Thought Leadership
Der Einsatz von Generative AI im Business-Kontext ist ein zweischneidiges Schwert: Zwar setzt die Mehrheit (57 Prozent) der Unternehmen in Deutschland die Technologie bereits ein, jedoch fehlt es weitgehend noch an einer umfassenden Strategie. Dies ergab eine aktuelle Studie von Coleman Parkes unter IT-Entscheidern, die vom Daten- und KI-Experten SAS in Auftrag gegeben wurde.
Demnach geben erst 4 Prozent der Befragten hierzulande an, dass ihre Organisation eine lückenlose Infrastruktur für den regelkonformen Betrieb von ChatGPT & Co. (Governance Framework) etabliert hat, nur 10 Prozent sehen sich gut auf die regulatorischen Vorschriften von Staat und EU vorbereitet.
Auch für Risiken, die Large Language Models (LLM) und Co. mit sich bringen, sind bislang die wenigsten optimal aufgestellt: Gerade einmal 2 Prozent haben Systeme implementiert, mit denen sich eine Voreingenommenheit der Daten (Bias) in den Modellen messen lässt. Ein ebenso geringer Anteil gibt an, potenzielle Bedrohungen für den Datenschutz erkennen zu können.
Zu den Bedenken, die Befragte im Zusammenhang mit dem Einsatz von Generative AI am häufigsten nennen, zählen Datenschutz (63 Prozent) und Datensicherheit (62 Prozent) sowie fehlendes Know-how bei Mitarbeitern (66 Prozent). Darüber hinaus äußern jeweils rund 60 Prozent der IT-Entscheider Vorbehalte, was die Erklärbarkeit und Zuverlässigkeit von Ergebnissen beziehungsweise deren ethische Auswirkungen angeht. Das Thema Bias dagegen sorgt lediglich bei vier von zehn Umfrageteilnehmern für Kopfzerbrechen.
Luft nach oben beim Reifegrad der Nutzung
Zwar haben genau zwei Drittel der deutschen Unternehmen bereits Richtlinien zum Einsatz von Generative AI an die Mitarbeitenden ausgegeben. Eine unbefriedigende Bilanz bietet jedoch die Frage nach Trainings rund um Governance und Monitoring: 64 Prozent erklären, dass ihr Unternehmen dies erst in minimalem Umfang bereitstellt, nur 6 Prozent stufen das Angebot diesbezüglich als hoch ein.
„Generative AI ist inzwischen auch in der Wirtschaft angekommen. Allerdings schaffen Large Language Models allein noch keinen geschäftlichen Mehrwert, stattdessen sehr wohl neue Risiken“, erklärt Iwona Szylar, Managing Director von SAS Deutschland. „Die Technologie ist bestens dafür geeignet, um Hyperautomatisierung zu unterstützen sowie vorhandene Prozesse und Systeme zu beschleunigen. Voraussetzung ist aber eine ausgereifte Strategie rund um Investition und Einsatz der Technologie, um die Integration, Governance und Erklärbarkeit von Generative-AI-Modellen und -Ergebnissen sicherzustellen.“
Weitere Informationen:
Die vollständigen Ergebnisse der globalen Studie „Generative AI Challenges and Potential Unveiled: How to Achieve a Competitive Advantage“ stehen ab Juli bereit; Interessenten können sich bereits hier vormerken lassen.
Welchen realen Geschäftswert Generative AI für Unternehmen hat, und wie Lösungen in diesem Umfeld aussehen können, die Innovation vorantreiben, diskutiert auch die Konferenz SAS Innovate on Tour am 4. Juni 2024 in Frankfurt am Main.
(vp/SAS)
