CIOs üben den Umgang mit Generative AI

Unternehmen nutzen Generative AIGenerative AI, um Code zu schreiben, Marketingtexte zu erstellen oder Chatbots zu betreiben. Und dann gibt es andere wie den SmileDirectClub, der Bilder generiert, um seine Kunden besser zu bedienen. Das Unternehmen für Telezahnmedizin verwendet generative KI, um Bilder von Gebissen zu erstellen. Genauer gesagt, um Menschen dabei zu helfen, zu verstehen, wie ihre Zähne korrigiert werden können. "Basis ist unsere SmileMaker-Plattform", berichtet CIO Justin Skinner. "Sie machen ein Foto von Ihren Zähnen mit Ihrem Telefon, und wir generieren ein 3D-Modell, um durch KI zu zeigen, wie ein Zahnkorrekturplan aussehen könnte, wie lange es dauert und wie das Gebiss aussehen würde, wenn wir fertig sind." Alles zu Generative AI auf CIO.de

Populäre Gen-AI-Plattformen wie ChatGPT von OpenAI, Google Bard oder Stable Diffusion sind nicht auf 3D-Bilder von Zähnen trainiert. Als seine Arbeit aufnahm, waren die Plattformen noch nicht einmal verfügbar. Das Unternehmen hat seine eigene generative KI entwickelt, mit einem eigenen Datensatz, auf eigenen Servern. SmileDirectClub startete das Projekt vor drei Jahren mit einem externen Partner. Als das nicht funktionierte, baute man ein eigenes Team auf, um die benötigten proprietären Modelle zu erstellen.

Laut einer aktuellen Umfrage von The Harris Poll im Auftrag von Insight Enterprises haben 39 Prozent der US-Unternehmen bereits Richtlinien oder StrategienStrategien für generative KI eingeführt; 42 Prozent sind dabei, sie zu entwickeln. Die folgenden sieben Fragen können CIOs dabei helfen, einen Rahmen für den Einsatz generativer KI in ihrer Organisation zu entwickeln. Alles zu Strategien auf CIO.de

Wo liegt der geschäftliche Nutzen?

Laut Harris Poll geben 72 Prozent der Führungskräfte an, dass sie in den nächsten drei Jahren generative KI-Technologien einsetzen wollen, um die Produktivität ihrer Mitarbeiter zu erhöhen. Zwei Drittel planen, KI zur Verbesserung des Kundendienstes zu nutzen. CIOs stehen unter Druck, mit den rasanten KI-Entwicklungen Schritt zu halten, sagt CIO Skinner. IT-Manager müssten vor allem begreifen, welche Möglichkeiten der generativen KI generell auf ihr Unternehmen anwendbar sind: "Verstehe ich diese Punkte wirklich? Und verstehe ich, wie sie sich auf meine Organisation anwenden lassen, um einen Mehrwert zu erzielen?"

Angesichts des raschen Wandels lautet das Gebot der Stunde, mit generativer KI zu experimentieren, und zwar in großem Maßstab. Diesen Ansatz verfolgt Insight Enterprises. Der Dienstleister hat derzeit 10.000 Mitarbeiter, die generative KI-Tools nutzen und ihre Erfahrungen austauschen. "Es ist eine der größten Implementierungen von generativer KI, die ich kenne", erläutert David McCurdy, Chief Enterprise Architect und CTO von Insight. "Wir wollen verstehen, was das Modell gut und was es nicht gut macht."

Die Neuartigkeit der generativen KI möge zwar cool sein, aber das allein sei nicht besonders nützlich. "Also haben wir sie mit Verträgen gefüttert und ihr differenzierte Fragen dazu gestellt: Wo sind die Verbindlichkeiten, wo die Risiken", berichtet er. "Das Zerpflücken der Verträge war zu 100 Prozent effektiv, das ist ein Anwendungsfall für die ganze Welt." Die wichtigste Frage, die sich jeder CIO stellen sollte, sei die nach dem Einsatz generativer KI in den nächsten ein bis zwei Jahren. "Diejenigen, die sagen, dass es nicht in Frage kommt oder die erstmal abwarten wollen, machen einen großen Fehler", fügt McCurdy hinzu. Sie würden an Produktivität verlieren und müssten kritische Fragen ihrer Vorstände zu KI beantworten.

Was ist unsere Deployment-Strategie?

Unternehmen, die in die generative KI einsteigen wollen, haben eine Vielzahl von Möglichkeiten. Sie können etwa ihre eigenen Modelle entwickeln oder kommerzielle Alternativen nutzen, die on-Premises oder in privaten Clouds ausgeführt werden. Traditionelle SaaS-Anbieter wie Salesforce, Microsoft und Google binden generative KI in ihre Dienste ein. Diese Modelle werden für bestimmte Geschäftsfälle angepasst und von Anbietern betrieben. Schließlich gibt es noch öffentliche Modelle wie ChatGPT, auf die über Schnittstellen zugegriffen wird oder die in gesicherten privaten Clouds laufen. Eine weitere Option besteht darin, eine KI wie ChatGPT zu verwenden und ihr über eine Vektordatenbank Zugriff auf Unternehmensdaten zu geben.