ChatGPT und Co.: Vom Hype zur betrieblichen Anwendung
Generative KI-Technologien haben in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht, insbesondere im Bereich der Bild- und Spracherzeugung durch Deep-Learning-Modelle. Doch welche Aspekte müssen Unternehmen beachten, um ihre Geschäftsprozesse mithilfe dieser neuen Technologien zu optimieren?
Generative Künstliche Intelligenz (KI), allen voran ChatGPT als besonders beeindruckendes Beispiel, hat die Art und Weise revolutioniert, wie wir mit Maschinen interagieren und neue Möglichkeiten für Unternehmen und Einzelpersonen eröffnet. Wie der Name schon sagt, geht es bei generativer KI darum, etwas Neues oder Originelles zu schaffen, in diesem Fall in der Sprache. Die hieraus resultierenden Anwendungsfälle kommen bereits heute branchenübergreifend zum Einsatz, um Medieninhalte zu generieren, Kundenanfragen und -beschwerden in Echtzeit zu beantworten, als personalisierte Shopping-Assistenten im Onlinehandel, sowie zur Unterstützung von Programmierern durch automatische Generierung von Programmcode.
Sicherheit und Datenschutz an erster Stelle
Um auf dem globalen Markt zu bestehen, ist es für deutsche Unternehmen unerlässlich, Teil dieser disruptiven Innovation zu sein. Nicht weniger wichtig ist es allerdings auch, von Anfang an Sicherheits- und Datenschutzstandards zu berücksichtigen. Mit generativer KI besteht ein erhebliches Risiko, versehentlich Geschäftsgeheimnisse preiszugeben. Daher müssen Unternehmen sicherstellen, dass die Daten jederzeit gesichert und geschützt sind und keinerlei interne Informationen an die großen Sprachmodelle gespielt werden. Aus diesem Grund empfiehlt es sich, sowohl eine entsprechende Integration in den Geschäftsalltag zu standardisieren als auch den eigenen Mitarbeitenden Guidelines an die Hand zu geben, auf welche Art und Weise die entsprechenden Technologien im Geschäftskontext verwendet werden dürfen.
Sprache kommt vor Wahrheit: Vorsicht vor charmantem Lügner
Neben den sicherheitsrelevanten Aspekten hat sich über die letzten Monate außerdem auch gezeigt, dass ChatGPT ein durchaus charmanter Lügner sein kann. Das mag besorgniserregend erscheinen. Aber es ist wichtig zu verstehen, dass die Priorität des Modells darin besteht, Sprache grammatikalisch und semantisch korrekt zu verstehen und zu produzieren. Hierzu kann es bei Bedarf Informationen erfinden, um eine korrekte Antwort zu geben. Daher ist es wichtig, die Ausgabe des Modells kontinuierlich auf fachlicher Ebene zu bewerten und sicherzustellen, dass sie dem beabsichtigten Zweck entspricht.
Schaut man sich den aktuellen Markt etwas genauer an, zeigt sich schnell, dass generative KI mehr als nur ChatGPT ist. Aufgrund der rasanten Entwicklung gibt es viele neue Veröffentlichungen auf dem Markt. Es ist entscheidend, kontinuierlich zu bewerten, welches das jeweils beste Modell für das eigene Problem darstellt. Dies hilft nicht nur dabei, die Leistung des jeweiligen Modells optimal zu nutzen, sondern stellt auch sicher, dass Unternehmen ihren Wettbewerbern einen Schritt voraus sind.
Einklang mit europäischen Werten
Vor allem die sicherheitsrelevanten Bedenken bei den aktuellen Modellen zeigen auf, wie wichtig es ist, die Entwicklung von generativer KI in Europa voranzutreiben. Europa hat bei Datenschutz- und Privatsphärenvorschriften eine Vorreiterrolle übernommen, was ein wesentlicher Vorteil bei der Entwicklung von Vertrauen auf Anwenderseite sein kann – ein nicht zu unterschätzender Faktor bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz in die alltäglichen Geschäftsprozesse. Darüber hinaus gewährleistet die Entwicklung von generativer KI in Europa, dass die Technologie mit europäischen Werten im Einklang steht und mit den richtigen ethischen Überlegungen entwickelt wird.
Zusammenfassend lässt sich generative KI als ein enorm leistungsfähiges Werkzeug beschreiben, das erhebliche Vorteile für Unternehmen in allen Branchen bietet. Es ist jedoch wichtig, seine Grenzen zu verstehen, Ergebnisse auf fachliche Korrektheit zu überprüfen, Sicherheits- und Datenschutzstandards von Anfang an zu berücksichtigen und kontinuierlich neue Veröffentlichungen zu evaluieren, um sicherzustellen, dass das beste Modell verwendet wird.