Der Erfolg von chatgpt war für Technologieführer sowohl ein Segen als auch ein Fluch. Einerseits hat es der Welt die Augen für das scheinbar unbegrenzte Potenzial der generativen KI geöffnet, die Investitionen in unterfinanzierte Forschungs- und Entwicklungsteams erhöht und die Technologie ganz oben auf die Tagesordnung der Vorstandsetagen gerückt. Auf der anderen Seite hat es andere wichtige KI- und Technologieprojekte aus der Bahn geworfen, Ressourcen von anderswo abgezogen, um einen verzweifelten Aufholprozess mit der Konkurrenz voranzutreiben, und möglicherweise eine gewaltige Compliance-Zeitbombe geschaffen, die jederzeit hochgehen könnte.

Kurz gesagt, ChatGPT ist zu einer Ablenkung geworden. Die meisten zukunftsorientierten und innovativen Unternehmen experimentierten oder implementierten bereits mit KI, oft mit großem Erfolg. Das Problem ist, dass viele KI-Innovationen nicht immer sehr offensichtlich oder sexy sind. Die Automatisierung und Optimierung eines wichtigen, aber alltäglichen Prozesses kann die betriebliche Effizienz verbessern und zum Endergebnis beitragen, aber es ist unwahrscheinlich, dass sie so Schlagzeilen macht wie ein Sprachmodell, das bei einer schwierigen Prüfung eine glaubwürdige Leistung erbringen kann.

Als das ChatGPT-Fieber Einzug hielt, schien es, als würden alle Unternehmen darum kämpfen, ihre generativen KI-Nachrichten vor der Konkurrenz zu verbreiten. Und das aus gutem Grund: Die Analyse zeigt, dass der Aktienkurs der Unternehmen im S&P 500, die KI bei Telefonkonferenzen erwähnten, einen höheren Aktienkurs verzeichnete als diejenigen, die dies nicht taten. Es besteht die Wahrscheinlichkeit, dass hinter den KI-Ankündigungen dieser Unternehmen beschleunigte Zeitpläne, ein paar nächtelange Arbeit und, was entscheidend ist, die Umleitung von Bemühungen steckten, die woanders beschäftigt waren.

Tolle Neuigkeiten für den Aktienkurs. Nicht so gut für Innovationsstrategien, die jetzt einer weiteren Prüfung bedürfen.

Wettbewerbsnachteil

Die Ironie besteht darin, dass, selbst wenn generative KI theoretisch für jeden über eine Chat-Schnittstelle oder eine einfache API und eine Kreditkartennummer verfügbar ist, nicht jeder die Dringlichkeit oder die vorteilhafteste Art der Nutzung dieser Technologie erkannt hat. Es werden Chancen verpasst, denn obwohl Unternehmen verstehen, dass sie GenAI einführen müssen, um wettbewerbsfähig zu bleiben, schaffen es viele Unternehmen nicht, diese erfolgreich umzusetzen.

Man könnte argumentieren, dass die Organisationen, die derzeit Tausende von Stunden an Strategie-, F&E- und Produktentwicklungszeit in diese Plattformen stecken – insbesondere ohne robuste Mechanismen für Governance und den Austausch von Erkenntnissen – ihren Teams effektiv wertvolle Innovationsressourcen entziehen.

Verstehen Sie mich nicht falsch, ChatGPT ist ein äußerst nützliches Tool, das viele Effizienz- und Produktivitätsvorteile bieten kann. Es hat das Potenzial, eine Vielzahl von Prozessen zu transformieren, beispielsweise zur Verbesserung des Kundensupports, zur Beschleunigung der Inhaltserstellung oder als blitzschneller Forschungsassistent. Und als „Starter für 10“ sollten alle Unternehmen sie oder eine andere Form generativer KI nutzen. Aber wenn jeder Zugriff auf die gleichen Tools hat, stellt dies keinen größeren Wettbewerbsvorteil dar als die Verwendung einer Suchmaschine Ende der 90er Jahre. Als Erstanwender können Sie sich vielleicht einen Vorteil verschaffen, aber schon bald werden alle Vorteile allgegenwärtig.

Das wahre Potenzial der generativen KI kann nur dann freigesetzt werden, wenn sie zur Verbesserung und Beschleunigung der in jedem Unternehmen vorhandenen besonderen Kompetenzen eingesetzt wird. Niemand kennt Ihr Unternehmen besser als Sie selbst, und Ihre proprietäre Intelligenz in Form der Daten Ihres Unternehmens ist weitaus wertvoller als jedes handelsübliche generative KI-Produkt. Durch die Einbindung branchenspezifischer Daten zur Erstellung maßgeschneiderter LLMs und Apps profitieren Unternehmen von hochrelevanten Brancheninformationen, die einzigartig kontextualisiert und auf ihre Geschäftsstrategie und -prioritäten abgestimmt sind.

Wir sehen dies bereits in freier Wildbahn.

Maßgeschneidert vs. von der Stange

Anwalts- und Wirtschaftsprüfungskanzleien auf der ganzen Welt nutzen die generative KI-Plattform Harvey, um Vertragsanalysen, Due Diligence, Rechtsstreitigkeiten und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften durchzuführen. PwC ist noch einen Schritt weiter gegangen und hat im März eine Partnerschaft mit Harvey angekündigt, um eigene proprietäre KI-Modelle zu trainieren, die unternehmensspezifische Daten trennen. In ähnlicher Weise hat der Eigentümer von Cadbury und Oreos, Mondelez International, eine eigene generative KI-App entwickelt, die Forschern, die neue Produkte entdecken möchten, die Verbraucher ansprechen, neue Rezepte vorschlagen und verfeinern kann.

Natürlich ist Differenzierung eine wichtige Motivation für die Entwicklung oder Einführung eines maßgeschneiderten LLM, aber Sicherheit und IP-Schutz sind ein weitaus wichtigeres Thema. Anfang des Jahres gab Samsung bekannt, dass vertrauliche Daten, darunter Quellcode und Besprechungsnotizen, durch Mitarbeiter kompromittiert wurden, die Unternehmensdaten in ChatGPT eingegeben hatten. Da ChatGPT alle Eingaben als Trainingsdaten speichert, besteht bei jedem Unternehmen, das das Tool nutzt, die Gefahr, dass vertrauliche Informationen versehentlich an andere Benutzer weitergegeben werden. Als allgemeine Faustregel gilt, dass kostenlose Tools ein schlechtes Maß an Datenschutz bieten, worüber sich jeder im Klaren sein sollte.

Um diese Probleme anzugehen, hat OpenAI seitdem ChatGPT Enterprise auf den Markt gebracht, ein Spiel, das sein Flaggschiffprodukt für Unternehmen schmackhafter machen soll. Obwohl behauptet wird, eine bessere Kontrolle des Datenschutzes zu bieten, gibt es auch das zusätzliche Problem, dass die Daten in den USA gespeichert und verarbeitet werden, was für britische und europäische Organisationen zu Problemen führen kann.

Verantwortungsvoll experimentieren

Pragmatiker werden sich jedoch darüber im Klaren sein, dass die Implementierung von KI-Tools und das Training eines maßgeschneiderten LLM Zeit braucht, während ChatGPT bereits jetzt verfügbar ist. Sie werden sich auch darüber im Klaren sein, dass Mitarbeiter bei ihrer Arbeit bereits in gewisser Weise generative KI-Tools nutzen und die Überwachung dieser Aufgabe eine vergebliche Aufgabe ist.

Anstatt den Kopf in den Sand zu stecken und sich der Gefahr auszusetzen, von der Konkurrenz überholt zu werden oder dem Risiko einer unvorsichtigen Nutzung ausgesetzt zu sein, sollte Sie sich von einer Haltung des „verantwortungsvollen Experimentierens“ leiten lassen. Es ist unwahrscheinlich, dass ein pauschales Verbot generativer KI-Tools erfolgreich sein wird. Daher ist die Zulassung einiger sorgfältig geprüfter Apps ein guter Anfang, um die meisten benutzerbezogenen Risiken zu mindern.

Verantwortungsvolles Experimentieren erfordert auch eine sorgfältige Beratung mit Rechts- und Datenschutzteams, um klare Mitarbeiterrichtlinien zu entwickeln. Machen Sie in dieser Phase keine Abkürzungen bei der Steuerung und Überwachung der KI, um sie dann umzusetzen, wenn Ihre individuellen Lösungen fertig sind. Schlechte Gewohnheiten lassen sich nur schwer ablegen, und Verhaltensweisen, die den verantwortungsvollen Umgang mit KI-Tools fördern, die den Mitarbeitern die Verantwortung auferlegen, müssen so früh wie möglich etabliert werden.

In den nächsten Jahren werden Unternehmen aller Branchen einen massiven Wandel erleben. Die Unternehmen, die strategisch in KI und Daten investieren, um langfristiges Wachstum und Mehrwert zu schaffen, werden diejenigen in den Schatten stellen, die kurzfristige Gewinne anstreben. Dennoch sollte die Erforschung generativer KI-Tools von der Stange nicht außer Acht gelassen werden, insbesondere wenn sie einen echten Beitrag zu Effizienz und Produktivität leisten können.

Die richtige Balance für Ihr Unternehmen zu finden, ist die Herausforderung, und Sie werden nicht dorthin gelangen, indem Sie darauf warten, dass die Lösung zu Ihnen kommt. Wie bei jeder Suchmaschine oder jedem Chatbot erhalten Sie die richtige Antwort nur, wenn Sie die richtige Frage stellen. Und zur richtigen Frage kommt man nur, wenn man vorher ein paar falsche stellt.

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