Das Thema Künstliche Intelligenz flutet seit anderthalb Jahren, seit dem Start von ChatGPT, alle Kanäle, alle Medien und alle Industrien. Kaum ein Wirtschaftszweig, der sich noch nicht mit unzähligen Möglichkeiten, Chancen aber eben auch Fragezeichen konfrontiert sieht. Und anstatt auf den bereits fahrenden Zug aufzuspringen, sind viele deutsche Unternehmen eher zurückhaltend darin, sich mit KI zu beschäftigen, Prozesse zu automatisieren und von den Vorteilen zu profitieren.
Wer derzeit auf größeren Veranstaltungen oder in gut besuchten Vortragspanels konkret nachfragt, wer im Unternehmen bereits KI zur Automatisierung oder Teilautomatisierung von Prozessen einsetzt, erlebt eine Überraschung: Grob überschlagen sind es gerade 10 Prozent. Also nochmal eine Ecke weniger als in aktuellen Studien veröffentlicht. Kaum fasslich bei einem Thema, das seit anderthalb Jahren praktisch jeden betrifft. Ein größerer Rest der Befragten denkt wenigstens über KI nach, doch es gibt eine erhebliche Anzahl von Unternehmen, die nicht einmal das tut. Was ist das Problem? Unkenntnis? Angst? Angst ist bekanntlich ein schlechter Ratgeber. Und aus der Angst vor KI kann schnell die Angst oder besser Tatsache werden, ohne KI den Anschluss zu verlieren.
Schon die KI-Übersicht verloren?
Wenn es um das Ob und Wie bei KI geht, überwiegen aktuell zwei Herangehens- oder besser Nicht-Herangehensweisen: Die eine betrifft Mittelständler, die zwar grundsätzlich für Neuerungen empfänglich sind, bei denen aber gerade 2 von 300 Mitarbeitern in der internen IT arbeiten. Die sind leider so beschäftigt, dass sie echt keine Zeit haben, auch noch über KI nachzudenken. Nicht gut.
Die andere betrifft Mittelständler, die deutlich mehr IT-Manpower und damit Zeit haben, mit KI zu experimentieren. Die machen dann irgendwas mit diesen Large Language Models, LLMs, und haben sicher Spaß dabei. Nur leider überblickt keiner, mit welchen LLMs herumgedaddelt wird und welche Unternehmensdaten dabei abfließen. Und wohin überhaupt? Auch nicht gut.
Offen gestanden: KI gleicht einem Dschungel. Und es ist echt nicht leicht, sich darin zurechtzufinden. Dafür ist das alles noch zu neu und es geht ziemlich schnell. Seit dem Start von ChatGPT Ende November 2022 sind gefühlt tausende von LLMs dazu gekommen. Fast jeden Tag gibt es neue Modelle, Namen tauchen auf und verschwinden wieder, wer hat Zeit, das ständig zu verfolgen und zu verstehen? Und was sind eigentlich Tokens, was bezahlt man dafür, was passiert mit den Daten? Was bedeutet der EU AI-Act für das eigene Business? Und - by the way - was sagt überhaupt der Betriebsrat zum KI-Einsatz? Die befürchten doch sofort, dass Mitarbeiter entlassen werden. Ach ja, und dann wäre da noch die FDA und ISO und sonstige Regulierung… HILFE! Ergebnis: Der Aufwand, sich mit KI zu beschäftigen scheint deutlich größer zu sein als der Nutzen von KI.
Angst vor Kontrollverlust und ungeahnten Konsequenzen
Aber welchen Return on Investment erreicht man wirklich durch die Prozessautomatisierung mit KI? Wie lässt sich das berechnen? Zwar gelten KI-basierte virtuelle Assistenten als Visitenkarte nach außen, aber was machen Unternehmen, wenn der Bot Blödsinn erzählt, halluziniert, personenbezogene Daten rausgibt, interne Geschäftszahlen austratscht oder auf Anfrage eine nette Wettbewerbsliste zusammenstellt, nach Umsatzzahlen sortiert? Wen kann man dann verklagen? Muss einem das egal sein, wenn man KI einsetzt, no risk no fun? Oder ignoriert man das Thema KI einfach völlig durch?
Beides ist natürlich falsch. Denn ganz im Ernst ist KI tatsächlich für alle da und grundsätzlich auch gut nutzbar – man braucht nur einfach jemanden, der beim Marsch durch den Dschungel hilft und an den richtigen Stellen einen Wegweiser platziert. Die Funktion des „Da geht´s lang!“ übernehmen so genannte AI Gateways, die eine zunehmend wichtige Bedeutung für den Einsatz von KI gerade in europäischen Unternehmen erlangen werden.
Da geht’s lang – läuft!
Diese Gateways helfen bei der Auswahl des richtigen LLMs für den eigenen Anwendungsfall. Sie unterstützen bei allen Fragen bezüglich der Compliance, also der Einhaltung der rechtlichen Bestimmungen bezüglich Datensicherheit, Datenschutz, Datenspeicherung, Datenweitergabe und so weiter. Das wird alles eher mehr als weniger. Ebenfalls entscheidend für den erfolgreichen KI-Einsatz ist die Kostenkontrolle und die Frage, was eigentlich wofür bezahlt wird. Auch hier machen AI Gateways den Blick frei. Und schließlich geht es noch um die Guardrails, also die Leitplanken, mit denen festgelegt wird, was die KI, also der eigene Bot, tatsächlich machen darf und was bitte nicht. Klingt nach viel Arbeit, geht aber mit einem Gateway leichter als gedacht.
