Der Stand der generativen KI

Tom Godden (00:10):
Können Sie aus Ihrer Sicht erläutern, was generative KI bedeutet? Was ist der geschäftliche Wert? Worauf müssen wir achten, wenn wir uns mit generativer KI befassen?

Aamer Baig:
Generative KI verspricht das zu sein, was wir als Generationstechnologie bezeichnen würden, und es Unternehmen und Funktionen zu ermöglichen, sich wirklich neu zu erfinden. Wir glauben, dass es sich um eine Entwicklung handelt, die sich über viele Jahre der KI-Entwicklung erstreckt. Dies ist der nächste Schritt, bei dem Sie einen Bereich der KI haben, der tatsächlich Inhalte generiert, Inhalte synthetisiert und eine Menge anderer sehr leistungsstarker Dinge tun kann. Der Wert für Unternehmen liegt hauptsächlich in der Produktivität, aber auch in der Kreativität. Bei McKinsey haben wir uns 63 Anwendungsfälle für eine Reihe von Funktionen angesehen. Wenn Sie nach dem Wert fragen, denken Sie an diese Zahl. Der Wert beläuft sich auf etwa 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar an wirtschaftlichen Auswirkungen. Von den 63 Anwendungsfällen entfallen etwa 75 % auf vier Funktionen: Vertrieb und Marketing, Forschung und Entwicklung, Softwareentwicklung und Kundenbetrieb. Dies sind die vier Bereiche, die sich unserer Meinung nach am stärksten verändern werden.

Tom Godden:
Warum trifft das auf diese zu? Warum gerade diese vier?

Aamer Baig:
Nun, man muss bedenken, wo das eigentliche Handwerk und die Aktivitäten in diesen Funktionen durch den Einsatz einer neuen Technologie tatsächlich neu gestaltet oder verändert werden können.

Tom Godden (3:10):
Können wir kurz darüber sprechen? Wir sehen das oft bei Unternehmen, die sich auf eine neue Technologie stürzen und diese nutzen, um einfach das zu tun, was sie bisher getan haben. Erst wenn man die neue Technologie nutzt, um den Prozess völlig neu zu gestalten, wird man den Wert erkennen.

Aamer Baig:
Lassen Sie uns einige Beispiele nennen. Wenn Sie ein Kundendienstmitarbeiter sind, erhalten Sie all diese Anrufe. Sie müssen eine Vielzahl von Informationen verarbeiten und in Echtzeit darauf reagieren. Wie schön wäre es, wenn Sie Vorschläge für mögliche Antworten bekämen, auf die Sie Ihr eigenes menschliches Urteilsvermögen anwenden und so dem Kunden helfen könnten? In der Forschung und Entwicklung hat man mit der Zeit gelernt, neue Designs, neue Formulierungen und neue Vorlagen zu entwickeln. Wie großartig wäre es, wenn Sie eine Technologie hätten, die Ihnen bei neuen Kombinationen davon helfen könnte?

Tom Godden (4:47):
Diese Technologie wird den Menschen wirklich helfen, ein neues Maß an Kreativität und Effizienz zu erreichen. Das wird eine unglaublich positive Sache sein, aber die Menschen machen sich immer noch Sorgen. Wie sehen Sie, dass Unternehmen den Menschen helfen, sich mit dieser Technologie vertraut zu machen?

Aamer Baig:
Es gibt drei wichtige Strategien, die dabei helfen werden. Eine davon ist Ihre Haltung und Ihr Bezugsrahmen dazu, was das Potenzial dieser Möglichkeit angeht. Wenn es sich um eine von Menschen unterstützte Technologie handelt, eine von Menschen befähigte Technologie, dann öffnet das meiner Meinung nach die Tür und die Köpfe und Herzen. Das ist die eine Strategie. Die zweite ist, dass man sich auch darum kümmern muss, die richtigen Leute dafür zu gewinnen.

Tom Godden:
Mitarbeiter trainieren, Mitarbeiter trainieren, Mitarbeiter trainieren.

Aamer Baig:
Ganz genau. Und drittens müssen Sie eine Reihe von Richtlinien einführen, die den Menschen nicht nur Komfort bieten, sondern sie auch schützen. Sie müssen sicherstellen, dass Informationen auf sichere Weise genutzt werden. Sie sollten auch unbedingt auf Dinge wie Toxizität achten, insbesondere wenn es sich um eine kundenorientierte Anwendung handelt. Sie sorgen für den richtigen Integritätsschutz bei Fehlern, die diese Technologie manchmal noch macht. Das alles wird das kollektive Vertrauen stärken.

Tom Godden (7:55):
Wie gehen Unternehmen an die Frage heran: „Wo setze ich auf den richtigen Machbarkeitsnachweis, die richtigen Ideen, damit daraus etwas wird und ich sie dann skalieren kann?“ Sie machen coole Sachen, aber nicht unbedingt solche, die einen geschäftlichen Nutzen bringen, was wir aber eigentlich tun sollten.

Aamer Baig:
Ich denke, es ist eine wichtige Herausforderung für das Management, Experimente zuzulassen und zu lernen, aber auch darauf zu setzen, wo es wirklich einen Unterschied macht. Wir schlagen einen Zwei-mal-Zwei-Ansatz vor, d. h. Sie wählen zwei Bereiche aus, in denen Sie sehr schnell etwas bewirken können, sodass Sie tatsächlich etwas daraus lernen können, und zwei Bereiche, von denen Sie glauben, dass sie Ihr Geschäft maßgeblich verändern könnten.

Tom Godden:
Ja. Was ist Ihr Lieblingsbeispiel? Bei dem Sie gesagt haben: „Das ist ziemlich clever“?

Aamer Baig:
Ich komme auf das zurück, wofür ich nach der Schule ausgebildet wurde, nämlich Softwaretechnik. Ich denke, dass die nächste Gelegenheit darin besteht, wie wir die Produktivität von Entwicklern mit dieser Technologie steigern können.

Tom Godden:
Das gefällt mir. Es gibt nur sehr wenige Dinge im CIO-Bereich, bei denen ich einfach nur „Wow“ sagen konnte. Wenn ich mir die Produktivitätssteigerungen mit Dingen wie Amazon CodeWhisperer ansehe, dann haut mich das um. 57 % Produktivitätssteigerung, 27 % mehr Erfolgswahrscheinlichkeit. Wie kann man diese Technologie nicht einsetzen? Es ist unglaublich.

Tom Godden (11:23):
Können wir hier ein wenig über die Grundlagen sprechen? Insbesondere muss man die Daten richtig aufbereiten.

Aamer Baig:
Das scheint ein immerwährendes Problem zu sein, nämlich die Datenqualität, die Datenverwaltung und die Verfügbarkeit der richtigen Daten. Das war schon früher wichtig, aber jetzt ist es noch wichtiger, und es wird immer deutlicher. Es ist keine Übertreibung zu sagen, dass alles, was Sie mit KI machen möchten, nicht nur generativer KI, von den Daten abhängt, die Sie in die Modelle einspeisen. Die Bemühungen um den Aufbau des richtigen Daten-Ökosystems sind eine wichtige Vorleistung, um die Vorteile der generativen KI nutzen zu können. Für einige Situationen, in denen Ihre eigenen Daten nicht verwendet werden, ist vielleicht ein großes Sprachmodell angemessen. Wenn etwas näher an Ihren Kronjuwelen liegt, wobei Ihre Kronjuwelen Ihre Daten, Ihr institutionelles Wissen sind, sind die Leute sehr vorsichtig, was sie verwenden. Hier werden viel mehr Tests und Analysen durchgeführt.

Aamer Baig (14:45):
Wie wird dies Ihrer Meinung nach die IT-Organisation und die Rolle des CIOs in Zukunft verändern?

Tom Godden:
Es führt dazu, dass wir erkennen, dass Technologie in fast jede einzelne Tätigkeit einer Organisation eingebettet sein sollte. Ich denke, dass dies mit einer massiven Dezentralisierung der IT verbunden ist.

Aamer Baig:
Zunächst möchte ich sagen, dass jedes Mal, wenn es eine neue Technologiegeneration gab, eine der sekundären Auswirkungen davon der Einfluss der IT-Funktion in Unternehmen war. Das Mainframe-Computing führte zum Aufstieg einer IT-Abteilung. Dann gab es das Internet, das uns den Zugang zu Standorten im Ausland ermöglichte, weil die Bandbreite und die Verfügbarkeit gegeben waren und es verschiedene Anbieter gab. Dann kamen die Cloud und das mobile Netz. Man könnte argumentieren, dass dies die Einführung von Produkt- und Plattformbetriebsmodellen und die Strukturierung von IT-Organisationen vorangetrieben hat. Und dann gibt es noch die Verbreitung oder die massenhafte Einführung von KI in diesem Jahrzehnt. Ich komme zu einem ähnlichen Schluss wie Sie, nämlich dass Technologie keine Funktion mehr sein wird, sondern eine Fähigkeit, die in jeden Aspekt der Wertschöpfung für den Kunden eingebettet ist.

Aamer Baig (17:49):
Was würde Sie als amtierender CIO beunruhigen und was würde Sie begeistern?

Tom Godden:
Eines der Dinge, die mich als Biowissenschaftler beunruhigen, ist die vermeintliche Zufälligkeit der möglichen Antworten, die Sie von einer generativen KI erhalten könnten. Man sitzt da und denkt sich: „Mensch, ich liebe all das Potenzial und alles, aber ich kann sie nicht dazu bekommen, Antworten zu generieren.“ Vor diesem Hintergrund denke ich, dass es Techniken gibt, die das lösen können. RAG ist eine davon, Retrieval Augmented Generation. Sie können einen bekannten Bestand an Antworten abfragen, erhalten trotzdem die reichhaltigen kontextbezogenen Dialoginformationen dieser Antwort, stellen aber sicher, dass die Antwort immer blau ist, denn das ist die genehmigte Antwort, nicht grün. Blau ist die Antwort. Was mich daran begeistert: Wir haben über die Entwicklerseite gesprochen. Das begeistert mich natürlich auch, aber ich denke, es ist einfach die Möglichkeit, die IT zu demokratisieren. Wenn man die Macht in die Hände der Menschen legt, ist das eines der besten Dinge, die man tun kann.

Aamer Baig:
Ich denke, dass es in der Unternehmenstechnologie einige unlösbare Probleme gab. Ich habe das Gefühl, dass wir jetzt die Chance haben, diese Hürden zu überschaubaren Kosten zu bewältigen. Die drei, die mir in den Sinn kommen, sind zum einen die technischen Schulden. Wir scheinen jedes Jahr mehr und mehr anzuhäufen. Zweitens: Talente. Wir hatten schon immer einen Mangel an Talenten. Daher mache ich mir keine Sorgen, dass Arbeitsplätze verschwinden. Ich freue mich vielmehr darauf, dass wir mit den Talenten, die wir haben, mehr Arbeit erledigen und gleichzeitig die Erfahrung der Entwickler verbessern können.

Tom Godden:
 Ich glaube, es wird großartige Jobs geben, an die wir noch gar nicht gedacht haben.

Aamer Baig:
Das ist ein gutes Argument. Und drittens hatten wir schon immer Probleme damit, große technische Projekte pünktlich zu liefern. Ich bin zuversichtlich, dass es einige interessante Anwendungen der generativen KI gibt, die einige dieser unlösbaren Probleme tatsächlich lösen können.

Tom Godden:
Ich denke, die Technologie ist endlich bereit, sich dem Moment zu stellen.