Generative KI hat das Spiel verändert
Obwohl künstliche Intelligenz (KI) nichts neues ist, hat sich die KI-Landschaft mit der Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 dramatisch verändert. Dieser Chatbot und das Large Language Model (LLM) dahinter sowie die neueren Versionen des LLM, die darauf folgten, haben aus KI ein Tool gemacht, mit dem nicht nur qualifizierte Technologen und Datenwissenschaftler umgehen können, sondern das jedem zur Verfügung steht.
Dabei hat sie eine Technologierevolution ausgelöst, die mindestens ein so großer Umbruch sein wird wie das Internet – und sogar noch ein viel größerer, wie viele glauben. Google CEO Sundar Pichai hat behauptet, dass KI tiefgreifendere Auswirkungen für die Menschheit haben wird „als die Elektrizität oder das Feuer“. Dagegen glaubt Satya Nadella von Microsoft, dass mit generativer KI „erstmals eine im Silicon Valley entwickelte Technologie dem Normalbürger in seinem Leben so schnell und so greifbar zu gute kommt.“
Die Auswirkungen generativer KI für Unternehmen
Es wird erwartet, dass das Aufkommen von generativer KI für Unternehmen enorme Auswirkungen haben wird. Goldman Sachs prognostiziert, dass generative KI das Potenzial hat, die Jahresproduktivität von Arbeitskräften über einen Zeitraum von 10 Jahren um rund 1,5 Prozentpunkte und das globale BIP um 7% zu steigern.
McKinsey teilt diese optimistische Einschätzung. Einer Studie des Unternehmens zufolge könnte GenAI bei den 63 analysierten Anwendungsfällen den Umsatz von 4,4 Billionen USD um 2,6 Billionen USD jährlich steigern. Das Unternehmen wies außerdem darauf hin, dass sich diese Schätzung in etwa verdoppeln würde, wenn die Auswirkungen der Einbettung von KI in Software, die derzeit für andere als die analysierten Tätigkeiten verwendet wird, in die Prognose einbezogen würden.
Neue Anwendungsfälle und Tools ergeben sich fast täglich. Hier einige der interessantesten Anwendungen von GenAI in den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen, öffentliche Verwaltung und Fertigung, die es bereits gibt.
KI-Anwendungsfälle bei den Finanzdienstleistungen und im Bankensektor
Die Finanzdienstleistungsbranche übernimmt oft schnell Technologien, die Prozesse und Dienstleistungen verbessern können, da kleine Gewinne bei Geschwindigkeit oder Effizienz hohe Renditen erlauben können. In der gesamten Branche wird GenAI geprüft oder schon in einer Vielzahl verschiedener Prozesse eingesetzt, angefangen bei der Verbesserung der Risikobewertung für Darlehen und Kredite über die Einhaltung der gesetzlichen Vorschriften, die Aufdeckung von Betrugsfällen bis hin zur Verbesserung des Kundendienstes.
Zum Beispiel nutzt der Visa Account Attack Intelligence (VAAI) Score in seiner neuesten Version GenAI, um innerhalb von Millisekunden mehr als 180 Risikoattribute auszuwerten und eine Punktzahl zu berechnen, mit der die Wahrscheinlichkeit eines durch Bots unterstützten Kartenbetrugs vom Typ „Brute Force“ vorhergesagt werden kann. Visa ist dabei, ein GenAI-Modell zur Bekämpfung von Kartentestbetrug zu entwickeln Der KI-gestützte VAAI Score verfügt über sechsmal so viele Funktionen zur Betrugserkennung wie frühere Modelle. Visa ist dabei, ein GenAI-Modell zur Bekämpfung von Kartentestbetrug zu entwickeln und hat die Rate falsch positiver Ergebnisse um 85% gesenkt.
Auch Finanzdienstleister sehen in GenAI das Potenzial, den Kundenservice und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Die Bank of America hat kürzlich den KI-gestützten virtuellen Assistenten Erica vorgestellt, der die Kunden der Bank bei ihren Finanzen individuell berät. Capital One verfolgt mit Eno, einem KI-gestützten SMS-Assistenten für natürliche Sprache, einen ähnlichen Ansatz.
Mit GenAI können sich Finanzdienstleister auch in einer komplexen Umgebung aus gesetzlichen Vorschriften zurechtfinden. Anbieter für Compliance-Management-Software integrieren GenAI und maschinelles Lernen in ihre Plattformen, um Regelungen, Richtlinien und Verfahren zu analysieren und Compliance-Risiken zu erkennen und zu beurteilen.
Anwendungsfälle für KI im Gesundheitswesen
Das Gesundheitswesen ist einer der Hauptnutznießer von KI. Die Anwendungsfälle reichen hier von der Entwicklung von Arzneimitteln bis hin zur Patientenversorgung. KI wird eingesetzt, um die Verwaltung zu automatisieren, die Analyse bildgebender Verfahren in der Medizin zu verbessern, bei der Diagnose zu helfen und individuelle Behandlungsprogramme zu entwickeln.
Einer der aufregendsten Anwendungsfälle ist die Erforschung und Erprobung von Medikamenten. GenAI kann den Prozess der Identifizierung von Verbindungen für neue Medikamente und die Entwicklung solcher Medikamente beschleunigen. Eine Studie der Boston Consulting Group hat ergeben, dass KI 25–50% der Kosten und der erforderlichen Zeit für die Entwicklung und Erprobung von Medikamenten einsparen kann. So können lebensrettende und lebensverändernde Medikamente schneller auf den Markt kommen. Hier einige Beispiele:
- Forscher am MIT konnten mit KI mehr als 100 Millionen chemische Verbindungen untersuchen. Das führte zur Entwicklung von Halicin, einem Antibiotikum, das sich gegen viele arzneimittelresistente Bakterienstämme als wirksam erwiesen hat.
- Insilico konnte mit Hilfe seiner KI-Plattform, INS018_055 generieren und optimieren. Dieses Medikament wurde zur Behandlung der idiopathischen Lungenfibrose (IPF) entwickelt, einer Lungenerkrankung. Das Medikament, das derzeit in klinischen Studien erprobt wird, wurde innerhalb von nur 18 Monaten von der Identifizierung als Zielwirkstoff bis zur Nominierung als präklinischer Kandidat entwickelt.
- Das Biotech-Unternehmen Recursion hat mit Hilfe von KI aus biologischen Bilddaten mehr als 20 neue Forschungspräparate für genetische und altersbedingte Erkrankungen identifiziert, von denen einige jetzt in klinischen Studien erprobt werden.
Anwendungsfälle für KI in der öffentlichen Verwaltung
Die öffentliche Verwaltung wird sich aufgrund der riesigen Datenmengen, mit denen sie täglich umgeht, und der großen Zielgruppen, denen sie dient, vielleicht als einer der größten Nutzer von KI herausstellen.
In der US-Regierung haben sich Anwendungsfälle für KI so schnell entwickelt, dass eine Datenbank erstellt wurde, um sie zu verfolgen. Diese Datenbank enthält bereits mehr als 700 Beispiele dafür, wie Abteilungen und Behörden KI einsetzen, z.B. bei der Analyse innerstädtischer Hitzenester, um die Einwohner besser vor Extremwitterung zu schützen, oder bei der Auswertung unstrukturierter Rückmeldungen von Militärveteranen, um die Versorgung zu verbessern, sowie zum schnelleren Vergleich neuer Patentanmeldungen mit bestehenden Patenten.
In Argentinien nutzt das Gesundheitsministerium KI, um die Ausbreitung von Krankheiten wie Dengue-Fieber anhand von Klimadaten und Bevölkerungsbewegungen vorherzusagen. Die Staatsanwaltschaft von Buenos Aires hat auf lokaler Ebene zusammen mit dem KI-Labor der Universität Buenos Aires Prometea entwickelt, einen virtuellen KI-Assistenten, mit dem die Justiz ihre Arbeit schneller erledigen kann.
Anwendungsfälle für KI in der Fertigung
Die Fertigung hat bereits enorm von KI und anderen modernen Technologien profitiert. Mit GenAI wird sogar noch mehr Effizienz und Qualität möglich. Mit Hilfe von KI werden Produktdesign und -entwicklung beschleunigt, die Qualität überwacht und die Präzision der Produktionsplanung und der Bestandsverwaltung erhöht.
General Motors verwendet GenAI auf Basis von KI zur kontinuierlichen Verbesserung von Fahrzeugkomponenten. Dabei liegt der Schwerpunkt auf der Gewichtseinsparung. In Zusammenarbeit mit AutoDesk konnten die Ingenieure von GM in kurzer Zeit mehr als 150 alternative Konstruktionen für eine Sitzhalterung auswerten und eine Konstruktionen finden, die leichter herzustellen ist, 40% weniger Gewicht hat und eine 20% höhere Festigkeit besitzt.
Airbus hat beim Design mit Hilfe von GenAI ähnliche Erfahrungen gemacht. Hier wurde sie dafür eingesetzt, eine stärkere, leichtere Trennwand für den A320 zu konstruieren. Mit Hilfe von Algorithmen der GenAI, basierend auf Wachstumsmustern, die in der Natur zu finden sind, konnte die Struktur der Trennwand optimiert werden. Die daraus resultierende „bionische Trennwand“ ist 45% leichter als herkömmliche Designs und erfüllt dabei strenge Anforderungen hinsichtlich Belastbarkeit und der Ableitung von Kräften bei einem Absturz.
Im Werk wird GenAI dafür eingesetzt, die Betriebszeit in der Fertigung zu erhöhen und die Servicekosten zu senken. KI-Modelle können anhand von Daten von Gerätesensoren trainiert werden und in diesen Gerätedaten Muster erkennen, die ggf. auf ein bevorstehendes Versagen hinweisen. KI wird auch zur Analyse von Wartungsverlaufsdaten verwendet, um bei der Fehlerbehebung und Fehleranalyse zu helfen.
Vorbereitung auf die KI-Revolution
Die Frage ist nicht, ob KI in Ihrem Unternehmen zum Einsatz kommt, sondern wann – wenn sie nicht schon längst da ist. Während Sie sich für das Potenzial von KI in Ihrem Unternehmen begeistern, ist es wichtig, die Veränderungen zu erkennen, die erforderlich sein werden, damit Sie KI einsetzen und dabei mit Ihren KI-Anwendungsfällen die maximale Kapitalrendite erzielen können.
