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Generative KI: Die transformative Kraft in vier Stufen

In einer Zeit der Innovation setzen Unternehmen auf generative KI als transformative Kraft, die konventionelle Grenzen überschreitet. Diese cutting-edge Technologie – wie beispielsweise ChatGPT – ermöglicht es Unternehmen in verschiedenen Branchen, die Content-Creation zu revolutionieren, die Interaktion mit Kunden zu verbessern und Entscheidungsprozesse zu optimieren. Von der Gestaltung des Marketings bis hin zur intelligenten Datenerfassung – Generative KI wird zu einem zentralen Werkzeug, das die Landschaft der Unternehmensprozesse verändert und eine einzigartige Effizienz und Kreativität fördert.

Aktuellen Schätzungen zufolge wird der Softwareumsatz mit dem Einsatz von generativer KI von 40 Milliarden Dollar im Jahr 2022 auf rund 1,3 Billionen Dollar in den nächsten 10 Jahren ansteigen (Quelle: Bloomberg Intelligence). Ein konkretes Beispiel ist der KI-Assistent „Github Copilot“ welcher Softwareentwickler bei der täglichen Arbeit unterstützt. Eine Studie hat die Produktivitätsgewinne gemessen und festgestellt, dass ein Entwickler, der diese Technologie nutzt, im Durchschnitt 55 % effizienter arbeitet. Ein weiteres Beispiel ist der im November veröffentlichte Microsoft 365 Copilot, der Präsentationen erstellen, E-Mail schreiben und Meetings zusammenfassen kann.

Die Landschaft der generativen KI ist mittlerweile so umfangreich geworden, dass es für Unternehmen zur Herausforderung wird, den Einstieg in diesen essenziellen Technologiebereich zu finden. Darum haben wir das GenAI Maturity Model entwickelt, welches neben Selbsteinschätzung einen konkreten Fahrplan vorgibt.

GenAI Maturity Model

Das GenAI Maturity Model umfasst vier aufeinanderfolgende Stufen – Junior, Senior, Principals und Partners -, welche sich auf den Reifegrad von Unternehmen im Bereich der generativen KI beziehen.

JUNIORS

Der Einstieg in die Welt der GenAI beginnt mit der Nutzung verfügbarer Tools wie ChatGPT oder Bart. Diese Stufe stellt einen soliden Ausgangspunkt dar, um Potentiale zur Optimierung zu identifizieren. Der volle Umfang wird jedoch nur durch Bezahlversionen – wie GPT 4 – zur Verfügung gestellt. Unbedingt ist zu beachten, die Einstellung Chat history & training im geschäftlichen Kontext zu deaktivieren. Zwar werden Chats dann nicht mehr gespeichert, allerdings darf der Hersteller OpenAI sonst offiziell Chatverläufe zum Training der Modelle nutzen, aus Gründen des Datenschutzes und der Informationssicherheit im Unternehmen sollte die Einstellung also deaktiviert werden. Darüber hinaus schränkt die Barriere zwischen künstlicher Intelligenz und geschäftsrelevanten Anwendungen/Daten den Einsatz ein, da alle Daten händisch mitgegeben werden müssen.

Die Erstellung unternehmensbezogene Benutzeranfragen – wie ”Schreibe an den neuen Lead max.mustermann@firma.de eine E-mail und informiere ihn über unser neues Produkt XYZ. Nachfolgend findest du noch die Informationen zu unserem Produkt XYZ …“ – erfordert die Überwindung solcher Hürden, was Gegenstand unserer nächsten Stufe Senior ist.

SENIORS

Ein Senior nutzt die Integration von GenAI Tools in Standardprogrammen wie Microsoft 365 Copilot, Salesforce und Atlassian Intelligence. Dies ermöglicht eine einfache, kosteneffiziente und leistungsstarke Anwendung, die auf isolierte Datenpools – wie eine SAP-Datenbank – eines Unternehmens zugreifen kann. Hier eine Beispielanfrage:

”Schreibe an den neuen Lead max.mustermann@firma.de eine Email und informiere ihn über unser neues Produkt XYZ (siehe SAP)

Eine Kommunikation zwischen verschiedenen Anwendungen besteht jedoch nicht, außerdem ist nicht jeder Datenpool über die GenAI Anwendung verfügbar. Für den unternehmensspezifischen Einsatz ist es sinnvoll, weitere Spezialisierungen vorzunehmen, um die Potentiale von GenAI im Unternehmen vollumfänglich auszuschöpfen und generative KI bewusst als Wettbewerbsvorteil zu nutzen. Dies führt uns zur nächsten Stufe Principals.

PRINCIPALS

Anstatt nur mit der breiten Masse an Senior mitzuziehen, gehen Principals einen entscheidenden Schritt weiter. Durch die Entwicklung eigener GenAI-Tools, z.B. auf Basis von Sprachmodellen über Azure, OpenAI, Aleph Alpha und Pincone, können maßgeschneiderte Lösungen für spezifische Anwendungsfälle realisiert werden. Durch systemübergreifende Datenintegration – wie z.B. die zusätzliche Einbindung des Outlook-Kalenders, des Netzlaufwerks oder beliebigen anderen Datenpools – kann das enorme Potenzial der Generativen KI ausgenutzt werden. Eine Beispielanfrage wäre:

”Schreibe an den neuen Lead max.mustermann@firma.de eine E-Mail und informiere ihn über unser neues Produkt XYZ (siehe SAP), hänge meine Verfügbarkeit an, damit wir direkt einen Call ausmachen können (Outlook).“

 Zusammenfassend eine schematische Übersicht der Stufen: 

PARTNERS

Um nach dem Principal nochmal einen draufzusetzen, entwickeln Unternehmen im Partner Level eigene Sprachmodelle. Was erstrebenswert klingt, ist oft aber nicht notwendig und primär großen Forschungsteams überlassen. Durch die direkte Integration von Wissen in das Training eines Modells kann zwar ein Höchstmaß an Spezialisierung und Anpassungsfähigkeit erreicht werden, allerdings ist dies auch mit einem immensen Zeit- und Kostenaufwand verbunden. In den meisten Fällen deckt die Verwendung eines bestehenden Sprachmodells auf dem Principal Level die meisten Bedürfnisse der Unternehmen bereits optimal ab.

Prozess

GenAI-Tools ermöglichen nicht nur die Automatisierung von Workflows, sondern auch die Vereinfachung der Informationsgewinnung und Kommunikation, was wiederum die Entscheidungsprozesse verkürzt. Dieser anhaltende Trend wird sich in den kommenden Jahren weiter verstärken und eröffnet Unternehmen die Möglichkeit, einen deutlichen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

digatus.ai begleitet Ihr Unternehmen mit einem agilen Prozessansatz in eine Generative-KI getriebene Zukunft.

Erfahren Sie hier mehr zu digatus.ai.

Oliver Seitz

Oliver Seitz
Als Head of digatus.ai berät und unterstützt Oliver Seitz mit seinem Team Unternehmen in allen Bereichen rund um Data Engineering, Data Analytics, Deep Learning und AI. Besonderer Fokus liegt dabei auf der Sparte Manufacturing mit Herausforderungen in Predictive Maintenance, Process Optimization und Quality Control.

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