Thought Leadership
Generative KI ist eine sich schnell entwickelnde Technologie. Als CEO ist es daher entscheidend, die Vorteile und Herausforderungen der generativen KI zu verstehen und wie sie genutzt werden kann, um 2024 einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.
Generative KI bezieht sich auf eine Art von künstlicher Intelligenz, die in der Lage ist, neue und originelle Inhalte wie Bilder, Videos, Musik und Text zu generieren. Sie verwendet maschinelle Lernalgorithmen, um Muster und Beziehungen innerhalb von Daten zu lernen und neue Daten zu erstellen, die dem Original ähneln. Laut einem Bericht von ResearchAndMarkets wird erwartet, dass der globale Markt für generative KI von 1,2 Milliarden US-Dollar im Jahr 2020 auf 10,3 Milliarden US-Dollar bis 2025 wächst, mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 55,7% während des Prognosezeitraums.
Generative KI wird in allen Branchen eingesetzt
Generative KI hat zahlreiche Anwendungen in verschiedenen Branchen, einschließlich Unterhaltung, Werbung, Gesundheitswesen, Finanzen und Bildung. Zum Beispiel kann generative KI personalisierte Inhalte erstellen, Kundenerlebnisse verbessern und Geschäftsprozesse optimieren. In der Unterhaltungsindustrie kann generative KI verwendet werden, um realistische virtuelle Umgebungen und Charaktere zu erstellen, während sie in der Werbung zur Erstellung personalisierter Anzeigen verwendet werden kann, die mit einzelnen Kunden resonieren. Im Gesundheitswesen kann generative KI zur Erstellung synthetischer medizinischer Bilder für Schulungs- und Diagnosezwecke verwendet werden, während sie im Finanzwesen zur Erzeugung realistischer Finanzdaten für Risikoanalysen und Portfoliooptimierung eingesetzt werden kann.
Wichtige Vorteile bei der Implementierung generativer KI
Die Vorteile der generativen KI umfassen gesteigerte Effizienz, reduzierte Kosten, verbesserte Genauigkeit und erhöhte Kundenzufriedenheit. Durch die Automatisierung bestimmter Aufgaben und Prozesse können Unternehmen Ressourcen freisetzen und sich auf kritischere Bereiche konzentrieren. Laut einem Bericht von Gartner kann generative KI die Kosten für die Erstellung und Kuratierung von Daten um 75% senken und die Genauigkeit der Daten um 50% verbessern.
Generative KI verwendet sowohl Supervised als auch Unsupervised Learning
Supervised Learning (überwachtes Lernen) und Unsupervised Learning (unüberwachtes Lernen) sind zwei Arten von Methoden, die im Bereich des maschinellen Lernens verwendet werden, um Computern beizubringen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
Was ist Supervised Learning (Überwachtes Lernen)?
Stellen Sie sich vor, wir haben einen Lehrer, der uns zeigt, welche Antworten richtig oder falsch sind. Beim überwachten Lernen hat der Computer eine Art „Lehrer“ in Form von Beispieldaten, die sowohl Eingaben (z.B. Bilder von Hunden und Katzen) als auch die zugehörigen Ausgaben (Labels, die sagen, ob es sich um einen Hund oder eine Katze handelt) enthalten. Der Computer nutzt diese Beispiele, um zu lernen und Muster zu erkennen. Das Ziel ist, dass der Computer lernt, die richtige Antwort (z.B. Hund oder Katze) auf neue, unbekannte Daten zu geben, die er noch nie gesehen hat, basierend auf den Mustern, die er aus den Trainingsdaten gelernt hat.
Was ist Unsupervised Learning (Unüberwachtes Lernen)?
Jetzt stellen wir uns vor, wir haben keinen Lehrer, der uns sagt, was richtig oder falsch ist. Wir müssen selbst Muster oder Gruppen in den Daten finden. Beim unüberwachten Lernen hat der Computer nur Eingabedaten ohne zugehörige Ausgaben oder Labels. Der Computer muss also selbst Strukturen oder Muster in den Daten finden, wie zum Beispiel das Gruppieren ähnlicher Datenpunkte zusammen. Ein Beispiel hierfür könnte sein, eine große Menge von Kundenfeedback zu nehmen und diese in verschiedene Gruppen einzuteilen, die ähnliche Themen oder Meinungen enthalten, ohne vorher zu wissen, welche Themen das sein könnten.
Zusammengefasst lernt der Computer beim überwachten Lernen mit klaren Anweisungen (richtige Antworten), während er beim unüberwachten Lernen selbst erkunden und Muster in den Daten finden muss, ohne vorherige Anweisungen oder Labels.
Unterschiede zwischen ChatGPT und den GPTs
ChatGPT und GPT sind quasi jeden Tag in den Schlagzeilen. Doch viele kennen noch immer nicht die Unterschiede. Beides sind Werkzeuge zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die von OpenAI eingeführt wurden, aber sie unterscheiden sich in ihren technischen Möglichkeiten und Preisen. Um die Sache noch komplizierter zu machen, wird der Begriff GPT auch für alle Produkte verwendet, die generative, vortrainierte Transformatoren verwenden, nicht nur für die Versionen, die von OpenAI stammen.
Was ist der Unterschied zwischen ChatGPT und GPT?
Obwohl sowohl ChatGPT als auch GPT-3/GPT-4 von OpenAI, entwickelt wurden, gibt es einen gravierenden Unterschied:
GPT-3 und GPT-4 sind große Sprachmodelle, die auf Terabytes von Internetdaten trainiert wurden und Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) die Möglichkeit geben, Text zu generieren. Es handelt sich dabei um einige der größten verfügbaren neuronalen Netze (nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns): GPT-3 verfügt über 175 Milliarden Parameter, die es ihm ermöglichen, aus einer Eingabe einen Text zu erzeugen, der Ihrer Anfrage am besten entspricht – und GPT-4 hat wahrscheinlich noch viel mehr.
ChatGPT ist aber eine Webanwendung, auf die Anwender in ihrem Browser zugreifen können und die speziell für Chatbot-Anwendungen entwickelt und für Dialoge optimiert wurde. Sie stützt sich auf GPT, um Text zu produzieren, z. B. um Code zu erklären und Texte zu schreiben.
GPT hingegen ist ein Sprachmodell, keine Anwendung. Es kann auf verschiedene Funktionen zugeschnitten werden, z. B. Textzusammenfassung, Copywriting, Parsing von Text und Übersetzung von Sprachen. Und es verfügt über eine offene API, mit der jeder auf GPT-3 oder GPT-4 zugreifen kann, um eigene KI-Anwendungen mit seinen Funktionen zu erstellen. Es ist das also Gehirn hinter ChatGPT, aber auch gleichzeitig das Gehirn hinter anderen Tools wie Jasper oder Writesonic.
Daten sind der Schlüssel
Hochwertige Daten sind für generative KI unerlässlich, um genaue und relevante Ergebnisse zu produzieren. CEOs müssen sicherstellen, dass ihre Daten sauber, relevant und sicher sind. Datensicherheit ist entscheidend, um unbefugten Zugriff zu verhindern und sensible Informationen zu schützen. Laut einem Bericht von IBM betragen die durchschnittlichen Kosten eines Datenlecks 3,92 Millionen US-Dollar, während die Kosten eines Lecks für Unternehmen, die generative KI verwenden, aufgrund des Potenzials für Missbrauch sensibler Daten deutlich höher sein können.
Es gibt ethische und regulatorische Bedenken
Die Technologie wirft ethische Bedenken auf, wie das Potenzial für Fehlinformationen, Datenschutzverletzungen und Voreingenommenheit. CEOs müssen diese Faktoren bei der Implementierung für ihre Geschäftsunternehmungen berücksichtigen. Einige ethische Bedenken im Zusammenhang mit der Verwendung generativer KI umfassen das Potenzial für Fehlinformationen, Datenschutzverletzungen und Bias. CEOs müssen diese Faktoren bei der Implementierung generativer KI berücksichtigen und sicherstellen, dass der Einsatz von KI in ihrem Unternehmen ethischen Standards entspricht.
Generative KI kann mit anderen Technologien integriert werden
Generative KI kann mit anderen Technologien wie Natural Language Processing (NLP), Computer Vision und Robotik integriert werden. Es ist wichtig, dass CEOs erforschen, wie diese Integrationen ihre Geschäftsabläufe verbessern und neue Möglichkeiten schaffen können. Zum Beispiel kann die Integration von generativer KI mit NLP Chatbots ermöglichen, auf Kundenanfragen auf eine persönlichere und menschenähnlichere Weise zu reagieren.
Generative KI ist oftmals iterativ
Bei der Erforschung generativer KI sollten CEOs für Eventualitäten planen und Herausforderungen als Lernchancen begreifen, die den Wandel beschleunigen und neue Wege des Wachstumspotenzials eröffnen können.
Notfallpläne helfen dabei, potenzielle Risiken zu mindern und die reibungslose Integration generativer KI-Lösungen in bestehende Arbeitsabläufe zu gewährleisten. Häufige Hürden sind:
- Unzuverlässigkeit/Inexplizierbarkeit des Modells
- Vorschriften
- Bestehende Prozesse oder Arbeitsweisen, die den neuen Ansatz nicht effektiv nutzen können
- Mangel an Daten Leistungs- oder Skalierungsschwierigkeiten
- Unklarer Business Case
Experimentieren und Ausprobieren sind integrale Bestandteile der Einführung neuer Technologien. Durch die Förderung einer experimentierfreudigen Unternehmenskultur können CEOs ein Umfeld schaffen, in dem „Misserfolge“ als Sprungbrett zum Erfolg angesehen werden.
Generative KI kann und sollte menschliche Mitarbeiter nicht ersetzen
Generative KI ist kein Ersatz für menschliche Kreativität und Intelligenz. CEOs sollten die Zusammenarbeit zwischen KI und Menschen fördern, um innovative Lösungen zu schaffen, die die Stärken beider kombinieren. Zum Beispiel kann generative KI verwendet werden, um mehrere Designoptionen für ein neues Produkt zu generieren, während menschliche Designer die besten Optionen auswählen und verfeinern können.
