TECHNOLOGIE/PRODUKT-NEWS - 14.05.2024, 17:07 Uhr
FMP-TechScope:
Im Interview...
...über Künstliche Intelligenz letztes Jahr im Juli wurde ich vom Magazin Druck & Medien u.a. gefragt, wie einfach, schnell und zu welchen Kosten ein Unternehmen aus der Druck & Medien Branche mit dem Thema KI starten könnte. Das war eine simple, aber gleichzeitig echt harte Nuss. Künstliche Intelligenz war zu der Zeit noch ziemlich neues Terrain, da gab's so gut wie keine Erfahrungswerte am Markt.
Wer mich kennt, weiß, dass ich immer eine Meinung im Gepäck habe und die dann auch gerne rauslasse – erst recht, wenn ich so frech gefragt werde. Also lasst uns Klartext reden! Welche Erfahrungen haben wir inzwischen gesammelt? Wie gut oder schlecht lag ich mit meiner Einschätzung vor fast einem Jahr?!
Eine Analyse des Handelsblattes mit Beratungsunternehmen hat ergeben, dass sich die Integrationstiefe der KI für das eigene Unternehmen in drei Stufen einteilen lässt.
Stufe 1, das „Starter Paket“, bedeutet, dem Unternehmen und seinen Mitarbeitern einen geschützten Zugang zu einem oder mehreren KI-Chat-Systemen zu geben. Hierbei werden keine unternehmensspezifischen Daten genutzt, aber die Kollegen können die erste Scheu & Hemmung ablegen und sich spielerisch an die neue Technologie herantasten. Kosten: Laut Analyse eher gering, in weniger als 50 Arbeitstagen zu erledigen – ich würde sogar behaupten, weniger als 20 wären realistisch. Direkter Nutzen: Na ja, eher minimal, nicht wirklich in Arbeitsminuten messbar.
Stufe 2, individuelle Unternehmensdaten werden genutzt, die KI wird separat und exklusiv dem jeweiligen Unternehmen zur Verfügung gestellt. Sie ist also mit eigenen Daten gefüttert und kann gezielt auf die Anforderungen des eigenen Unternehmens reagieren und antworten. Hier muss man jedoch unterscheiden. Ist die KI mit den Firmendaten richtig trainiert worden (sehr aufwändig, rechenintensiv und ein permanentes Unterfangen), oder greift sie mittels RAG-Methode (Retrieval-Augmented-Generation) lediglich auf die firmeneigenen Daten/Datenbank zu und stellt die Informationen zur Verfügung. Kosten: 3-6 Monate für die RAG-Methode. Direkter Nutzen laut Mitarbeiterumfrage: etwa 30 Minuten Zeitersparnis pro Woche.
Stufe 3, Aufbau einer eigenen KI auf Basis bestehender LLM (Large Language Model). Die vollintegrative Lösung einer eigenen KI-Lösung lässt sich sicherlich nur für wirklich große Unternehmen mit einem hohen Investitionswillen umsetzen. Es geht nicht nur darum, die KI mit den eigenen Daten zu trainieren, sondern auch die Programmierung im Inneren der KI auf die firmenspezifischen Anforderungen und Fragestellungen zu optimieren, was ohne eigene KI-Entwickler und Prombt-Designer nicht machbar ist. Kosten: Laut Analyse mehrere Millionen. Der direkte Nutzen kann jedoch enorm sein, wie am Beispiel von Siemens erwähnt wird. Die eigene KI erstellt Skizzen für den Bau neuer Maschinen (bzw. Optimierungen bestehender) in Sekunden, basierend auf bestehenden Bauplänen. Ohne KI-Unterstützung würde der Aufwand etwa eine Woche dauern.
Wie sieht's jetzt aus? Lohnt sich KI? Oder ist das nur was für die ganz großen Fische? Oder haben die Unternehmen aus der Analyse einfach noch nicht den richtigen Dreh gefunden und noch nicht den perfekten Business Case für KI im Unternehmen entdeckt. Mal ehrlich, bei Stufe 1 fragt man sich doch, was die Kollegen da gemacht haben, wenn die KI keine wirkliche messbare Verbesserung und Optimierung der Arbeitszeit gebracht hat?! Oder ist die Qualität gestiegen bei gleichem Aufwand? Das wäre auch was wert!
Erzählen Sie uns Ihre Einschätzung dazu, oder vielleicht haben Sie sogar schon konkrete eigene Erfahrungen gemacht? Ich bin gespannt auf Ihr Feedback und Ihre Beiträge – haut einfach mal eure Meinung raus!
Ihr Harry Steiert
[formular-techscope]
FMP-TechScope:
KI nutzen? Wir reden Tacheles!
...über Künstliche Intelligenz letztes Jahr im Juli wurde ich vom Magazin Druck & Medien u.a. gefragt, wie einfach, schnell und zu welchen Kosten ein Unternehmen aus der Druck & Medien Branche mit dem Thema KI starten könnte. Das war eine simple, aber gleichzeitig echt harte Nuss. Künstliche Intelligenz war zu der Zeit noch ziemlich neues Terrain, da gab's so gut wie keine Erfahrungswerte am Markt.
Wer mich kennt, weiß, dass ich immer eine Meinung im Gepäck habe und die dann auch gerne rauslasse – erst recht, wenn ich so frech gefragt werde. Also lasst uns Klartext reden! Welche Erfahrungen haben wir inzwischen gesammelt? Wie gut oder schlecht lag ich mit meiner Einschätzung vor fast einem Jahr?!
Eine Analyse des Handelsblattes mit Beratungsunternehmen hat ergeben, dass sich die Integrationstiefe der KI für das eigene Unternehmen in drei Stufen einteilen lässt.
Stufe 1, das „Starter Paket“, bedeutet, dem Unternehmen und seinen Mitarbeitern einen geschützten Zugang zu einem oder mehreren KI-Chat-Systemen zu geben. Hierbei werden keine unternehmensspezifischen Daten genutzt, aber die Kollegen können die erste Scheu & Hemmung ablegen und sich spielerisch an die neue Technologie herantasten. Kosten: Laut Analyse eher gering, in weniger als 50 Arbeitstagen zu erledigen – ich würde sogar behaupten, weniger als 20 wären realistisch. Direkter Nutzen: Na ja, eher minimal, nicht wirklich in Arbeitsminuten messbar.
Stufe 2, individuelle Unternehmensdaten werden genutzt, die KI wird separat und exklusiv dem jeweiligen Unternehmen zur Verfügung gestellt. Sie ist also mit eigenen Daten gefüttert und kann gezielt auf die Anforderungen des eigenen Unternehmens reagieren und antworten. Hier muss man jedoch unterscheiden. Ist die KI mit den Firmendaten richtig trainiert worden (sehr aufwändig, rechenintensiv und ein permanentes Unterfangen), oder greift sie mittels RAG-Methode (Retrieval-Augmented-Generation) lediglich auf die firmeneigenen Daten/Datenbank zu und stellt die Informationen zur Verfügung. Kosten: 3-6 Monate für die RAG-Methode. Direkter Nutzen laut Mitarbeiterumfrage: etwa 30 Minuten Zeitersparnis pro Woche.
Stufe 3, Aufbau einer eigenen KI auf Basis bestehender LLM (Large Language Model). Die vollintegrative Lösung einer eigenen KI-Lösung lässt sich sicherlich nur für wirklich große Unternehmen mit einem hohen Investitionswillen umsetzen. Es geht nicht nur darum, die KI mit den eigenen Daten zu trainieren, sondern auch die Programmierung im Inneren der KI auf die firmenspezifischen Anforderungen und Fragestellungen zu optimieren, was ohne eigene KI-Entwickler und Prombt-Designer nicht machbar ist. Kosten: Laut Analyse mehrere Millionen. Der direkte Nutzen kann jedoch enorm sein, wie am Beispiel von Siemens erwähnt wird. Die eigene KI erstellt Skizzen für den Bau neuer Maschinen (bzw. Optimierungen bestehender) in Sekunden, basierend auf bestehenden Bauplänen. Ohne KI-Unterstützung würde der Aufwand etwa eine Woche dauern.
Wie sieht's jetzt aus? Lohnt sich KI? Oder ist das nur was für die ganz großen Fische? Oder haben die Unternehmen aus der Analyse einfach noch nicht den richtigen Dreh gefunden und noch nicht den perfekten Business Case für KI im Unternehmen entdeckt. Mal ehrlich, bei Stufe 1 fragt man sich doch, was die Kollegen da gemacht haben, wenn die KI keine wirkliche messbare Verbesserung und Optimierung der Arbeitszeit gebracht hat?! Oder ist die Qualität gestiegen bei gleichem Aufwand? Das wäre auch was wert!
Erzählen Sie uns Ihre Einschätzung dazu, oder vielleicht haben Sie sogar schon konkrete eigene Erfahrungen gemacht? Ich bin gespannt auf Ihr Feedback und Ihre Beiträge – haut einfach mal eure Meinung raus!
Ihr Harry Steiert
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Weitere Informationen: https://www.f-mp.de/expertenthemen/FMP-TechScope