Frühe Anwender beschleunigen den Einsatz von generativer KI in der Produktion: Erkenntnisse aus neuem Bericht

Organisationen bringen generative KI (gen AI) schnell in die Produktion, um von gesteigerter Effizienz, personalisierten Kundenerlebnissen und fundierten Entscheidungen zu profitieren. Derzeit betrachtet jede vierte Organisation gen AI als entscheidend für die Produktivitätssteigerung. Dreißig Prozent priorisieren die Verbesserung des Kundenerlebnisses und der Personalisierung, während 26% das Potenzial der Technologie für bessere Entscheidungsfindung hervorheben.

Laut dem Generative AI Report von Dresner Advisory Services, der Erkenntnisse aus einer globalen Forschungsgruppe von über 8.000 Organisationen zieht, evaluieren und übernehmen Unternehmen aktiv gen AI-Technologien. Howard Dresner, Gründer und Chief Research Officer von Dresner Advisory, bemerkt: „Das Phänomen der generativen KI hat sowohl positive als auch negative Aufmerksamkeit erregt. Während die aktuelle Einführung noch in den Anfängen steckt, zeigen die meisten Befragten die Absicht, sie schnell oder in Zukunft umzusetzen.“

Förderung der Einführung: Prioritäten beschleunigen den Fortschritt

Die Entwicklung von Geschäftsfällen für neue Technologien scheitert oft daran, messbaren Umsatz mit Zeit- und Kosteneinsparungen zu verknüpfen. Gen AI zeigt jedoch ihren Wert während der Pilotprojekte und vermeidet die typischen Schwierigkeiten mit überwältigenden Daten, die in Unternehmen häufig auftreten. Der Dresner-Bericht betont, dass gen AI-Piloten überzeugende Geschäftsfälle ermöglichen und die Einführung beschleunigen. Marketing- und IT-Abteilungen sind die Hauptnutzer, wo Produktivität und Effizienz sofort spürbar sind. Zudem nennen 26% der Organisationen verbesserte Entscheidungsfindung als wichtigen Grund, gen AI zu priorisieren.

Datenschutz: Eine zentrale Sorge

Der Datenschutz steht bei den Bedenken zur Einführung von gen AI im Vordergrund. Fast die Hälfte der Befragten sieht ihn als kritischen Faktor. Weitere bedeutende Bedenken sind rechtliche Compliance, das Risiko ungewollter Konsequenzen sowie ethische und Bias-Probleme. Weniger als die Hälfte empfindet Kosten und organisatorische Richtlinien als große Hindernisse. Ängste bezüglich des Datenschutzes verstärken sich angesichts möglicher Missbräuche großer Sprachmodelle (LLMs), was einige Organisationen veranlasst, gen AI zur Verbesserung der Sicherheit gegen Chatbot-Anfälligkeiten zu nutzen.

Branchen, die die gen AI-Initiative anführen

Gesundheitswesen, Fertigung und Bildung stehen derzeit an vorderster Front, wenn es darum geht, die Produktivitätsvorteile von gen AI zu erkunden. Da LLMs bei textlastigen Aufgaben immer genauer und schneller werden, schenken Organisationen in verschiedenen Sektoren zunehmend Beachtung. Gen AI verspricht, die personalisierte medizinische Versorgung zu verbessern, komplexe Fertigungsherausforderungen zu bewältigen und maßgeschneiderte Bildungserlebnisse zu schaffen. Dresners Forschung zeigt, dass der öffentliche Sektor vorsichtig agiert: 33% der Befragten ziehen eine abwartende Strategie vor, insbesondere aufgrund von Datenschutzbedenken und der Einführung fortschrittlicher Technologien.

Trends zur gen AI-Einführung nach Branchen

Der Sektor der Verbraucherdienste führt bei der Implementierung von gen AI, wobei 43% der Unternehmen die Technologie derzeit nutzen. An zweiter Stelle folgen die Branchen Technologie, Unternehmensdienstleistungen und Gesundheitswesen. In Bezug auf Experimente liegt die Bildung an erster Stelle, gefolgt vom Gesundheitswesen, während der öffentliche Sektor die geringsten Fortschritte und die größte Unsicherheit hinsichtlich zukünftiger Pläne berichtet.

OpenAI: Die dominierende Kraft im LLM-Support

OpenAI hat eine starke Stellung im bereichsübergreifenden Support, wobei vier der fünf größten Sprachmodelle (LLMs) die Modelle GPT-4, GPT-3, AutoGPT und GPT-2 sind. Googles BERT belegt den fünften Platz und wird von etwas über 10% der Organisationen unterstützt. Mit dem Aufkommen weiterer LLMs ist es für Organisationen wichtig, ihre Anwendungsfälle klar zu definieren, um ihre Investitionen zu maximieren. Dresners Forschung deutet darauf hin, dass der LLM-Markt letztendlich fragmentiert werden könnte, da Anbieter sich auf vertikale und spezialisierte Anwendungen konzentrieren, während der Wettbewerb intensiver wird.