung der Fähigkeiten der bereichsübergreifenden KI, was auf einen Trend zu vielseitigeren und breiter anwendbaren KI-Systemen hindeutet.
| Umfang | Art der Aufgabe | Autonomie der Interaktion | |
| Aufgabenspezifische KI | Spezifisch | Repetitiv | Unabhängig |
| Leistungsstarke Aufgaben-KI | Spezialisiert | Routine | Minimale Interaktivität |
| Domänenspezifische KI | Gemischt | Strukturiert | Semi-abhängig |
| Multi-Domain AI | Erweitert | Semi-Dynamisch | Mäßig interaktiv |
| Standard AGI | Allgemein | Dynamisch | Kollaborativ |
| Peak AGI | Fächerübergreifend | Hochgradig variabel | Hochgradig interaktiv |
| Künstliche Superintelligenz | Jeder Bereich | Jede Aufgabe | Vollständig kollaborativ |
Warum KI für Unternehmen heute wichtig ist
Key Takeaways
Die Analogie zwischen KI und dem menschlichen Gehirn zeigt, wie spezialisierte und generative KI unterschiedliche Funktionen erfüllen
Spezialisierte KI zeichnet sich durch die Analyse und Klassifizierung von Daten aus, während generative KI in der Lage ist, neue Daten und Erkenntnisse zu generieren
Das Verständnis der Stärken und Grenzen der einzelnen KI-Typen ist für eine effektive Anwendung im geschäftlichen Kontext von entscheidender Bedeutung
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.
Spezialisierte KI
Spezialisierte KI Modelle zielen darauf ab, Unterscheidungsmerkmale in großen Datensätzen zu erkennen. Sie werden darauf trainiert, Daten zu analysieren und zu klassifizieren und Vorhersagen zu treffen, indem sie charakteristische Eigenschaften zur Unterscheidung zwischen verschiedenen Gruppen innerhalb der Daten identifizieren. Diese Modelle sind besonders nützlich für Anwendungen, die eine genaue Trennung oder Kategorisierung großer Datenmengen erfordern, wie z. B. die Erkennung von Objekten in Bildern oder die Erstellung von Vorschlägen für das nächstbeste Angebot.
Generative KI
Generative KI Modelle sind darauf ausgelegt, neue Daten zu erzeugen, die den Mustern vorhandener Datensätze ähneln. Sie können verwendet werden, um neue Inhalte wie Text, Bilder, Videos, Audio oder Code zu erzeugen. Diese Modelle lernen die zugrundeliegenden Datenverteilungen und können neue Instanzen erzeugen, die in ihrer Struktur den ursprünglichen Daten ähnlich sind. Sie eignen sich beispielsweise für die Generierung und Übersetzung von Texten, die Erstellung fotorealistischer Bilder oder den Entwurf von Molekularstrukturen für neue Medikamente.
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:
Prezision: Bedenken Sie die Bedeutung der
die Ausgabegenauigkeit eines Modells oder seine Fehlertoleranz. Sind kleine Ungenauigkeiten zulässig, oder ist es erlaubt, kleine manuelle Korrekturen an den
Ergebnisse vornehmen?
Robustheit: Wie gut kann das Modell auf
auf Unregelmäßigkeiten in den Daten reagieren kann. Kann das Modell seine Leistung bei verrauschten Daten beibehalten oder führen diese zu unerwünschten Halluzinationen? Wie kommt das Modell mit unerwarteten Informationen oder Bedingungen zurecht, die es beim Training nicht erfahren hat?
Interpretierbarkeit: Bestimmen Sie, wie wichtig ein nachvollziehbarer Entscheidungsprozess des KI-Modells ist. Wie einfach ist es, die Gründe für unterschiedliche Ergebnisse zu verstehen oder zu erklären, insbesondere wenn das Modell in der Lage ist, aus denselben Eingabedaten eine Reihe von Ergebnissen zu erzeugen?
Konsistenz: Bewertung der Bedeutung des Modells
einheitliche Ergebnisse liefert, wenn es mit identischen Eingaben präsentiert wird. Ist die Vorhersagbarkeit der Ergebnisse eine Notwendigkeit, oder ist ein gewisses Maß an Variation bei den Ergebnissen tolerierbar?
| Spezilisierte KI | Generative KI | |
| Prezision | Optimiert 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 |
| Robustheit | Starke Leistung bei sauberen, klar definierten Daten. Zuverlässig im Umgang mit Störungen und Anomalien Konsistentes Verhalten in erwarteten Betriebsumgebungen | Kann zufällige Ergebnisse mit Rauschen erzeugen Weniger robust gegenüber Mustern, die nicht gesehen werden Anfällig für Halluzinationen. |
| Interpretierbarkeit | Vorhersagbare Ergebnisse bei gegebenen Eingaben Nachvollziehbare Entscheidungslogik (abhängig vom Algorithmus) Konsistenter Entscheidungsprozess | Vielfältige und reichhaltige Ergebnisse, Semantische Ähnlichkeit bei unterschiedlichen Ergebnissen, einfacher Zugang zu den Ergebnissen durch natürlichsprachliche Interaktion |
| Einheitlichkeit | Identische Eingaben führen zu identischen Ausgaben, hohe Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit, wesentlich für Aufgaben, bei denen es auf Einheitlichkeit ankommt | Potenzielle Variabilität des Outputs bei gleichem Input, flexibel bei der Inhaltserstellung (z. B. Format, Stil) Anpassungsfähig für kreative oder vielfältige Lösungen |
“Generative KI ist das Schweizer Taschenmesser unter den technischen Werkzeugen, vielseitig einsetzbar in unvorhersehbaren Geschäftsszenarien, in denen Anpassungsfähigkeit entscheidend ist. Wenn es jedoch um eine so spezifische Aufgabe wie das Fällen eines Baumes geht, ist die Präzision spezialisierter Werkzeuge wie einer Axt oder Kettensäge die Domäne der analytischen KI.”
Wir fangen nicht bei Null an – die Rolle der KI bei der Wertschöpfung von Unternehmen
Key Takeaways
Das Verständnis des Intelligenzniveaus von Maschinen ist auf dem Weg zur künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) von entscheidender Bedeutung.
Die Aufgabenkomplexität beeinflusst die Auswahl von KI-Ansätzen auf der Grundlage von Anpassungsfähigkeit, Zusammenarbeit und Kompetenzanforderungen
Das Spektrum der maschinellen Intelligenz reicht von aufgabenspezifischer KI bis hin zum Ziel einer allmächtigen AGI
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.
Grundlegende Datenanalyse
Characteristics
Grundlegende statistische Techniken und grundlegende Datenanalysewerkzeuge, einschließlich deskriptiver Statistiken, Aggregation und grundlegender Korrelationsanalysen
Purpose
Daten erforschen und verstehen, Muster zusammenfassen und Datensätze für erweiterte Analysen vorbereiten.
Limitations
Beschränkt sich auf die Untersuchung aktueller Daten, ohne komplizierte Vorhersagemodelle zu erstellen oder neue Daten zu erzeugen, und vermeidet Rückschlüsse auf Ursachen oder zukünftige Trends.
Spezialisierte KI
Characteristics
Grundlegende statistische Techniken und grundlegende Datenanalysewerkzeuge, einschließlich deskriptiver Statistiken, Aggregation und grundlegender Korrelationsanalysen.
Purpose
Erforschen und Verstehen von Daten, Zusammenfassen von Mustern und Aufbereiten von Datensätzen für erweiterte Analysen.
Limitations
Beschränkt sich auf die Untersuchung aktueller Daten, ohne komplizierte Vorhersagemodelle zu erstellen oder neue Daten zu erzeugen, und vermeidet Rückschlüsse auf Ursachen oder zukünftige Trends.
Generative KI
Characteristics
Grundlegende statistische Techniken und grundlegende Datenanalysewerkzeuge, einschließlich deskriptiver Statistiken, Aggregation und grundlegender Korrelationsanalysen.
Purpose
Erforschen und Verstehen von Daten, Zusammenfassen von Mustern und Aufbereiten von Datensätzen für erweiterte Analysen.
Limitations
Beschränkt sich auf die Untersuchung aktueller Daten, ohne komplizierte Vorhersagemodelle zu erstellen oder neue Daten zu erzeugen, und vermeidet Rückschlüsse auf Ursachen oder zukünftige Trends.
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.
| Näherung | Quelle des Wissens | Eingabedaten | Rechnerische Logik | Ergebnisse | Einblicke & Datenfluss |
| Grundlegende Datenanalyse | Von menschlichem Fachwissen abgeleitete Geschäftslogik | Bekannt | Bekannt | Unbekannt | Strukturierte Eingangsdaten werden mit klarer Logik analysiert, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. |
| Spezialisierte KI | Datengesteuertes überwachtes oder unüberwachtes Lernen | Bekannt | Unbekannt | Unbekannt | Algorithmen des maschinellen Lernens automatisieren Entscheidungen, indem sie neue strukturierte Daten innerhalb eines definierten Ergebnisraums verarbeiten, um Erkenntnisse zu gewinnen. |
| Generative KI | Selbstgesteuertes Lernen und Feinabstimmung der Anweisungen | Unbekannt | Unbekannt | Unbekannt | Neue, 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
Unternehmen sollten eine ausgewogene KI-Strategie verfolgen, die die Stärken sowohl der generativen KI als auch der spezialisierten KI auf der Grundlage spezifischer Anwendungsfälle anerkennt.
Um effektive technologische Entscheidungen zu treffen und die Modellleistung zu optimieren, ist es entscheidend, über die sich schnell entwickelnde KI-Landschaft informiert zu sein.
Ein strategischer Ansatz bei der Modellauswahl ist unerlässlich, da sich der Markt für generative KI diversifizieren wird, was eine sorgfältige Abwägung von Geschwindigkeit, Kosten und Qualität erfordert.
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:
Der generative KI-Hype um ChatGPT und Co. verleitet Unternehmen dazu, ihre KI-Strategie ganz auf diese Modelle auszurichten. Trotz beeindruckender Leistungen erzielen spezialisierte KI-Modelle jedoch in vielen Bereichen weiterhin bessere Ergebnisse und sind bei der Auswertung von strukturierten Geschäftsdaten, numerischen Massendaten wie Sensormessungen oder komplexer mathematischer Optimierung überlegen. Bei der Auswahl der richtigen Technologie für die jeweilige Aufgabe ist es wichtig, die jeweiligen Stärken und Schwächen zu berücksichtigen. Welche KI zum Einsatz kommt, beginnt mit dem Anwendungsfall, nicht mit dem KI-Modell.
Aufgrund der Schnelllebigkeit des KI-Marktes ist es schwierig, eine Technologieentscheidung für ein bestimmtes Modell zu treffen. Mögliche Optionen sind die Verwendung von Standardmodellen (z.B. GPT-4, LLaMA 3), die Leistungsoptimierung durch promptes Engineering oder Feintuning sowie das Training eigener Modelle von Grund auf. In absehbarer Zukunft wird die Qualität der Ergebnisse von Standardmodellen aufgrund steigender Kapazitäten an verarbeitbaren Daten (Kontextgrößen) und der effizienteren Gestaltung der Modellparameter weiter zunehmen. Mittelfristig wird diese Entwicklung voraussichtlich ein Plateau erreichen, an dem die allgemeine Ergebnisqualität nicht mehr signifikant gesteigert werden kann. An diesem Punkt besteht für Unternehmen die große Chance, durch eigene Modelloptimierungen, sei es durch Hinzunahme unternehmensspezifischer Daten oder durch andere Mittel der Modellveredelung, gezielte Leistungssteigerungen zu erzielen.
Die Ausdifferenzierung des Marktes für generative KI-Modelle wird dazu führen, dass Modelle in verschiedenen Geschmacksrichtungen zur Verfügung stehen. Unterscheidungsmerkmale werden insbesondere in der Geschwindigkeit, den Kosten und der Qualität der Ergebnisgenerierung liegen. Der ChatGPT-Moment des „ein Modell passt für alle“ wird nicht von Dauer sein. Ein Beispiel dafür ist die GPT-4-Familie von OpenAI, die sich in GPT-4o für hochintelligente, mehrstufige Aufgaben und GPT-4o mini für schnelle, leichtgewichtige Aufgaben, bei denen Kosteneffizienz im Vordergrund steht, unterteilt. Mit o1 und seiner Mini-Variante entsteht eine neue Familie von Modellen für die Durchführung komplexer Schlussfolgerungen. Eine klare Priorisierung von Anwendungsfällen und die Auswahl geeigneter Modelle scheint der Schlüssel für eine effiziente Modellnutzung und die Schaffung strategischer Wettbewerbsvorteile zu sein. Mit zunehmender Marktreife ist mit einer Verbreitung spezialisierter Modelle zu rechnen, die auf unterschiedliche Branchenanforderungen, Sprachen und kreative Bereiche zugeschnitten sind, sowie mit Modellen verschiedener Größe, die Leistungsbeschränkungen berücksichtigen. Diese Entwicklung wird die Unternehmen dazu zwingen, einen differenzierteren Ansatz bei der Modellauswahl zu verfolgen, bei dem die Modelle auf der Grundlage ihrer Stärken und Grenzen bewertet werden.
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Key Takeaways
AdEx Partners bietet strategische Unterstützung bei der Bewertung und Nutzung von Künstlicher Intelligenz für Ihre speziellen Anwendungsfälle
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Wir arbeiten mit Ihnen zusammen, um eine maßgeschneiderte KI-Strategie zu entwickeln, die den langfristigen Wert maximiert und über aktuelle Trends hinaus relevant bleibt.
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