Es vergeht kein Tag mehr, an dem man nicht diverse Meldungen zum Thema Künstliche Intelligenz und hier primär generativer KI liest.
Generative KI bezieht sich auf künstliche Intelligenz-Modelle, die in der Lage sind, Daten zu generieren, die denen ähneln, mit denen sie trainiert wurden. Anstatt lediglich Daten zu analysieren oder Klassifizierungen vorzunehmen, können generative Modelle eigenständige Inhalte erstellen, wie Texte, Bilder, Musik oder sogar Videos. Die Eingabe kann dabei in Text-, Bild- oder Sprachform erfolgen.
Entwicklungsphasen der generativen KI
Speziell in den vergangenen Jahren hat die Entwicklung der generativen KI bemerkenswerte Fortschritte gemacht. Beginnend mit den frühen Modellen wie Variational Autoencoders (VAEs) und Generative Adversarial Networks (GANs) hat die Forschung rasch neue, leistungsfähigere Modelle hervorgebracht. OpenAI’s GPT-Reihe, insbesondere das GPT-3 und GPT-4 Modell, sind beispielhaft für aktuellste Entwicklungen. Gartner formuliert die wichtigsten Entwicklungsphasen der generativen KI wie folgt:
2010 – Nahezu perfekte Übersetzung natürlicher Sprache
Um das Jahr 2010 herum entdeckten KI-Forscher, die an der Übersetzung natürlicher Sprache arbeiteten, dass Modelle, die großen Textmengen ausgesetzt waren, weitaus bessere Ergebnisse erzielten als Modelle, die top-down Grammatikregeln verwendeten.
2014 – Meisterung der Bedeutung von Wörtern
Im Jahr 2014 begannen Sprachmodelle, die Bedeutung von Wörtern in einer natürlichen Sprache zu verstehen, indem sie den Kontext analysierten, in dem das Wort erschien.
2017 - 2022 – Große sprachliche Grundlagenmodelle
Die Fortschritte von 2017 bis 2022 führten zu Sprachmodellen, die als Grundlage für Anpassungen dienen können. Die Erstellung von Grundlagenmodellen ist kostenintensiv, aber sobald sie erstellt sind, können sie mit einer geringen Menge zusätzlicher Daten optimiert werden, um eine Spitzenleistung bei neuen Aufgaben ohne signifikante Investitionen zu erzielen.
2022 – Konversationselle große sprachliche Grundlagenmodelle
Dieses Jahr markierte die Ankunft von ChatGPT, das den Benutzern einen einfachen Zugang zu einem großen sprachlichen Grundlagenmodell bot. Die Brillanz von ChatGPT liegt nicht nur im unglaublich fortschrittlichen Modell; ebenso ist es die Fähigkeit, auf dieses Modell zuzugreifen, indem man in natürlicher Sprache mit ihm spricht. Wie der KI-Forscher Andrej Karpathy scherzhaft bemerkt: „Jetzt ist die angesagteste Programmiersprache Englisch!“
Inzwischen ist die Verbreitung und Akzeptanz generativer KI enorm. Im März 2023 wurde ChatGPT-4 veröffentlicht, eine weiterentwickelte und verbesserte Version, die dazu geführt hat, dass generative KI im Mainstream angekommen ist und die schnelle Verbreitung nochmals weiter beschleunigt hat.
Wo liegen die Vorteile generativer KI?
Die Vorteile von generativer KI umfassen eine schnellere Produktentwicklung, verbesserte Kundenerfahrung und gesteigerte Mitarbeiterproduktivität. Die genauen Vorteile hängen jedoch vom Anwendungsfall ab. Wichtig ist hier aber auch immer zu berücksichtigen, dass generative KI nicht zaubern kann und auch bzw. insbesondere hier der bekannte Spruch gilt: „Shit in, Shit out!“.
Generative KI erzeugt Artefakte, die ungenau oder voreingenommen sein können, was eine menschliche Überprüfung unerlässlich macht und die eingesparte Zeit für die Mitarbeitenden möglicherweise begrenzt. Gartner empfiehlt, Anwendungsfälle mit KPIs zu verknüpfen, um sicherzustellen, dass jedes Projekt entweder die betriebliche Effizienz verbessert oder netto neue Einnahmen oder bessere Erfahrungen schafft.
In einer Gartner-Umfrage unter mehr als 2.500 Führungskräften gaben 38 % an, dass die Kundenerfahrung und -bindung der Hauptzweck ihrer Investitionen in generative KI ist. Danach folgen Umsatzwachstum (26 %), Kostenoptimierung (17 %) und Geschäftskontinuität (7 %).
Was kann (generative) KI inzwischen?
Dies möchten wir anhand von Adobe Tools vorstellen. Aktuelle Studien belegen, dass Künstliche Intelligenz insbesondere bei der Bereitstellung ansprechender Einkaufserlebnisse im Zuge der wachsenden Bedeutung der Digital Experience nicht nur im B2C, sondern auch immer stärker im B2B-Umfeld von großem Nutzen sein kann. Adobe stellt hierzu verschiedenste Tools bereit, die unter der sog. Experience Cloud zusammengefasst werden, bei der KI inzwischen eine tragende Rolle spielt.
Das folgende Video zeigt einen ersten Einblick in die Adobe eigene KI namens „Sensei”, die das Fundament für alle KI-Tools und -Features von Adobe bildet und Teil der Experience Cloud ist:
Dabei ist KI für Adobe nicht erst seit dem aktuellen Hype relevant. Bereits im März 2018 gaben Adobe und Nvidia auf dem Adobe Summit eine wichtige Partnerschaft im Bereich KI bekannt. Nvidia gilt als weltweit führend im Bereich KI-Computing. Aufbauend auf jahrelanger Zusammenarbeit arbeiten die Unternehmen seit dieser Zeit daran, das Adobe Sensei KI- und ML-Framework laufend weiter zu optimieren. Durch diese Zusammenarbeit können immer neue und leistungsfähigere Tools und Funktionalitäten für die Adobe Creative Cloud und die Experience Cloud bereitgestellt werden und halten hier auch Einzug.
KI für Analysezwecke
Künstliche Intelligenz (KI) spielt bei der Datenanalyse und insbesondere bei der Anomalieerkennung eine immer größere Rolle. Hier geht es darum, ungewöhnliche Muster in großen Datenmengen zu identifizieren, die nicht dem erwarteten Verhalten entsprechen. Moderne KI-Systeme nutzen maschinelles Lernen, vornehmlich Deep Learning, um riesige Datenmengen zu analysieren und dabei komplexe Muster und Zusammenhänge zu erkennen.
Die Anomalieerkennung der Experience Cloud ermöglicht es in diesem Fall, „echte Signale“ von „Rauschen“ zu unterscheiden. Zudem hilft sie anschließend dabei, potenzielle Faktoren zu bestimmen, die zu diesen Signalen oder Anomalien beigesteuert haben. Auf diese Weise können Sie feststellen, welche statistischen Schwankungen relevant sind und anschließend die Ursache eines echten Fehlers feststellen. Zudem erhalten Sie eine zuverlässige Metrikvorhersage (KPI).
Nachfolgend ein paar Beispiele von Anomalien, die in Adobe Analytics durch die KI erkannt werden und die ein Eingreifen erfordern können:
- Erhebliche Unterschiede bzw. Abweichungen im durchschnittlichen Bestellwert
- Spitzen in Bestellungen mit geringem Umsatz
- Spitzen oder signifikante Abweichungen bei Registrierungen
- Signifikante Ausreißer bei Landingpage-Aufrufen
- Spitzen in Videopufferereignissen
- Spitzen in niedrigen Video-Bitraten
Ferner kann die generative KI von Adobe unter anderem noch folgende Analyseaufgaben übernehmen:
- KI-Assistent – Stellt Ad-hoc-Fragen in natürlicher Sprache, um Daten abzufragen. Damit können schnell Erkenntnisse gewonnen werden, ohne dass dafür die Hilfe des Analyse-Teams nötig wäre.
- Intelligente Beschriftungen – Damit lassen sich Erkenntnisse in natürlicher Sprache generieren, damit interne Teams die Vorteile von Daten-Storytelling nutzen können.
- Trend-Erkennung – Macht Trends in Linienvisualisierungen erkennbar.
- Textbasierte Erkenntnisse – Liefert kontextuelle Informationen, aus denen auch unerfahrene Nutzerinnen und Nutzer Erkenntnisse ableiten können
KI bei Content und Zusammenarbeit
KI-gestützte Content-Intelligence erlaubt es, Team-übergreifende Content-Workflows zu optimieren, Inhalte mit maximaler Interaktion neu zu verwenden und für effektive personalisierte Erlebnisse zu sorgen, die zu Aktionen anregen.
Mit Adobe GenStudio steht Mitarbeitenden unterschiedlichster Abteilungen und Bereiche eine nativ eingebettete generative KI zur Verfügung, die eine nahtlose Content Supply Chain ermöglicht. Hierzu werden bekannte Adobe Tools wie die Creative Cloud mit Adobe Workfront als Projektmanagement-Tool und der Experience Cloud mit Tools wie dem Adobe Experience-Manager Assets als DAM und Adobe Analytics als Analysetool intelligent verknüpft.
Adobe Experience Manager Assets erstellt mit einem selbstlernenden Algorithmus beschreibende Tags, mit denen in wenigen Klicks das richtige Asset gefunden wird. Intelligentes Tagging – Adobe nennt dies Asset Intelligence – basiert auf Sensei, dem Adobe Framework für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Sensei kann so trainiert werden, dass es standardmäßige und unternehmensspezifische Tags für Bilder, Video und textbasierte Assets erkennen und automatisch zuweisen kann.
Mit Adobe Smart Cropping – einem Feature in Adobe Experience Manager Assets – sparen User stundenlange Bearbeitungszeit mit dem intelligenten KI gesteuerten Zuschnittwerkzeug. Damit erkennt die Software automatisch den Fokuspunkt in jedem Bild oder Video und schneidet diese passend zu. So können automatisch auch Bilder für unterschiedlichste Ausgabekanäle und Größen mit dem passenden Bildausschnitt generiert werden.
KI im E-Commerce
Da gemäß einer Deloitte-Studie 69 % der Verbraucherinnen und Verbraucher bei Marken mit personalisierten Erlebnissen eher einen Kauf tätigen, ist es wichtig, dies bei entsprechenden Commerce-Angeboten auch zu berücksichtigen.
KI-gestützte Produktempfehlungen und Live-Suchergebnisse sowie Echtzeit-Ansichten des Suchverhaltens der Kundschaft erlauben es in Adobe Commerce, eine relevante und personalisierte Customer Experience sowohl für B2C, B2B und Hybrid Commerce zu bieten, die die Conversion und Kundenbindung fördern. KI unterstützte Merchandising-Tools erhöhen dabei die Produktivität der Mitarbeitenden im E-Commerce.
Adobe hat darüber hinaus ganz aktuell das „Intelligent Category Merchandising" vorgestellt, das standardmäßig in Adobe Commerce integriert ist. Dieses Feature nutzt KI, um Produkte auf E-Commerce-Websites basierend auf den Vorlieben der User automatisch und in Echtzeit neu anzuordnen. So werden die für jeden Shopper relevantesten Produkte präsentiert, während sie stöbern.
Analysen zeigen, dass fast 60 % der Shop-Administratoren mindestens 20 Stunden/Woche mit manuellen Merchandising-Aktivitäten verbringen. Durch das neue Feature wird dieser Aufwand drastisch reduziert und Kunden sowie Kundinnen dennoch ein personalisiertes Einkaufserlebnis geboten.
KI zur Optimierung der Customer Journey
Mit den erweiterten prädiktiven Erkenntnissen, die durch die Adobe Experience Cloud geliefert werden, können von E-Mail-Kampagnen bis zu Umfragen in Social Media durchgängige Customer Journeys entwickelt werden, die auf Kundenverhalten und Interaktionspräferenzen beruhen.
KI trägt dazu bei, genau die richtigen Kunden und Kundinnen zu identifizieren sowie zu gewinnen, vorhandene Kunden zu binden und die Bereitstellung von Erlebnissen zu optimieren, um so den Kampagnen-ROI zu verbessern.
Mit Hilfe von KI basiertem, prädiktivem Lead- und Account-Scoring in der Adobe Real-Time CDP kann vorausgesagt werden, wie sich Leads und Accounts voraussichtlich durch die Customer Journey bewegen werden. Das erleichtert es für B2B-Marketing-Fachleute, sich auf die interessierten Kunden und Kundinnen mit dem größten Potenzial zu konzentrieren.
Adobe Sensei GenAI für Real-Time CDP macht intelligenteres, schnelleres Arbeiten einfach. Folgende Aufgaben kann die KI übernehmen:
- Zielgruppenerstellung und -aktivierung: Erkennt entgangene Segmente und erstellt automatisch neue Zielgruppen.
- Generative Playbooks: Erweitert Vorlagen für Use Cases, indem Customer Journeys auf Grundlage der früheren Kampagnenleistung und der Profilvorlieben simuliert werden.
- Segmentverfeinerung: Nutzt Erkenntnisse aus Dialogen, um Zielgruppendefinitionen und Ergebnisse kontinuierlich zu integrieren und zu verbessern.
In Adobe Marketo Engage eingebettete KI unterstützt Marketing-Teams dabei, die Kunden und Kundinnen unmittelbar anzusprechen, zu inspirieren und an das jeweilige Unternehmen zu binden, indem modernes Lead-Nurturing sowie Trigger-Funktionen für den jeweils passenden Content genutzt werden.
KI für Kreativität
Mit Firefly hat Adobe im Frühjahr 2023 eine eigene generative KI vorgestellt, die sich enorm entwickelt und verbreitet hat. Mit Firefly lassen sich Bilder anhand von Textbeschreibungen und weiteren Stilvorgaben generieren, Gegenstände aus Bildern mit einem Pinsel entfernen oder Elemente mit Hilfe einer Textbeschreibung hinzufügen, Stile oder Texturen auf Text durch Textbeschreibung anwenden oder Farbvariante von Vektorgrafiken durch Texteingabe generieren.
Weitere Features wie „3D zu Bild” oder „Text zu Vektor” sind aktuell in der Entwicklung und stehen demnächst zur Verfügung. Firefly wird laufend weiterentwickelt und sukzessive in bestehende Adobe Tools wie Photoshop oder Illustrator integriert, um die Effizienz in der täglichen Kreativ-Arbeit zu erhöhen.
Firefly wird mit Adobe Stock-Bildern, offen lizenzierten Inhalten und anderen Domaininhalte, bei denen das Urheberrecht abgelaufen ist, trainiert. Millionen lizenzierter Bilder von Adobe Stock gehören zu den qualitativ hochwertigsten auf dem Markt und stellen sicher, dass Firefly keine Inhalte erzeugt, die auf dem geistigen Eigentum anderer Personen oder Marken basieren. Daher ist auch die kommerzielle Verwendung generierter Bilder möglich.
Es geht hier aber in großen Schritten weiter! Mit dem Project Stardust arbeitet Adobe daran, bestehende Bilder mit Hilfe von KI im Nachgang möglichst umfassend und intuitiv zu bearbeiten.
KI im Support
Mit Adobe Dynamic Chat steht ein nativer Kommunikations- und Engagement-Kanal zur Verfügung, der es Kunden und Interessentinnen ermöglicht, sich selbst zu bedienen und selbst zu qualifizieren. Direkt in Adobe Marketo Engage integriert und von Adobe Sensei GenAI angetrieben, ist Dynamic Chat darauf ausgelegt, Käufer*innen schneller in den Verkaufstrichter zu bewegen. Gemäß aktueller Studien möchten heutige B2B-Käufer*innen sich selbst bedienen, bevor sie den Verkauf kontaktieren, wodurch Ihre Website weiterhin ein wichtiges Instrument zur Nachfragegenerierung und zentraler Anknüpfungspunkt für Supportanfragen bleibt.
Mit der durchgängigen Gesprächsautomatisierung von Dynamic Chat haben Website-Besucher*innen mehrere Möglichkeiten, sich eigenständig mit Ihrer Website zu beschäftigen, Termine zu buchen und Antworten auf ihre Fragen zu erhalten. Support-Mitarbeitende können sich dadurch um die wirklich wichtigen Themen, nämlich eine möglichst individuelle Kundenbetreuung, kümmern.
KI für Dokumentenbearbeitung
Dokumente, Formulare und Arbeitsabläufe werden immer digitaler. Mit KI ist es noch einfacher, sie zu erstellen und zu verwalten. Adobe Sensei unterstützt Funktionen in Adobe Document Cloud, mit denen alle formularbasierten Prozesse optimiert und für Ihre Kundschaft eine reibungslose und angenehme Dokumentenerlebnisse bereitgestellt werden können.
Kunden und Kundinnen erwarten heute einfache Möglichkeiten für das Scannen und Freigeben von Dokumenten sowie unkomplizierte, reibungslose digitale Unterzeichnungsvorgänge. Mit den in Adobe Document Cloud bereitgestellten KI-Funktionen von Adobe Sensei können Sie diese Anforderungen erfüllen – unabhängig davon, wo sich Ihre Kunden und Kundinnen befinden.
Die Tools der Adobe Experience Cloud in der Übersicht
Bei der Adobe Experience Cloud handelt es sich um ein Set führender Analyse-, Content- und Commerce- sowie Personalisierungstools, mit denen ansprechende und nahtlose Kundenerlebnisse über alle relevanten Touchpoints bereitgestellt werden können. Die Tools der Experience Cloud werden von führenden Analysten regelmäßig ausgezeichnet.
Die einzelnen Lösungen der Experience Cloud lassen sich dabei „Standalone“ oder über intelligente Schnittstellen übergreifend und verknüpft nutzen, wodurch noch mehr Vorteile erzielt werden können.
Mit Ausnahme von Adobe Firefly, das Teil der Creative Cloud ist, sowie dem Beispiel zur KI im Dokumentenmanagement, das zur Document Cloud gehört, sind die genannten Beispiele alle in Anwendungen der Experience Cloud integriert.
Adobe Studie zu generativer KI aus Kunden- und Unternehmenssicht
Um zu verstehen, wie generative KI sowohl die Erwartungen der Kundschaft, als auch die Erstellung einzigartiger Einkaufserlebnisse auf Unternehmensseite verändern kann, führte Adobe zwischen Februar und Mai 2023 eine Reihe von Studien durch und befragte über 2.000 Verbraucher*innen und 498 Marketingprofis in UK.
Über ein Drittel (39 %) aller befragten Verbraucher*innen glaubt, dass generative KI ihre persönliche Kreativität steigern wird. Die Zahl steigt, je jünger die Befragten werden: 55 % der Gen-Z-Verbraucher*innen sagen, generative KI werde sie kreativer machen und wenn es um ihre Erfahrungen mit Marken geht, sagen 62 % der befragten Verbraucher*innen, dass generative KI ihre Kundenerlebnisse verbessern wird, wobei sich sieben von zehn Millennials (72 %) und Gen Z (70 %) noch optimistischer äußern.
Bei den wichtigsten Dingen, die Unternehmen bei der Nutzung neuer generativer KI-Technologien tun sollten, rangiert das Thema Verantwortung bei dem Verbraucher*innen an erster Stelle. 23 % der Befragten wünschen sich Maßnahmen wie die Implementierung von Leitplanken zur Förderung eines verantwortungsbewussten Einsatzes von Künstlicher Intelligenz. 13 % der Verbraucher*innen sagten, es sei am wichtigsten, generative KI zu nutzen, um die Kundenerlebnisse zu verbessern. 7 % der Befragten gaben an, dass der wichtigste Grund für Unternehmen, generative KI einzuführen, darin besteht, das Unternehmen finanziell erfolgreicher zu machen. Nur 15 % gaben an, Unternehmen sollten generative KI überhaupt nicht nutzen.
Die von Adobe gegründete Content Authenticity Initiative (CAI) ist ein Beispiel für branchenweit eingeführte Leitplanken. Mit mehr als 1.500 Mitgliedern setzt sich die CAI für offene globale Standards und Technologien ein, einschließlich sog. Content Credentials. Dahinter verbirgt sich ein digitales Ursprungskennzeichen für Inhalte, das es den Verbrauchern ermöglicht, genau zu sehen, wie und wo entsprechender Content erstellt wurde.
Die Mehrheit der Marketing- und CX-Profis gibt an, dass sie generative KI in ihrer zukünftigen Arbeit nutzen werden. Fast acht von zehn Befragten (79 %) sagen, sie haben bereits eine Art von generativem KI-Tool verwendet, wobei 57 % Konversationsbots wie ChatGPT ausprobiert und 44 % mit Bildgeneratoren wie Adobe Firefly experimentiert haben. Fast alle (94 %) befragten Profis glauben, dass ihre Unternehmen generative KI in ihrer zukünftigen Arbeit nutzen werden.
Generative KI wird die Effizienz steigern und Kundenerlebnisse persönlicher machen. Marketing- und CX-Entscheider glauben, dass generative KI ihnen in vielerlei Hinsicht helfen wird:
- bessere Arbeitsergebnisse (88 %)
- bessere und mehr Inhalte (87 %)
- mehr Arbeit leisten (85 %)
- Kreativ-Tools besser nutzen (85 %)
- bessere Personalisierung (89 %)
- Identifizierung neuer Zielgruppen (88 %)
- Erreichen der richtigen Kunden (87 %)
- bessere Identifizierung von Kundenerlebnissen (87 %)
Insbesondere das Thema der Personalisierung wird auch in einer weiteren Adobe Studie „State of Digital Customer Experience 2023“ als ein zentraler Erfolgsfaktor für die Zukunft genannt, bei dem KI massiv weiterhelfen kann.
Gefragt nach den wichtigsten Möglichkeiten, wofür Unternehmen generative KI nutzen sollten, nennen Marketing- und CX-Leiter die Verbesserung der Qualität ihrer Produkte und Dienstleistungen an erster Stelle, gefolgt von der Bereitstellung großartiger Kundenerlebnisse und effizienterer Arbeit auf Rang drei.
Generative KI wird besonders im Bereich Content zukünftig eine große Rolle spielen. Hier sehen Marketing- und CX-Profis, insbesondere folgende Vorteile:
- schnellere Erzeugung von Inhalten
- Optimierung von Content
- Erzeugung von mehr Inhalten
In jedem Fall wird generative KI entscheidend sein, um Content Supply Chains neu zu gestalten und zu rationalisieren und Marken weltweit dabei zu unterstützen, die wachsende Nachfrage der Kunden und Kundinnen nach aktuellem und ansprechendem Content decken zu können. Hier gehen aktuelle Schätzung davon aus, dass sich der Bedarf nach Content in den kommenden Jahren vervielfachen wird. Diese Anforderung wird sich nur durch strategisches Content-Supply-Chain-Management erfüllen lassen.
Allerdings gibt es auch berechtigte Bedenken. Während sich die meisten Marketer optimistisch zu den Vorteilen von generativer KI äußern, gibt es auch die nachfolgenden Kritikpunkte:
- Qualität der generierten Inhalte
- Mangelnde Transparenz über den Dateninput der KI-Modelle
- damit potenzielle Gefahren im Bereich Urheberrecht
Insgesamt deuten die Ergebnisse der Studie darauf hin, dass generative KI sowohl bei Verbrauchern als auch bei Unternehmen eine vielversprechende Zukunft hat. Die meisten Kunden und Entscheiderinnen auf Unternehmensseite sind bereit und gespannt darauf, generative KI zur Verbesserung von Produkten, Dienstleistungen und Erlebnissen einzusetzen. Es liegt jetzt an den Unternehmen, diese Technologie zu nutzen, um sowohl den Möglichkeiten als auch den Erwartungen gerecht zu werden.
Prognosen zu generativer KI
Die Aussichten auf den KI-Markt sind aus Business-Sicht äußerst vielversprechend. Statista liefert hierzu folgende Prognosen:
- Die Marktgröße im Generative KI Markt wird etwa 42,17 Mrd. € im Jahr 2023 betragen.
- Es wird erwartet, dass die Marktgröße eine jährliche Wachstumsrate (CAGR 2023 – 2030) von 24,81 % aufweist, was zu einem prognostizierten Marktvolumen von 198,90 Mrd. € im Jahr 2030 führt.
- Im globalen Vergleich wird der größte Teil der Marktgröße in den USA erwartet (15.160,00 Mio. € im Jahr 2023).
Und die Analysten von Gartner sehen folgende Entwicklungen in den kommenden Jahren:
- Bis 2024 werden 40 % der Unternehmensanwendungen eingebettete konversationelle KI haben, im Vergleich zu weniger als 5 % im Jahr 2020.
- Bis 2025 werden 30 % der Unternehmen eine durch KI ergänzte Entwicklungs- und Teststrategie implementiert haben, gegenüber 5 % im Jahr 2021.
- Bis 2026 wird generative Design-KI 60 % des Designaufwands für neue Websites und mobile Apps automatisieren.
- Bis 2026 werden über 100 Millionen Menschen Roboter-Kollegen trainieren, um ihre Arbeit zu vereinfachen.
- Bis 2027 werden fast 15 % der neuen Anwendungen von KI automatisch generiert, ohne dass ein Mensch im Prozess beteiligt ist.
Auf Kunden- und Verbraucherseite wird diese enorm dynamische Entwicklung zum einen von der inzwischen auch im Mainstream angekommenen Kommunikation getrieben. Wenn selbst die Bild-Zeitung mit Hey_! einen eigenen KI-Chatbot auf Basis von ChatGPT auf deren Webseite einbindet, weiß man, dass das Thema auch wirklich in der Masse angekommen ist.
Auf Unternehmensseite scheint hier neben unzähligen Studien, Expertenmeinungen bzw. -empfehlungen und der Tatsache, dass Gartner im bekannten Hype Cycle das Thema auf dem Peak sieht, auch der FOMO-Effekt (Fear of Missing Out) zu greifen, wonach man das Thema als Unternehmen frühzeitig adressiert haben sollte, um nichts zu verpassen. Fairerweise muss man hier herausstellen, dass generative KI Tools insbesondere im Bereich der Digital Experience inzwischen auch echte Mehrwerte bieten und weit mehr als „nur“ hip sind.
Das rasante Wachstum ist aber noch auf weitere Faktoren zurückzuführen. Erstens werden die Algorithmen für generative KI immer besser. Dies ermöglicht es den KI-Systemen, immer komplexere und realistischere Inhalte zu erstellen. Zweitens sinken die Kosten für generative KI-Anwendungen. Dies macht sie für Unternehmen und Privatpersonen immer erschwinglicher.
Fazit
Die letzte Dekade hat viele technologische Fortschritte erlebt, aber die Entwicklung der generativen KI in den vergangenen 12 Monaten war revolutionär. Diese Technologie hat das Potenzial, Branchen zu transformieren, Arbeitsabläufe massiv zu optimieren und auch zu rationalisieren sowie innovative Lösungen für bisher ungelöste Probleme zu bieten.
Die Anwendungsmöglichkeiten scheinen nahezu grenzenlos, und die Vorstellungskraft der Menschen wird durch die Fähigkeiten dieser fortschrittlichen Modelle neu entfacht. Doch trotz dieses beeindruckenden Potenzials ist es wichtig zu betonen, dass Unternehmen, die sich auf dieses Neuland wagen möchten, gut beraten sind, zuerst einige Hausaufgaben zu erledigen.
Bevor man sich kopfüber in die Welt der generativen KI stürzt, sind oft organisatorische Anpassungen und gezielte Personalentwicklung notwendig. Ein strukturiertes Vorgehen und eine umfassende Vorbereitung werden letztlich den Unterschied ausmachen, ob man von den Vorteilen dieser Technologie wirklich profitieren kann oder ob sie nur ein weiteres ungenutztes Werkzeug in der zunehmenden digitalen Werkzeugkiste bleibt.
Ganz allgemein sollte man als Unternehmen aber insbesondere in der heutigen Zeit immer den Kunden im Fokus behalten. Künstliche Intelligenz kann hier echte Mehrwerte liefern, jedoch kann die Technologie nicht zaubern. Die Ergebnisse werden nur so gut, wie die Daten, mit denen sie generiert werden und auch das Thema Transparenz und Ethik sollte immer im Blick behalten. Nicht alles, was technisch inzwischen möglich ist, wird auch wirklich weiterhelfen und gerade die jüngere Generation agiert mitunter deutlich kritischer als dies in der Vergangenheit der Fall war.
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