Mit KI zu neuen Geschäftsprozessen und -ergebnissen

Künstliche Intelligenz (KI), die Simulation menschlicher Intelligenz durch Maschinen, gibt es schon länger, als manche denken: Die eigentlichen Anfänge dieses Bereichs liegen in den 1950er Jahren am Dartmouth College in New Hampshire. Im Laufe der Jahrzehnte hat die Begeisterung abwechselnd zu- und nachgelassen. Was die KI jedoch auf den absoluten Höhepunkt des Hypes katapultierte, war die Veröffentlichung von ChatGPT durch OpenAI im November 2022. Die Abkürzung ChatGPT steht für Chat Generative Pre-trained Transformer. Es handelt sich um ein Large Language Model (LLM), das eine neue Ära der Benutzerfreundlichkeit von KI einläutete.

Die anfängliche Begeisterung war immens. Spekulationen über all die Probleme, die KI lösen wird, und darüber, welche Probleme sie schaffen wird, gab es zuhauf. Fast ein Jahr später hat sich die Aufregung ein wenig gelegt, aber Regierungen und Länder auf der ganzen Welt denken über Gesetze nach, wie KI verantwortungsvoll eingesetzt werden kann und sollte. Im privaten Bereich werden KI-Fähigkeiten zu Unterhaltungszwecken eingesetzt, und das wird, nicht zuletzt aus Kostengründen, wohl auch noch eine Weile so bleiben. Unternehmen nutzen die Technologie bereits aktiv, um von der neuen Effizienz zu profitieren. Es ist keine Überraschung, dass Microsoft eine Vielzahl von KI-gesteuerten Funktionen in seine Produkte integriert hat.

Obwohl sie aufgrund ihrer revolutionären Fähigkeiten die meiste Aufmerksamkeit erhält, ist ChatGPT nicht alles, was KI leisten kann. Es gibt viele verschiedene Ebenen, und ihr gezielter und pragmatischer Einsatz kann Unternehmen bei ihrer digitalen Transformation helfen.

Algorithmen für maschinelles Lernen werden nicht programmiert. Stattdessen "lernen" sie aus Benutzereingaben, um bestimmte Probleme zu lösen, und entwickeln diese Lernfähigkeiten kontinuierlich weiter. Sie können zum Beispiel relevante Daten aus Kundenbestellungen extrahieren, die in verschiedenen Formaten gesendet werden: E-Mails, PDFs, Bilder und sogar - für diejenigen, die noch in den 90er Jahren feststecken - Faxe. Manchmal kommt es jedoch zu Fehlerkennungen, und die Werte werden nicht richtig gelesen. Hier ist immer noch ein menschliches Eingreifen erforderlich, um diese Fehler zu korrigieren. Die maschinell lernende KI merkt sich dann die Korrektur und sagt mit Hilfe der Analyse historischer Daten von da an schnell immer korrektere Ergebnisse voraus.

Deep Learning, eine Unterkategorie des maschinellen Lernens, kann sogar noch fortgeschrittene Aufgaben ausführen. Auf der Grundlage künstlicher neuronaler Netze, die das menschliche Gehirn imitieren, und enormer Mengen validierter Daten extrahiert Deep Learning Informationen aus mehreren Datenschichten, was eine noch höhere Genauigkeit und Optimierung ermöglicht. Ideale Geschäftsanwendungen für Deep Learning-Technologie finden sich beispielsweise in der E-Mail-Triage für gemeinsame Posteingänge, sowohl auf der Lieferanten- als auch auf der Kundenseite. Fragen, Rechnungen und Bestellungen können so herausgefiltert und an den richtigen Empfänger weitergeleitet werden. Für die Finanzabteilung kann Deep Learning sogar kleine Veränderungen im Zahlungsverhalten, in der Auftragsdynamik und in der Bonitätsbewertung aufzeigen. Diese Indikatoren können erhebliche Auswirkungen auf den Betriebskapitalbedarf haben, und je früher sie erkannt werden, desto besser kann das Unternehmen entsprechend reagieren.

Und dann ist da natürlich noch ChatGPT. Abgesehen von den unterhaltsamen Momenten, die es bietet, wenn man eine Anfrage eingibt, um z. B. einen Artikel über KI-Einsatzmöglichkeiten in Unternehmen mit der Stimme von Yoda zu erstellen, gibt es auch einige Anwendungen im wirklichen Leben. Kunden, die einem Unternehmen eine E-Mail mit Fragen wie "Wo ist meine Bestellung?" oder "Wann kommt meine Rückerstattung?" schicken, machen alle unterschiedliche Erfahrungen. Während die Sentimentanalyse erkennen kann, wann ein Kunde frustriert ist, kann ChatGPT dabei helfen, eine angemessene Antwort zu geben. Dies bezieht sich sowohl auf den Ton als auch auf den Inhalt: die richtigen Informationen aus den verschiedenen Systemen zu ziehen und dann eine passende Antwort vorzuschlagen. Die Betonung liegt hier auf "vorschlagen". Ein Mensch sollte immer die Kontrolle behalten und die notwendigen Anpassungen vornehmen, anstatt sich bei vollautomatischen Antworten auf ChatGPT zu verlassen. Das Fehlerpotenzial ist sonst einfach zu groß.

Das erhoffte Ergebnis wäre ein effizienter Arbeitsplatz, der durch den Einsatz von KI repetitive und sinnlose Aufgaben vermeidet und verborgene finanzielle Details und Geschäftsindikatoren ans Licht bringt. Diese Werkzeuge müssen unterstützend wirken und dürfen den Menschen nicht ersetzen, denn egal wie intelligent KI ist, der Mensch ist einfach nicht zu ersetzen. Richtig eingesetzt und mit einem Bewusstsein für potenzielle Risiken sollten KI-Technologien zur Steigerung des Wohlstands, zur Stärkung unserer Demokratien und zur Verbesserung des gemeinsamen Informationsumfelds eingesetzt werden.