Das Potenzial von generativer KI für B2B-Unternehmen

Schon vor ChatGPT gab es beeindruckende generative KI-Modelle. So hat KI bereits 2011 mit der Markteinführung von Apples „Siri“ unseren Alltag erreicht. Ebenfalls 2011 gewann das Computerprogramm „Watson“ in einer amerikanischen Quizshow gegen menschliche Mitspieler. Watson hat damit bewiesen, dass es natürliche Sprache versteht und auch schwierige Fragen schnell beantworten kann.

Generative KI-Anwendungen wie ChatGPT haben jedoch die Vorstellungskraft der Menschen, was KI leisten kann, in einer Weise beeinflusst, die andere Systeme nicht erreicht haben. Das liegt wahrscheinlich an der breiten und sehr einfachen Anwendbarkeit – fast jeder kann damit kommunizieren und kreativ sein.

Die neuesten Anwendungen der generativen KI können eine Vielzahl von Routineaufgaben erledigen, wie z. B. Daten neu ordnen und klassifizieren. Aber es ist die Fähigkeit, Texte zu schreiben, Musik zu komponieren und digitale Kunst zu schaffen, die für Schlagzeilen gesorgt hat – und gleichzeitig viele Menschen zum Experimentieren angeregt hat.

Dies hat nun zur Folge, dass zahlreiche B2B-Unternehmen vor der Herausforderung stehen, sich mit den Auswirkungen der generativen KI auf ihr Unternehmen, ihre Mitarbeiter:innen, interne Prozesse und die Wirtschaft auseinanderzusetzen, ohne dass ihnen viel Kontext zum Verständnis zur Verfügung steht.

Daher werden in diesem Artikel die Chancen der generativen KI für B2B-Unternehmen sowie die Herausforderungen, die diese Technologie mit sich bringen, untersucht.

Generative KI im Vergleich zu anderen Arten der KI:

Generative Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das sich auf die Analyse von Daten und die Erzeugung neuer Inhalte konzentriert.

Was die generative KI von anderen Arten der KI unterscheidet, ist ihre Fähigkeit, Inhalte zu erzeugen, die nicht nur vorhandene Daten klassifizieren oder kategorisieren. Generative Modelle verwenden verschiedene Techniken wie Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs) oder autoregressive Modelle, um Daten zu erzeugen, die den Trainingsdaten ähnlich sind.

Im Gegensatz dazu konzentrieren sich andere Arten der KI, wie z. B. klassische Klassifikations- oder Regressionsalgorithmen, auf die Erkennung von Mustern in den Daten und auf Vorhersagen. Diese Arten von KI-Modellen (oder Modellen des maschinellen Lernens) sind darauf ausgerichtet, spezifische Aufgaben zu lösen oder Daten in vordefinierte Kategorien einzuordnen, ohne die Fähigkeit zu besitzen, neue Daten zu generieren. Dies ist beispielsweise bei Predictive (Sales) Analytics-Anwendungen der Fall.

Generative KI ermöglicht die Erzeugung neuer Bilder, Texte, Audio- oder Videoinhalte auf der Grundlage von Mustern in vorhandenen Daten. Diese Fähigkeit hat zahlreiche Anwendungen in den verschiedensten Bereichen, wie z.B. in der Mediengestaltung, der Fertigung oder im Marketing. Durch die Erzeugung neuer Daten und Inhalte kann die generative KI innovative Lösungen hervorbringen und die menschliche Kreativität unterstützen.

Generative KI bringt nicht nur Fortschritt, sondern auch konkrete Herausforderungen mit sich: die Qualität der Inhalte ist nicht immer zuverlässig, ethische Fragen sind oft ungeklärt und die Abhängigkeit von großen Trainingsdatensätzen bleibt kritisch.

Besonders im kreativen Bereich wird das deutlich. Die Nutzung bestehender Werke zum Training von Modellen wirft berechtigte Fragen zum Schutz von Künstlerinnen und Künstlern auf. Fragen, die in der Praxis bisher nur unzureichend beantwortet sind.

Gleichzeitig ist klar: Generative KI ist längst in der breiten Anwendung angekommen und wird bleiben. Entscheidend wird daher nicht sein, ob wir sie nutzen, sondern wie verantwortungsvoll wir es tun.

Chancen von generativer KI für B2B-Unternehmen

Die Einsatzmöglichkeiten von generativer KI für B2B-Unternehmen sind vielfältig und bieten ein enormes Potenzial zur Prozessoptimierung und Effizienzsteigerung:

– Prozessautomatisierung und Effizienzsteigerung: Generative KI kann dazu beitragen, wiederkehrende und zeitintensive Prozesse im B2B-Umfeld zu automatisieren. Durch die Generierung von Berichten, die Analyse großer Datenmengen und die Automatisierung administrativer Aufgaben können Unternehmen ihre Effizienz steigern und Ressourcen für strategische Aufgaben freisetzen.

– Personalisierung von Diensten und Angeboten: Durch den Einsatz generativer KI können B2B-Unternehmen ihre Dienstleistungen und Angebote personalisieren, um besser auf die spezifischen Bedürfnisse ihrer Kunden eingehen zu können. Dies kann von der Erstellung maßgeschneiderter Marketinginhalte bis hin zur Anpassung von Produkten und Dienstleistungen an individuelle Anforderungen reichen.

– Innovative Lösungen und Produktentwicklung: Generative KI ermöglicht es B2B-Unternehmen, neue und innovative Lösungen zu entwickeln, beispielsweise im Designprozess oder bei der Erstellung von Prototypen. Durch die Generierung von Ideen und Designs können Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken und sich am Markt differenzieren.

– Effektivere Kundenkommunikation: Die fortgeschrittenen Fähigkeiten von generativen KI-Modellen, Gespräche zu führen und Inhalte zu erstellen, können in B2B-Unternehmen genutzt werden, um die Kundenkommunikation zu verbessern. Chatbots, die vorher durch ihre regelbasierten Antworten sehr schnell an ihre Grenzen gekommen sind, können nun mehr leisten. Dadurch werden mehr Kundenanliegen ohne lange Wartezeiten in der Kundenservice-Hotline gelöst.

Auf diese Weise bietet die generative KI B2B-Unternehmen die Möglichkeit, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, innovative Lösungen zu entwickeln und sich auf dem Markt zu differenzieren.

Nutzung von generativer KI in B2B-Unternehmen: Darauf sollten Sie achten.

Der Einsatz dieser Technologie erfordert jedoch auch eine Strategie, um ihr Potenzial bestmöglich zu nutzen und gleichzeitig ethische und datenschutzrechtliche Aspekte zu berücksichtigen.

1. Wenn Sie z. B. ChatGPT verwenden, sollten Sie sich darüber im Klaren sein, dass Sie alle Daten, die Sie in ChatGPT eingeben, OpenAI zur Verfügung stellen. Daher lohnt sich ein Blick auf andere Modelle.

Neben kommerziellen Lösungen gibt es mittlerweile leistungsfähige Open-Source-Modelle wie Mixtral oder DBRX, die sich flexibel in bestehende Systeme integrieren lassen und Unternehmen mehr Kontrolle über Daten und Infrastruktur ermöglichen. Ergänzend dazu gewinnen Modelle wie Claude an Bedeutung, die einen klaren Fokus auf Sicherheit, Alignment und verantwortungsvollen KI-Einsatz legen.

Ein wichtiger Aspekt bei der Auswahl geeigneter KI-Modelle ist deren Herkunft und regulatorischer Rahmen. Modelle wie Mixtral werden von europäischen Anbietern entwickelt und bewegen sich damit vollständig im Kontext von DSGVO und EU-Regulatorik, was insbesondere für Unternehmen mit hohen Compliance-Anforderungen ein Vorteil ist. Lösungen wie DBRX oder Claude stammen hingegen von US-Unternehmen, unterliegen jedoch ebenfalls den Vorgaben des EU AI Acts, sobald sie innerhalb der EU eingesetzt werden. Entscheidend ist dabei weniger die Frage nach dem „besten“ Modell, sondern welches Modell zur jeweiligen Anwendung, den Datenschutzanforderungen und den ethischen Rahmenbedingungen passt.

2. Schulen Sie Ihre Mitarbeitenden im Umgang mit generativer KI. Es reicht nicht aus, einen ChatGPT+ Zugang zur Verfügung zu stellen. Die richtige Eingabe der Prompts (Eingabebefehle) verhindert ungenaue und frustrierende Ergebnisse.

Prompts können sowohl Fragen als auch Befehle sein und beeinflussen, wie generative KI-Systeme auf Ihre Anfrage reagieren.

Die folgenden Punkte sollten beachtet werden:

– Offene Fragen eignen sich für kreative Ansätze. Sie führen zu unspezifischen und weitreichenden Antworten.
– Wenn Sie eine klare Vorstellung davon haben, was Sie wollen, dann formulieren Sie es so spezifisch wie möglich. Dadurch werden auch die Antworten präziser.
– Legen Sie das gewünschte Format fest (Liste, Tabelle, ausgeschriebener Text).
– Geben Sie den Ton an: formell, informell, für einen bestimmten Anlass, einen bestimmten Stil usw.
– Geben Sie die Länge der Antwort an: kurz und bündig, ausführlich oder eine bestimmte Anzahl von Wörtern.

Aber Vorsicht! Auch gut trainierte generative KI-Modelle sind immer noch KI-Modelle. Das bedeutet, dass sie auch mit dem besten Prompt nie 100% richtig liegen werden.

3. Damit kommen wir zum dritten Punkt. Eine Qualitätskontrolle ist aufgrund der „Natur der KI“ immer notwendig. Selbst wenn man 50 perfekte Texte generiert hat, wird sich irgendwann ein Fehler einschleichen. Es liegt an uns Menschen, diese zu finden.

4. Beachten Sie die folgenden Gefahren und Herausforderungen für Ihr Unternehmen im Speziellen.

– Ethik und Verantwortung: Generative KI wirft ethische Fragen auf, insbesondere in Bezug auf die Verwendung der generierten Inhalte und möglichen Missbrauch.

– Veränderungen am Arbeitsplatz: Automatisierung durch generative KI könnte einige Arbeitsplätze überflüssig machen und erfordert Umschulungen und Anpassungen in der Arbeitswelt.

– Abhängigkeit von Daten: Generative KI-Modelle benötigen große Datenmengen, was Datenschutz- und Sicherheitsbedenken aufwirft.

 
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Das Potenzial von generativer KI für B2B-Unternehmen – Fazit

Generative KI bietet ein enormes Potenzial für die Erweiterung menschlicher Fähigkeiten und für Innovationen in verschiedenen Bereichen.

Allerdings müssen die potenziellen Gefahren und ethischen Herausforderungen, die mit dieser Technologie verbunden sind, sorgfältig bedacht und angegangen werden. Die Verantwortung liegt nicht nur in der Entwicklung und Nutzung dieser Technologie, sondern auch in der Schaffung geeigneter Richtlinien und Kontrollmechanismen, um sicherzustellen, dass der Nutzen dieser Technologie maximiert wird.

Bevor Sie KI einsetzen, sollten Sie einen Case haben. Und zwar unabhängig davon, ob es sich um „normale“ oder generative KI handelt. Welches Problem in Ihrem Unternehmen soll ein KI-System lösen? Gehen Sie auf die Suche nach geeigneten Systemen und Anbietern.

Wenn Sie beispielsweise im B2B-Großhandel oder in der Produktion tätig sind, haben Sie es mit einer großen Menge an Vertriebsdaten zu tun, die Sie nutzen sollten! Eine KI-basierte Predictive Sales Software ist dafür am besten geeignet.

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Literaturnachweis:

McKinsey (2023): The economic potential of generative AI: The next productivity frontier

Bosch: Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz

Elektronik Praxis: „KI ist nicht KI – warum eine Unterscheidung sinnvoll ist“