Die generative KI erregt derzeit viel Aufmerksamkeit, da sie große Fortschritte in ihren Möglichkeiten macht. Doch könnten diese neuesten Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz auch für Ihr Unternehmen von Nutzen sein?
Vielleicht haben Sie bereits gehört, wie Freunde oder Kollegen über ChatGPT gesprochen haben – den Chatbot, der für seine Fähigkeit bekannt ist, textbasierte Unterhaltungen auf lebensechte Weise zu führen. Diese Anwendung ist ein Beispiel für die jüngsten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), die zunehmend an Bedeutung gewinnen.
Für diejenigen, die noch nicht mit diesen Technologien vertraut sind, zeigen die neuesten KI-Entwicklungen, wie rasant die Fortschritte auf diesem Gebiet in den letzten Jahren vorangeschritten sind. Viele Menschen, die bereits Zeit mit modernen KI-Tools verbracht haben, stellen fest, dass die von Maschinen generierten Texte heute so überzeugend wirken, als wären sie von Menschen geschrieben – etwas, das vor fünf Jahren noch undenkbar schien. Diese Technologie birgt bedeutende Chancen und Auswirkungen für Unternehmen.
„Die Qualität der Antworten, die ein KI-System heute auf Fragen und Anweisungen geben kann, war noch vor wenigen Jahren unmöglich.“
– John Crook, Gruppenleiter, Volaris Group
Brainstorming über mögliche geschäftliche Anwendungen von KI
- Natürlich werfen die zunehmenden Fähigkeiten von KI auch Fragen zu Ethik und geistigem Eigentum auf. Doch unter der Annahme, dass diese Bedenken in Zukunft gelöst werden, stellt sich die Frage: Können vorausschauende Unternehmen KI nutzen, um wiederkehrende Aufgaben effizienter zu erledigen?
Viele Unternehmen setzen bereits Technologien ein, um die Zeit ihrer Mitarbeiter für hochwertigere Aufgaben freizusetzen. Sie verwenden bereits Automatisierung und KI in Form von:
- Chatbots
- Prädiktiver Analytik
- Robotergestützter Prozessautomatisierung (RPA)
Auf einer Konferenz der Volaris Group im Jahr 2022 führten Teilnehmer ein Brainstorming durch und experimentierten mit Anwendungsfällen, die als Ausgangspunkt für eine Vielzahl von Aufgaben dienten:
- Kreative Schreibanregungen – Lassen Sie GPT-3 einen Blogartikel entwerfen, den Sie weiter ausbauen können.
- Stimmungsanalyse – Klassifizieren Sie Kunden-E-Mails als positiv, negativ oder neutral.
- Thematische Kategorisierung – Markieren Sie Kunden-E-Mails mit relevanten Themen oder Kategorien.
- Erstellung eines Leitfadens – Nutzen Sie GPT-3 als Ausgangspunkt für eine neue ESG-Richtlinie.
- Vereinfachung komplexer Texte – Erhalten Sie Vorschläge zur Klarstellung komplizierter Inhalte.
- Zusammenfassungen erstellen – Verdichten Sie längere Artikel auf die wichtigsten Inhalte.
- Brainstorming für alternative Marketingideen – Entwickeln Sie kreative Kampagnenansätze.
- Beantwortung von Ausschreibungsfragen – Automatisieren Sie die Erstellung von Angeboten.
- Programmieranwendungen – Unterstützen Sie die Entwicklung und Fehlerbehebung.
KI hat einen langen Weg zurückgelegt
Ein maßgeblicher Treiber dieser Entwicklungen ist OpenAI, das Forschungsunternehmen, das das leistungsstarke Sprachmodell GPT-3 entwickelt hat – die Grundlage für Anwendungen wie ChatGPT.
Um die Einsatzmöglichkeiten und Grenzen eines Modells wie GPT-3 zu verstehen, hilft ein Blick auf seine Funktionsweise: Als das bisher größte öffentlich verfügbare neuronale Sprachmodell wurde GPT-3 entwickelt, um vorherzusagen, welcher Text am wahrscheinlichsten auf eine bestimmte Eingabe folgt. Dies geschieht mithilfe eines umfangreichen Trainingsdatensatzes.
Das Modell basiert auf:
- 175 Milliarden Parametern
- Über 45 Terabyte Textdaten aus Quellen wie Wikipedia, Büchern und wissenschaftlichen Arbeiten
Ein wichtiger Bestandteil dieser Technologie ist das Transformermodell, das 2017 eingeführt wurde und einen großen Fortschritt im Bereich des maschinellen Lernens darstellt.
Ein weiterer Grund, die Entwicklung von KI im Auge zu behalten: Es ist heute einfacher denn je, auf KI-Tools wie GPT-3 zuzugreifen und mit ihnen zu experimentieren.
Um beispielsweise einen Text mit GPT-3 zu generieren, müssen Benutzer lediglich eine Eingabeaufforderung (Prompt) in einen öffentlichen Bereich eingeben. Die KI verarbeitet diese Eingabe mithilfe ihres Trainings und liefert innerhalb kürzester Zeit eine passende Antwort. GPT-3 kann zudem Texte zusammenfassen, Fragen beantworten und Inhalte generieren.
„Die Qualität der Antworten, die ein KI-System heute auf Fragen und Anweisungen geben kann, war noch vor wenigen Jahren unmöglich.“
– John Crook, Gruppenleiter, Volaris Group
Wenn Sie bisher gezögert haben, KI in Ihrem Unternehmen einzusetzen, weil Sie sie als zu komplex, kostspielig oder unzuverlässig eingeschätzt haben, empfiehlt Crook, es jetzt noch einmal zu versuchen.
Um den Einstieg zu erleichtern, hat Crook einen Leitfaden zusammengestellt, der Unternehmensleitern hilft, sich mit den Möglichkeiten von GPT-3 vertraut zu machen und die Lernkurve effizient zu meistern.
Erste Schritte: Wie Sie auf den GPT-3 Playground zugreifen
Der GPT-3 Playground ist ein Online-Tool, mit dem Sie Texteingaben testen können. Sie geben einen Text ein, klicken auf Senden und sehen direkt die Antwort von GPT-3.
So beginnen Sie:
- Gehen Sie auf die Anmeldeseite von OpenAI und erstellen Sie ein kostenloses Konto.
- Melden Sie sich an und navigieren Sie zur Playground-App.
- Geben Sie Ihren Prompt ein oder fügen Sie ihn ein. Drücken Sie die Eingabetaste, um eine neue Zeile zu erstellen, und klicken Sie dann auf „Senden“.
Die Standardeinstellungen sind ideal, um erste Experimente mit der KI zu starten.
Demonstration der Funktionsweise von GPT-3
Sehen wir uns einige Beispiele an, die die Fähigkeiten von GPT-3 verdeutlichen – aber auch einige seiner Grenzen aufzeigen. Diese Demonstrationen können Ihnen Inspirationen für Ideen liefern, die Sie in Ihrem Unternehmen anwenden können.
Beispiel 1A: Verbesserung der Formulierung in einem Vertrag
In diesem Beispiel sehen Sie, wie Sie mit Hilfe von GPT-3 den Wortlaut eines Vertrags verbessern können. Der grün markierte Text stellt die Antwort von GPT-3 auf die von Ihnen eingegebene Texteingabe (Prompt) dar.
Hinweis der Redaktion: Wir empfehlen nicht, die von GPT-3 generierten Antworten als Ersatz für ein bestehendes rechtliches Prüfungsverfahren zu verwenden. Sie können GPT-3 jedoch als eine Art virtuellen Assistenten betrachten, der Ihnen Vorschläge für alternative Formulierungen bietet.
Formulieren Sie den folgenden Absatz so um, dass er für einen rechtsgültigen Vertrag geeignet ist, der das Risiko für LinkSoft reduziert:
LinkSoft wird sich nach besten Kräften bemühen, seinen Kunden eine Betriebszeit von 99,99 % zu bieten. Ausgenommen sind Zeiten, die für Upgrades und Wartungsarbeiten vorgesehen sind. Die Ausfallzeit wird ab dem Zeitpunkt gemessen, an dem der Kunde eine außerplanmäßige Serviceunterbrechung meldet.
Optimierter Vertragstext:
Ungeachtet anderslautender Bestimmungen in diesem Vertrag unternimmt LinkSoft wirtschaftlich vertretbare Anstrengungen, um die Dienste mit einer Betriebszeit von 99,99 % („Service Level“) bereitzustellen.
Ausgenommen sind:
- Zeiträume, in denen die Dienste aufgrund von geplanten Upgrades und Wartungsarbeiten nicht verfügbar sind, oder
- Jegliche Nichtverfügbarkeit, die durch Umstände verursacht wird, die außerhalb der zumutbaren Kontrolle von LinkSoft liegen – darunter:
- Naturkatastrophen
- Kriegs- oder Terrorakte
- Unruhen oder zivile Störungen
- Unterbrechungen der Telekommunikations- oder Internetdienste
- Geräteausfälle
Die Ausfallzeit wird ab dem Zeitpunkt gemessen, an dem der Kunde eine außerplanmäßige Serviceunterbrechung meldet.
Beispiel 1B: Prüfung der Ergebnisse
Beachten Sie, dass das KI-Tool bei der Optimierung des Vertragstextes unter anderem folgende Änderungen vorgenommen hat:
- Die Hinzufügung einer „Ungeachtet“-Klausel zu Beginn des Textes,
- Die Umwandlung von „besten Bemühungen“ in „wirtschaftlich vertretbare Anstrengungen“,
- Die Ergänzung weiterer Ausnahmeregelungen.
Es ist sehr wichtig, die Antwort von GPT-3 nicht einfach ohne Prüfung zu übernehmen – die generierten Ergebnisse sind kein Ersatz für eine umfassende rechtliche Überprüfung durch qualifizierte Fachleute. Die Ergebnisse sollten lediglich als Inspiration oder Ausgangspunkt für die eigene Arbeit betrachtet werden.
Wenn Sie den Vorgang mehrmals wiederholen, werden Sie feststellen, dass GPT-3 nicht immer das gleiche Ergebnis liefert. Die KI kann gelegentlich überraschende Abweichungen generieren. Zum Beispiel:
- In einem Fall wurde die Betriebszeit von 99,99 % auf 99,9 % reduziert.
- In einem anderen Fall wurde überhaupt kein spezifischer Wert für die Betriebszeit angegeben.
Wenn Ihnen die Antwort nicht zusagt, können Sie den Vorgang einfach wiederholen, um ein anderes Ergebnis zu erhalten. Beachten Sie, dass alle von Ihnen eingegebenen Daten bei der Nutzung des Tools an die Server des Anbieters gesendet werden. Aus diesem Grund sollten Sie keine vertraulichen Informationen verwenden, wenn Sie mit GPT-3 arbeiten – dies gilt insbesondere für sensible Unternehmensdaten oder personenbezogene Informationen.
Beispiel 2A: Schreiben eines Excel-Makros
GPT-3 kann Ihnen beim Schreiben von Code helfen, auch in Excel. Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Kalkulationstabelle mit Hunderten von identisch strukturierten Registerkarten, wobei die Zelle W44 auf jeder Registerkarte das EBITA für das Unternehmen/den Konzern auf dieser Registerkarte anzeigt. Sie würden gerne alle EBITAs in einer Spalte zusammenfassen und auf dem ersten Blatt platzieren, wissen aber nicht, wie. Versuchen Sie die folgende Eingabeaufforderung in GPT-3:
Schreiben Sie ein Excel-Makro, das in einer Schleife alle Registerkarten in einem Excel-Arbeitsblatt durchläuft und den Inhalt der Zelle W44 von jeder Registerkarte in die Spalte A des ersten Arbeitsblatts kopiert.
GPT-3 kann Sie auch beim Schreiben von Code unterstützen – selbst bei Anwendungen wie Microsoft Excel.
Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Kalkulationstabelle mit Hunderten von identisch strukturierten Registerkarten. Auf jeder Registerkarte befindet sich in der Zelle W44 das EBITA für das jeweilige Unternehmen oder den jeweiligen Konzern.
Ihr Ziel ist es, alle EBITA-Werte in einer Spalte zusammenzufassen und auf dem ersten Arbeitsblatt zu platzieren – Sie wissen jedoch nicht, wie das funktioniert.
Versuchen Sie die folgende Eingabeaufforderung (Prompt) in GPT-3:
Schreiben Sie ein Excel-Makro, das in einer Schleife alle Registerkarten eines Excel-Arbeitsblatts durchläuft und den Inhalt der Zelle W44 von jeder Registerkarte in die Spalte A des ersten Arbeitsblatts kopiert.
For Each ws In ActiveWorkbook.Worksheets
ws.Range(„W44“).Copy
Sheets(1).Range(„A“ & Rows.Count).End(xlUp).Offset(1, 0).PasteSpecial
Nächste ws
Beispiel 2B: Prüfung der Ergebnisse
Kopieren Sie den von GPT-3 generierten Code, fügen Sie ihn in ein Excel-Makro ein und testen Sie, ob er wie gewünscht funktioniert. Die Syntax von GPT-3 ist nicht immer zu 100 % korrekt. Sollte der Code beim ersten Versuch nicht ausgeführt werden, lohnt es sich, die Eingabeaufforderung zu wiederholen oder kleinere Anpassungen vorzunehmen.
Obwohl GPT-3 nicht speziell für das Schreiben von Code entwickelt wurde, waren die Entwickler überrascht, wie kompetent das Modell einfache Programmieraufgaben lösen kann.
Da das Modell eine große Menge an Code während des Trainings verarbeitet hat, kann es häufig die wahrscheinlich richtige Lösung für eine gegebene Anweisung vorhersagen.
Beispiel 3: Umgang mit kontextlastiger Sprache
Dieses letzte Beispiel ist nicht direkt auf geschäftliche Anwendungen ausgerichtet, zeigt jedoch die beeindruckende Fähigkeit von GPT-3, mit Komplexität, Kontext und sprachlichen Nuancen umzugehen.
Die Eingabeaufforderung in diesem Beispiel beginnt mit einer Beschreibung von Kreaturen oder Tieren, die der Erzähler gesehen hat. Die tatsächliche Identifizierung dieser Kreaturen erfolgt jedoch erst am Ende der Erzählung. Dazwischen wird der Leser durch Sätze über das Wetter und Metaphern, die tierische Begriffe enthalten, in die Irre geführt.
Können Sie sich vorstellen, dass GPT-3 in der Lage ist, auf diese komplexe Aufforderung sechs korrekte Antworten zu liefern?
Ich glaube, ich habe mindestens ein Dutzend auftauchen sehen, nein, vielleicht mehr als dreimal so viele. Der Mond schien hell, es wehte ein starker Wind, der viele weiße Pferde im Meer erzeugte. Die Wedel warfen Schatten, die herumtanzten wie eine Katze auf einem heißen Blechdach. Die Sicht war schlecht, denn es schüttete wie aus Eimern. Sie befanden sich auf einer Reise auf Leben und Tod von ihrem sandigen Geburtsort zum Meer.
1. Welche Tiere hat der Erzähler gesehen?
2. Wie viele wurden gesehen?
3. Welche Bäume wurden beschrieben?
4. Wie war das Wetter?
5. Was war mit dem Werfen von Katzen und Hunden gemeint?
6. Wodurch haben sich die Schatten bewegt?
Was kommt als Nächstes auf KI und Ihr Unternehmen zu?
Um zu veranschaulichen, wie schnell sich die künstliche Intelligenz (KI) weiterentwickelt, zeigt ein beeindruckender Vergleich: Die für KI verfügbare Rechenleistung ist heute etwa 7,3 Millionen Mal höher als noch vor zehn Jahren.
Doch GPT-3 ist nicht das einzige KI-Modell, das bedeutende Fortschritte macht. Andere Modelle sind darauf spezialisiert, Bilder anstelle von Text zu erzeugen – darunter:
- DALL·E 2
- Stable Diffusion
Ab 2022 verdoppelt sich die verfügbare effektive KI-Rechenleistung schätzungsweise alle 5,7 Monate. Angesichts dieses rasanten Tempos der Entwicklung sollte mindestens eine Person in Ihrem Führungsteam die aktuellen Fortschritte kontinuierlich im Blick behalten, um potenzielle geschäftliche Einsatzmöglichkeiten zu bewerten.
Wenn Sie bisher noch nicht darüber nachgedacht haben, welche Chancen KI und maschinelles Lernen Ihrem Unternehmen bieten könnten, sollte dieser Artikel Sie dazu inspirieren, neue Ideen zu entwickeln.
In einigen Quadranten-Sitzungen schlugen die Teilnehmer Ideen für die Erstellung eines Bildes anhand einer Aufforderung vor. Die obigen Bilder wurden von DALL-E-2 aus der Aufforderung erzeugt: „Software-Entwickler in einer Bar im Stil von David Hockney“, gefolgt von „Software-Entwickler in einer Bar im Stil eines Glasfensters“.
Über den Beitragenden: John Crook
Die in diesem Artikel vorgestellten Beispiele sowie einige Zitate stammen von John Crook, einem Group Leader bei der Volaris Group.
Sie basieren auf seiner Rolle als Moderator bei der Quadrants 2022, einer Veranstaltung, die Führungskräfte dazu ermutigt, ihr Wissen über Best Practices und aufkommende Trends zu teilen.
Crook ist unter seinen Kollegen bei Volaris für seine kreative Führungsstärke und sein kaufmännisches Gespür bekannt. Sein Interesse an KI und maschinellem Lernen hat sich in den letzten Jahren stetig vertieft – er besucht regelmäßig Kurse an weltweit führenden Institutionen, die sich mit diesen Technologien befassen.
Seine Führungsqualitäten stützen sich auf jahrzehntelange Erfahrung in der Softwareentwicklung. Während seiner Tätigkeit bei Intel wurden mehrere seiner Innovationen vom U.S. Patent and Trademark Office patentiert.
Bei Quadrants 2022 teilte Crook nicht nur sein Wissen über KI, sondern hielt auch Vorträge zu verschiedenen Themen, darunter:
- Best Practices bei Kundenverträgen
- Mitarbeiter-Wellness
- Historische Lektionen aus dem Technologiesektor
Lesen Sie mehr über Automatisierung von Volaris:
- Wie Sie mit Automatisierung Werte in Ihrem Unternehmen freisetzen
- Wie Automatisierung Unternehmen helfen kann, widerstandsfähiger zu werden
Zitate:
[i] Aufmerksamkeit ist alles, was Sie brauchen. A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar, J. Uszkoreit, L. Jones, A. Gomez., Kaiser, und I. Polosukhin. Advances in Neural Information Processing Systems , Seite 5998–6008. (2017)
[ii] Eine sehr vorläufige Analyse von DALL-E 2. Gary Marcus, Ernest Davis, Scott Aaronson. Xiv:2204.13807v2
[iii] Stabile Diffusion Öffentliche Version – Stability.Ai
[iv] Compute Trends über drei Epochen des maschinellen Lernens hinweg. Sevilla, Jaime & Heim, Lennart & Ho, Anson & Besiroglu, Tamay & Hobbhahn, Marius & Villalobos, Pablo. (2022).
