Kommentar von Birger Tenow, SS&C Blue Prism Vorzüge, Aspekte und Best Practices beim Einsatz generativer KI

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Künstliche Intelligenz (KI) ist spätestens seit der Veröffentlichung des zukunftsweisenden Sprachmodells ChatGPT Ende 2022 zu einem weltumspannenden Thema geworden, das für viel Diskussionsstoff sorgt. Nicht zuletzt, weil Technologien dieser Art das Potenzial haben, die Wirtschaftswelt und das Arbeitsleben zu revolutionieren und die digitale Transformation umfassend weiter zu beschleunigen. Unternehmen, die schnellstmöglich generative KI-Technologien für ihre Zwecke nutzen, werden bereits mittelfristig einen merklichen Wettbewerbsvorteil erzielen.

KI ist also längst kein Trend mehr, sondern wird die Zukunft vieler Unternehmen nachhaltig prägen und verändern. Während KI-Projekte in der Vergangenheit jedoch langwierig, teuer und komplex waren, hat generative KI das Potenzial, die Zeit bis zur Wertschöpfung für digitale Transformationsinitiativen zu verkürzen und fortschrittliche Technologien dank ihrer Benutzerfreundlichkeit und Lernfähigkeit für eine größere Anzahl von Menschen zugänglich zu machen.

Wie generative KI die digitale Transformation unterstützt

Nach der Corona-Pandemie nahmen digitale Transformationsinitiativen – insbesondere mit Fokus auf eine erweiterte Automatisierung – deutlich an Fahrt auf. Intelligente Automatisierung kombiniert Technologien wie generative KI, Robotic Process Automation (RPA) oder Geschäftsprozessmanagement, wodurch Unternehmensprozesse modifiziert und Geschäftsergebnisse erheblich optimiert werden können.

Doch worin besteht der hohe Wert generativer KI eigentlich? Zum einen sind die Bandbreite an Fähigkeiten und ihr Grad an Barrierefreiheit beispiellos. Ihr Einsatz läutet für den Automatisierungsbereich und jeden Sektor, der von Fortschritten in der Verarbeitung natürlicher Sprache profitieren kann, eine neue Zeit ein. Hierzu gehören insbesondere das Gesundheitswesen, die Finanzbranche und der Bereich Kundenservice. Einziger Wermutstropfen: Generative KI ist in gewisser Weise immer noch auf ihr eigenes Fachwissen beschränkt. Kombiniert man ihre einzigartigen Fähigkeiten jedoch mit intelligenten Automatisierungstechnologien, sind die Effekte auf die Digitalisierung außergewöhnlich. So kann Generative KI etwa zur Automatisierung von Aufgaben eingesetzt werden, die bisher nur manuell zu bewerkstelligen waren. Sie ist in der Lage, Automatisierungskapazitäten zu identifizieren und vorzuschlagen und dank ihrer Benutzerfreundlichkeit eine größere Anzahl von Mitarbeitern zu befähigen, die Entwicklung von Automatisierungsprozessen zu initiieren. Diese können dann innerhalb der festgelegten Governance-Parameter und Best Practices konzipiert und umgesetzt werden. Denn viele Menschen denken bei generativer KI noch immer eher an geschriebene Inhalte oder mithilfe von Künstlicher Intelligenz generierte Kunst. Dabei erstrecken sich die potenziellen Anwendungsfälle auch in hohem Maße auf alltägliche Arbeitsabläufe – etwa die der meisten Büroangestellten.

Positive Effekte für Mitarbeiter und Unternehmen

Sowohl Unternehmen als auch ihre Mitarbeiter profitieren von Generativer KI. In jeglichen Ebenen und Abteilungen kann sie die Belegschaft dabei unterstützen effizienter zu arbeiten. Im Folgenden sind einige der Vorteile näher erläutert:

• Workload sinkt, die Zufriedenheit steigt: Durch die Automatisierung von Prozessen und den Einsatz von KI kann der Workload von Mitarbeitern gesenkt und so eine bessere Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben gefördert werden. Dies steigert wiederum die Zufriedenheit und damit Effizienz, Arbeitsgenauigkeit und -qualität der Belegschaft – bei gleichzeitig reduzierten Betriebskosten. So können beispielsweise durch automatisierte E-Mails ein höherer Grad an Personalisierung erreicht und die Bearbeitungszeiten beschleunigt werden. Bei komplexeren oder anspruchsvolleren E-Mails kann generative KI genau auf den Adressaten und das Thema zugeschnittene E-Mails mit allen erforderlichen Informationen verfassen. Eine anschließende Prüfung und etwaige Anpassung ist hierbei nur noch in besonderen Bedarfsfällen nötig.

• Verbesserte Kundenkommunikation: Auch im Bereich Kunden- und Service-Center ist KI in der Lage, Prozesse zu automatisieren und zu optimieren. Mithilfe generativer KI-Bots ist das Zutun menschlicher Mitarbeiter in vielen Bereichen der Kundenkommunikation nur noch in Ausnahmefällen erforderlich. Dadurch können die zeitlichen Kapazitäten der menschlichen Belegschaft effektiver genutzt und so viele Kunden wie möglich durch persönliche Ansprache bedient werden – insbesondere da generative KI-Bots rund um die Uhr arbeiten können. Da technologisch gestützte Fehlermeldungen einen nachvollziehbaren Kontext liefern, der eine sofortige Lösung ermöglicht, verbessert sich dadurch auch der Fehlerbehandlungsprozess.

• Möglichkeiten bei IDP: Intelligente Dokumentenverarbeitungslösungen (IDP), die eine Kombination aus optischer Zeichenerkennung und KI verwenden, um in Dokumenten verborgene Informationen zu extrahieren, werden durch generative KI-Funktionen ebenfalls verbessert. Diese Fähigkeit spielt insbesondere im Finanz- und Gesundheitssektor eine entscheidende Rolle.

• Gesamtleistung fördern: Die Fähigkeit zu verstehen und zu lernen ermöglichen es der generativen KI, besser mit unstrukturierten Daten umzugehen – ein Bereich, der bisher ein Schwachpunkt von IDP-Lösungen war. Deren Leistungsumfang beschränkte sich meist lediglich auf strukturierte und halbstrukturierte Dokumente. Generative KI kann auch dazu beitragen, die Gesamtleistung intelligenter Automatisierungssysteme zu verbessern. Sie passt sich mit der Zeit den herrschenden Gegebenheiten an, lernt durch die Analyse der Ergebnisse früherer Aufgaben kontinuierlich hinzu und nutzt dieses Wissen bei der Generierung neuer Inhalte.

• Kreativität steigern: Auch bei kreativen Arbeitsprozessen – etwa die Erstellung neuer Marketingtexte, die Entwicklung innovativer Produktprototypen oder die Generierung personalisierter, kundenspezifischer Inhalte – kann generative KI den Menschen unterstützen. Sie hilft bei der Ideenfindung und gibt intelligente Tipps zu einer möglichen Umsetzung. Generative KI nimmt zudem auch erheblichen Einfluss auf Entwicklungsaufgaben, insbesondere bei der Erstellung neuer Automatisierungen und der Bewertung ihrer Qualität. Das ermöglicht eine schnellere und flexiblere Entwicklung und Verwaltung solcher Automatisierungen und fördert ihre unternehmensweite Akzeptanz.

Mit Governance und Risikomanagement das volle Potenzial generativer KI erschließen

Trotz aller Vorteile müssen Unternehmen – bevor sie generative KI in ihr Toolkit aufnehmen – jedoch einige Überlegungen hinsichtlich potenziell negativer Auswirkungen anstellen und entsprechende Vorkehrungen treffen. Zunächst sind eine klar definierte Risikomanagementstrategie und die Entwicklung einer Reihe von Betriebsgrundsätzen zu diesem Thema erforderlich. Doch es gilt noch weitere Punkte zu beachten, bevor generative KI die Automatisierungsstrategie einer Organisation unterstützen und zu mehr Innovation, Kosteneffizienz und Produktivität beitragen kann:

• Es muss sichergestellt sein, dass KI-generierte Inhalte nicht gegen geistiges Eigentum, Datenschutz oder andere Gesetze verstoßen.

• Der Einsatz generativer KI muss mit den ethischen Grundsätzen eines Unternehmens vereinbar sein.

• Die Ergebnisse der durch generative KI veränderten Prozesse muss den Qualitätsstandards des Unternehmens und dessen Erwartungen entsprechen.

• Es muss sichergestellt sein, dass sensible Informationen nur für die richtigen Zwecke verwendet, umfassend geschützt und die Privatsphäre von Personen gewahrt wird.

Entwicklung einer Governance- und Risikomanagementstrategie

Eine klar definierte Vorgehensweise und die Definierung entsprechender Betriebsgrundsätze maximieren die Vorteile der generativen KI und reduzieren gleichzeitig mögliche Ausfälle. Die Entwicklung einer solchen Strategie umfasst vier wichtige Schritte:

• 1. Definition des Umfangs: Dazu gehören die Arten von Inhalten, die erstellt werden sollen, die Daten, die verwendet werden, und die beabsichtigten Anwendungsfälle für den generierten Content. Dies hilft bei der Ermittlung spezifischer Risiken und Governance-Anforderungen, die für eine bestimmte Initiative gelten.

• 2. Risikoidentifizierung: Rechtliche Risiken wie die Verletzung von geistigem Eigentum, ethische Risiken wie die Voreingenommenheit bei der Erstellung von Inhalten und Sicherheitsrisiken wie das Potenzial für Datenverletzungen müssen dringend berücksichtigt werden. Eine Zusammenarbeit mit Rechts- und Compliance-Experten kann bei der Identifizierung von potenziellen Risiken unterstützen.

• 3. Festlegung von Governance-Anforderungen: Auf Grundlage der ermittelten Risiken sollten entsprechende Verhaltensregeln festgelegt werden, um diese zu mindern. Dazu können Richtlinien und Verfahren für den Umgang mit Daten, die Überprüfung von Inhalten und die Einhaltung von Vorschriften gehören.

• 4. Entwicklung eines Risikomanagementplans: Es sollte skizziert werden, welche Maßnahmen ein Unternehmen ergreifen will, um mit Risiken umzugehen und diese abzumildern. Diese Aufgabe kann etwa Risikobewertungen, Überwachung und regelmäßige Überprüfungen der Governance-Praktiken sowie Prozesse zur Identifizierung und Behebung auftretender Probleme umfassen.

Fazit

Wie alle fortschrittlichen Technologien hat auch die generative KI eine Vielzahl positiver Eigenschaften und Aspekte. Es muss jedoch im Vorfeld sichergestellt werden, dass deren Einsatz auch intelligent und unter Abwägung, Berücksichtigung und Umgehung aller Stolpersteine und Risiken vorbereitet und realisiert wurde.

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