KI ist Ihr Copilot, der Ihren Job unterstützt (und nicht übernimmt)

Im gesamten Jahr 2023 berichtete man in den Nachrichten sehr viel über große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4. Aber während dieser ganzen Zeit war die Vorstellung, dass ein Modell halluzinieren, also Informationen im Rahmen der Beantwortung von Benutzerfragen erfinden könnte, eine der Hauptsorgen. „Wie können wir darauf vertrauen, dass das Modell keine Fehler macht?“ „Was halten wir von der Tatsache, dass ChatGPT etwas falsch machen kann?“ All das sind berechtigte Fragen. Aber sie basieren auf dem Glauben, dass die Modelle, auf denen Erfahrungen wie ChatGPT basieren, unfehlbar sein sollen – und das ist das Problem, nicht die Modelle selbst. „Halluzinationen“ sind nämlich kein Bug, sondern ein Feature. LLMs sind keine statischen Datenbanken mit allen Antworten. Vielmehr sind sie Übersetzungsebenen oder Dolmetscher, die uns helfen können, Informationen zu sichten, besser zu entscheiden und mehr zu erreichen, als wir es alleine könnten. Sam Altman, CEO von OpenAI, hat es selbst in einem kürzlichen Podcast gesagt: „Ein zu großer Teil der Rechenleistung wird, um es salopp auszudrücken, darauf verwendet, das Modell als Datenbank und nicht als eine Art Denkmaschine einzusetzen.“ Nun gut. Aber was kann man als Führungskraft überhaupt dagegen tun? Und wie können Sie KI in Ihren Arbeitsabläufen nutzen und gleichzeitig das Risiko reduzieren? Nutzen Sie LLMs zusätzlich zu strukturierten Daten, statt das gesamte Internet zu durchforsten Die grundsätzliche Antwort ist, dass Sie LLMs selbst nicht wie eine Datenbank behandeln können, die auf jede Frage eine Antwort hat. Das liegt daran, dass sich die Daten ständig ändern. Es mag einige Daten geben, die auf ewig wahr bleiben – so z. B. die Antwort auf die Frage, wer der erste Mensch auf dem Mond war. Es gibt jedoch große Mengen an Informationen, die sich ständig ändern – von Aktienkursen, über das Wetter bis hin zur Anzahl der Mitarbeiter in einem Unternehmen. Der beste Ansatz zur effektiven Nutzung von KI besteht also nicht darin, das gesamte Internet mit einem LLM zu durchforsten, sondern eine sinnvolle Datenstruktur aufzubauen. LLMs können dann auf diese einheitliche Datenstruktur zurückgreifen, um genauere Antworten auf Benutzerfragen zu geben. Die Daten vieler Unternehmen befinden sich an den unterschiedlichsten Orten: in verschiedenen Datenbanken oder bei externen Anbietern (wie z. B. Salesforce oder Adobe). Der Schlüssel liegt darin, eine Möglichkeit zur Zusammenführung dieser Daten in einer zentralen Informationsquelle zu finden, damit sie ganzheitlich für alle KI-Erlebnisse genutzt werden können. Sobald die zugrundeliegenden Daten bereit sind, prüfen Sie Ihre Arbeitsabläufe Als Nächstes können Sie durch die Ausarbeitung sehr spezifischer Anwendungsfälle für KI in Ihren Arbeitsabläufen Risiken reduzieren (ohne die Vorteile von KI zu beeinträchtigen). Mit anderen Worten: Vergessen Sie das Star-Trek-Modell – KI ist nicht Ihr Kapitän. Es ist Ihr Copilot. Stellen Sie sich das so vor: Früher galt der Autopilot als Risiko, heute ist er für Piloten lebenswichtig. Sie sollten KI in ähnlicher Weise betrachten. Es geht um erweiterte – nicht künstliche – Intelligenz. KI sollte Sie in Ihrem Job unterstützen und diesen nicht übernehmen. Vier konkrete Anwendungsfälle für Ihren KI-Copiloten Sobald alle Ihre Geschäftsdaten strukturiert und an einem zentralen Ort gespeichert sind, den LLMs „lesen“ und abrufen können, sind Sie bereit für den nächsten Schritt: konkrete Anwendungsfälle. Überlegen Sie sich zunächst Anwendungsfälle für KI als Ihren Copiloten in diesen vier Bereichen: Marketing, Support, Commerce und/oder Arbeitsplatz. Hier ein paar Beispiele: Im Marketing kann generative KI als kreativer Assistent eingesetzt werden, um Anzeigentexte oder Meta-Beschreibungen zu schreiben. Im Support kann KI im Chat die Form eines Chatbots für Ihre Support-Mitarbeiter annehmen, der ihnen bei der schnelleren Beantwortung von Kundenfragen hilft. Im Bereich des Commerce kann KI Ihren Content-Erstellern beim Schreiben von Produktbeschreibungen, CTAs und Ähnlichem behilflich sein. An Ihrem Arbeitsplatz kann der KI-Chat zur Beantwortung von Mitarbeiterfragen oder automatischen Erstellung einer Liste interner FAQs eingesetzt werden. Die praktischen Anwendungsfälle von KI werden mit der Zeit weiter zunehmen. Aber im Moment sollten sich versierte Führungskräfte darauf konzentrieren, die Informationen ihres Unternehmens zu zentralisieren und für die Interaktion mit LLMs zu strukturieren. Anschließend können sie grundlegende Workflows einrichten, die LLMs für ihre besten Anwendungsfälle nutzen. Möchten Sie mehr erfahren? Klicken Sie hier, um unseren vollständigen Leitfaden „Vier Anwendungsfälle für KI“ zu lesen.