Generative KI Fallstudien

<div class="insights_cta-component">This article is the second in our new series of articles on Generative AI. See the full series below</div>

In unserem letzten Artikel haben wir über generative KI, ihre Funktionsweise und ihre möglichen Auswirkungen auf das Verbraucherverhalten gesprochen. In dieser zweiten Ausgabe hoffen wir, eine gewisse Dringlichkeit zu schaffen und Sie zu ermutigen, den ersten Schritt zum Einsatz von generativer KI zu machen.

Generative KI ist eine der wenigen Technologien der letzten Jahre, die in Unternehmen aller Branchen sofort eingesetzt werden kann - das hat der Hype deutlich gemacht. Um jedoch die Dringlichkeit zu spüren und den ersten Schritt zu tun, müssen Sie verstehen, welche Auswirkungen generative KI auf Ihr Unternehmen haben wird und wie Sie die Nutzung Fallstudien für Ihr Unternehmen identifizieren können, um loszulegen.

AUSWIRKUNGEN AUF IHR GESCHÄFT

Drei Kategorien von disruption

Generative KI wird sich unterschiedlich auf Unternehmen auswirken, aber ihre Auswirkungen lassen sich im Wesentlichen in drei Kategorien einteilen:

• Unmittelbar - Es besteht die unmittelbare Gefahr, dass Geschäftsmodelle obsolet werden. Unternehmen, die direkt betroffen sind, könnten feststellen, dass ihre Kerndienstleistungen und -angebote vollständig oder zu einem großen Teil durch generative KI-Modelle ersetzt werden können
• Transformativ - Erhebliche Auswirkungen auf Geschäftsmodelle und Angebote. Unternehmen werden hier feststellen, dass ihr Kernangebot durch Wettbewerber und neue Marktteilnehmer mit besseren Angeboten unter Druck gerät, die generative KI nutzen.
• Nur inkrementell - Die Auswirkungen werden sich nicht auf das Kerngeschäft der Unternehmen auswirken. Stattdessen wird es Möglichkeiten zur Optimierung und Effizienzsteigerung geben

Während der Technologiewelle des Internets und des Mobilfunks Mitte/Ende der 2000er Jahre sahen sich etwa 5 % der Unternehmen mit direkten disruption konfrontiert, 65 % sahen sich mit transformativen Veränderungen konfrontiert und nur 30 % waren nur inkrementell betroffen. Wir glauben, dass wir ähnliche Zahlen bei der generativen KI-Welle sehen werden.  

Identifizierung der Auswirkungen auf Ihr Unternehmen

Wie können Sie also die Auswirkungen der generativen KI auf Ihr Unternehmen erkennen?

Diese Frage ist natürlich eher unternehmensspezifisch als branchenübergreifend. Mit ein paar Fragen können Sie jedoch eine ungefähre Vorstellung davon gewinnen, wo Ihr Unternehmen stehen könnte

Mit generativer KI...

BEISPIEL | Direkte Auswirkungen

Chegg bietet eine Online-Plattform für den Verleih von Lehrbüchern und den Zugang zu Online-Nachhilfe an. Der Aktienkurs des Unternehmens fiel im Mai 2023 nach der Bekanntgabe der Ergebnisse für das erste Quartal 2023 um etwa 50 %. Die Geschäftsleitung von Chegg stellte fest, dass sie "einen signifikanten Anstieg des Interesses der Studenten an ChatGPT verzeichnete" und dass sie "nun glaubt, dass sich dies auf die Wachstumsraten der Neukunden auswirkt".

Als Reaktion darauf hat Chegg CheggMate auf den Markt gebracht, einen generativen KI-Hausaufgabenassistenten, der auf der Grundlage der eigenen Schülerdaten feinabgestimmt wurde.

BEISPIEL | Transformative Wirkung

Die Anwaltskanzlei Baker McKenzie ist auf einen großen Pool von Nachwuchskräften angewiesen, um mühsame und detaillierte Aufgaben zur Überprüfung von Dokumenten durchzuführen. Generative KI eignet sich ideal für Aufgaben wie die Analyse von Dokumenten und das Auffinden von Informationen und könnte einen großen Teil dieser manuellen Arbeit überflüssig machen.

Baker McKenzie hat als eine der ersten Kanzleien reagiert und experimentiert bereits mit generativen KI-Modellen, um die Arbeitsabläufe von Anwälten zu verbessern und die Erbringung von Dienstleistungen für Mandanten zu optimieren.

BEISPIEL | Inkrementelle Auswirkungen

Coca-Cola hat bereits als Partner für OpenAIs ChatGPT und DALL-E unterzeichnet, um personalisierte Werbetexte, Bilder und Nachrichten zu erstellen. Dies wird nicht nur einen der größten Kostentreiber des Unternehmens effizienter machen, sondern auch die Qualität und den Personalisierungsgrad der Marketingausgaben erhöhen.

Der inkrementelle Irrglaube

Direkte Auswirkungen sind für Unternehmen oft offensichtlich - und bei der Mobilfunkwelle haben die CEOs der direkt betroffenen Unternehmen schnell gemerkt, dass sie in Schwierigkeiten stecken und sich auf die neue Technologie umgestellt. Transformative Auswirkungen sind viel schwieriger zu beurteilen - viele CEOs erwarten zunächst nur schrittweise Veränderungen. Gerade wegen dieses "Kriegsnebels" kann die frühzeitige Erkennung und Bewältigung von transformativen Veränderungen zu einer enormen Wertschöpfung führen.

Der Hauptgrund, warum Unternehmen nicht mit dem Wandel beginnen, ist, dass sie die Konkurrenz durch neue Technologien unterschätzen. Die Auswirkungen früher Disruptoren werden oft abgetan oder ignoriert, bis es zu spät ist.

Picnic, ein früher Disruptor in der Lebensmittelbranche, ist ein gutes Beispiel dafür. Anfangs glaubten die stationären Supermärkte nicht, dass das Geschäftsmodell von Picnic einen großen Einfluss haben würde. Nach ein paar Jahren glaubten sie dann, dass das Angebot niemals rentabel sein könnte. Erst als Picnic zu einem echten Konkurrenten wurde, erkannten sie schließlich, dass der Lebensmittellieferservice die gesamte Branche verändern würde, und begannen, sich zu bemühen, mitzuhalten.

Genau wie bei der digitalen Welle ist es wichtig, schnell zu handeln. Da die Geschwindigkeit der Entwicklung und das Ausmaß der Auswirkungen ungewiss sind, können Unternehmen nicht zu früh, aber auch nicht zu spät handeln.

USE-FALLSTUDIEN - BEGINN DER NUTZUNG VON GENERATIVER KI

Einstieg in die Nutzung von GenAI

Hoffentlich spüren Sie jetzt, dass Sie dringend handeln müssen. Die Frage ist "wie?" und die einfache Antwort ist, dass es 3 Hauptkategorien von Maßnahmen gibt, die Sie ergreifen können:

1. Fördern Sie die Nutzung der auf dem Markt verfügbaren Anwendungen - dazu gehören sowohl kostenpflichtige als auch kostenlose Online-Tools wie ChatGPT, Dall-E, Dreamstudio und viele andere.
2. Erweitern Sie Ihre bestehenden Tools durch Gen AI APIs - viele große SaaS-Unternehmen integrieren Tools wie ChatGPT in ihr Angebot, so dass Sie diese Tools nahtlos mit bestehenden Tools nutzen können. Eines von vielen Beispielen: Hubspot hat "Content Assistant" und "ChatSpot" hinzugefügt, bei denen es sich um ChatGPT-basierte Tools handelt, die Zugriff auf Ihre Hubspot-Daten haben und das Leben massiv vereinfachen.
3. Feinabstimmung proprietärer Modelle - hier können Sie Ihr eigenes generatives KI-Modell auf Ihren eigenen Daten feinabstimmen. Mit Unternehmen wie Amazon SageMaker und Hugging Face können Sie ein eigenes Modell für eine bestimmte Aufgabe entwickeln

Welchen Ansatz Sie auch wählen: Seien Sie pragmatisch. Es ist besser, bald anzufangen, als auf den perfekten Anwendungsfall zu warten. Die Suche nach Fallstudien sollte kein monatelanger Prozess sein - es kann eine schnelle Top-down- und Bottom-up-Ideenfindung sein, gefolgt von einer Priorisierung der Auswirkungen/Durchführbarkeit.

Auswirkungen auf alle Unternehmensfunktionen

Der Einsatz von Fallstudien ist sehr geschäftsabhängig. Wie der Name schon sagt, ist generative KI im Allgemeinen besser für Aufgaben geeignet, bei denen es um die Generierung neuer Inhalte oder die Verbesserung kreativer Prozesse geht. Daher werden eher inhaltslastige Funktionen wie Marketing, Kundendienst und IT (Entwicklung) stärker betroffen sein.

Im Gegensatz dazu werden Geschäftsfunktionen, die eher exakter oder faktischer Natur sind, wie z. B. Finanzen und Betrieb, kurzfristig vielleicht nicht so stark profitieren. Diese Bereiche sind vorerst besser für herkömmliche analytische KI-Modelle geeignet, die effektivere Lösungen für die Datenanalyse und quantitative Entscheidungsfindung bieten können.

Marketing - Erstellung von Inhalten und Personalisierung in großem Umfang

Generative KI findet ihre prominenteste Anwendung im Marketing, wo die treibenden Faktoren Personalisierung und die Fähigkeit zur schnellen Erstellung personalisierter Inhalte in großem Umfang sind. Generative KI kann sowohl beim Brainstorming als auch bei der endgültigen Erstellung von Inhalten helfen, insbesondere bei Texten und Bildern.

Mit dreamstudio können Benutzer Bilder mit Hilfe von natürlichsprachlichen Eingabeaufforderungen erzeugen, wobei die Möglichkeit besteht, spezifische Eingabeaufforderungen für bestimmte Stile (z. B. "van Gogh-Stil" oder "Ölgemälde") zu geben - Quelle: dreamstudio.ai

Kundenservice - Verbesserung des Kundenerlebnisses

Im Kundenservice haben KI-basierte Chat-Lösungen in den letzten Jahren bereits stark zugenommen. Generative KI hat jedoch den Vorteil, dass sie Antworten auf fast jede Frage automatisieren und personalisieren kann (anstelle einer vorselektierten Liste von Optionen). Auch wenn es immer noch notwendig ist, den Menschen in der Schleife zu halten - Kundendienstanfragen können viel schneller bearbeitet werden

Mit Salesforce Service GPT können Kundendienstmitarbeiter automatisch Antworten auf Kundendienstfragen erstellen.

IT (Entwicklung) - Unterstützung der Programmierer und Bereitstellung von Input

Generative KI-Tools können Codeschnipsel aus natürlicher Sprache interpretieren und schreiben. Entwickler nutzen bereits Tools wie CoPilot von GitHub, Code Whisperer von Amazon und zunehmend ChatGPT, um ihre Entwicklungsprozesse zu beschleunigen. Solche Tools ermöglichen es Entwicklern, Fragen zum Code in natürlicher Sprache zu stellen und Verbesserungsvorschläge zu erhalten.

Amazons CodeWhisperer kann Codierungsvorschläge machen, nach Schwachstellen scannen und Verbesserungsvorschläge geben
(Quelle: amazon.com/codewhisperer)

Im nächsten Artikel dieser Serie werden wir pragmatisch auf den Einstieg in die generative KI eingehen und praktische Strategien und Ansätze diskutieren, die sich über Technik, Daten, Prozesse und organisatorische Aspekte erstrecken.

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NÄCHSTER PUNKT IN DIESER ARTIKELSERIE

Im Laufe der Jahre haben wir durch die Unterstützung unserer Kunden viel gelernt, und wir werden unsere wichtigsten Erkenntnisse in einer Reihe von Veröffentlichungen mit Ihnen teilen - siehe unten die Liste der Themen, die wir behandeln werden:

• Einführung in die generative KI - Dieser Artikel ist der erste in unserer Serie über generative KI und konzentriert sich auf das Was und Wie der generativen KI

• Generative KI Fallstudien- Untersuchung, welche generativen KI-Anwendungen es bereits gibt und welche wir in (naher) Zukunft für möglich halten

• Implementierung von generativer KI - Was ist erforderlich, um generative KI erfolgreich zu implementieren: Technik und Daten, Prozesse und Organisation

• Generative KI und die Zukunft der Arbeit - Wie sich generative KI auf unsere Arbeit auswirken wird, welche Berufe sich verändern oder verschwinden werden und welche neuen Rollen erforderlich sein werden

• Die Bedeutung von Daten für die generative KI - Warum qualitativ hochwertige Daten für die generative KI (noch mehr) wichtig sind und wie Sie Ihre Daten für die generative KI fit machen können

• Werkzeuge und Prompting - Welche Tools stehen für die Implementierung von generativer KI zur Verfügung, und wie können Sie effiziente Prompts schreiben, um Tools wie ChatGPT in Ihrer Arbeit zu nutzen?

• Generative KI - Risiken/Fallstricke/ethische Bedenken/Vielfalt - Was schief gehen kann und wie man es vermeiden kann

Bleiben Sie dran!

Wir hoffen, dass Sie genauso begeistert sind wie wir und bitten Sie, uns mitzuteilen, wenn Sie bestimmte Themen oder Fragen haben, die wir mit Ihnen besprechen sollen.