SAP-Balance von Innovation und Risikomanagement
Die fortschreitende Digitalisierung hat bereits in den vergangenen zwei Jahrzehnten maßgeblich dazu beigetragen, manuelle und repetitive Aufgaben zu automatisieren. KI kann beispielsweise in enormen Datenmengen selbstständig Muster und Trends erkennen und diese Erkenntnisse Fachkräften unterstützend zur Verfügung stellen.
In der Industrie ist etwa die vorausschauende Instandhaltung ein Anwendungsfeld von KI. Arbeitet eine Maschine mit Predictive-Maintenance-Technologie, kann sie bereits vor Auftreten einer Störung Fachkräfte darüber informieren, dass eine bestimmte Komponente verschlissen ist und demnächst ausgetauscht werden muss. In der Versicherungsbranche ermöglicht der Einsatz von KI, insbesondere aus dem Teilbereich des Natural Language Processing (NLP), zum Beispiel die Analyse von Mustern und Trends in Daten sowie das Vergleichen von Dokumenten auf inhaltlicher Ebene. Diese Tätigkeiten können nun maschinell unterstützt werden, sodass komplexe Dokumente auf semantischer Ebene automatisiert analysiert und verglichen werden, um Aufwand und Fehler deutlich zu reduzieren.
Im Bereich der Kundenkommunikation bieten Large-Language-Modelle (LLMs) die Möglichkeit einer hochgradig automatisierten und zugleich hyperpersonalisierten Kundenansprache. In Chats können gut trainierte LLMs noch individueller auf den Kunden eingehen. Auch lassen sich etwa personalisierte E-Mails mittels SAP CDP und SAP Emarsys im Zusammenspiel mit ChatGPT noch individueller und bedürfnisorientierter gestalten.
Mit dem Aufkommen von Large Language Models erleben wir eine Disruption der bisherigen Entwicklungen. ChatGPT und andere generative LLMs zeigen hochgradig spannende und beeindruckende Resultate auf dem Gebiet der Textgenerierung und bei anderen kreativen Aufgaben. Hierdurch lassen sich nicht nur bestehende Prozesse optimieren, sondern auch gänzlich neue Bereiche und Tätigkeiten können automatisiert oder entscheidend unterstützt werden.
Unternehmen, die datengetriebene Entscheidungen treffen und innovative Anwendungen implementieren, können sich einen deutlichen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Doch diese Fortschritte gehen mit ethischen Herausforderungen einher, insbesondere im Bereich Datenschutz und Fairness von KI-Anwendungen. So sind etwa KI-Halluzinationen ein bekanntes Phänomen beim Verwenden von generativen Sprachmodellen wie ChatGPT. Darüber hinaus werfen neue generative KI-Anwendungen wie ChatGPT auch noch ungeklärte Herausforderungen hinsichtlich Datenschutz- und Privatsphärenrechten und Einhaltung der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) auf, die derzeit von den Europäischen Datenschutzaufsichtsbehörden geprüft werden.
KI als Intelligenzverstärker
Nach Maschinen als „Kraftverstärkern“ für den Menschen ist die KI nun ein „Intelligenzverstärker“. KI-Anwendungen unterstützen also, aber bei unternehmenskritischen Entscheidungen ist der Einsatz von KI begrenzt, sei es hinsichtlich Fragen zu Beförderungen, Prozessen im Bereich Accounting, Controlling oder etwa der Schadenregulierung im Versicherungsbereich. In solch kritischen oder sensiblen Anwendungsfällen können Entscheidungen nicht allein KI-Systemen überlassen werden, sondern es benötigt weiterhin menschliche Erfahrung und Fachwissen.
Die Integration von KI markiert nicht nur einen technologischen Fortschritt, sondern auch eine ethische Verpflichtung. In dieser Balance von Innovation und Risikomanagement liegt der Schlüssel zu der erfolgreichen Integration von LLMs in die digitale Transformation. Diese Technologie bietet nicht nur Chancen, sondern verlangt auch nach einer strategischen Herangehensweise und der Auseinandersetzung mit ethischen und regulatorischen Fragen, um ihre Potenziale optimal zu entfalten.
