5 Tipps für Führungskräfte, um das wahre Potenzial generativer KI auszuschöpfen

Es fühlt sich an, als wäre generative KI überall. Die explosive Einführung fortschrittlicher Chatbots und anderer generativer KI-Technologien wie ChatGPT und andere hat die Aufmerksamkeit aller auf sich gezogen, von Verbrauchern über Unternehmensführer bis hin zu den Medien.

Aber diese Chat-Tools sind nur die Spitze des Eisbergs, wenn es um die potenziellen Auswirkungen der Gen-KI geht. Der Wert generativer KI wird noch größer, wenn Unternehmen damit beginnen, sie im Namen ihrer Kunden und Mitarbeiter einzusetzen. Es gibt eine Vielzahl von Anwendungsfällen für Unternehmen, vom Produktdesign über den Kundenservice bis hin zum Lieferkettenmanagement und vielem mehr. Neue Modelle, Chips und Entwicklerdienste in der Cloud, wie die von AWS, öffnen die Tür für eine breite Akzeptanz in allen Branchen.

>>Verfolgen Sie die fortlaufende Berichterstattung über generative KI von VentureBeat<

Für CIOs, die mit der Nutzung dieser Technologie beginnen möchten, um sich einen Vorteil für ihr Unternehmen zu verschaffen, ist es von entscheidender Bedeutung, den Bereich der Möglichkeiten – und Risiken – der generativen KI zu verstehen. Im Folgenden finden Sie meine fünf Tipps für den Einstieg.

1. Bringen Sie Ordnung in Ihr Datenhaus

Die generative KI ist da und steht kurz davor, unsere Welt grundlegend zu verändern. Die potenziellen Vorteile, die sich daraus ergeben, es in Ihrem Unternehmen zu nutzen, sind zu groß – und die Nachteile, ein Nachzügler zu sein, sind zu groß –, als dass Sie jetzt damit beginnen könnten. Aber der Anfang dieser Reise besteht darin, sicherzustellen, dass Sie über die richtigen Datengrundlagen für KI/ML verfügen. Um Qualitätsmodelle zu trainieren, müssen Sie mit hochwertigen, einheitlichen Daten aus Ihrem Unternehmen beginnen.

Autodesk, ein globales Softwareunternehmen, hat beispielsweise einen generativen Designprozess auf AWS entwickelt, um Produktdesignern dabei zu helfen, Tausende von Iterationen zu erstellen und das optimale Design auszuwählen. Diese Modelle für maschinelles Lernen basieren auf einer starken Datenstrategie für benutzerdefinierte Leistungsmerkmale, Herstellungsprozessdaten und Informationen zum Produktionsvolumen.

2. Stellen Sie sich Anwendungsfälle rund um Ihre eigenen Daten vor

Generative KI könnte genutzt werden, um Vorhersagemodelle für Unternehmen zu entwickeln oder die Erstellung von Inhalten zu automatisieren. Beispielsweise könnten Unternehmen Finanzprognosen und Szenarioplanungen erstellen, um fundiertere Empfehlungen für Kapitalausgaben und Reserven abzugeben.

Oder generative KI könnte als Assistent für Ärzte fungieren, um Empfehlungen für Diagnose, Behandlung und Nachsorge zu erstellen. Philips macht genau das. Das Gesundheitstechnologieunternehmen wird Amazon Bedrock nutzen, um Bildverarbeitungsfunktionen zu entwickeln und klinische Arbeitsabläufe durch Spracherkennung zu vereinfachen – alles mithilfe generativer KI.

Wir sehen auch, dass AWS-Kunden generative KI nutzen, um Produktlebenszyklen zu optimieren, etwa Einzelhandelsunternehmen, die die Platzierung von Lagerbeständen, Probleme mit nicht vorrätigen Produkten, Lieferungen usw. präziser verwalten möchten – oder generative KI verwenden, um Ladenlayouts zu erstellen, zu optimieren und zu testen. Indem Sie diese Szenarien frühzeitig erkennen und mit den bereits vorhandenen Daten die Kunst des Möglichen erkunden, können Sie sicherstellen, dass Ihre Investition in Gen-KI sowohl zielgerichtet als auch strategisch ist.

3. Entdecken Sie die Produktivitätsvorteile für Entwickler

Generative KI kann erhebliche Vorteile für die Entwicklerproduktivität bieten. Es kann ein leistungsstarker Assistent für sich wiederholende Codierungsaufgaben wie Testen und Debuggen sein und Entwicklern die Möglichkeit geben, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren, die menschliche Fähigkeiten zur Problemlösung erfordern. CIOs sollten mit ihren Entwicklungsteams zusammenarbeiten, um Bereiche zu identifizieren, in denen generative KI die Produktivität steigern und die Entwicklungszeit verkürzen kann.

4. Nehmen Sie Ausgänge mit Vorsicht

Generative KI ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie trainiert wird, und es besteht immer das Risiko von Verzerrungen oder Ungenauigkeiten. Manchmal ist das Ergebnis eine Halluzination, eine Reaktion, die plausibel erscheint, in Wirklichkeit aber erfunden ist. Weisen Sie Ihre Entwickler, Ingenieure und Geschäftsanwender daher an, die Ergebnisse der Gen-KI als richtungsweisend und nicht als vorschreibend zu betrachten.

Verwalten Sie die geschäftlichen Erwartungen an die Genauigkeit und berücksichtigen Sie einige der besonderen Herausforderungen im Zusammenhang mit verantwortungsvoller generativer KI. Diese Modelle und Systeme stecken noch in den Kinderschuhen und es gibt keinen Ersatz für menschliche Weisheit, Urteilsvermögen und Kuratierung.

5. Denken Sie intensiv über Sicherheit, Recht und Compliance nach

Wie bei jeder Technologie stehen Sicherheit und Datenschutz an erster Stelle, und die künstliche Intelligenz der Generation bringt neue Überlegungen mit sich, auch in Bezug auf geistiges Eigentum. CIOs sollten eng mit ihren Sicherheits-, Compliance- und Rechtsteams zusammenarbeiten, um diese Risiken zu identifizieren und zu mindern und sicherzustellen, dass generative KI auf sichere und verantwortungsvolle Weise eingesetzt wird. Richten Sie Ihre Pläne außerdem auf Compliance und Vorschriften aus und überlegen Sie sorgfältig, wem die von Ihnen verwendeten Daten gehören.

Generative KI hat das Potenzial, eine transformative Technologie zu sein, die interessante Probleme angeht, die menschliche Leistung steigert und die Produktivität maximiert. Tauchen Sie jetzt ein, experimentieren Sie mit Anwendungsfällen, nutzen Sie die Vorteile und verstehen Sie die Risiken. Dann sind Sie bestens aufgestellt, um generative KI für Ihr Unternehmen zu nutzen.

Shaown Nandi ist Direktor für Technologie und strategische Industrien bei AWS.