{"id":12170,"date":"2024-07-04T06:59:57","date_gmt":"2024-07-04T06:59:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.rochester-bern.ch\/?p=12170"},"modified":"2025-02-10T14:35:09","modified_gmt":"2025-02-10T14:35:09","slug":"ki-als-game-changer-auswirkungen-auf-unternehmen-und-die-gesellschaft","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.rochester-bern.ch\/de\/blog\/ki-als-game-changer-auswirkungen-auf-unternehmen-und-die-gesellschaft\/","title":{"rendered":"KI als Game-Changer? Auswirkungen auf Unternehmen und die Gesellschaft"},"content":{"rendered":"
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Digitale Transformation und KI<\/h2>\n

Geschichtlich gesehen z\u00e4hlen wir f\u00fcnf industrielle Revolutionen. Die erste ist die Mechanisierung und die zweite die Massenproduktion. Die letzten drei finden alle aktuell parallel statt: Die Automatisierung, die Digitalisierung \/ digitale Transformation sowie die Symbiose von Menschen und Maschinen mittels KI (siehe Abbildung). Dies stellt Unternehmen vor grosse Herausforderungen, aber bietet auch viele Opportunit\u00e4ten. Damit Unternehmen wettbewerbsf\u00e4hig bleiben, sollten sie sich der digitalen Transformation und dem Thema KI annehmen. W\u00e4hrenddem die Digitalisierung die Automation der Arbeit und Prozesse mit neuen Technologien beschreibt, fokussiert die digitale Transformation auf eine ganzheitliche Erneuerung des Unternehmens, um Kundenerlebnisse, Gesch\u00e4ftsmodelle und betriebliche Prozesse den Marktanforderungen anzupassen. Die digitale Transformation umfasst 7 Handlungsfelder: Kundenfokus, neue Technologien, Daten und die Cloud, neue Strategien, digitale F\u00fchrung und Kultur, Prozessmanagement und digitales Marketing. K\u00fcnstliche Intelligenz aus dem Handlungsfeld der Technologien ist die F\u00e4higkeit, menschliche F\u00e4higkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativit\u00e4t zu imitieren. Sie setzt vor allem eine gute Handhabung der Daten und mathematische Modelle voraus. Zusammenfassend besteht die digitale Formel gem\u00e4ss Marc K. Peter aus der Erkennung der sich ver\u00e4ndernden Kundenanforderungen, den neuen digitalen Technologien und der strategischen Nutzung von Daten, um neue digitale Leistungen und Strategien zu entwickeln.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>\n

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\n \"20240704_picture_KI-Industrielle-Revolutionen-Marc-K-Peter\"\n <\/div>\n
Die f\u00fcnf industriellen Revolutionen mit KI im Kern der f\u00fcnften Transformationswelle (Quelle: Marc K. Peter, https:\/\/the-digital-transformation-canvas.com\/).<\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>\n
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Der Hintergrund von KI<\/h2>\n

Die Idee, unsere Welt digital abzubilden und Computer \u201eintelligent\u201c zu machen, besteht schon lange. Viel Vorarbeit und viele Vordenker\/-innen haben es erm\u00f6glicht, dass wir heute die konzeptionelle Vorarbeit umsetzen k\u00f6nnen. So hat Alan Turing bereits 1950 das Konzept eines digitalen Computers, der lernt, beschrieben und somit den Grundstein f\u00fcr die KI gelegt. Auch die Bedenken, dass Maschinen ausser Kontrolle geraten und den Menschen \u00fcberw\u00e4ltigen, ist relativ alt. Isaac Asimov hat 1942 die drei Robotergesetze entwickelt, die daf\u00fcr sorgen sollen, dass sich Maschinen nicht gegen den Menschen richten. Sie lauten:<\/p>\n

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  1. Ein Roboter darf einem menschlichen Wesen keinen Schaden zuf\u00fcgen oder durch Unt\u00e4tigkeit zulassen, dass einem menschlichen Wesen Schaden zugef\u00fcgt wird.<\/li>\n
  2. Ein Roboter muss den Befehlen gehorchen, die ihm von Menschen erteilt werden, es sei denn, dies w\u00fcrde gegen das erste Gebot verstossen.<\/li>\n
  3. Ein Roboter muss seine eigene Existenz sch\u00fctzen, solange solch ein Schutz nicht gegen das erste oder zweite Gebot verst\u00f6sst.<\/li>\n<\/ol>\n

    Um die Thematik besser zu verstehen, lohnt es sich auch die Begriffe KI, Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) zu unterscheiden: KI ist der \u00dcberbegriff, welcher gem\u00e4ss neuem EU-Gesetz zur KI (EU AI Act) alle softwarebasierenden Technologien umfasst, welche ML-Techniken, Logik, Statistik und\/oder Wissenssysteme beinhalten. Bei ML geht es darum, eine Software bzw. Maschine mittels Regeln\/Algorithmen (ein Beispiel sind einfache Spam-Filter f\u00fcr E-Mails) zu steuern, w\u00e4hrenddem bei DL die Maschine anhand k\u00fcnstlicher neuronaler Netze selbst lernen und sich optimieren kann (ein Beispiel ist der Spamfilter, der mit der Zeit lernt, welche E-Mail in den Junk geh\u00f6ren, wenn \u00abSpam\u00bb vom User angeklickt wird).<\/p>\n

    Ebenfalls spannend im Zusammenhang mit dem neuen EU-Gesetz ist der Begriff \u00abGeneral Purpose Artificial Intelligence\u00bb (GPAI). Die meisten Anwendungen der KI sind f\u00fcr eine spezifische Aufgabe konzipiert. Es gibt jedoch viele Szenarien, die eine allgemeinere KI (sprich Logik\/Algorithmen) erfordern, die in der Lage ist, eine breite Palette von Aufgaben zu l\u00f6sen, ohne dass sie das Label \u00abKI\u00bb beinhaltet. Der Begriff General Purpose Artificial Intelligence bezeichnet solche Technologien, welche KI beinhalten.<\/p>\n

    Large Language Models<\/h2>\n

    Viel zu reden geben aktuell die Large Language Models (LLMs) als Grundlage von generativer KI (basierend auf Deep Learning), welche Tools wie ChatGPT hervorgebracht haben. Sie imitieren das menschliche Gehirn und laufen mittels neuronaler Netzwerke, welche die Anfragen und Antworten durch mehrere Knoten (Layers) laufen lassen. Neben ChatGPT gibt es zahlreiche weitere generative KI-Tools, wie Claude 2 von Anthropic, character.ai, Gemini, Quillbot, Hotpot und LIama, um nur einige zu nennen. Die Landschaft ist riesig und bietet Unternehmen spannende Optionen in den Bereichen Marketing, E-Commerce, Vertrieb und Administration.<\/p>\n

    Chancen und Herausforderungen<\/h2>\n

    Die M\u00f6glichkeiten, welche durch KI entstehen, sind fast endlos. \u00dcberall dort, wo Daten vorhanden sind, kann KI potenziell eingesetzt werden. Beispiele sind die Automatisierung von Gesch\u00e4ftsprozessen, die Steuerung und Optimierung von Industrieanlagen, proaktive Kundenbetreuung, personalisierte Marketing-Kampagnen, erweiterte Datenanalyse, Vorhersage von Trends und Entwicklungen oder Risikobewertung und -management. Um als Beispiel eine konkrete Anwendung zu nennen: Spacevoice bietet Unternehmen ein KI-System an, welches Kundenanrufe entgegennimmt (oder ausf\u00fchrt), wie eine echte Person klingt und das Kundenanliegen l\u00f6sen kann. Somit birgt das Tool das Potenzial, den ganzen Verkaufs- und Beratungsbereich eines Unternehmens zu digitalisieren.<\/p>\n

    Gleichzeitig gibt es durch KI auch Risiken f\u00fcr Unternehmen. Dazu geh\u00f6ren in der generativen KI beispielsweise Reputationsrisiken wie falsche oder unangebrachte Antworten von Chatbots \u2013 oder sogar das Verraten von Gesch\u00e4ftsgeheimnissen oder Ausf\u00fchren von Bestellungen zu falschen Konditionen. Im Februar 2024 gab es einen Gerichtsentscheid zu einem Kundenfall der Air Canada zu diesem Thema: Ein KI-basierter Chatbot des Unternehmens hat einem Kunden eine R\u00fcckerstattung versprochen, obwohl diese gem\u00e4ss der Allgemeinen Gesch\u00e4ftsbedingungen nicht vorgesehen war. Das Gericht hat entschieden, dass die Airline diese erstatten muss, da Air Canada f\u00fcr den Bot verantwortlich ist. Aktuell herrscht in diesem Bereich noch viel Unklarheit, doch erste Regulationen sind in Arbeit. So treten auch noch im Verlauf dieses Jahres erste Regeln des vorher erw\u00e4hnten \u00abEU AI Acts\u00bb in Kraft.<\/p>\n

    Bedeutung f\u00fcr Unternehmen<\/h2>\n

    Was bedeuten diese Entwicklungen f\u00fcr Unternehmen? Einerseits, dass sie das Thema konzeptionell und strategisch pro-aktiv angehen m\u00fcssen. KI geh\u00f6rt auf die Traktandenliste von Verwaltungsrat und Gesch\u00e4ftsleitung. Zudem ben\u00f6tigen Unternehmen digitale Kompetenzen, um mit KI zu arbeiten \u2013 Mitarbeitende, die offen f\u00fcr neue Technologien sind und sich in den Themenfeldern der KI auskennen. Es ben\u00f6tigt auch eine gute Governance (zum Beispiel, um rechtliche und ethische Richtlinien zu entwickeln und deren Einhaltung zu \u00fcberwachen), eine gute technologische Infrastruktur und die Kontrolle \u00fcber die Daten. Dar\u00fcber, wie KI-Projekte im Unternehmen organisatorisch geplant und umgesetzt werden k\u00f6nnen, gibt es viele unterschiedliche Ans\u00e4tze. Grunds\u00e4tzlich unterscheidet sich aber die planerische Umsetzung nicht von anderen IT-Projekten.<\/p>\n

    Dabei sollte noch erw\u00e4hnt werden, dass vieles noch Neuland ist: Auch wenn bereits erste Publikationen und Fallstudien existieren, die zeigen, wie Unternehmen erfolgreich mit KI umgehen, bleibt vieles ungewiss. Hinzu kommt, dass die Entwicklungen nicht aufh\u00f6ren. Denn was kommt nach der KI? Gem\u00e4ss Marc K. Peter ist es die Interoperabilit\u00e4t: Sie erm\u00f6glicht es verschiedenen digitalen Technologien und auch dem Menschen, Daten automatisiert und medienbruchfrei auszutauschen. Dies wiederum wird weitere KI-Anwendungen anstossen.<\/p>\n

    Weitere Informationen:<\/h2>\n