4 cas d'utilisation de l'IA

Der Aufstieg von generativer KI – insbesondere großer Sprachmodelle wie GPT-3 und ChatGPT – war der wichtigste Fortschritt in der KI in den letzten Jahren. Heute sind diese Modelle viel größer und intelligenter als ihre Vorgänger. Sie benötigen keine umfangreiche Trainingsdaten mehr und können Aufgaben deshalb einfach auf Aufforderung ausführen. Das macht sie zu einem echten Wendepunkt für Unternehmen und Kunden gleichermaßen, denn sie ermöglichen neue Arten der Automatisierung und digitale Erfahrungen, die zuvor so nicht möglich waren.

Anders ausgedrückt: die KI macht Dinge möglich, die man noch vor wenigen Jahren für Science-Fiction gehalten hätte. Und wenn sie richtig eingesetzt wird, hat sie das Potenzial, einen enormen Wert für die Wirtschaft zu schaffen und gleichzeitig das Leben der Menschen wirklich zu verbessern. Doch um das Potenzial der KI voll auszuschöpfen, müssen wir ihre Stärken und Grenzen verstehen und sie verantwortungsvoll und effektiv einsetzen. Hier ein Blick auf die vier wichtigsten KI-Anwendungsfälle, mit denen sich Führungskräfte vertraut machen sollten. Möchten Sie lieber den vollständigen Leitfaden lesen? Klicken Sie hier.

1. KI als kreative Assistenz Einer der vielversprechendsten Anwendungsfälle für KI ist ein kreativer Assistent, bei dem kreative Mitarbeitende auf hohem Niveau mit Vorschlägen, Informationsabruf und Ausgabesupport unterstützt werden. Dies geschieht bereits mit Produkten wie GitHub Copilot und ChatGPT, und wir können erwarten, dass weitere Produkte in verschiedenen Branchen wie Recht, Medizin, Werbung, Unterhaltung, Finanzen und Wissenschaft entstehen werden. Wichtig ist, dass der Mensch immer noch die Kontrolle hat und die Vorschläge der KI annehmen, ablehnen oder optimieren kann.
2. KI für das Outsourcing von Geschäftsprozessen In den kommenden Jahren wird für viele Geschäftsprozesse eine Automatisierung in Frage kommen, z. B. für die Klassifizierung und Weiterleitung von Support-Tickets, für die medizinische Kodierung und für Prozesse im Bereich der Bekämpfung von Geldwäsche (AML) und der Legitimationsprüfung (KYC). Durch große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-3 wird die Messlatte für mögliche Automatisierung höher gesetzt – und die technische Umsetzung gleichzeitig vereinfacht. Allerdings ist das vollständige Outsourcing eines Geschäftsprozesses eine Herausforderung, da der Mensch nicht mehr direkt in den Kreislauf eingebunden ist. In einem solchen Fall wird viel mehr Genauigkeit gefordert und es sind zusätzliche Sicherheitsvorkehrungen erforderlich, um das Modell im Laufe der Zeit zu überwachen und neu zu trainieren.
3. KI als digitales Erlebnis Ein dritter Anwendungsfall ist der Einsatz von KI zur Entwicklung oder Verbesserung von digitalen Erlebnissen. Dieser Anwendungsfall ist bereits gut etabliert – die meisten Menschen interagieren bereits seit Jahren mit KI-gestützten digitalen Erlebnissen. Bei jeder Interaktion mit Google wird eine KI-gestützte Suchmaschine verwendet. Wir verwenden solche Empfehlungsmaschinen, um Filme, Songs und Produkte auf Netflix, Spotify und Amazon zu durchsuchen. Wir nutzen KI-gestützte Sprachassistenten wie Siri oder Alexa, um Informationen abzurufen und Aufgaben zu erledigen. Damit ist KI zunehmend das Medium, über das wir mit digitalen Unternehmen interagieren. Bei von KI-gestützten digitalen Erlebnissen geht es in der Regel nicht darum, einen Menschen zu ersetzen, sondern vielmehr ein Erlebnis zu bieten, das nur von Software und KI geboten werden kann. Die Rolle des Menschen (sofern es eine gibt) besteht darin, das Verhalten der KI zu überwachen und die Inhalte auszuwählen, auf die sie Zugriff hat.4. KI zur Vorhersage und Prognose Über diesen letzten Anwendungsfall wird in der Presse zwar eher selten berichtet, aber er kann sich als äußerst wertvoll erweisen: KI kann zur Vorhersage der Zukunft verwendet werden. Aufmerksame Leser werden darauf hinweisen, dass KI grundsätzlich prädiktiv ist: LLMs prognostizieren das nächste Wort in einer Sequenz, Diffusionsmodelle bestimmen den idealen Satz von Pixeln für ein Bild und Empfehlungssysteme sagen voraus, ob einem bestimmten Benutzer ein bestimmtes Produkt gefallen wird. In diesem Fall geht es spezifisch um die Vorhersage von Geschäftsergebnissen in der realen Welt. Zum Beispiel:⏎⏎⏎* Vorhersage der Verbrauchernachfrage für ein bestimmtes Produkt auf der Grundlage historischer Trends⏎* Vorhersage der morgigen Entwicklung des Aktienmarktes auf der Grundlage verschiedener Faktoren⏎* Vorhersage des Wetters für den nächsten Tag auf der Grundlage von IOT-Daten⏎⏎⏎Sie denken bei diesen Dingen vielleicht eher an Statistik als an maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz. Es hat sich aber gezeigt, dass diese Themen auf dasselbe hinauslaufen: Bei KI und maschinellem Lernen handelt es sich tatsächlich um Statistik, die in einem außergewöhnlichen Umfang angewendet wird – und zwar auf Probleme, bei denen wir traditionell nicht an Zahlen denken. Wenn es um KI geht, ist dies natürlich nur die Spitze des Eisbergs. Und so werden wir in den kommenden Monaten und Jahren wahrscheinlich ein enormes Wachstum bei diesen und weiteren Anwendungsfällen erleben. Außerdem gibt es wie bei jeder neuen Technologie Risiken und Herausforderungen, die man angehen sollte: Voreingenommenheit, Datenschutz und Stellenabbau sind nur einige davon.

Aber wenn sie verantwortungsvoll und effektiv eingesetzt wird, hat KI das Potenzial, sowohl für Unternehmen als auch Einzelpersonen einen enormen Wert zu schaffen und unser Leben auf eine Weise zu verbessern, die wir uns noch gar nicht vorstellen können. Sie möchten mehr erfahren? Klicken Sie hier, um den vollständigen Leitfaden zu den vier wesentlichen Anwendungsgebiete der KI herunterzuladen.**