Vom KI-Hype zur neuen Normalität

Diskussionen über künstliche Intelligenz wurden bisher von der Theorie zur Praxis geführt.

Neue Anwendungen, allen voran ChatGPT machen durch radikale Benutzerfreundlichkeit ähnlich Google, KI einer breiten Öffentlichkeit zugänglich.

Dabei geht es nur im ersten Moment um ein Aha-Erlebnis. Für Millionen von Nutzern wurde ChatGPT im Handumdrehen tägliche Praxis.

Damit beginnt eine Kaskade von Veränderungen, mit denen sich praktische jeder auseinandersetzen sollte, der nicht eine historische Chance verpassen will.

August 1981IBM bringt den ersten PC auf den Markt
September 1998Google startet seine Suchmaschine
Juni 2007Apple bringt das erste iPhone auf den Markt
November 2022open.ai veröffentlicht ChatGPT
Meilensteine der IT Geschichte

Die Technologie der künstlichen neuronalen Netze ist seit den 1950er Jahren bekannt. Erst mit der Verfügbarkeit von Cloud Plattformen konnte man sie auf eine Größe skalieren, die nützliche Ergebnisse liefert.

Auch Goolges BERT und IBMs Watson arbeiten mit künstlichen neuronalen Netzen, aber mit ChatGPT würde offensichtlich ein kritische Masse erreicht, die in geschäftsrelevanter Qualität Ergebnisse liefert.

Dabei ist ChatGPT von einem allwissenden fehlerfreien „Computergehirn“, das man aus Filmen kennt, noch ein ganzes Stück entfernt. Sieht man sich aber die Entwicklung von GPT-2 (Feb 2019), über GPT-3 (Juni 2020) bis GPT 3.5, wie es jetzt Grundlage von ChatGPT ist an, darf man eine schnelle weitere Verbesserung erwarten.

Wie immer haben sich Journalisten und andere Medienvertreter an den Schwächen und Kuriositäten abgearbeitet, um die Aufmerksamkeit zu erzeugen, die zu Ihrem Geschäftsmodell gehört.

Als Business Manager muss man sich aber sachlich mit Chancen und Risiken auseinandersetzen. Stellen Sie sich einfach vor Ihre Mitarbeitern wäre es in den vergangenen Jahren verboten gewesen Google zu verwenden.

Neben den generativen Transformer Modellen wie ChatGPT, gibt es eine ganze Reihe von Technologien wie Robotic Process Automation (RPA), Machine Learning, Natural Language Processing (NLP) und Computer Vision die dauerhaft ein professionelles Management erfordern.

Daher empfiehlt sich für jeden verantwortlichen Business Manager folgende Agenda:

  • eigne Erfahrungen machen
  • das Thema einem Verantwortungsbereich zuordnen
  • analog zum Cloud Center of Excellence (CCoE), dem Lean-Agile Center of Excellence (LACE) ein KI CoE einrichten, das die Auseinandersetzung mit dem Thema institutionalisiert
  • Govenance, Risk, Compliance Bewertungen durchführen (EU AI Act)
  • Briefings mit den Führungskräften durchführen
  • Im ganzen Unternehmen Anwendungsfälle ermitteln

Gerne unterstützen wir Ihre Maßnahmen. Vereinbaren Sie ein Kennenlernen oder besuchen Sie eines unserer offenen Briefings.

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