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Die Einführung von ChatGPT im November 2022 hat einen regelrechten KI-Goldrausch ausgelöst. Seitdem kämpfen Unternehmen darum, (generative) künstliche Intelligenz für sich zu nutzen und gleichzeitig neue Wege zu beschreiten.
Viele der heute in der Wirtschaft etablierten KI-Anwendungsfälle nutzen jedoch ältere, etabliertere Formen der KI wie maschinelles Lernen. Andere verwenden nicht die "generativen" Fähigkeiten der KI zur Erzeugung von Texten, Bildern und anderen Daten. Darüber hinaus basieren ältere Chatbots, Produktempfehlungsmaschinen und verschiedene andere nützliche Tools möglicherweise nur auf früheren Formen der KI.
Ältere Technologie kommt zum Einsatz
Einige Branchen wie die Biotechnologie haben Wege gefunden, die generative KI in großem Umfang zu nutzen. Viele andere Unternehmen, die mit der Technologie experimentieren, konnten sie bisher jedoch nur in einer begrenzten Anzahl von Anwendungsfällen einsetzen. Aus diesem Grund sei es für viele Unternehmen schwierig, den Return on Investment von generativer KI zu bestimmen, so Kjell Carlsson, Leiter der KI-Strategie bei Domino Data Lab, einem Anbieter einer KI-Plattform für Unternehmen.
"Die Realität für viele Anwender ist, dass sie einfach nicht genug [Informationen] haben, um eine KI-Strategie zu entwickeln, die Anwendungsfälle für GenAI nutzt", fügt Carlsson hinzu. "Sie haben einige wenige Use Cases, die sie stark vorantreiben. Gleichzeitig stützen sie sich auf ein Portfolio von traditionellen maschinellen Lernverfahren und 'prädiktiven' KI-Anwendungsfällen."
Viele KI-Experten, unter anderem von SAP und GoDaddy, gehen davon aus, dass die aktuellen Anwendungsfälle für generative KI nur die Spitze des Eisbergs sind. Umso leistungsfähiger die GenAI wird und umso kreativer die Anwender bei ihren Experimenten werden, desto mehr Anwendungsfälle werden hinzukommen.
Eine Handvoll Anwendungsfälle für generative KI gibt es bereits. Hier ein Überblick über die populärsten und vielversprechendsten:
Fortgeschrittene Chatbots
Fortschrittliche Chatbots mit KI-Funktionen können Gespräche natürlicher gestalten und viele Kundenanfragen effizient bearbeiten. Forrester hat KI für Sprach- und KI-Agenten als eine der wichtigsten Technologien für 2024 identifiziert. Unternehmen wie die Deutsche Telekom nutzen intelligente Chatbots, um Kundenbeschwerden zu bearbeiten und den Kundenservice zu verbessern. Beides führt zu erheblichen Kosteneinsparungen. Trotz der Sorge vor Fehlern (sog. Halluzinationen) beim Einsatz von KI ist das Risiko in einfachen Anwendungsfällen gering.
Digitale Assistenten
Große IT-Unternehmen wie Microsoft und Google bieten digitale Assistenten oder Copiloten an. Diese Assistenten können Informationen suchen, Dokumente erstellen, E-Mails und Videokonferenzen zusammenfassen. Anwendungen wie zum Beispiel Otter.ai transkribieren und fassen Videokonferenzen zusammen. Andere Programme wie Grammarly korrigieren Grammatik- und Rechtschreibfehler. Digitale Assistenten lassen sich auch an spezielle Bedürfnisse anpassen, etwa beim Einkauf sensibler Stoffe wie Chemikalien. Trotz aller Möglichkeiten bleiben CIOs skeptisch, was den Return on Investment (ROI) angeht.
Coding-Assistenten
Ein häufig genannter Anwendungsfall von generative AI sind Programmierassistenten, die grundlegenden Code schreiben. Darüber hinaus ermöglichen sie es Softwareentwicklern, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren. Diese Coding-Copiloten helfen Developern, im"Flow" zu bleiben, indem sie unter anderem Code-Kommentare in funktionierenden Code umwandeln. Zusätzlich verringern sie die Notwendigkeit, externe Ressourcen zu konsultieren. GenAI ist besonders effektiv im Bereich Webentwicklung, da sie den Aufwand für die Aktualisierung von Websites verringert. Zusätzlich ermöglicht sie es Nutzern ohne tiefere technische Kenntnisse, Code zu erstellen. Unternehmen, die KI in der Softwareentwicklung einsetzen, erforschen derzeit die Grenzen der Technologie und ihre Auswirkungen auf ihre Teams.
Marketing-Unterstützung
Generative KI bietet erhebliche Vorteile für das Marketing, indem sie personalisiertes Material erstellt, Kundendaten analysiert und die Erstellung von Inhalten unterstützt. Dies führt zu einer effizienteren Planung und Verwaltung der Social-Media-Auftritte, so dass sich die Experten auf wertvollere Aufgaben konzentrieren können. GenAI kann auch Marktanalysen auf der Grundlage von Produktbewertungen durchführen und Kundenprobleme vorhersagen. Sie hilft, Kundenfeedback zu verstehen und regionale Vorlieben zu erkennen, ohne teure Umfragen durchführen zu müssen. Außerdem ergänzt sie frühere NLP-Modelle durch die Fähigkeit, Stimmungen und Themen aus Daten zu extrahieren.
Medikamentenentwicklung
Generative KI wird in der Arzneimittelforschung eingesetzt, um komplexe Moleküle zu modellieren und ihre Wechselwirkungen vorherzusagen, was die Markteinführung neuer Medikamente beschleunigt, so Lars Nyman von CUDO Compute. MSRcosmos betont, dass GenAI Pharmaunternehmen dabei hilft, Wechselwirkungen zwischen Medikamenten vorherzusagen, bestehende Medikamente neu zu definieren und personalisierte Therapien auf der Grundlage genetischer Daten zu entwickeln. Anfang 2024 stellte NVIDIA die Computing-Plattform Clara und BioNeMo vor, die beide auf das Gesundheitswesen und die Arzneimittelforschung abzielen. Große Pharmaunternehmen wie Johnson & Johnson sehen KI als wichtigen Fortschritt in der Arzneimittelforschung.
Cybersecurity und Betrugserkennung
Unternehmen im Bereich Cybersicherheit setzen KI ein, um verdächtiges Verhalten in Netzwerken und IT-Infrastrukturen zu erkennen und durch die Analyse von Transaktionsmustern und Nutzerverhalten eine fortschrittliche Betrugserkennung zu ermöglichen. Ein Beispiel ist die Sicherheitsplattform Cortex XSIAM von Palo Alto Networks, die maschinelles Lernen und Datenspeicherung mit Googles BigQuery und dem KI-Modell Gemini kombiniert, um Sicherheitsanalysten in Echtzeit vor Bedrohungen zu warnen und kontinuierlich über neue Bedrohungen zu lernen.
Geschäftsprozess-Erweiterung
Generative KI wird in Unternehmen eingesetzt, um geschäftskritische Arbeitsabläufe effizienter zu gestalten. Im Finanz- und Versicherungssektor etwa unterstützt KI Underwriter bei der Bewertung potenzieller Kunden. Credibly, eine Kreditplattform, zum Beispiel nutzt KI zur Risikobewertung und zur Beschleunigung des Kreditvergabeprozesses. Laut Ryan Rosett, Co-CEO von Credibly, ist eine schnelle und genaue Risikobewertung entscheidend für den Erfolg. Eine Umfrage von EY ergab, dass fast alle Versicherer bis Ende 2023 KI eingeführt hatten oder daran interessiert sind. 42 Prozent der Befragten hatten bereits in KI investiert. Zwei Drittel der Umfrageteilnehmer gaben an, dass sie sich davon eine Umsatzsteigerung von mehr als 10 Prozent versprechen.
Juristische Verknüpfungen
Im juristischen Bereich setzt beispielsweise der Informationsdienstleister LexisNexis auf generative KI. Ziel ist es, mit dem Schritt zu halten, was das Unternehmen als disruptive Bedrohung in seiner Branche ansieht.
LexisNexis hat inzwischen seine eigene generative AI-Lösung Lexis+ AI, auf den Markt gebracht. Diese stellt verknüpfte Rechtszitate bereit, um sicherzustellen, dass Anwälte Zugang zu genauen, aktuellen Präzedenzfällen haben.