Künstliche Intelligenz Die häufigsten Mythen rund um die künstliche Intelligenz

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Bei der Entwicklung einer durchdachten KI-Strategie ist es entscheidend, die Rolle und das Potenzial der Künstliche Intelligenz (KI) beziehungsweise des Machine Learning (ML) zu entmystifizieren. Welche sind die größten KI-Irrtümer, die sich immer noch hartnäckig halten?

Die Nutzung von KI ist in Unternehmen und sonstigen Organisationen mittlerweile weit verbreitet. Bei einer McKinsey-Studie gaben über 50 Prozent der Befragten an, dass in ihrem Unternehmen bereits KI-Lösungen erfolgreich eingeführt wurden. Viele von ihnen profitieren nun unter anderem von einer verbesserten Produktivität, Entscheidungsfindung, Customer Experience (CX) oder Innovationskraft.

Dabei ist es wichtig, genau zu verstehen, welche Funktionen die KI übernehmen und welche Aufgaben sie tatsächlich besser lösen kann. Jedoch existieren immer noch sogenannte KI-Mythen, die in diesem Zusammenhang zu prüfen sind. Hier sind einige der Mythen skizziert:

1. Mythos: Die KI hat die Streichung von Arbeitsplätzen zur Folge

Die Auswirkungen der KI werden je nach Branche und Anwendungsfall unterschiedlich ausfallen. Doch Experten gehen davon aus, dass die KI die Produktivität der Mitarbeiter steigern wird, indem sie die vorhandenen Fähigkeiten der Mitarbeiter ergänzt. Dadurch wird ihnen ermöglicht, größere Herausforderungen mit einem hohen Grad an Erfolg anzugehen.

Beispielsweise kann die KI dem Helpdesk eines Unternehmens dabei helfen, die Produktivität und Effektivität seiner Agenten zu steigern, indem sie Antworten auf Kundenanfragen vorschlägt. Ferner steigt dabei die Kundenzufriedenheit, bei gleichzeitigem Rückgang der Fluktuation der Mitarbeiter, die in der Callcenter-Branche insgesamt durchschnittlich bei etwa 60 Prozent liegt.

Zudem fühlen sich die Mitarbeiter weniger gestresst und bleiben in ihren Jobs. Denn sie können den Kunden schneller und effektiver helfen als dies zuvor möglich war. Obwohl die Auswirkungen der KI auf den Arbeitsmarkt erheblich sein werden, sind einige Arbeitsplätze und Branchen nur teilweise von der Automatisierung betroffen und werden daher eher durch die KI ergänzt als ersetzt.

2. Mythos: Gefährdung des Datenschutzes

Es gibt KI-Lösungen, die tatsächlich auch die Vertraulichkeit und Sicherheit von Unternehmensdaten schützen können. So gibt es beispielsweise Produkte, die den Inhalt eines Large Language Models (LLM) nicht über die Community autorisierter User eines Unternehmens hinaus weitergeben. Stattdessen bewahren diese Produkte vertrauliche Daten in einem sogenannten "Datenreinraum" auf, während Unternehmen diese Daten in Verbindung mit größeren Datensätzen nicht-privater Daten analysieren können.

Solche KI-Lösungen greifen ausschließlich auf anonymisierte Metadaten zurück und lernen aus Integrationsprozessen, die von vielen Unternehmen erstellt werden, nicht aus den Daten, die diese Integration verarbeiten. Daher sind KI-Lösungen zu verwenden, die die Unternehmensdaten schützen. So kann die enorme Leistungsfähigkeit der KI genutzt werden, ohne die Sicherheit oder Compliance zu gefährden.

3. Mythos: Kein KI-Einsatz ohne kompletten Datenkern

Unternehmen fühlen sich noch nicht bereit, innovative KI-Projekte anzugehen, während sie noch dabei sind, ihren Datenkern aufzubauen. Es ist richtig, dass ohne einen vollständigen Datenkern keine eigenen KI-Modelle möglich sind. Dies bedeutet jedoch nicht, dass Unternehmen bis zu diesem Zeitpunkt keine KI-Lösungen nutzen sollen, um Innovationen zu schaffen und ihre Unternehmensziele zu erreichen.

Fakt ist, dass es keinen einheitlichen Ansatz gibt. KI kann heute von verschiedenen Benutzergruppen auf unterschiedliche Weise genutzt werden. Beispielsweise kann KI dazu beitragen, das Stammdaten-Management für Datenverwaltungen zu verbessern, indem sie ihre Daten identifizieren, katalogisieren und administrieren.

Zusammengefasst bedeutet das, dass Unternehmen nicht warten müssen, um bereit für KI zu werden und ihren Mitarbeitern Zugang zu den dringend benötigten Produktivitätstools zu bieten. Angesichts des Tempos, mit dem KI-Innovationen und neue Produkteinführungen heutzutage stattfinden, besteht für ein Unternehmen, das ein Moratorium für alle KI-Projekte verhängt, schnell die Gefahr, dass es hinter der Konkurrenz zurückbleibt.

4. Mythos: Die Zeit für KI-Anwendungen ist noch nicht gekommen

KI liefert bereits heute in vielen Geschäftsbereichen beeindruckende Ergebnisse. Die KI ist selbst so vielseitig, dass es schwer ist, sich einen Bereich in der Unternehmens-IT und in Geschäftsfunktionen vorzustellen, in dem KI keine nützliche Anwendung findet.

Und diese KI-Anwendungen zahlen sich für Unternehmen in mehreren Abteilungen und Geschäftsbereichen aus. Beispielsweise unterstützt KI Entwickler dabei, Codes fünf- bis zehnmal schneller zu generieren.

Ferner bietet die KI zahlreiche Analyse-Lösungen:

• Geschäftsdaten und Erstellung von Prognosen über Umsatz und Lagerbestand.

• Versanddaten und Bereitstellung von Echtzeit-Leitlinien für die Lieferkette.

• Daten von Website-Besuchern und Empfehlung von Produkten für bestimmte Kunden.

• Kundeninteraktionen und Durchführen einer Stimmungsanalyse.

• Chatbot-Nachrichten von Kunden und Vorschläge für treffende Antworten.

• Netzwerkverkehr zur Erkennung und Charakterisierung von Sicherheitsbedrohungen.

5. Mythos: Für KI braucht man fundierte technische Kenntnisse

Die Kommerzialisierung von Produkten wie ChatGPT und DALL-E von OpenAI macht es selbst für User, die keine technischen Kenntnisse haben, einfach, mit KI zu experimentieren. ChatGPT wurde ursprünglich als Chatbot entwickelt, der jetzt aber unter anderem zum Generieren von schriftlichen Inhalten verwendet wird. Dafür ist nur eine einfache Eingabeaufforderung nötig, um automatisch eine in der Regel gut geschriebene Antwort zu erhalten, die auf einer Vielzahl von Beispielen aus dem Internet basiert.

Eine visuell orientiertere Anwendung der KI, die Grafik-App DALL-E, erstellt Bilder, Fotos und sogar Kunstwerke auf der Grundlage von Anweisungen. Die Usability und steigende Beliebtheit dieser Tools zeigt, dass generative KI praktisch für jeden zugänglich gemacht werden kann.

Im Idealfall sollten jedoch die Usability und der Komfort dieser Tools niemals die IT-Richtlinien und -Kontrolle beeinträchtigen. Bei der Entwicklung von KI-Strategien müssen Unternehmen nach Möglichkeiten suchen, die volle Performance der KI zu nutzen und gleichzeitig sicherzustellen, dass durch die KI keine neuen Sicherheits- oder Compliance-Risiken entstehen.

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