Eine Studie zeigt, dass der Einsatz von generativer KI ein zweischneidiges Schwert ist: Obwohl eine Mehrheit der Unternehmen in Deutschland die Technologie bereits nutzt, fehlt es weitgehend an einer umfassenden Strategie.
Generative KI hat mittlerweile auch in der Wirtschaft Einzug gehalten. Die Technologie eignet sich hervorragend zur Unterstützung der Hyperautomatisierung und zur Beschleunigung bestehender Prozesse und Systeme.
Allerdings schaffen Large Language Modelle alleine noch keinen geschäftlichen Mehrwert, sondern bergen auch neue Risiken. Voraussetzung für wirtschaftlichen Nutzen ist eine ausgereifte Strategie für Investitionen und den Einsatz der Technologie, um die Integration, Governance und Erklärbarkeit von Generative-AI-Modellen und ‑Ergebnissen sicherzustellen.
Einsatz von generativerKünstlicher Intelligenz in Unternehmen
Eine aktuelle Studie von SAS hat den Einsatz von generativer Künstlicher Intelligenz (GenKI) in Unternehmen untersucht. Sie zeigt auf, wie die Technologie genutzt werden kann, um Innovationen zu beschleunigen, Daten zu schützen und das Vertrauen in Zeiten des Wandels zu fördern.
Die Studie bietet Einblicke in folgende Themen:
- Die strategischen Investitionen, die Unternehmen tätigen, um das enorme Potenzial der generativen KI zu nutzen.
- Methoden zur Identifizierung der besten Anwendungsfälle für generative KI, um eine schnelle Rendite aus Investitionen zu erzielen.
- Die Rolle von Daten und KI-Techniken zur Verbesserung der Genauigkeit und Erklärbarkeit großer Sprachmodelle (LLMs).
- Möglichkeiten, generative KI in ein KI-basiertes Workflow-System zur Entscheidungsfindung zu integrieren und messbare Ergebnisse zu erzielen.
- Strategien zur proaktiven Vorbereitung Ihres Unternehmens auf das Zeitalter der exponentiellen Innovation.
Unternehmen noch unzureichend auf GenKI vorbereitet
Der Studie zufolge haben nur 4 Prozent der Befragten angegeben, dass ihre Organisation eine durchgehende Infrastruktur für den regelkonformen Betrieb von ChatGPT & Co. (Governance Framework) etabliert hat. Lediglich 10 Prozent fühlen sich gut auf die regulatorischen Vorschriften von Staat und EU vorbereitet.
Auch für die Risiken, die mit Large Language Models (LLM) und ähnlichen Technologien verbunden sind, sind bisher nur wenige optimal gerüstet: Lediglich 2 Prozent haben Systeme implementiert, mit denen eine mögliche Voreingenommenheit der Daten (Bias) in den Modellen gemessen werden kann. Ebenso wenige geben an, potenzielle Bedrohungen für den Datenschutz erkennen zu können.
Bedenken gegenüber GenKI
Die Befragten äußern am häufigsten Bedenken bezüglich des Einsatzes von Generativer KI in den Bereichen Datenschutz (63 Prozent) und Datensicherheit (62 Prozent), sowie aufgrund des fehlenden Know-hows bei Mitarbeitern (66 Prozent).
Darüber hinaus haben jeweils etwa 60 Prozent der IT-Entscheider Vorbehalte hinsichtlich der Erklärbarkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse sowie deren ethischer Auswirkungen. Das Thema Bias bereitet dagegen nur vier von zehn Umfrageteilnehmern Sorgen.
Reifegrad der Nutzung von GenKI ist ausbaufähig
Beim Reifegrad der Nutzung von generativer KI durch Unternehmen besteht noch Potenzial nach oben. Zwar haben genau zwei Drittel der deutschen Unternehmen bereits Richtlinien zum Einsatz von Generative AI für ihre Mitarbeiter entwickelt.
Allerdings zeigt sich eine unbefriedigende Bilanz hinsichtlich der Schulungen zu Governance und Monitoring: 64 Prozent geben an, dass ihr Unternehmen dies nur in begrenztem Umfang bereitstellt, während lediglich 6 Prozent das Schulungsangebot als umfassend einschätzen.
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