KI ist mehr als Copilot

Technologieführer teilen Ideen, wie KI-Versprechen in echte Werte umgesetzt werden können

Bei einem von Lenovo und Nvidia organisierten Rundtischgespräch haben Technologieführer darüber geredet, wie man über Pilotprojekte hinaus zu KI-Systemen kommt, die echten geschäftlichen Nutzen bringen – und dabei Kosten, Ethik und das Vertrauen der Menschen im Blick behalten.

Während generative KI von der Experimentierphase zur Einführung in Unternehmen übergeht, stehen IT-Führungskräfte vor der Herausforderung, eine Infrastruktur aufzubauen, die nicht nur ein paar Copilot-Lizenzen umfasst, sondern messbare geschäftliche Auswirkungen hat.

Bei einem kürzlich von Lenovo und Nvidia gesponserten Computing-Roundtable tauschten Technologieführer aus vielen Branchen ihre Erfahrungen aus, wie sie das Potenzial der KI in Produktionswert umsetzen konnten – und dabei mit Altdaten, ethischen Fragen, Souveränität und Kostenbeschränkungen umgingen.

Für viele Unternehmen sind Daten – ihre Qualität, Zugänglichkeit und Relevanz – das erste Hindernis für die Wertschöpfung durch KI. Ein CIO einer Finanzberatungsfirma hat diese Herausforderung so beschrieben:

„Wir haben Kundendaten aus 35 Jahren – Dokumente, Verträge, Angebote, Arbeitsaufträge – alles unstrukturiert. Zum ersten Mal haben wir die Technologie, um Infos aus Diagrammen, Verträgen und sogar handschriftlichen Notizen zu extrahieren. Aber dann muss man sich fragen, wie wir diese Daten relevant und nützlich machen und mit den heutigen Compliance-Regeln und Gesetzen in Einklang bringen können.“

Diese Meinung fand auch im öffentlichen Sektor Anklang, wo ein Regierungsvertreter ähnliche Schwierigkeiten ansprach: Es muss sichergestellt werden, dass Daten nicht nur nützlich, sondern auch transparent und nachvollziehbar sind, um das Vertrauen der Öffentlichkeit zu gewinnen.

„Wir versuchen, KI sichtbar und erklärbar zu machen, damit die Menschen ihr wirklich vertrauen können“, sagte er.

Einige Organisationen sind schon weiter, und sogar Vertreter von eher konservativen, risikoscheuen Finanzinstituten erklärten, wie sie Wert aus generativen KI-Tools ziehen.

„Copilot ist in unsere Arbeitsabläufe eingebettet“, meinte einer, „Meetings, Protokolle, Besprechungsnotizen, Maßnahmen – da sehen wir echte Beschleunigung. Wir schauen uns auch das Projektmanagement an, analysieren Vorfälle im gesamten technischen Bereich und verbessern den Softwareentwicklungszyklus.“

Ein Kollege fuhr fort:

„Wir speisen Bereitstellungs- und Vorfalldaten in ein KI-Modell ein, um Themen wie „War das Problem im Design, beim Testen oder bei der Veröffentlichung?“ zu erkennen. Das beschleunigt die Suche und Behebung der Ursachen.“

Dennoch bleibt die menschliche Aufsicht in dieser Institution von entscheidender Bedeutung.

„Man braucht immer Menschen, um KI-Ergebnisse zu validieren. Copilot unterstützt die Arbeitslast, aber wir behalten immer die menschliche Intervention bei, um die Ergebnisse zu überprüfen.

Ethik, Souveränität und die menschliche Ebene

Für den Leiter des IT-Betriebs einer Wohltätigkeitsorganisation liegt der Fokus darauf, KI verantwortungsbewusst einzusetzen und dabei ethische und Nachhaltigkeitsprinzipien zu beachten.

„Wir fragen uns, welche KI-Tools wir ethisch einsetzen können. Wie können sie einen echten Mehrwert bieten, ohne unsere Mission zu beeinträchtigen?“

In Bezug auf die Infrastruktur ist auch die Datenhoheit ein dringendes Thema. „Unsere Daten werden in Nordeuropa gespeichert, aber bei einem US-Unternehmen. Angesichts des aktuellen politischen Klimas ist das nicht unbedingt beruhigend. Wir prüfen derzeit, wie wir Daten außerhalb dieser Dienste sichern und schützen können.“

Trotzdem sieht sich diese Person nicht als Skeptiker: „Ich bin kein KI-Skeptiker, sondern ein KI-Realist. Es ist eine coole Technologie, aber nicht von Natur aus so transformativ wie das Internet. Vielleicht so transformativ wie Smartphones. Sie hat Potenzial, aber auch echte Grenzen, die die Menschen gerade erst zu verstehen beginnen.“
„Es geht um Menschen, Prozesse und dann um Technologie. KI hilft nicht, wenn man sein Geschäft nicht versteht, seine Daten nicht bereinigt und seine Prozesse nicht zuerst optimiert.“

Kosten, Umfang und Wert in Einklang bringen

Für einige Führungskräfte sind die Kosten nach wie vor das größte Hindernis für die Skalierung von KI. Der CTO eines Hedgefonds drückte es unverblümt aus:

„Ich bin geizig – ich will, dass es billig ist. Wir haben Angebote über Hunderttausende von Pfund erhalten, und ehrlich gesagt sehe ich noch keine Ergebnisse. Bis dahin warte ich ab.“

Im Gegensatz dazu skalieren andere Unternehmen bereits sorgfältig ausgewählte Prototypen. Ein CTO eines anderen Investmentunternehmens beschrieb einen schrittweisen Ansatz:

„Wir setzen KI in den Bereichen Compliance, Marketing und Vertrieb in kleinen Prototypen ein, die sehr gute Ergebnisse liefern. Im Kern nutzen wir seit Jahren maschinelles Lernen für quantitative Analysen, aber ich bin besonders von agentenbasierter KI überzeugt. In den nächsten drei oder vier Jahren werden wir ihnen wahrscheinlich Namen geben, wie wir es bei Menschen tun.“

Letztendlich war sich die Runde einig: Bei einer KI-fähigen Infrastruktur geht es nicht nur um Hardware oder Algorithmen. Es geht um die Abstimmung von Menschen, Prozessen, Ethik und Daten – vom Kern bis zum Rand des Unternehmens. Erfolgreich werden diejenigen Unternehmen sein, die nicht nur in KI-Tools investieren, sondern auch in das Vertrauen, die Governance und die Klarheit, die erforderlich sind, um diese Tools in echten Geschäftswert umzuwandeln.

Die Diskussion wurde von Computing aufgezeichnet:

Dieser Artikel erschien ursprünglich auf unserer Schwester-Website Computing.