Die Vision des "Superhuman Assistant": Mit KI über menschliche Grenzen hinaus - oder warum Unternehmen Large Language Models zur strategischen Priorität machen sollten und wie sie für eine erfolgreiche Umsetzung sorgen

In den Annalen der Wissenschaftsgeschichte strahlen Namen wie Isaac Newton hervor, deren bahnbrechende Theorien das Fundament der Physik veränderten. Hinter diesen außergewöhnlichen Genies verbargen sich oft weniger bekannte Individuen mit erstaunlichen Fähigkeiten, die sogenannten Savants. Ein solches Beispiel ist Rüdiger Gamm, ein deutscher Savant und ein Mathe-Genie. Gamm kann komplexe Rechenaufgaben, die selbst die leistungsfähigsten Computer herausfordern würden, in Sekundenschnelle lösen und Zwischenergebnisse von einem auf den anderen Tag im Kopf behalten. Doch was wäre, wenn jede Organisation Zugang zu solch „übermenschlichen“ Fähigkeiten hätte?

Stellen Sie sich eine Assistentin vor, die alle Informationen eines Unternehmens in ihrem „Gehirn“ trägt. Sie erinnert sich an die Bilanz von 1998 und die zugrundeliegenden Daten, an die Marketingstrategie für 2030 und an die Inhalte der Zeitungen von heute sowie aller je veröffentlichten Zeitungen. Sie verfolgt alles, was auf sozialen Medienkanälen gepostet wird. Und nicht nur das - sie kann all diese Informationen auch für komplexe Analysen verwenden. Die Antwort auf diese futuristische Vision könnte in der Welt der Large Language Models (LLMs) liegen.

LLMs sind eine Form Künstlicher Intelligenz, die in der Lage sind, massive Mengen an Textdaten zu analysieren, zu verstehen und zu generieren. Sie können in Sekundenschnelle Analysen durchführen, die spezialisierte Teams normalerweise Tage, Wochen oder sogar Monate kosten würden. Dabei ist die Schlussfolgerung, Zeit und Geld zu sparen, leicht zu ziehen.

In einer recht gewagten Prognose stellt Goldman Sachs die These auf, dass Generative KI das weltweite BIP potenziell um beachtliche 7% steigern könnte - eine bemerkenswerte Auswirkung für eine einzelne Technologie. Aber diese Potenziale sind nicht nur Science-Fiction oder Zukunftsvisionen. Mit den heutigen Large Language Models (LLMs) ist bereits vieles von dem, was wie eine Fantasie klingt, möglich. Und die Modelle der Zukunft werden noch komplexere Analysen durchführen können.

Das Rennen ist eröffnet

Wie in einer Welle des technologischen Aufbruchs setzen visionäre Marktführer wie Telefónica, Mercedes und Bloomberg schon heute auf die enorme Kraft Generativer Künstlicher Intelligenz und Large Language Models (LLMs). Dieser frühe Aufbruch in eine neu aufkeimende Ära der Innovation ist getrieben von vier zentralen Motiven, die wie unsichtbare Kraftfelder die strategische Marschrichtung bestimmen.

Wettlauf gegen die Uhr: Innovationszyklen im Zeitraffer

In der pulsierenden Welt der digitalen Technologien gleicht der Innovationszyklus einem rasenden Zeitraffer. Wer hier den Anschluss verpasst, verliert sich schnell im Nebel der Bedeutungslosigkeit. Mit einem mutigen Sprung an die vorderste Front der technologischen Entwicklung sichern sich Unternehmen durch die frühe Implementierung generativer KIs und LLMs entscheidende Wettbewerbsvorteile und einen Platz in der Poleposition der digitalen Transformation.

Suche nach den klügsten Köpfen: Der Kampf um die Talente

Wie in einem intensiven Schachspiel um die klügsten Köpfe unserer Zeit hat die Jagd auf die besten Talente begonnen. Dieser Wettstreit spiegelt sich in der rasant wachsenden Anzahl an Stellenanzeigen für KI-Experten wider. Unternehmen, die das Potenzial generativer KI und von LLMs erkennen und nutzen, präsentieren sich als attraktive Arbeitgeber und ziehen die hellsten Sterne am Talentenhimmel an.

Umstürzler der Branchen: Die disruptive Macht der Generativen KI

Generative KI ist ein Umstürzler, ein Erdrüttler, der das Potenzial hat, ganze Industrien auf den Kopf zu stellen. Selbst Technologieriesen wie Google sehen sich mit der disruptiven Macht dieser Technologie konfrontiert, wie das aufstrebende Unternehmen OpenAI eindrucksvoll demonstriert. Wie in einem Schachspiel der Giganten werden die Spielzüge neu definiert und das Kräfteverhältnis neu ausgelotet.

Kunden im Zeitalter der Automatisierung: Veränderte Erwartungen

In einer Welt, in der Automatisierung zur Norm wird, verschieben sich auch die Erwartungen der Kunden. Sie erwarten nicht nur niedrigere Preise, sondern auch ein verbessertes Kundenerlebnis. Virtuelle Assistenten, Chatbots und ähnliche Technologien, getrieben von LLMs, setzen neue Standards in der Kundeninteraktion. Unternehmen, die diesen gewandelten Erwartungen nicht gerecht werden, riskieren, den Kontakt zu ihren Kunden zu verlieren.

Der Startschuss für das Rennen um die Vorherrschaft in der generativen KI ist gefallen. Wer letztendlich die Nase vorn haben wird und wie sich das technologische Terrain weiter formt, bleibt abzuwarten. Doch eines ist sicher: Diejenigen, die jetzt mutig voran gehen und aktiv ihren Kurs auf die Zukunft richten, haben die besten Chancen, das Ziel als Sieger zu erreichen.

Die Vorteile von generativer AI und LLMs

1. Effizienzsteigerung und Kostenersparnis: Generative KI und LLMs können komplexe Aufgaben automatisieren, wodurch Mitarbeiter von zeitaufwendigen Tätigkeiten entlastet werden und sich auf strategischere und kreativere Aufgaben konzentrieren können. Laut einem Bericht von McKinsey könnten zwischen 2030 und 2060 bis zu 50% der heutigen Arbeitstätigkeiten automatisiert werden. Dies könnte zu erheblichen Personalkosteneinsparungen führen und gleichzeitig die Produktivität und Effizienz im Unternehmen erhöhen.
2. Verbesserte Entscheidungsfindung: Diese Modelle können riesige Datenmengen schnell und präzise analysieren und so Erkenntnisse liefern, die die strategische Entscheidungsfindung unterstützen. Sie können CEOs und ihren Teams dabei helfen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen, wodurch Unsicherheiten und Risiken reduziert werden.
3. Verbesserter Kundenservice: LLMs ermöglichen eine personalisierte und effiziente Kundenkommunikation rund um die Uhr. Dadurch wird das Kundenerlebnis verbessert, was wiederum die Kundenbindung und den Umsatz steigern kann.
4. Informationsvorsprung: Durch die Analysefähigkeiten von LLMs können Unternehmen wertvolle Einblicke aus ihren Daten gewinnen und fundierte Geschäftsentscheidungen treffen. Sie können auch aktuelle Markttrends vorhersagen und so einen Wettbewerbsvorteil erlangen.
5. Innovationstreiber: Durch die Nutzung von generativer KI und LLMs können Unternehmen neue Geschäftsmodelle und -dienstleistungen entwickeln, die auf personalisierten und interaktiven Kundenerlebnissen basieren.
6. Skalierbarkeit: Generative KI und LLMs ermöglichen es Unternehmen, ihre Geschäftstätigkeit zu skalieren, ohne dass ein proportionaler Anstieg der Ressourcen erforderlich ist. Da KI-Modelle mit zunehmender Größe größere Datenmengen und Aufgaben bewältigen können, können Unternehmen ihre Dienstleistungen oder Kundenbasis erweitern und dabei hohe Effizienz und Kundenservice aufrechterhalten.
7. Risikominderung: KI-Modelle können zur Identifikation und Minderung von Risiken in Echtzeit eingesetzt werden. Dies kann von der Erkennung betrügerischer Transaktionen im Finanzsektor, der Vorhersage von Geräteausfällen in der Fertigung bis zur Identifizierung potenzieller PR-Probleme in Social-Media-Daten reichen. Durch das proaktive Management dieser Risiken können CEOs den Ruf und die finanzielle Gesundheit ihres Unternehmens schützen.

Strategische Aspekte bei der Implementierung von generativer AI und LLMs

Auch viele große Unternehmen machen unserer Meinung nach den Fehler, zwar in generative AI zu investieren, dies allerdings vor allem über Seniors und nur sehr wenig über Masterand:innen, Werkstudierende und Praktikant:innen. Unternehmen, die die unglaubliche Macht von LLMs vollständig ausschöpfen möchten, sollten diesen Technologien eine strategische Priorität einräumen. Dabei sind mehrere wichtige Aspekte zu berücksichtigen:

Strategische Ausrichtung:

LLMs sollten nicht nur als eine weitere Technologie im Unternehmen betrachtet werden, sondern als ein zentraler Bestandteil der Unternehmensstrategie. Die Integration von LLMs sollte eng mit den Zielen und dem Zweck des Unternehmens verknüpft sein und den Mehrwert, den diese Technologie liefern kann, widerspiegeln.

Datenschutz und Compliance:

Die Implementierung von LLMs erfordert eine sorgfältige Berücksichtigung von Datenschutz und Compliance. Es ist unerlässlich, dass Unternehmen sicherstellen, dass der Einsatz von LLMs den gesetzlichen Vorschriften und Best Practices entspricht, insbesondere wenn es um den Umgang mit sensiblen Informationen geht.

Kompetenzaufbau und Weiterbildung:

Unternehmen sollten sowohl internes Know-How aufbauen als auch auf externe Expertise zurückgreifen, um das Beste aus LLMs herauszuholen. Das bedeutet, dass Mitarbeiter nicht nur geschult werden müssen, die Modelle effektiv einzusetzen, sondern auch zu verstehen, wie sie für verschiedene Geschäftsprozesse und Herausforderungen angewendet werden können.

Flexibilität und Skalierbarkeit:

Die Infrastruktur und Prozesse, die zur Unterstützung der LLMs eingesetzt werden, sollten flexibel und skalierbar sein. Sie sollten so konzipiert sein, dass sie an die sich verändernden Bedürfnisse des Unternehmens und an die Fortschritte in der LLM-Technologie angepasst werden können.

Change Management und kultureller Wandel:

Die Implementierung von LLMs ist nicht nur eine technologische, sondern auch eine kulturelle Herausforderung. Unternehmen müssen bereit sein, Change-Management-Strategien umzusetzen und eine Kultur der Akzeptanz und Anpassungsfähigkeit zu fördern, um den Erfolg dieser revolutionären Technologie zu gewährleisten.

Ethik und Verantwortung:

Wie jede Technologie, so können auch LLMs sowohl zum Guten als auch zum Schlechten genutzt werden. Es ist wichtig, ethische Überlegungen von Anfang an in den Implementierungsprozess einzubeziehen und einen verantwortungsvollen Einsatz von LLMs zu gewährleisten. Beispielsweise könnte es wichtig sein, ethische Richtlinien für die Nutzung von LLMs zu entwickeln und sicherzustellen, dass diese Modelle nicht für Manipulationen oder zum Verbreiten von Falschinformationen genutzt werden.

Nutzererfahrung und Akzeptanz:

Für den erfolgreichen Einsatz von LLMs ist es entscheidend, dass die Endnutzer - sei es die Mitarbeiter des Unternehmens oder seine Kunden - die Technologie akzeptieren und nutzen. Deshalb sollte der Fokus auf der Schaffung einer positiven Nutzererfahrung liegen, etwa durch intuitives Design und Nutzerfreundlichkeit der Anwendungen, die auf LLMs basieren.

Evaluation und kontinuierliche Verbesserung:

Wie bei jeder Technologie ist es auch bei LLMs wichtig, ihre Performance und ihren Nutzen kontinuierlich zu evaluieren. Dazu gehört, geeignete Metriken zur Messung des Erfolgs festzulegen und Feedbackschleifen zu etablieren, um die Modelle und ihre Anwendung kontinuierlich zu verbessern.

Interdisziplinäre Zusammenarbeit:

Bei der Implementierung von LLMs kann es von Vorteil sein, Experten aus verschiedenen Bereichen einzubeziehen, darunter Data Science, Linguistik, Ethik, Recht und Betriebswirtschaft. Eine solche interdisziplinäre Zusammenarbeit kann dabei helfen, die Herausforderungen und Chancen, die mit LLMs einhergehen, besser zu verstehen und zu adressieren.

Strategische Planung und Stufen der Reife

Bei Perelyn ordnen wir unsere Kunden gemeinsam mit ihnen in eine 5x5-Matrix ein, die die fünf Phasen der IT/AI-Infrastruktur-Reife (Initial, Managed, Defined, Quantitatively Managed, Optimising) mit den fünf Stufen der Generative-AI-Strategie-Reife (Awareness, Understanding, Capability, Proficiency, Leadership) in Beziehung setzt. Diese Matrix könnte als Fahrplan dienen, der die Fortschritte des Unternehmens in Bezug auf die technische Infrastruktur und die Fähigkeit zur Implementierung und Nutzung von generativen KI-Modellen aufzeigt. Sie kann dabei helfen, den aktuellen Stand des Unternehmens zu bestimmen und die nächsten Schritte zur Verbesserung der Nutzung von LLMs zu planen. Mit einer solchen strukturierten Vorgehensweise kann sichergestellt werden, dass das sich Unternehmen kontinuierlich weiterentwickelt und die enormen Möglichkeiten, die LLMs bieten, voll ausschöpft.

Stufen der Reife der IT-/KI-Infrastruktur

1. Initial: Die Organisation verfügt über wenig bis keine formalisierte IT-/KI-Infrastruktur. IT-Betrieb und -Dienstleistungen werden improvisiert oder reaktiv durchgeführt. Es gibt keine formalen Verfahren zur Behandlung von IT-Problemen, und es wird wenig strategisches Denken über die Rolle der IT/KI in der Organisation angewandt.
2. Managed: In dieser Phase beginnt die Organisation, die Bedeutung von IT/KI zu erkennen und in ihre Abläufe zu integrieren. Es kann eine grundlegende Infrastruktur vorhanden sein, die jedoch nicht umfassend oder gut verwaltet ist. Das Verständnis von KI ist begrenzt, und Anwendungsfälle sind isoliert.
3. Defined: Die Organisation verfügt nun über eine ordnungsgemäße IT-/KI-Infrastruktur mit formalisierten Verfahren und Zuständigkeiten. IT/KI wird als entscheidender Bestandteil der Unternehmensstrategie betrachtet. Es besteht eine verstärkte Konzentration auf Datenmanagement, Sicherheit und Compliance. Regelmäßige Schulungen und Updates zu den Fähigkeiten von KI finden statt.
4. Quantitatively Managed: Die Organisation verfügt über eine voll entwickelte IT-/KI-Infrastruktur, die regelmäßig aktualisiert und verbessert wird. Die Infrastruktur ist in alle Bereiche der Organisation integriert, und es besteht ein Verständnis für die potenziellen Auswirkungen von KI auf die gesamte Organisation. Entscheidungen basieren häufig auf Daten, und es werden konzertierte Anstrengungen unternommen, um die Fähigkeiten und Kenntnisse im Bereich KI zu verbessern.
5. Optimising: Auf dieser Stufe verbessert und optimiert die Organisation kontinuierlich ihre IT-/KI-Infrastruktur. Die Organisation nutzt KI, um Innovationen und Wettbewerbsvorteile voranzutreiben. Es gibt robuste Standards für Datenverwaltung, Privatsphäre und Ethik. Die Auswirkungen von KI werden regelmäßig bewertet, und ein tiefgreifendes organisationales Verständnis für KI ist vorhanden.

Stufen der Reife der Generative-KI-Strategie:

1. Awareness: In dieser Phase beginnt die Organisation gerade erst, das Potenzial der generativen KI zu verstehen. Möglicherweise werden einfache Modelle ausprobiert oder Anwendungsfälle identifiziert, bei denen generative Techniken eine Wirkung erzielen könnten.
2. Understanding: Die Organisation hat spezifische Probleme identifiziert, die mit generativer KI gelöst werden können, und entwickelt Prototypen oder Proof-of-Concept-Modelle. Es besteht ein Verständnis für den potenziellen Wert, aber die Anwendung oder Integration ist noch begrenzt.
3. Capability: Generative KI-Modelle werden in Produktionsumgebungen implementiert. Die Organisation beginnt, konkrete Vorteile aus ihren Modellen zu ziehen, aber es kann noch Herausforderungen bei Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit an neue Daten und Anforderungen geben.
4. Proficiency: Generative KI ist nahtlos in die Prozesse und Arbeitsabläufe der Organisation integriert. Die Modelle funktionieren nicht nur, sondern verbessern sich im Laufe der Zeit, lernen aus neuen Daten und bieten kontinuierlichen Mehrwert.
5. Leadership: In der letzten Stufe nutzt die Organisation generative KI nicht nur zur Verbesserung bestehender Prozesse, sondern auch zur Innovation und Schaffung neuer Möglichkeiten. Generative KI treibt strategische Entscheidungen voran und wird als integraler Bestandteil des Wettbewerbsvorteils der Organisation betrachtet.

Die Anwendbarkeit der Zellen in der 5x5-Matrix auf Unternehmen unterschiedlicher Größe hängt von den spezifischen Gegebenheiten des jeweiligen Unternehmens ab, einschließlich seiner aktuellen technologischen Reife und seiner strategischen Ausrichtung. Im Allgemeinen lassen sich Unternehmen anhand ihrer Größe oft wie folgt in der Matrix verorten:

Kleine Unternehmen:

Kleine Unternehmen befinden sich wahrscheinlich in den ersten Stufen der Matrix. Sie haben möglicherweise eine grundlegende IT/AI-Infrastruktur (Stufen 1–2: Initial, Managed) und sind sich der Potenziale von generativen KI-Modellen bewusst oder beginnen gerade, sie zu verstehen (Stufen 1–2: Awareness, Understanding). Daher sind die Zellen, die diesen Schnittpunkt repräsentieren, am besten für kleine Unternehmen geeignet.

Mittlere Unternehmen:

Mittlere Unternehmen haben möglicherweise eine fortgeschrittenere IT/AI-Infrastruktur und sind in der Lage, bestimmte KI-Funktionen zu nutzen (Stufen 2–3: Managed, Defined). Sie könnten ein besseres Verständnis von generativen KI-Modellen haben und ihre Fähigkeiten in diesem Bereich aufbauen (Stufen 2–3: Understanding, Capability). Daher wären die Zellen, die diesen Schnittpunkt repräsentieren, für mittlere Unternehmen geeignet.

Große Unternehmen:

Große Unternehmen, insbesondere solche in technologieintensiven Branchen, könnten sich in den höheren Stufen der Matrix befinden. Sie haben möglicherweise eine gut definierte und quantitativ gesteuerte IT/AI-Infrastruktur (Stufen 3–5: Defined, Quantitatively Managed, Optimising) und sind auf dem Weg zur Meisterung oder Führerschaft in generativen KI-Strategien (Stufen 3–5: Capability, Proficiency, Leadership). Daher wären die Zellen, die diesen Schnittpunkt repräsentieren, für große Unternehmen geeignet.

Der Weg hin zur Implementierung von Large Language Models (LLMs) gleicht einer Reise in eine neue Ära, ein Aufbruch in unbekanntes Terrain, das reich an Möglichkeiten und gleichzeitig an Herausforderungen ist. Wenn wir uns Savants wie Rüdiger Gamm vorstellen, die mit beeindruckender Genauigkeit und Geschwindigkeit rechnen können, sehen wir ein Bild der enormen Potenziale, die durch die Verbindung von menschlicher Intelligenz und technologischer Innovation freigesetzt werden können.

Der "Superhuman Assistant", diese nahezu mystische Vorstellung einer künstlichen Intelligenz, die lernen, sich anpassen und in enger Zusammenarbeit mit uns handeln kann, scheint plötzlich gar nicht mehr so utopisch. Jeder Fortschritt, den wir in der KI-Forschung machen, bringt uns diesem Ziel näher.

Die Einführung von LLMs kann wie der Schritt in eine neue Ära erscheinen. Aber wie die Arbeit von Savants wie Rüdiger Gamm zeigt, kann erst die Kombination von menschlichem Potenzial und technologischer Innovation bahnbrechende Ergebnisse liefern. Der "Superhuman Assistant" in Unternehmen könnte so schon bald keine Fantasie mehr sein, sondern eine wertvolle Ressource für Firmen auf der ganzen Welt.

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Die Welt der generativen künstlichen Intelligenz bringt viele Herausforderungen mit sich - wir von Perelyn sind Ihre erfahrenen Begleiter auf dieser spannenden Reise.

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Umfassende Projekterfahrung:

Wir haben über 20 erfolgreiche Generative-KI-Projekte in diversen Branchen (z.B. Logistik, Medien, Produktion, Pharma) und Funktionen (Marketing, Kundenservice, Forschung & Entwicklung) abgeschlossen, und insgesamt mehr als 200 KI-Projekte für mittlere bis große Unternehmen durchgeführt.

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Als erstes Unternehmen in Deutschland bieten wir einen umfassenden strategischen Ansatz für generative KI.

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