ChatGPT hat innerhalb weniger Monate gezeigt, wie Künstliche Intelligenz den Alltag der Menschen verändern kann: mit konkret erfahrbarem Nutzen in unterschiedlichsten Kontexten. Und das ist erst der Anfang. Wir zeigen Potenziale, Herausforderungen und konkrete Praxisbeispiele für die Anwendung von Generativer KI in Unternehmen und Behörden auf.
„Egal ob Bewerbung, Lebenslauf oder Kochrezept, Zusammenfassung medizinischer Fachartikel oder Basketball-Spielberichte – Generative KI-Software liefert überall relevante Inhalte“, beschreibt Matthias Szymansky, Solutions Manager Generative AI, Public Sector, bei Materna, das Potenzial von Large Language Modellen (LLM). „Man muss weder IT- noch Fachexperte sein, um hochwertige Inhalte zu kreieren.“
Ebenso wenig brauche man viel technisches Know-how. Was das für Unternehmen und Behörden bedeutet, liegt für Szymansky auf der Hand: „Diese Technologie wird Abläufe in Unternehmen und Behörden rasant beschleunigen. Mehr noch: Indem die Generative KI auf Basis des Gelernten neue Inhalte erzeugt, schafft sie gleichzeitig Potenzial für Neues. So kann sie heute bereits Programmcode generieren, Texte übersetzen, Bilder erklären, um nur einige mögliche Anwendungen zu nennen.“ Laut einer Studie von IW Consult, einem Tochterunternehmen des Instituts der deutschen Wirtschaft, könnte Generative KI 330 Milliarden Euro zur Bruttowertschöpfung in Deutschland beitragen.
Längst hat sich Microsoft an OpenAI, der Software-Firma hinter ChatGPT, beteiligt, um den Nutzen seiner Microsoft 365 Plattform zu steigern. Google stellt mit Bard einen vergleichbaren Dienst bereit. Weitere Beispiele sind Character.ai, Midjourney oder Perplexity.ai. In Deutschland und Europa macht Aleph Alpha mit Luminous von sich reden. Aleph Alpha hat im November 2023 eine Seed-Runde mit 500 Millionen US-Dollar abgeschlossen und sich damit überaus erfolgreich positioniert. Die Folge: Unternehmen und Behörden tasten sich zunehmend an die Anwendung der neuen Technologie heran. Laut den Analysen von IW Consult setzen 600.000 Firmen hierzulande Generative KI bereits ein, das sind 17 Prozent aller Unternehmen.
Um die Vorteile der Technologie zu nutzen, müssen sich Entscheider darüber im Klaren sein, welche Herausforderungen damit verbunden und welche rechtlichen Rahmenbedingungen zu beachten sind. „Der Einsatz von Generativer KI erfordert Maßnahmen zur Sicherstellung, dass interne Daten nicht kompromittiert werden. Nur so können sie ganzheitlich in der gesamten Organisation eingesetzt werden, um die KI-Modelle zum Beispiel mit fachspezifischem Wissen zu erweitern”, sagt Thomas Feld, Vice President Data Economics.
Materna unterstützt dabei mit kundenspezifischer Beratung und Services und setzt bereits domänenspezifische Anwendungen auf Basis von Microsoft Azure OpenAI und Aleph Alphas Luminous um, zum Beispiel den intelligenten Posteingang, die semantische Zusammenfassung und das Verfassen von Vermerken.
In Kundenprojekten nutzt Materna zum Beispiel Generative KI von Microsoft, um bei der Modernisierung von Altapplikationen den bestehenden Code zu verstehen. Carsten Paasch, Solutions Manager Generative AI, Industries, bei Materna erklärt dazu:
„Die künstliche Intelligenz liefert uns noch keine fertige Analyse. Wir nutzen sie als eine Art Sparringspartner, der Vorschläge für mögliche Interpretationen macht – ähnlich wie eine Übersetzungssoftware.“
Zu den routinemäßigen Use Cases zählt nach seiner Erfahrung das Generieren von automatisierten Tests, insbesondere von Unit-Tests. Dabei handelt es sich um Tests kleiner, in sich geschlossener Codeabschnitte, die für einzelne Funktionen oder Teile davon zuständig sind. „Das funktioniert bereits sehr gut. Die Entwicklerinnen und Entwickler sowohl bei uns als auch bei unseren Kunden sind begeistert, weil sie viel Aufwand sparen“, sagt Paasch.
Besonders praktisch: Wenn bei einem Unit-Test Fehler auftauchen, kann daraus automatisch eine Korrektur des Codes vorgeschlagen werden. Schon bald dürften auch Integrationstests und End-to-End-Funktionstests über verschiedene Anwendungen hinweg von Generativer KI übernommen werden, ist sich Paasch sicher. „Natürlich gibt es auch hier Grenzen. User-Akzeptanztests beispielsweise nehmen auch in Zukunft Nutzer aus Fleisch und Blut vor. Doch schon mit den heutigen Möglichkeiten der KI lassen sich Projekte beschleunigen und Kosten senken. Und wir lernen bei jedem Projekt dazu.“
Der Vergleich von Projekten mit KI-basierter Testautomatisierung mit herkömmlichen Testverfahren belegt außerdem: Generative KI sorgt nicht nur für kürzere Innovationszyklen und sinkende Kosten, sondern steigert darüber hinaus die Qualität der Tests und ihrer Ergebnisse. Matthias Szymansky erklärt, warum: „Wenn Fachkräfte nach acht Stunden Programmierung noch einen Test ausführen, dann kann der nicht so gut sein wie ein automatisierter Test. Denn die Aufmerksamkeit lässt irgendwann nach.“ Und wo die Aufmerksamkeit fehlt, schleichen sich Fehler ein.
Fehler, die durch KI-Einsatz vermieden werden. Die Erfahrung zeigt, so Szymansky: „Für die Entwicklerinnen und Entwickler bleibt trotzdem genug zu tun, denn verbessern kann man bekanntlich alles immer.“ Das gilt auch für andere administrative Aufgaben im Bereich der Software-Entwicklung, wie etwa das Erstellen einer Basisdokumentation. Darüber hinaus bewährt sich Generative KI bestens, wenn es darum geht, Nachwuchskräfte mit Standardprozessen in Entwicklungsprojekten zu unterstützen.
Mit Hilfe Generativer KI können Organisationen sowohl internen als auch externen Nutzerinnen und Nutzern einfach und schnell Zugriff auf fachlich fundierte Antworten im Kontext liefern – ohne dass bestimmte Schlagwörter oder Formulierungen eingegeben werden müssen. Angaben zu den Quellen und der Zuverlässigkeit der Informationen lassen sich dabei mit ausgeben, um Hintergrundrecherchen zu erleichtern. Auch die Länge der Antworten lässt sich vorher festlegen. Das gibt Nutzenden die Möglichkeit, selbst zu entscheiden, wie eingehend sie informiert werden wollen. Mit der Begrenzung der Datenbasis auf einer Skala von „Weltwissen“ bis „Domain“ kann voreingestellt werden, wie rechenintensiv und energieaufwändig die jeweilige Suche betrieben wird. Außerdem lassen sich so die Zuverlässigkeit erhöhen und mögliche unerwünschte Ergebnisse ausschließen.
Inhaltliche Zusammenfassungen von Protokollen, Fachartikeln und Akten können Sachbearbeiter in Behörden bei der Erstellung von Beschlussvorlagen ebenso unterstützen wie Projektleitende in IT-Projekten bei der Vor- und Nachbereitung von Meetings oder Mitarbeitende in Forschung und Entwicklung bei Recherche und Dokumentation. Dabei liefert die KI nicht nur „rohe“ Inhalte. Sie bereitet Unterlagen auf: mit Absätzen, aussagekräftigen Überschriften, Aufzählungslisten, Gliederungsebenen und Tabellen.
Bisherige Verfahren der Klassifikation von Texten gleichen konkrete Attribute wie Rechnungsnummer oder Empfänger gegeneinander ab. Generative KI verwendet dagegen Ontologien. Konkret: Texte oder Textteile werden anhand semantischer Kategorien klassifiziert und je nach Voreinstellung beantwortet oder zur weiteren Bearbeitung an die Experten weitergeleitet. So lassen sich etwa Reklamationen im Kundenservice von Unternehmen oder Amtshilfeersuchen in Behörden schneller bearbeiten. In Kombination mit Sentiment-Analysen berücksichtigen Chatbots auch Stimmungslagen in der Kommunikation und können zum Beispiel mit automatisierter Gutscheinvergabe oder sofortigem Wechsel zu einem Menschen reagieren.
Zu den häufig genutzten Funktionen von Generativer KI gehören Übersetzungen. Dabei unterscheiden sich die verschiedenen LLM beträchtlich, was das Angebot der unterstützten Sprachen betrifft. So gibt Aleph Alpha für Luminous Deutsch, Englisch, Französisch, Italienisch und Spanisch als beherrschte Sprachen an. Chat GPT versteht mehr als 80 Sprachen, darunter neben den großen Weltsprachen wie Englisch, Spanisch, Französisch, Indisch, Chinesisch oder Indisch auch Ukrainisch, Persisch und Serbisch. Damit eignen sich LLMs beispielsweise, um die Behördenkommunikation auf Bürgerportalen für ausländische Mitbürger:innen einfacher zu gestalten. Das verbessert den Bürgerservice und senkt den Aufwand der Mitarbeitenden in Behörden von der Ausländerbehörde bis zur Kfz-Zulassungsstelle.
Ein wichtiges Anwendungsfeld für die Generative KI sind Unternehmens- und Verwaltungsportale. Für Kunden und Bürger kann die Kommunikation barrierefrei und in einfacher Sprache erfolgen, zum Beispiel durch die automatisierte Beschreibung von Bildinhalten. Vorhandene Chatbots werden um diese semantischen Funktionen erweitert. Im Echtzeit-Prozess kann die Vollständigkeit von Anträgen nicht nur geprüft, sondern es können auch Hinweise gegeben werden, wo fehlende Dokumente zu beschaffen sind. Das hilft, Antragstellenden die Hemmschwelle vor dem Behördengang zu nehmen. Und den Mitarbeitenden bleiben langwierige Erklärungen und die Suche nach Übersetzern erspart. Darüber hinaus erleichtern Generative KI-basierte Assistenzlösungen neuen Mitarbeitenden die Einarbeitung in Standardabläufe. Davon profitieren beispielsweise auch Vertrieb, Marketing und Service von Unternehmen, wenn es darum geht, Anfragen möglichst effizient und kundenfreundlich zu bearbeiten.
Generative KI kann effizient hochwertige und relevante Inhalte für Unternehmensportale generieren. Dies kann die Aktualität der Informationen aufrechterhalten und die Notwendigkeit manueller Redaktionsprozesse reduzieren. Texte, Bilder, Videos und Sprachnachrichten oder Podcasts – erfolgreiche Kommunikation lebt vom Einsatz geeigneter Medien. Je individueller auf den Kontext bezogen, desto höher der Mehrwert für Unternehmen, Behörden und ihre Mitarbeitenden und Kunden. Solche personalisierten Kommunikationsmittel zu erstellen, ist eine Paradedisziplin der Generativen KI. Sie befähigt nicht nur Chatbots, Texte zu verfassen. Auch Bilder, Videos und Audiokommunikation lassen sich nach kontextabhängigen Vorgaben aus domänenspezifischen Informationen erstellen. So können Organisationen auch die Barrierefreiheit ihrer Kommunikation sicherstellen – mit automatisch generierten Untertiteln oder Bildbeschreibungen per Sprachausgabe.
Die Fülle der Beispiele zeigt, dass es nicht immer die ganz große Vision braucht, um mit dem praktischen Einsatz von Generativer KI zu beginnen. Doch trotz aller Vielfalt muss klar sein: Auch Generative KI ist kein Allheilmittel. Dennoch: Die Vorteile in Bezug auf Geschwindigkeit, Kosteneffizienz und Qualität nicht zu nutzen, werden sich Unternehmen und Behörden nicht mehr lange leisten können. Grund genug also, jetzt konkrete Anwendungsszenarien in der eigenen Organisation zu identifizieren und die Möglichkeiten generativer KI zu nutzen.
Generative KI umfasst unterschiedliche Verfahren der künstlichen Intelligenz, die Algorithmen nutzen, um Texte, Dialoge, Bilder oder andere Medien zu erstellen. Dazu erfassen die Generative KI-Modelle zunächst Muster und Struktur der Daten, mit denen sie trainiert wurden, und erzeugen auf dieser Basis neue Daten mit ähnlichen Eigenschaften. Das derzeit am meisten genutzte Modell der Generativen KI ist der Generative Pretrained Transformer (GPT). Das Verfahren, das auch hinter ChatGPT steckt, ist eines von mehreren Large Language Models (LLMs). Als LLM oder große Sprachmodelle bezeichnen Experten neuronale Netze, deren Architektur darauf ausgerichtet ist, natürlichsprachliche Eingaben zu verarbeiten und vorherzusagen, welches Wort als nächstes folgt. Je nach Fragestellung erschafft die Generative KI im Dialog mit Usern mehr oder weniger detaillierte Texte, Programmcodes oder andere Inhalte. Damit bietet Generative KI große Potenziale in effizienter Informationsgenerierung, innovativen Anwendungen, präziser Personalisierung und Entlastung von Fachkräften.
Doch es gibt auch Herausforderungen: Sie liegen in ethischen Bedenken, Datenschutzrisiken, möglichen Vorurteilen, komplexen Haftungsfragen und der Notwendigkeit von Transparenz. Lösungen erfordern klare Leitlinien, robuste Datenschutzmaßnahmen, die Minimierung von sogenannten Biases, also Verzerrungen, die durch fehlerhafte Daten und / oder deren Verarbeitung entstehen, sowie die Ausarbeitung klarer KI- und Datenstrategien mit dem Fokus auf transparente und erklärbare KI-Modelle.
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