Seien wir ehrlich: Inmitten des Hypes um generative künstliche Intelligenz (GenAI) sehen sich viele Unternehmen mit der harten Realität konfrontiert, dass die Ergebnisse ihrer ehrgeizigen Initiativen nicht überzeugen können. Unternehmen stehen ständig vor der Aufgabe, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren und die Herausforderungen von KI in Wettbewerbsvorteile zu verwandeln. Überdenken Sie daher jetzt Ihre Strategie, um mit ihrem nächsten Enterprise-KI-Projekt neue Erfolgsmaßstäbe zu setzen.
Die explosionsartige Verbreitung von generativer KI und Large Language Models (LLMs, große Sprachmodelle) ist beispiellos: ChatGPT von OpenAI hat in nur wenigen Monaten 100 Millionen Nutzer erreicht. Der Bereich der künstlichen Intelligenz entwickelt sich rasant. Seit Anfang 2024 wird die führende Position von OpenAI durch leistungsstarke neue Modelle wie Claude 3 von Anthropic, das Large Model von Mistral AI oder neue Entwicklungen, zum Beispiel im Bereich der Large Action Models (LAMs), herausgefordert. Diese erzeugen zusammenhängende und zielgerichtete Handlungssequenzen statt nur Text.
Da Tech-Giganten und Start-ups ihren KI-Wettbewerb weiter verschärfen und rasante Innovationen bei GenAI und LLMs vorantreiben, bleibt die Zukunft dieser transformativen Technologie spannend. Unternehmen müssen den Markt für künstliche Intelligenz genau im Auge behalten und zwischen allgemeiner Begeisterung und Realität unterscheiden, um echte Chancen für sich zu erkennen.
In den Vorstandsetagen ist eine Frage in aller Munde: „Was ist unsere GenAI-Strategie, wie laufen unsere Projekte und wie hoch ist der ROI?“
Die IDC schätzt die Ausgaben für KI-zentrierte Systeme in Europa im Jahr 2023 branchenübergreifend auf 34,2 Mrd. USD und prognostiziert eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 29,6 % bis 2027. Die Ausgaben für Large Language Models und GenAI waren anfangs eher durch die allgemeine Begeisterung und die Angst, etwas zu verpassen (FOMO) motiviert, als durch strategisch festgelegte Ziele, und haben einen Wettlauf der Service Provider um Marktanteile ausgelöst.
KI-Assistenten, Chatbots und Coding-Tools haben sich jedoch als unmittelbar nützlich erwiesen. Heute nutzen Unternehmen verschiedene Anwendungen:
Angesichts der Milliardeninvestitionen und des weltweiten Wettlaufs um KI-Talente geht Gartner davon aus, dass bis 2026 mehr als 80 % der Unternehmen GenAI-APIs oder -Modelle in ihre Produktionsumgebungen integriert haben werden. Im Jahr 2023 waren es noch weniger als 5 %. Trotz des weit verbreiteten Glaubens an LLMs als universelle Lösung für geschäftliche Herausforderungen weist Forbes darauf hin, dass 90 % der GenAI-Lösungen beim Proof-of-Concept (POCs) scheitern, bevor sie die volle Einsatzreife erreichen.
Strategien müssen in einem sich ständig verändernden Umfeld überdacht werden: fortgeschrittene KI, insbesondere große Sprachmodelle, werden als Königsweg für alle geschäftlichen Herausforderungen betrachtet. In Wirklichkeit ist die generative KI jedoch noch nicht ausgereift. Unklare Ziele und schlecht definierte Probleme erschweren die Übersetzung von Geschäftsanforderungen in ausführbare KI-Aufgaben und die anschließende Erfolgsmessung. Da sich die KI-Landschaft ständig verändert und immer mehr neue Modelle, Orchestrierungsbibliotheken und Cloud-Dienste präsentiert, besteht die Gefahr, dass man in einer endlosen Prototyping-Schleife landet, die sich negativ auf das Ergebnis auswirken kann.
Das heißt: Der Schlüssel liegt in einer rigorosen Abwägung des Potenzials gegen die Komplexität, gefolgt von raschen strategischen Experimenten. Dieser iterative experimentelle Ansatz vermeidet verfrühte umfangreiche Investitionen in Anwendungsfälle mit unklaren Anforderungen oder erheblichen technischen Hürden.
Unzuverlässige Daten, Datenschutz- und Sicherheitsbedenken: Datenqualität und -sicherheit haben in KI-gesteuerten Unternehmen höchste Priorität, da KI-Systeme ohne einen umfangreichen Pool an robusten, unverfälschten Daten nicht funktionieren. Da Unternehmen, insbesondere in streng regulierten Branchen, Zugang zu einer Fülle an textlastigen Daten haben, sind die Herausforderungen der Datenzuverlässigkeit, des Datenschutzes und der Sicherheit akut. Unbefugtes Eindringen, Datenschutzverletzungen und Cyberangriffe stellen eine ernsthafte Bedrohung für die Integrität und Vertraulichkeit von GenAI-Systemen dar. Ethische Dilemmata wie Urheberrechtsverletzungen, Rechte an geistigem Eigentum sowie Voreingenommenheiten der zum Trainieren von KI verwendeten Daten haben bereits zu Rechtsstreitigkeiten geführt und unterstreichen die Notwendigkeit einer gewissenhaften Entwicklung und Anwendung von KI.
Das heißt: Für den effektiven Einsatz von großen Sprachmodellen und um deren Zuverlässigkeit und eine ethisch einwandfreie Nutzung zu gewährleisten, ist es von grundlegender Bedeutung, dass hochwertige, unvoreingenommene Daten ausgewählt werden. Unternehmen können über Pay-as-you-go-Hosting auf skalierbare LLM-Lösungen zugreifen oder sich für eine maßgeschneiderte Kontrolle mit einer dedizierten privaten Infrastruktur entscheiden. Darüber hinaus bieten eine strenge Datengovernance und Cybersicherheit mit regelmäßigen Audits und Konformitätsprüfungen einen sicheren Rahmen, um die Anforderungen an den Datenschutz und die Sicherheit beim Einsatz von KI zu erfüllen.
Die Problematik der Kosten und der Komplexität: Die Implementierung von GenAI ist nicht nur mit einer Anfangsinvestition, sondern auch mit laufenden Kosten verbunden. Die Cloud-Kosten für die Ausführung von Large Models sind hoch, für die Entwicklung eigener Lösungen sind teure Experten und Hardware erforderlich, und selbst die Nutzung von Open-Source-Optionen erfordert technisches Know-how. Die Steuerung des GenAI-Outputs, System-Upgrades, spezialisierte Mitarbeiter, Datensicherheit, Ethik, Compliance, Überwachung, Schulung und rechtliche Erwägungen erhöhen die Kosten. Häufig übersteigen die Anfangsinvestitionen und die Betriebskosten alle Kostenoptimierungs- oder Ertragsvorteile, sodass Projekte noch vor der eigentlichen Einführung eingestellt werden. Außerdem erfordern viele geschäftliche Anwendungsfälle ein hohes Maß an Anpassung. Das damit verbundene komplexe Zusammenspiel von LLM-Orchestrierung, Datenintegration, Retrieval Augmented Generation (RAG), Modelleinbettung und Integration von Vektordatenbanken stellt ein erhebliches Hindernis dar. Darüber hinaus kann das Streben nach schnellen Ergebnissen dazu führen, dass die Teams wichtigen nicht-funktionalen Aspekten wie der Skalierbarkeit der RAG-Pipeline, einer robusten Modellleistung, der Sicherheit und einem strengen Datenschutz zu wenig Bedeutung beimessen. Daraus resultieren technische Mängel, die später behoben werden müssen.
Das heißt: Um die Kosten und die Komplexität der Implementierung von GenAI erfolgreich zu bewältigen, müssen detaillierte Analysen durchgeführt werden, um die anfänglichen Investitionen gegen die langfristigen Vorteile abzuwägen. So muss beispielsweise ein Einzelhandelsunternehmen, das in KI-gesteuerte Kundenservice-Bots investiert, die Kosten für Cloud-Dienste, Fachpersonal und laufende Wartung gegen die potenziellen Umsatzsteigerungen durch verbesserte Kundenzufriedenheit und ‑bindung abwägen. Die Zusammenarbeit zwischen den IT-, Marketing- und Kundendienstabteilungen gewährleistet die Abstimmung der Ziele und eine effiziente Ressourcenzuweisung. Die Priorisierung nicht-funktionaler Anforderungen wie Skalierbarkeit und Sicherheit lässt sich am Beispiel eines Fintech-Unternehmens veranschaulichen, das KI-basierte Betrugserkennungssysteme implementiert, bei denen Robustheit und Datenschutz von größter Bedeutung sind. Zur kontinuierlichen Verbesserung gehören regelmäßige Bewertungen der Leistungskennzahlen und des Nutzerfeedbacks, die rechtzeitige Anpassungen zur Optimierung von Effizienz und Effektivität ermöglichen.
Alles in allem empfehlen wir Unternehmen, einen ausgewogenen Ansatz zu verfolgen. Sie sollten mit der technologischen Entwicklung Schritt halten und gleichzeitig sicherstellen, dass ihre KI-Strategien eng an ihren konkreten Geschäftszielen ausgerichtet sind. Hierzu einige Faustregeln:
Unternehmen sollten in Bezug auf KI stets auf zwei Dinge achten: die ständige Weiterentwicklung der Technologie und ihre stringente Orientierung an konkreten Geschäftsergebnissen.
Kurz gesagt: Die strategische Integration von KI sollte nicht bloß den Technologie-Hype verstärken, sondern durch die Synergie von Innovation und Governance zu einem messbaren Geschäftserfolg führen.
Die Einführung von künstlicher Intelligenz ist ein höchst komplexer Prozess, der mit vielen Herausforderungen verbunden ist, aber auch zahlreiche Chancen bietet. Wenn Sie wissen möchten, wie Sie diese Herausforderungen in ein Sprungbrett für Innovation und Wachstum verwandeln können, sprechen Sie mich an. Wir freuen uns auf Ihre Fragen!