Gen KI bietet Hoffnung und Frust für Unternehmen

Bei der Einführung von generativer künstlicher Intelligenz (Gen KI) in Unternehmen gibt es sowohl bedeutende Fortschritte als auch anhaltende Herausforderungen. Das zeigt eine jüngst veröffentlichte Studie der Unternehmensberatung Deloitte mit dem Titel "The State of Generative AI in the Enterprise: Now decides next". Dafür wurden 2.770 Führungskräfte aus Wirtschaft und Technologie in 14 Ländern und sechs Branchen befragt.

Der Bericht zur Studie zeichnet ein Bild von Unternehmen, die sich bemühen, das Potenzial von KI zu nutzen und sich zugleich mit Fragen der Skalierbarkeit, des Datenmanagements, der Risikominderung und des Value Measurement, also der Ermittlung des Nutzens, den ein Produkt oder eine Dienstleistung für einen Kunden darstellt, auseinandersetzen. Gleich nach der Einführung gibt es in der Regel verstärkte Investitionen, der Weg zu einer weitreichenden Implementierung sei aber noch mit Hindernissen behaftet.

Demnach erhöhen 67 Prozent der Unternehmen ihre Investitionen in KI aufgrund des hohen Anfangsnutzens. 68 Prozent haben bislang allerdings nur 30 Prozent oder noch weniger ihrer Gen-KI-Experimente in die Produktion überführt. 75 Prozent haben ihre Investitionen in das Data-Lifecycle-Management (ein Konzept zur Verwaltung von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus, von der Datenanforderung bis zu ihrer Löschung) für Gen-KI erhöht.

Lediglich 23 Prozent fühlen sich auf die Herausforderungen des Risikomanagements und der Unternehmensführung im Zusammenhang mit Gen-KI gut vorbereitet, 41 Prozent haben Schwierigkeiten, die genauen Auswirkungen von KI-Bemühungen zu definieren und zu messen. 55 Prozent haben bestimmte Anwendungsfälle von Gen-KI wegen datenbezogener Probleme vermieden.

Der Deloitte-Bericht hält fest, dass sich KI-Risiken durchaus auf den Einsatz in Unternehmen auswirken können. Laut Kieran Norton, Principal bei Deloitte, seien die Führungskräfte sehr besorgt und nicht bereit, voranzugehen, solange sie nicht das Gefühl haben, dass diese Bedenken ausgeräumt werden können. Die grössten Risiken sind demzufolge die Datenqualität, Voreingenommenheit und Fragen der Sicherheit, des Vertrauens, des Datenschutzes und der Einhaltung von Vorschriften.

Norton ist zwar überzeugt, dass die Unternehmen ihre bestehenden Risikomanagement-Programme nutzen können, um diese Herausforderungen zu bewältigen. Er räumte jedoch ein, dass bestimmte Praktiken, wie das Datenqualitätsmanagement, verbessert werden müssen, um die spezifischen Risiken der generativen KI zu mindern.

Besonders gross ist unter Entscheidern die Angst vor KI-Halluzinationen, bei denen ein KI-Modell falsche oder unsinnige Ergebnisse liefert. Das sei durchaus ein Problem, so Norton, doch es hänge oft mit einem mangelnden Verständnis der Daten zusammen, die in die Modelle eingespeist werden.