KI für kleine Unternehmen: Einleitung

Wir beginnen mit diesem Artikel eine mehrteilige Serie mit dem Ziel, einen pragmatischen Blick auf das Thema Künstliche Intelligenz zu werfen und wie kleine Unternehmen aktuelle KIs ohne Investition im Geschäftsalltag nutzen können.

Derzeit kommt niemand am Thema „Künstliche Intelligenz“ vorbei. KI dominiert die Neuigkeiten in der IT-Branche und wer etwas auf sich hält, vermarktet seine digitalen Werkzeuge und Leistungen als KI-unterstützt. Wenn KI in den Schlagzeilen aufscheint, ist meist „Generative AI“ (GenAI) gemeint, die auf „Large Language Models“ (LLM) fußt. Oft geht es dabei um generalistische Chatbots wie ChatGPT, Microsoft Bing / Copilot, Google Bard oder Claude.

Erstellt durch DALL-E via ChatGPT

Was bedeutet Chatbot, GenAI, und LLM?

GenAI bezieht sich auf jede KI, die in der Lage ist, Inhalte wie Texte, Bilder oder Musik zu erstellenhttps://link.springer.com/article/10.1007/s12599-023-00834-7. Moderne GenAI erlernt diese Fähigkeit, indem sie mit einer riesigen Datenmenge “trainiert” wird. Handelt es sich bei dieser Datenmenge um Text, spricht man von einem “Large Language Model” (LLM)https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3624724. Chatbots sind dann das Gesicht dieser LLMs: Sie sind die Anwendungen, die es Ihnen erlauben, sich mit einem LLM auszutauschen.

Das Ganze lässt sich gut an einem prominenten Beispiel erklären: ChatGPT ist eine Chatbot-Anwendung, welche das LLM “Generative Pre-trained Transformer” (GPT) verwendet. ChatGPT ist gleichzeitig eine GenAI, die in der Lage ist, vollkommen neue Texte zu erstellen.

Der aktuelle Hype

Der jüngste Hype-Zyklus um KI nimmt seinen Anfang mit der Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022https://arstechnica.com/information-technology/2023/11/chatgpt-was-the-spark-that-lit-the-fire-under-generative-ai-one-year-ago-today/. Während die zugrundeliegende Technologie (die GPT-Modelle) seit längerem verfügbar war, stellte ChatGPT einen großen Sprung betreffend das Sprachverständnis darhttps://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S266734522300024X. Komplexe KI war plötzlich für ein breites Publikum erfahrbar und erstaunte uns mit scheinbar intelligenten Konversationen.

Die Veröffentlichung von ChatGPT löste ein Rennen im Bereich GenAI aus: Viele Akteure (die zum Teil bereits parallel eigene LLMs entwickelt hatten) überstürzten sich dabei, eigene LLMs und Chatbots auf den Markt zu bringen. Microsoft veröffentlichte Copilot (basierend auf ChatGPT), Google kündigte Bard und Gemini an, Anthropic machte Claude öffentlich zugänglich und Meta (Facebook / Instagram) öffnete eingeschränkten Zugang zum LLM „LLaMA“. Die Liste ließe sich noch lange fortsetzen.

Die Stärken von GenAI

All diese neuen, LLM-basierenden Produkte teilen eine Reihe von positiven Eigenschaften. Sie sind gut darin …

• … natürliche Sprache zu „verstehen“ und zu verarbeiten.
• … Information zu aggregieren und zusammenzufassen.
• … kreative Texte zu erstellen.
• … Sprache zu übersetzen oder umzuformulieren.
• … verschiedene Rollen und deren Sprachbilder zu simulieren.

Die Schwächen von GenAI

LLMs haben auch einige Schwächen. Sie sind schlecht darin, mathematische Aufgaben zu lösen oder numerische Analyse durchzuführen. Sie tendieren zu „Halluzinationen“, wenn sie nach faktischen Informationen gefragt werden. Dies ist besonders gefährlich, da sie (dank ihrer eigentlichen Stärke, dem kreativen Schreiben) objektiv falsche Antworten sehr überzeugend als Fakten wiedergeben. Außerdem sind LLMs nicht darauf ausgelegt, immer die aktuellen Daten für ihre Antworten parat zu haben: sie „wissen“ nichts von neuen Entwicklungen, bis sie mit entsprechenden Informationen trainiert wurden.

Was Sie beachten sollten

Außerdem gibt es kritische Aspekte abseits dieser inhärenten Schwächen, die bei der Nutzung beachtet werden sollten.

Datensicherheit und Privatsphäre: Es ist nicht transparent wie bzw. welche Daten, die Sie an Chatbots weitergeben, verarbeitet werden. Unter Umständen werden Ihre Eingaben (inklusive vertraulicher Texte) verwendet, um die KI zu trainieren und können so den Weg an die Öffentlichkeit finden.

Rechtliches: Derzeit gilt es als Streitfrage, welche Daten die Entwickler von LLMs verwenden dürfen, um die KIs zu trainieren. Gleichzeitig ist das Urheberrecht von Inhalten, die mit GenAI erstellt wurden, in einer rechtlichen Grauzone.

Ethische Aspekte: Im Hinblick auf soziale und gesellschaftliche Fragen haben LLMs eine Tendenz, Vorurteile zu verstärken. Auch werden LLMs immer häufiger für kriminelle Aktivitäten eingesetzt.

Umweltbelastung: Das Training und der Betrieb von LLMs ist sehr Energie-intensiv und hinterlässt einen großen CO2-Fußabruck.

Der praktische Nutzen für kleine Unternehmen

Aus den Stärken von GenAI ergeben sich spannende Anwendungsfälle. Konkret sehen wir bei folgenden Anwendungen großes Potenzial für kleine Unternehmen:

1. Kreative Texte (und Bilder) erstellen: Sie müssen nicht jeden Bericht von Hand schreiben oder übersetzen.
2. Ideenbildung: Sie brauchen einen Sparringspartner für eine neue Geschäftsidee? Chatbots können viele Rollen einnehmen und Sie beim Feinschliff unterstützen.
3. Recherche: Neue Chatbots sind hinreichend gut darin, Informationen aus dem Internet zu suchen und zu aggregieren. Sie müssen sich nicht selbst durch zig Artikel quälen.
4. Dokumente zusammenfassen: Sie müssen die neueste, 197-seitige Richtlinie nicht komplett lesen. Lassen Sie eine LLM das erledigen.

Diese Anwendungsmöglichkeiten haben das Potenzial, Ihnen Zeit bei alltäglichen, banalen Tätigkeiten zu sparen und somit mehr Spielraum für die Entwicklung Ihres Kerngeschäftes zu schaffen – ein Ziel, das wir mit unseren Beratungsleistungen ebenso verfolgen. Aus diesem Grund werden wir in den folgenden Beiträgen jeden Anwendungsfall im Detail besprechen und Ihnen praktische Beispiele dafür liefern, wie Sie ohne Investition vom Hype profitieren können. Beginnen werden wir nächste Woche mit dem naheliegendsten Fall: dem Erstellen von Texten und Bildern im täglichen Geschäft.