Die Kraft der generativen KI ist unbestreitbar, dennoch bleiben viele Organisationen vorsichtig, diese Technologie vollständig zu übernehmen. Während es legitime Bedenken hinsichtlich Risiken wie dem Zugriff auf geistiges Eigentum oder persönliche Daten gibt, argumentiert Andrew McAfee, ein leitender Wissenschaftler am MIT Sloan School of Management, dass diese Risiken beherrschbar sind. Tatsächlich ist McAfee der Meinung, dass es ein großer Fehler ist, nicht am Rennen um KI teilzunehmen, da die Vorteile der generativen KI bedeutend sind und die Belohnungen im Erfolgsfall lohnenswert sind.
Um Chancen zu identifizieren und das potenzielle Return on Investment für generative KI-Anwendungen zu bestimmen, empfiehlt McAfee vier grundlegende Schritte, die Unternehmensführungskräfte berücksichtigen sollten.
Erstens sollten vorhandene Wissensarbeitsplätze erfasst werden, um festzustellen, welche Aufgaben mithilfe von generativer KI verbessert werden können. Wenn beispielsweise etwas auf Grundlage einer etablierten Vorlage erstellt wird, sollte die KI den ersten Versuch machen und dann von einem menschlichen Arbeiter überprüft und bearbeitet werden.
Zweitens sollten vorgefertigte KI-Lösungen in Betracht gezogen werden. McAfee schlägt vor, eine kompetente, aber naive generative KI-Assistentin für bestimmte Aufgaben zu nutzen. Eine solche Assistentin kann durch vorgefertigte KI-Lösungen bereitgestellt werden und neuen Mitarbeitern dabei helfen, schnell produktiv zu werden, indem sie Aufgaben wie Softwaretests oder Fehlerbehebung übernimmt.
Drittens sollten bei Wissensarbeitsplätzen, die mehr Fachkenntnisse erfordern, ein vorgefertigtes generatives KI-System mit einem anderen System kombiniert werden, das auf internen Daten trainiert ist. Dadurch können Organisationen die Leistung einer erfahreneren Assistentin durch Nutzung des institutionellen Wissens, Kundeninformationen, Stimmungsanalyse und branchenspezifisches Know-how erzielen.
Schließlich sollten potenzielle Projekte priorisiert werden, indem die Rollen identifiziert werden, die am besten für naive oder erfahrene digitale Assistenten geeignet sind, und sich auf die vielversprechendsten Anwendungsfälle von generativer KI konzentriert wird. Laut McKinsey-Studien haben Bereiche wie Kundendienst, Marketing und Vertrieb, Ingenieurwesen sowie Forschung und Entwicklung das größte Potenzial für generative KI-Anwendungen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass obwohl es Risiken im Zusammenhang mit generativer KI gibt, es für Organisationen entscheidend ist, diese Herausforderungen zu überwinden und am Rennen um KI teilzunehmen. Indem sie McAfees Schritten folgen, können Unternehmen Chancen identifizieren, Risiken mindern und das Potenzial der generativen KI nutzen, um Produktivität und Erfolg voranzutreiben.
FAQ: Generative KI im Geschäftsbereich
F: Welche Risiken gibt es im Zusammenhang mit generativer KI in Organisationen?
A: Risiken wie der Zugriff auf geistiges Eigentum oder persönliche Daten sind Bedenken bei generativer KI.
F: Warum ist es wichtig, dass Organisationen generative KI nutzen?
A: Die Vorteile der generativen KI sind bedeutend und können zu Belohnungen bei Erfolg führen.
F: Welche vier Schritte empfiehlt Andrew McAfee, um das potenzielle Return on Investment für generative KI-Anwendungen zu bestimmen?
A: 1. Erfassen Sie vorhandene Wissensarbeitsplätze und identifizieren Sie Aufgaben, die mithilfe von generativer KI verbessert werden können.
2. Erwägen Sie vorgefertigte KI-Lösungen für bestimmte Rollen.
3. Kombinieren Sie ein vorgefertigtes generatives KI-System mit einem anderen System, das auf internen Daten trainiert ist, für Wissensarbeitsplätze, die Fachkenntnisse erfordern.
4. Priorisieren Sie potenzielle Projekte basierend auf den am besten geeigneten Rollen für naive oder erfahrene digitale Assistenten.
F: Welche Bereiche haben laut McKinsey-Studien das meiste Potenzial für generative KI-Anwendungen?
A: Laut McKinsey haben Bereiche wie Kundendienst, Marketing und Vertrieb, Ingenieurwesen sowie Forschung und Entwicklung das meiste Potenzial für generative KI-Anwendungen.
Definitionen:
– Generative KI: Eine Technologie, die in der Lage ist, Inhalte zu generieren oder Vorhersagen auf der Grundlage großer Datenmengen zu treffen.
– Geistiges Eigentum: Immaterielle Vermögenswerte wie Erfindungen oder kreative Werke, die durch Urheberrechts-, Patent- oder Markenrechte geschützt sind.
– Persönliche Daten: Informationen, die eine Person identifizieren können, wie ihr Name, Adresse oder Sozialversicherungsnummer.
Vorgeschlagene verwandte Links:
– MIT Sloan School of Management
– McKinsey & Company
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