Trends für generative KI in Unternehmen: Warum, wann und wo sollten Sie anfangen?

In der Forrester-Umfrage „Artificial Intelligence Pulse Survey“ vom Mai 2024 gaben 67 % der KI-Entscheidungsträger an, dass ihr Unternehmen im kommenden Jahr höhere Investitionen in generative künstliche Intelligenz plant. Dieser boomende Bereich der KI ist nicht nur ein Trend, sondern bietet die Chance, Innovationen zu beschleunigen und die Leistungslücke zu schließen. Diejenigen, die mithilfe von KI ihre bestehenden Geschäftsprozesse erweitern und verbessern, profitieren auf eine Art und Weise, die zuvor undenkbar war. Hier sind unter anderem folgende Aspekte zu nennen: 

• Erweiterung der Breite und Tiefe menschlicher Kreativität über alle Qualifikationsniveaus hinweg. Mithilfe von genAI können alle, die beruflich im Bereich Gestaltung tätig sind, die Grenzen ihrer Imagination verschieben und neue und innovative Arbeiten anfertigen. Darüber hinaus können Personen ohne formale Ausbildung ganz einfach visuelle Inhalte von hoher Qualität erzeugen. 

• Generierung von Qualitätsinhalten in großem Umfang. Mithilfe von genAI können Marketers große Mengen an verschiedensten Inhalten schnell in einer Vielzahl von Sprachen und Formaten für verschiedene Zielgruppen erstellen. 

• Unterstützung für Data-Science-Verfahren und App-Entwicklung. GenAI ist Softwareentwicklung. Tools wie TuringBots werden zum Beispiel verwendet, um Code zu schreiben und zu verfeinern. Allerdings befinden sich diese Tools über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg – von den Anforderungen bis zur Bereitstellung – noch in einem frühen Stadium. 

• Synthetische Äquivalente als Datenergänzung. Durch die Nutzung von genAI können Unternehmen synthetische Daten zur Erweiterung ihrer Datensätze generieren und gleichzeitig Vertraulichkeit und Datenschutz wahren. Synthetische Daten werden heute im Finanzdienstleistungssektor, im Gesundheitswesen und in anderen Branchen verwendet, in denen die Entwicklung von KI-Anwendungen durch Datenschutzbestimmungen behindert wird.

Unternehmen, die generative KI-Technologien einsetzen, um bessere Erlebnisse zu bieten, innovativere Angebote zu schaffen und die Produktivität zu steigern, werden ein überproportionales Wachstum erzielen und ihre Wettbewerber hinter sich lassen. 

In der Forrester-Umfrage „Artificial Intelligence Pulse Survey“ vom Mai 2024 gaben 67 % der KI-Entscheidungsträger an, dass ihr Unternehmen im kommenden Jahr höhere Investitionen in generative KI plant.

Die Vorteile generativer KI sind zahlreich und werden immer mehr. Wie jede Neuerung, die mit einem Paradigmenwechsel einhergeht, gibt es jedoch auch hier einige Nachteile, die kostspielige Fehler und Misserfolge nach sich ziehen könnten, wenn sie unberücksichtigt bleiben. Denn auch wenn generative künstliche Intelligenz viele Aufgaben vereinfacht, so ist sie doch mit gewissen Risiken verbunden. 

• Fallstrick: GenAI wird zu einer Zunahme traditioneller Angriffe führen
  Auf generativer KI basierende Technologien wie ChatGPT und Stable Diffusion machen es bösartigen Akteuren leichter, ihre Zielpersonen zu betrügen und Angriffe in größerem Maßstab durchzuführen. Durch ihre Fähigkeit, ansprechende und glaubwürdige Texte und Bilder zu erstellen, verbessert genAI die Qualität von Phishing-Angriffen auf Websites und E-Mails erheblich.
  Lösung: SOC-Experten müssen wachsamer sein
  Security Operations Center (SOC)-Teams kennen sich mit der Identifizierung, Abwehr und Abschwächung dieser Bedrohungen bereits gut aus und müssen weiterhin ihre Finger am Puls dieser sich entwickelnden Landschaft haben. Aber auch wenn wir davon ausgehen, dass die Anzahl an Cyberangriffen steigen wird, sind die Bedrohungen selbst nichts Neues. Und weil die Angreifer immer noch mithilfe traditioneller Techniken und Muster erfolgreiche Angriffe starten können, haben sie kaum einen Anreiz, Zeit und Ressourcen für Experimente mit genAI zu verschwenden, um ausgefeiltere Angriffsarten zu entwickeln. 

• Fallstrick: GenAI kann Vertrauen und Zuverlässigkeit beeinträchtigen
  Im Unterschied zu KI kann generative KI Inhalte generieren, die menschliches Verhalten täuschend echt nachahmen, wiegen sich Nutzer möglicherweise in einem falschen Sicherheitsgefühl und nehmen alle Inhalte für bare Münze. In Wirklichkeit müssen diese fortschrittlichen Tools stets einer kritischen Prüfung unterzogen werden und denselben strengen Standards unterworfen werden wie jede Blackbox-KI.
  Lösung: Implementierung erklärbarer KI
  Erklärbare KI hat sich als eine Möglichkeit erwiesen, die inneren Abläufe komplexer KI-Systeme zu entmystifizieren, da sie einen Einblick in den Entscheidungsfindungsprozess der KI ermöglicht. Durch die Verwendung von erklärbarer KI können Benutzer das Prinzip KI-generierter Ergebnisse verstehen. Dies ermöglicht ihnen, zuverlässigere Outputs zu liefern, das Vertrauen der Stakeholder zu gewinnen und Prüfungsanforderungen zu erfüllen. 

• Fallstrick: Arbeitnehmer haben Angst vor dem Verlust ihres Arbeitsplatzes
  Mit dem Auftreten von genAI und ihrer nahezu unendlichen Fähigkeiten machen sich viele Menschen Sorgen um den Verlust ihres Arbeitsplatzes. Eine Forrester-Umfrage ergab, dass 36 % der Arbeitnehmer einen Verlust ihres Arbeitsplatzes durch Automatisierung oder Einsatz von KI in den nächsten zehn Jahren befürchten.
  Lösung: Führungskräfte müssen die Dinge richtigstellen
  Führungskräfte müssen kommunizieren, dass KI ihr volles Potenzial erst entfaltet, wenn sie in Verbindung mit menschlicher Kreativität und Entscheidungsfindung eingesetzt wird. Sie müssen sich außerdem aktiv für die Einführung von KI als Mittel zur Leistungssteigerung und beruflicher Weiterentwicklung der Mitarbeiter aussprechen. Auch wenn genAI erhebliche Vorteile mit sich bringt, muss unbedingt darauf hingewiesen werden, dass ihr Nutzen ohne menschliche Einblicke und Aufsicht begrenzt ist. Darüber hinaus prognostiziert Forrester, dass bis 2030 nur 1,5 % der Arbeitsplätze durch genAI verloren gehen, aber 6,9 % davon beeinflusst werden. Mit diesen Vorhersagen im Hinterkopf sollten Führungskräfte auf eine transparente Offenlegung dieser Konzepte und Statistiken Wert legen, um ihre Mitarbeiter in Bezug auf die künftige Nutzung von künstlicher Intelligenz am Arbeitsplatz zu motivieren. 

• • Fallstrick: Generative KI verursacht Probleme in Bezug auf geistiges Eigentum und Urheberrechte
    Angesichts der zunehmenden Verwendung von LLMs besteht das Risiko, dass sie unabsichtlich Inhalte generieren, die bestehende Urheberrechte verletzen, auch wenn die eingegebenen Daten unter „Fair-use“-Bedingungen genutzt wurden. Dies wirft Fragen zu den rechtlichen Implikationen auf, die sich aus der Nutzung dieser KI-erstellten Inhalte ergeben, sowie zu den Auswirkungen auf die geistigen Eigentumsrechte der ursprünglichen Content Creator.
    Lösung: Halten Sie sich über die Entwicklung der Rechtsprechung auf dem Laufenden
    Um die komplexen Bestimmungen zu Urheberrecht und geistigem Eigentum im Zeitalter der generativen KI jederzeit einhalten zu können, müssen Unternehmen stets über die aktuelle Rechtsprechung informiert sein. In Übereinstimmung mit Präzedenzentscheidungen und aktualisierten Vorschriften können Unternehmen ihre Nutzung der generativen KI für die Erstellung von Inhalten anpassen, um die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten und gleichzeitig das Potenzial der Technologie voll auszuschöpfen. 

Sind Sie besorgt, dass KI-Innovation die Kreativität in Ihrem Unternehmen abwürgen könnte? Tatsächlich ist genau das Gegenteil der Fall. GenAI-Technologie ist wie ein Assistent, der kreative Teams bei der Ideengenerierung, Content-Entwicklung und Evaluierung unterstützt. Holen Sie sich unser E-Book „Avoid Common AI Myths And Focus On Best Practices“, um mehr zu erfahren. 

Generative KI ist für Unternehmen nicht mehr nur ein „Nice-to-have“, sondern eine strategische Priorität. Angesichts ihrer Komplexität und der großen Bandbreite von Anwendungsmöglichkeiten haben Sie vielleicht das Gefühl, dass ihre Einbindung in Geschäftsprozesse eine kaum zu bewältigende Herausforderung ist. Um das volle Potenzial der generativen KI auszuschöpfen, sollten Unternehmen zunächst die Bereiche in ihrer aktuellen Geschäftstätigkeit identifizieren, in denen diese Technologie die Effizienz steigern kann und praktische, messbare Anwendungsfälle untersuchen. 

Generative KI für Customer Experience 

Anwendungsfall 1: Verbesserte CX-Interaktion und Zugänglichkeit
Im heutigen Marktumfeld erwarten Kunden mehr personalisierte Aufmerksamkeit und Services, die ihre einzigartigen Präferenzen und Verhaltensweisen berücksichtigen. Generative KI gibt den Mitarbeitern im Customer Service hoch entwickelte Tools an die Hand, mit denen sie umfangreiche Kundeninformationen interpretieren und destillieren können, um aussagekräftigere Interaktionen zu schaffen, die den Bedürfnissen der Kunden gerecht werden – ohne wiederholt Informationen erfragen zu müssen. Dank ihrer Fähigkeit, große Mengen an Feedback schnell zu analysieren und zu synthetisieren, hilft generative KI den Serviceteams, mit größerer Genauigkeit auf Anliegen zu reagieren und gleichzeitig den Datenschutz und die Datenintegrität der Kunden zu schützen. Dieser proaktive Ansatz unterstützt eine intuitivere und reaktionsfreudigere Customer Experience (CX), die Kundentreue und Zufriedenheit fördert. 

Anwendungsfall 2: Customer Service
Die Verwendung von KI im Customer Service, wie beispielsweise in Call Centern und automatisierten Self-Service-Systemen (wie Chatbots) ist zwar eine bewährte Praxis, allerdings folgen diese traditionellen KI-Systeme strengen und festgelegten Regeln oder Skripten, was für die Benutzer unflexible und manchmal frustrierende Interaktionen bedeutet. Dagegen ist genAI dynamisch und kontextabhängig und kann differenzierte und verständliche Antworten generieren, die zu einer signifikanten Verbesserung der Customer Experience führen. Indem generative künstliche Intelligenz durch maschinelles Lernen die Fähigkeiten des Customer-Service-Teams hinter den Kulissen erweitert, ermöglicht sie einen besseren Kundensupport. So können die Mitarbeiter für die wichtigsten CX-Treiber Höchstleistungen erzielen: eine schnellere und bessere Beantwortung von Fragen, das Lösen von Problemen beim ersten Kontakt und klare Kommunikation, sodass die Kunden das Gefühl haben, respektiert zu werden. Um sicherzustellen, dass neue Customer-Service-Tools, die auf generativer KI basieren, mit den allgemeinen Zielen der Customer Experience übereinstimmen und diese verbessern, sollten Führungskräfte die Auswirkungen dieser innovativen Lösungen auf ihre Customer-Service-Abläufe sorgfältig planen, prüfen und bewerten. 

Generative KI für Technologie 

Anwendungsfall 3: Wissensaustausch und Suchmöglichkeiten der nächsten Generation
Generative KI trägt dazu bei, dass Mitarbeiter besser vernetzt und informiert sind und dass Wissen dynamisch ausgetauscht und aktualisiert wird. Unternehmen können die Fülle eigener Unternehmensdaten nutzen – und zwar ebenso einfach, wie sie ChatGPT nach Informationen zur Effizienzoptimierung und Produktivitätssteigerung fragen können. Indem die Mitarbeiter weniger Zeit mit der Suche nach Daten verbringen, treffen sie nicht nur schnellere Entscheidungen, sondern gewinnen auch Zeit, um sich zum Beispiel auf strategischere Aktivitäten zu konzentrieren, die einen Mehrwert für das Unternehmen bedeuten. GenAI kann Besprechungen zusammenfassen und nach der Verarbeitung daraus Aktionspunkte aufzeigen, Ressourcen zu Diskussionspunkten empfehlen und auf vergangene Projekte zurückgreifen, um Informationen für aktuelle Projekte beizusteuern. Sie können sogar automatisch Fachartikel aus Interaktionen mit Mitarbeitern oder Kunden generieren. Durch die Integration von genAI fördern Unternehmen eine Arbeitsumgebung des ständigen Lernens und der Weiterentwicklung, sodass das Wissen stets aktuell und für alle zugänglich ist. 

Anwendungsfall 4: Entwickler-Produktivität
TuringBots transformieren die Entwicklung von Unternehmenssoftware, indem sie verschiedene Phasen des Entwicklungsprozesses verbessern. Coding TuringBots wie GitHub Co-Pilot generieren Code aus einfachen Eingabeaufforderungen, die direkt für Tests verwendet werden können. Sie sind auch in der Lage, Schwachstellen im Code zu identifizieren und zu beheben, wodurch die Unit-Testing-Phase optimiert wird. Darüber hinaus setzen viele Unternehmen inzwischen ausgereifte TuringBots als Tester ein, um visuelle Tests von Tausenden von Benutzeroberflächen in Browsern, auf Mobilgeräten und anderen Plattformen zu automatisieren. 

Anwendungsfall 5: Dateninnovation
Datenwissenschaftler können durch generative KI von ähnlichen Vorteilen profitieren wie Entwickler (insbesondere durch die Nutzung von TuringBots zur Unterstützung von ModelOps und DataOps) – neben weiteren Nischenvorteilen. Generative KI macht bereits einen erheblichen Teil der Landschaft für synthetische Daten aus und bietet Tools und Methoden für die Erstellung umfangreicher Datensätze für die Analyse oder das Training von Machine-Learning-Modellen. Heute können Datenwissenschaftler mithilfe von Dritt-Tools und LLMs synthetische Datensätze aus strukturierten Daten, Texten, Bildern oder ganzen 3D-Umgebungen schaffen. In Zukunft werden sie diese Fortschritte nutzen, um die Datenvisualisierung und das Storytelling zu verbessern und Erkenntnisse durch ausgefeilte, KI-generierte Infografiken und interaktive Datendarstellungen leichter zugänglich und umsetzbar zu machen. 

Anwendungsfall 6: Bedrohungsanalyse
Security-Experten nutzen genAI zur Stärkung ihrer Verteidigung. Beispielsweise kann generative KI genutzt werden, um biometrische Daten für Durchdringungstests zu erstellen, E-Mails auf Anzeichen für Phishing- oder andere Social-Engineering-Angriffe zu durchsuchen und eine Selbstdokumentation des Systemverhaltens und der Funktionalität zu erstellen. Wir erwarten, dass generative KI künftig dazu verwendet wird, die Schwachstellen von IT-Systemen zu erkennen und zu dokumentieren sowie Sicherheitsanalysten proaktiv Vorschläge zur Beilegung der Schwachstellen machen wird. 

Generative KI für den Vertrieb 

Anwendungsfall 7: Vertriebsoptimierung
Mit der Nutzung von genAI bietet sich Vertriebsteams die enorme Chance, Nutzerprofile und -verhalten zu beobachten, um Antwortquoten zu verbessern, personalisierte Verkaufsskripts für wirkungsvollere Gespräche zu erstellen und Pitch-Decks schnell zu entwickeln, um ihrer Zielgruppe einen Mehrwert zu bieten. GenAI wird auch eingesetzt, um Content Outlines zu erstellen und Ideen für Kontakt-E-Mails zu entwickeln. Sie kann sogar sicherstellen, dass die verwendete Sprache inklusiv ist. 

Generative KI für Marketing 

Anwendungsfall 8: Content-Erstellung
Generative KI sorgt für eine Revolutionierung der Marketingfunktion durch die Optimierung der Content-Erstellung und der Designprozesse. Marketers nutzen genAI, um massive Content-Datensätze zu erstellen, die eine konsistente Darstellung ihrer Markenstimme und eine bessere Kundenbindung sicherstellen – von Blogbeiträgen und Aktualisierung von Social Media bis hin zu E-Mail-Newsletters und mehr. Auch Grafikdesigner nutzen die Technologie für schnellere Iterationen sowie zur Entwicklung innovativer Ideen und Automatisierung von Routineaufgaben. Infolgedessen können Marketingteams mehr in kürzerer Zeit erledigen und Ressourcen für andere ertragsgenerierende Prioritäten einsetzen. In der Zukunft werden Marketers generative KI verwenden, um aus einer einzigen Quelle schnell mehrere Content-Stücke zu generieren. Zudem können sie so Kommunikationen und Kampagnen planen und umsetzen, die besser auf die jeweilige Zielgruppe zugeschnitten sind. 

Um mehr über Trends rund um generative KI zu erfahren und wie Sie Ihre Nutzung von generativer künstlicher Intelligenz mit einem Erfolgskonzept sicherstellen können, nehmen Sie an unserem Webinar teil: Close Gaps In Your Generative AI Security. 

Forrester ist stets am Puls der Trends rund um generative KI und bietet detaillierte Analysen und maßgeschneiderte Strategien, um diese Fortschritte effektiv in Ihre Abläufe zu integrieren. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Sie mithilfe von Forrester herausfinden, wo, wann und wie Sie genAI für bessere Ergebnisse in Ihr Unternehmen integrieren können, füllen Sie das unten stehende Formular aus.