GENERATIVE KI – TRENNUNG VON HYPE UND REALITÄT

Seit der Markteinführung von Chat GPT im November 2022 stehen generative KI (GenAI) und große Sprachmodelle als globaler Megatrend und revolutionäre Technologie im Rampenlicht. Im Jahr 2023 flossen über 40 Mrd. USD an Risikokapital in KI-bezogene Unternehmen, wobei fast die Hälfte der Finanzmittel auf Unternehmen entfiel, die im Bereich der generativen KI tätig sind, wie z. B. die ChatGPT-Erfinder OpenAI und Inflection AI, die beide von Microsoft unterstützt werden, sowie das von Amazon unterstützte Unternehmen Anthropic. PwC prognostiziert, dass KI das Potenzial hat, bis 2030 15,7 Billionen Dollar zur Weltwirtschaft beizutragen. Befinden wir uns also inmitten eines technologischen Durchbruchs, der die Weltordnung verändert, oder sind wir auf dem Höhepunkt der überzogenen Erwartungen?

Der Hype

Der Hype um die künstliche Intelligenz – und insbesondere um die generative KI – ist unübersehbar, seit sich innerhalb der ersten 5 Tage nach dem Start mehr als 1 Mio. Nutzer bei Chat GPT angemeldet haben. Der bahnbrechende Chatbot und Assistent mit generativer KI bot der Welt die Möglichkeit, sich frei mit seinem Chatbot zu unterhalten, als wäre er ein fühlendes Wesen, und wuchs innerhalb von zwei Monaten auf über 100 Mio. Nutzer an und wurde zur am schnellsten wachsenden Webanwendung aller Zeiten. Das Potenzial des Chatbots, Arbeitsabläufe zu automatisieren, zu optimieren und letztlich die Produktivität zu steigern, wurde in zahlreichen Anwendungsfällen deutlich. In einem Bericht von Forbes Advisor gaben erstaunliche 97 % der befragten amerikanischen Geschäftsinhaber an, dass sie glauben, dass Chat GPT ihrem Unternehmen helfen würde, wobei die häufigsten Aufgaben von der schnelleren Erstellung von Inhalten (70 %) bis zur Schaffung personalisierter Erfahrungen für Kunden (58 %) reichen.

Die Realität

Generative KI ist zwar eine revolutionäre Technologie, befindet sich aber noch in einer frühen Entwicklungsphase, und ihr volles Potenzial zur Beeinflussung der globalen Produktivität muss sich erst noch zeigen. Was also wird die Akzeptanz und Produktivität steigern? Erstens ist ein GenAI-Modell nur so gut wie die Daten, auf denen es trainiert wurde. Es wird geschätzt, dass Chat GPT auf über 570 GB an Datensätzen trainiert wurde, eine schwindelerregende – und energieintensive – Menge an Daten. Im Gegensatz zum ganzheitlichen Wissensansatz von ChatGPT gehen viele davon aus, dass das wahre Potenzial von GenAI durch die Anpassung des Datentrainings und der Fähigkeiten des Modells an spezifische Aufgaben und Bereiche erschlossen wird, wie z. B. ein Rechtshilfetool für die Rechtswissenschaft oder ein Symptomdiagnosetool für die Medizinbranche. Durch die Eingrenzung des Umfangs des Fachwissens und der erforderlichen Dateneingabe kann dies auch dazu beitragen, den hohen Energiebedarf und die Rechenleistung bei der Verarbeitung von LLMs zu verringern, ein versteckter, aber sehr bedeutender Kostenfaktor in der aufstrebenden Industrie.

Darüber hinaus müssen vor einer breiteren Anwendung in der Wirtschaft noch einige wichtige Hürden überwunden werden, z. B. die Begrenzung von „Halluzinationen“ oder Fehlern in den Antworten der generativen KI sowie der Umgang mit wichtigen Fragen des Datenschutzes und des Eigentumsrechts. Im Hinblick auf die letztgenannten Punkte werden wir wahrscheinlich eine Zunahme von „White-Label“- oder „In-House“-Anwendungen generativer KI sehen, bei denen das Modell mit spezifischen, vom Benutzer bereitgestellten Daten trainiert wird, wie z. B. bei der Einführung von Morgan Stanleys Debrief – einem OpenAI-gestützten Tool, das Notizen und Aktionspunkte aus Kundenbesprechungen generiert (mit vorheriger Zustimmung des Kunden). Morgan Stanley behauptet, dass 98 % seiner Finanzberaterteams den Assistenten bereits angenommen haben.

Ein Blick in die Zukunft

Während die Einführung von Morgan Stanleys Debrief ein greifbares Beispiel für die Verbesserung der Effizienz am Arbeitsplatz durch GenAI in großem Maßstab darstellt, sind wir immer noch dabei, das volle Potenzial der Technologie zu erschließen, und es ist wahrscheinlich, dass wir erst noch sehen müssen, wie sie die Geschäftsproduktivität in ihrer Gesamtheit verändern wird. Wie Debrief zeigt, ist es wahrscheinlich, dass bestehende Arbeitsplätze nicht vollständig ersetzt werden, sondern durch GenAI unterstützt werden, indem neue Schulungen und Fachkenntnisse für die effektive Abfrage und den Umgang mit der Technologie entwickelt werden. Natürlich ist es auch möglich, dass eine völlig neue Arbeitskraft entsteht, so wie Youtuber und Influencer mit der Einführung der sozialen Medien entstanden sind. Wir sind davon überzeugt, dass wir uns bereits in einer völlig neuen Welt befinden, auch wenn sich die wahre Stärke von GenAI erst noch entfalten wird.