Bei all dem Trubel um die KI fällt mir auf, dass sich unsere Aufmerksamkeit viel zu schnell auf die extremsten Argumente für ihre bloße Existenz konzentriert. Einerseits die Utopie. Auf der anderen Seite die Dystopie. Man könnte sagen, dass das Außergewöhnliche unsere Gedanken weitaus stärker beschäftigt als das Gewöhnliche. Das ist kaum überraschend. „Betriebsoptimierung“ klingt nicht ganz so schlagzeilenträchtig wie „Vertreibung von Menschen“. Ist das so?
„. Kleine Geister beschäftigen sich mit dem Außergewöhnlichen, große Geister mit dem Gewöhnlichen.“Blaise Pascal, französischer Mathematiker und Physiker
Das Endziel der KI ist noch lange nicht in Sicht, was zum Teil daran liegt, dass wir das Pferd hinter den Karren spannen. Das Hauptargument in dieser Diskussion ist das Fehlen zuverlässiger Daten zum Trainieren der KI-Modelle. Selbst die digital fortschrittlichsten Unternehmen, die wir heute kennen, arbeiten mit zu vielen unterschiedlichen Technologien und Datenquellen. Ihre CMDBs sind der Aufgabe, eine „brav“ funktionierende KI zu entwickeln, schlichtweg nicht gewachsen.
Machen Sie keinen Fehler: Generative KI ist tatsächlich zu außergewöhnlichen Leistungen fähig. Er kann das Anwaltsexamen ablegen und es mit Bravour bestehen. Es kann innerhalb von Sekunden einen Geschäftsplan erstellen. Es kann Betrugsfälle aufdecken und Risiken mit einem hohen Automatisierungsgrad steuern. All dies ist jedoch ohne hochpräzise Echtzeitdaten nicht möglich. Ohne ausreichende Sicherheitsvorkehrungen zum Schutz dieser Daten ist dies nicht möglich.
3 Punkte, die es zu beachten gilt
Und genau deshalb ist es so wichtig, die alltäglichen Dinge richtig zu machen. Hier sind drei Dinge, die Sie beachten sollten, bevor Ihre KI in die Schule kommt.
1. Studienpartner
Die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit ist von entscheidender Bedeutung, wenn Sie Ihr Unternehmen zu einem KI-gestützten Unternehmen entwickeln möchten. Damit sich die Maschinen voll entfalten können, müssen sich die Mitarbeiter in Ihrem Unternehmen auf den neuesten Stand bringen. Jedes Ihrer internen Bereiche muss bestimmte „Studienrichtlinien“ einhalten, die regeln, wie Informationen erfasst, gespeichert und verarbeitet werden – und darf nicht mehr eigenständig agieren. Künstliche Intelligenz wird aufdecken, ob Sie ein Problem mit der Datenverwaltung haben und wo dieses liegt. Das Hauptproblem bei widersprüchlichen Datensätzen sind oft die Menschen, die für diese verantwortlich sind.
2. Hochwertiger Lehrplan
Es ist unerlässlich, Anwendungsfälle für KI zu entwickeln und anschließend zu entscheiden, welche Projekte umgesetzt werden sollen. Das ist so, als würde man an der Hochschule bestimmte Fächer wählen, die einem in der späteren beruflichen Laufbahn helfen sollen. Dies wird jedoch kaum etwas bewirken, wenn Sie nicht über qualitativ hochwertiges Trainingsmaterial für Ihre großen Sprachmodelle (LLMs) verfügen. Tools wie ChatGPT stützen sich auf riesige Datensätze. Ihre eigenen Marketingmaßnahmen stützen sich auf riesige Mengen an First-Party-Daten (eigene Daten), Second-Party-Daten (gemeinsam genutzte Daten) und Third-Party-Daten (gekaufte Daten). Wenn Sie durch veraltete, unvollständige und ungenaue Daten behindert werden, gilt dies auch für Ihre KI. Eine gute Datenhygiene und Datenverwaltung sind bei der KI selbstverständlich.
3. Fachgebiete
Vor gerade einmal einem Jahr führte das MIT eine Umfrage durch, bei der sich herausstellte, dass 94 % der Unternehmen bereits in irgendeiner Form KI einsetzten. Dennoch strebten lediglich 14 % an, bis zum Jahr 2025 eine „unternehmensweite“ KI zu erreichen. Dies lässt darauf schließen, dass die meisten Unternehmen über ein gutes praktisches Verständnis von KI verfügen – wenn auch nur in einzelnen Bereichen der Organisation. Es besteht die Sorge, dass generative KI lediglich zu einem weiteren Projekt wird, das jede Abteilung ohne zentrale Strategie oder interne Spezialisierung ins Leben rufen kann. Es besteht die Befürchtung, dass es zu einem Sonderfall wird, bei dem keine der Kontrollmechanismen zum Tragen kommen, die in Spezialgebieten wie KI in der Cybersicherheit oder im Bereich der Compliance üblich sind.
Der Erfolg eines jeden KI-Projekts hängt von den kleinen, alltäglichen Details ab – nicht von den außergewöhnlichen Behauptungen und Prophezeiungen, von denen wir oft hören. Alles beginnt und endet mit Daten. In diesem Zusammenhang sollten wir uns alle intensiver mit der Frage beschäftigen, woher das „I“ in „KI“ stammt und ob man dieser Intelligenz vertrauen kann.
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