Zugegeben: Gerade im Bereich KI gibt es viele Marketingversprechen. Fast jedes große Technologieunternehmen wirbt mittlerweile mit einer eigenen KI-Integration. Nur weil KI draufsteht, bedeutet das jedoch nicht, dass sie einen direkten Nutzen bringt. Aber in den letzten Jahren haben sich auch einige Lösungsansätze gezeigt, die für Unternehmen einen nachhaltigen, messbaren Mehrwert bieten. Die folgenden Einsatzszenarien verfügen über ein riesiges Potenzial, um die Effizienz der eigenen Geschäftsprozesse zu steigern:

Spätestens seit dem KI-Chatbot „ChatGPT“ der Firma OpenAI verfügbar ist, hat sich das Bewusstsein für die Möglichkeiten von KI in der breiten Öffentlichkeit stark erhöht. Bei dieser Art von Anwendung wird das natürliche Sprachverständnis von künstlicher Intelligenz genutzt, um dem User Fragen zu Fachthemen zu beantworten. Der Austausch über ein Chatfenster ist dabei so attraktiv, da Informationen auf eine für uns Menschen sehr natürliche Art kommuniziert werden können.

Besonders mächtig wird diese Art der KI-Anwendung, wenn sie mit den eigenen, unternehmensinternen Wissensquellen verbunden wird. KI-Chatbots sind dadurch in der Lage, Fragen mit spezifischen und für das Unternehmen hoch individuellen Rückmeldungen zu beantworten. Denn so praktisch das Allgemeinwissen von Chatbots wie ChatGPT auch sein kann – ohne Zugriff auf zusätzliche Informationsquellen bleiben die Antworten sehr generisch. Es ist bereits heute möglich, KI mit eigenen Systemen wie Datenbanken, Intranets oder Dokumenten zu verbinden, um tiefere Einsichten und personalisierte Antworten zu erhalten.

Beispielsweise kann ein interner Chatbot Fragen zu Prozessabläufen, Arbeitsrichtlinien, Trainingsanweisungen oder Hilfeanleitungen beantworten. Falls Sie mehr zu dem Thema KI-Chatbots erfahren möchten, finden Sie hier einen ausführlichen Artikel von SHD.

Die Analyse und Erkennung von Objekten oder Abweichungen in Bildern ist eine große Stärke aktueller KI-Modelle. Sei es in der Medizin oder im Qualitätsmanagement – KI-Modelle sind bereits jetzt in der Lage, gezielt Erkenntnisse aus eigenem Bildmaterial zu gewinnen. Dabei werden mithilfe spezieller Algorithmen pixelgenau die visuellen Abgrenzungen von Objekten analysiert. Anhand von Trainingsdaten können KI-Modelle dadurch Objekte und Muster auf den Bildern erkennen.

Beispielsweise für die Analyse von medizinischem Bildmaterial, etwa in der Krebserkennung, kann KI eine entscheidende Rolle spielen. Durch die präzise Erkennung von Anomalien und Mustern kann KI Ärzte bei der Diagnose unterstützen und möglicherweise lebensrettende Informationen liefern. Im Qualitätsmanagement kann die Bilderkennung von KI dazu genutzt werden, Abweichungen und Schäden in Produktionsprozessen frühzeitig zu identifizieren. Dies führt zu einer erheblichen Verbesserung der Qualitätssicherung und minimiert menschliche Fehler.

Obwohl KI viele Chancen bietet, gibt es auch erhebliche Herausforderungen, die Unternehmen meistern müssen, um erfolgreich KI-Anwendungen zu implementieren.

Wissenslücken

Eine der größten Herausforderungen ist die allgemeine Wissenslücke im Bereich KI. Künstliche Intelligenz ist ein neues Fachgebiet, und es gibt nur wenige Fachkräfte, die auf langjährige Erfahrung zurückgreifen können. Um das Potenzial zu fördern sollten Unternehmen in die Schulung und Weiterbildung ihrer Mitarbeiter investieren. Einer Umfrage des Softwareherstellers Adobe zufolge ist die oberste Priorität von Führungskräften, im Kontext von KI, aktuell die intensive Schulung von Fachkräfte und die Vermittlung von Grundlagen für alle Mitarbeitenden des Unternehmen. (Quelle: https://business.adobe.com/de/resources/digital-trends-report.html, Adobe-Report Digitale Trends 2024)

Dabei ist es wichtig, dass die Mitarbeiter im sicheren und verantwortungsvollen Umgang mit KI-Anwendungen geschult werden, um Besonderheiten der Technologie in der Generierung der Antworten und Ergebnisse zu erkennen. Dadurch wird es leichter neue und innovative Einsatzmöglichkeiten im eigenen Unternehmen zu erkennen. 

Datenschutz

KI-Lösungen, die auf unternehmensinterne Daten zugreifen, müssen hohen Datenschutzanforderungen gerecht werden. Beispielsweise soll zukünftig über den AI Act der EU sichergestellt werden, dass Unternehmen verantwortungsvoll mit KI-Anwendungen umgehen. Der AI Act verbietet den Einsatz einige Arten von KI-Anwendungen komplett - etwas Systeme die in der Lage sind das Verhalten und Merkmale von Menschen zu analysieren und zu bewerten (Social-Scoring). Des weiteren fordert der AI Act aber auch für einige Arten von KI-Systemen (sogenannte Hochrisiko-KI-Systeme) die Pflege von Qualitäts- und Risikomanagementsystemen. 

Eine Möglichkeit, Datenschutzbedenken grundlegend zu reduzieren, ist die Nutzung von On-Premise-Lösungen. Diese gewährleisten, dass sensible Daten nicht für Trainingszwecke zukünftiger KI-Modelle verwendet werden. Unternehmen müssen jedoch durch gängige Sicherheitsmechanismen und Best Practices sicherstellen, dass KI-Modelle keine Sicherheitslücken darstellen.

Datenqualität

Die Verfügbarkeit und Qualität der Daten ist entscheidend für den Erfolg von KI. Die Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Wenn Unternehmen KI-Modelle mit eigenen Daten erweitern wollen, muss zuerst eine umfangreiche und saubere Datenbasis zur Verfügung stehen. Dies erfordert oft die Integration von Daten aus verschiedenen Prozessen und Anwendungen. Unternehmen müssen möglicherweise also erst analoge Prozesse digitalisieren und Datensilos auflösen, um eine einheitliche und umfassende Datenbasis zu schaffen. Die Nutzung und Integration von KI kann ein zusätzlicher Anreiz sein, um Altlasten und ineffiziente Systeme noch einmal auf den Prüfstand zu stellen.