Ist Ihr Wissen über Generative KI auf dem neuesten Stand? Finden Sie heraus, wo Sie stehen!

Die KI-Landschaft entwickelt sich schnell weiter, was es für CIOs und Datenverantwortliche schwierig macht, ihre Prioritäten festzulegen. In dieser Woche beleuchtet der Technologieunternehmer Bruno Aziza im CarCast die Erkenntnisse aus dem AI Readiness Report von Scale AI und stellt entscheidende Fragen, die jeder Führungskraft in Bezug auf generative KI gestellt werden sollten.

Wichtigste Erkenntnisse aus dem AI Readiness Report:

- Adoption: Der Anteil der Unternehmen ohne Pläne für generative KI ist von 19% im letzten Jahr auf nur 4% gesunken.

- Produktion: Der Anteil der Unternehmen, die bereits generative KI in der Produktion nutzen, ist von 21% im letzten Jahr auf 38% gestiegen.

- Herausforderungen: Das Hauptproblem bei der Implementierung generativer KI sind nach wie vor Sicherheits- und Governance-Fragen.

Wichtige Fragen zu generativer KI:

1. Wie identifizieren Sie die richtigen Anwendungsfälle für generative KI?

2. Wie sollten Sie das Budget für Initiativen im Bereich generative KI planen?

3. Wann ist der Einsatz von generativer KI unangemessen?

Anwendungsfälle für generative KI:

Es gibt drei zentrale Bereiche, in denen generative KI-Anwendungen in Betracht gezogen werden sollten:

1. Interne Kunden: Dieser Ansatz bietet ein geringes Risiko und hohe Vorteile. Er kann die Datenqualität verbessern und die Produktivität der Teams steigern, etwa durch die Erstellung von Marketinginhalten, Unterstützung für Entwickler oder die Zusammenfassung von Informationen für Finanz- und Supportabteilungen. Twilio nutzt beispielsweise generative KI, um Vertretern dabei zu helfen, schnell Antworten zu finden und Anrufe zusammenzufassen.

2. Externe Kunden: Dazu gehören Anwendungen wie Chatbots für den Kundenservice und kontextbezogene Tools, wie Wayfairs Decorify, das es Nutzern ermöglicht, Fotos ihrer Wohnräume hochzuladen, um maßgeschneiderte Produktvorschläge zu erhalten.

3. Integration generativer KI in bestehende Anwendungen: Diese Methode ist besonders leistungsfähig für gezielte Anwendungsfälle, die auf Legacy- oder etablierten Anwendungen basieren, wie ERP-, HCM- oder CRM-Systeme. Obwohl die involve Daten nicht umfangreich sind, sind ihr Wert und ihre Sensibilität signifikant, was eine sorgfältige Auswahl der Kriterien für diese Anwendungsfälle erfordert.