CIO-Aktien: Die Unternehmens-IT sollte generative KI künftig mit Vorsicht einsetzen

Vince Kellen, Chief Information Officer an der University of California, San Diego (UCSD), ist sich der gut dokumentierten Einschränkungen von ChatGPT, DALL-E und anderen generativen KI-Technologien bewusst: den generierten Antworten Möglicherweise sind die Bilder nicht realistisch, den erzeugten Bildern mangelt es möglicherweise auch an Integrität und die Ausgabe kann verzerrt sein. Aber er geht trotzdem voran und sagt, dass Mitarbeiter ChatGPT bereits zum Schreiben von Code und Stellenbeschreibungen verwenden.

Die Textgenerierungstechnologie ChatGPT und die Bildgenerierungstechnologie DALL-E von OpenAI gehören zu den bekanntesten in einer Reihe groß angelegter Sprachmodelle (auch als generative Sprachmodelle oder generative KI bekannt), die durch die Beantwortung schriftlicher Anfragen die öffentliche Fantasie erregt haben um alles von Textdokumenten und Bildern bis hin zu Programmiercode zu generieren.

Kellen glaubt, dass der von ChatGPT generierte Code ein Produktivitätstool ist, genau wie der Compiler eine Verbesserung der Assemblersprache darstellt. „Das Generieren von Dingen für Bibliotheken und Software unterscheidet sich nicht vom Durchsuchen von GitHub“, sagte er, „und wir verwenden es auch, um inhalts- und formatsensitive Stellenbeschreibungen zu schreiben. Anschließend können wir sehr schnell mit der Bearbeitung fortfahren und nach Fehlern suchen.“ Bereiche, in denen Verwirrung herrscht. „Obwohl sich diese Technologie noch in einem frühen Stadium befindet, lässt sich die Auswirkung, die sie bereits auf bestimmte Unternehmensanwendungen hat, z.

Bereit für die richtigen Anwendungen

Oliver Wittmaier, Chief Information Officer und Produktleiter bei DB SYSTEL, sagte, generative KI sei bereit für Codierung, Management-Workflows, Datenverfeinerung und einfache Anwendungsfälle wie Vorhersagen (Formular ausfüllen), DB SYSTEL ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der DB AG und digitaler Partner aller Konzernunternehmen. Er sagte, dass „künstliche Intelligenz in der Transportbranche direkt oder indirekt die Stauvermeidung, -steuerung und -bewältigung während des Transports beeinflussen kann“.

Die Inhaltserstellung ist auch ein Bereich von besonderem Interesse für Michal Cenkl, Direktor für Innovation und Experimente bei Mitre . Derzeit untersucht sein Team zwei Einsatzmöglichkeiten der Technologie, im intellektuellen und im beruflichen Bereich. „Das erste ist, wenn ich einem unserer Sponsoren eine E-Mail mit einer Zusammenfassung unserer Arbeit und der für ihn relevanten Arbeit schreiben möchte, und zwar im Kontext der Kommunikation, die wir bereits mit ihm geführt haben. E-Mail: Diese Technologie ist unglaublich leistungsfähig.“

Das zweite ist die Personalbesetzung für Projekte. Typischerweise prüft Cenkl Lebensläufe und sucht anhand von Qualifikationskennzeichen, um Kandidaten zu finden, die zum Projekt passen. Generative KI kann dabei helfen. „Zum Beispiel möchte ich fragen: ‚Was kann Michael bei diesem Projekt tun?‘, um zusammenzufassen, was er tun kann, basierend auf dem, was er gerade tut, damit ich meinen Lebenslauf nicht durchsuchen muss.“ Der Gebrauchtwagenhändler CarMax nutzt seit mehr als einem Jahr generative KI und nutzt die API von OpenAI, um Kundenbewertungstexte in Zusammenfassungen zu konsolidieren, die besser verwaltbar und lesbar sind. Aber Shamim Mohammad, der Chief Information Officer des Unternehmens, sagte, sein Team habe die Technologie auch auf andere Bereiche angewendet.

Unter anderem kann die Fahrzeugbildgebung dazu beitragen, das Kundenerlebnis zu verbessern. Er sagte, die KI könne Bilder jedes Fahrzeugs optimieren, das sie zu ihrem Bestand hinzufügen, der zu jedem Zeitpunkt zwischen 50.000 und 60.000 Fahrzeugen liegt. „Wir machen jedes Bild so realistisch wie möglich, ohne die Effektivität zu beeinträchtigen.“ Ihre Datenwissenschaftler haben beispielsweise ein „digitales Kehrfahrzeug“-Modell erstellt, das ein Bild eines auf einem sauberen Boden geparkten Autos verwendet schmutziger Boden. „Es ist immer noch das gleiche Auto, aber die Fotos sehen besser aus, was ein besseres Erlebnis für die Kunden ist.“

In ähnlicher Weise sagte Forrester-Analyst Rowan Curran, dass Nike generative KI verwendet hat, um Bilder von Produktprototypen zu erstellen. „Mit dem Text-zu-3D-Modellierer können Sie es im 3D-Raum testen und eine intuitivere Vorstellung davon bekommen, wie es in der realen Welt aussehen wird – und das alles im Handumdrehen“, sagte er

Die größten potenziellen Vorteile Anwendungen

Mohammad sagte, die Erstellung von Code und die Verbesserung des Kundenerlebnisses seien die Hauptbereiche, in denen Unternehmen heute generative KI einsetzen, mit dem größten Renditepotenzial im Hinblick auf eine höhere Effizienz.

Gary Jeter, Executive Vice President und Chief Information Officer der TruStone Financial Credit Union, sagte, dass seine Entwickler genau das durch die Implementierung von OpenAI Codex auf GitHub erreichen wollen. Darüber hinaus funktioniert das Codieren mit generativer KI sehr gut. Generative KI-Modelle funktionieren beim Codieren besser als menschliche Sprache, weil Programmiersprachen strukturierter sind, sagte Cenkl. „Es löst diese Struktur auf, sodass es besser funktioniert.“

CarMax testet Copilot von GitHub und sagt, dass Ingenieure in manchen Fällen bis zu 40 % weniger Code generieren könnten. „Die Evolution schreitet sehr schnell voran, aber wenn Sie damit Software erstellen, müssen Sie sicherstellen, dass Sie nicht das Urheberrecht verletzen, falsche Inhalte generieren oder Malware einbetten. Sie können diesen Code nicht ohne Aufsicht einfügen.“

Curran sagte, andere Bereiche seien reif für Unternehmensanwendungen, etwa die Erstellung von Marketingtexten, Bildern, Design und die Erstellung besserer Datenzusammenfassungen, damit Menschen die Daten effektiver nutzen können. „Einige Leute verwenden diese großen Sprachmodelle sogar, um unstrukturierte Daten zu bereinigen“, sagte er. Als Nächstes könnten generative KI-Funktionen in einigen Unternehmenssoftware auftauchen, beispielsweise in Software für den technischen Support und in Microsoft Office-Anwendungen.

Vertrauen Sie nicht so leicht, überprüfen Sie zuerst

Mohammed von CarMax warnt davor, dass CIOs, die diese Technologie einsetzen, neben den Vorteilen auch die potenziellen Probleme des geistigen Eigentums im Zusammenhang mit Inhalten verstehen müssen Ausgabe. Generative Modelle wie DALL-E, das auf Internetdaten trainiert wird, können Inhalte generieren, die möglicherweise das Urheberrecht verletzen. Aus diesem Grund hat Getty Images kürzlich Stability AI wegen seines KI-gestützten Kunstgenerierungstools Stable Diffusion verklagt.

Diese Technologie erfordert auch menschliche Aufsicht. „Systeme wie ChatGPT wissen nicht, was sie erstellen, und diese Systeme sind sehr gut darin, Sie glauben zu lassen, dass das, was sie sagen, korrekt ist, auch wenn dies nicht der Fall ist“, sagte Cenkl. Keine KI kann das garantieren – keine Attribute oder Referenzinformationen geben Aufschluss darüber, wie es zu einer Antwort kam, und es gibt keine KI-Interpretierbarkeit, die zeigt, warum etwas so geschrieben ist, wie es ist. „Sie wissen nicht, was die zugrunde liegende Basis ist, Sie wissen nicht, welche Teile des Trainingssatzes das Modell beeinflussen, und was Sie erhalten, ist eine reine Analyse, die auf dem vorhandenen Datensatz basiert, sodass Sie nicht nur das Potenzial haben.“ für Voreingenommenheit, aber auch für de facto Unrecht. Zum jetzigen Zeitpunkt, sagte er, hätten Office-Suite-Umgebungen, Kundenkontakt-Chatbots, technische Supportfunktionen und allgemeine Dokumentation allesamt kurzfristiges Potenzial, aber wenn es um sicherheitsrelevante Bereiche im Geschäftsleben eines Transportunternehmens gehe, sei die Antwort eindeutig Nein. „Wir müssen noch viel lernen und verbessern, bevor wir generative KI in diese sensiblen Bereiche integrieren können“, sagte er

Jeter hat ähnliche Bedenken. Während sein Team ChatGPT nutzte, um Code-Korrekturen zu identifizieren und sie in 30 Minuten auf der Website bereitzustellen, „hätte es ohne ChatGPT viel länger gedauert“, und er glaubt, dass ChatGPT auch für die Ausarbeitung von Vertragsbedingungen nützlich ist, dies ist jedoch noch nicht der Fall vollständig verifiziert. „Wir werden keine generative KI externen Mitgliedern zugänglich machen, und TruStone wird in diesem Bereich nicht an vorderster Front stehen.“ durch menschliche und automatisierte Überprüfung überwacht werden, um Mitglieder und die Marke zu schützen.

Heutzutage liegt der Schlüssel zu erfolgreichen Bereitstellungen weiterhin darin, dass Menschen auf dem Laufenden bleiben, um die generierten Inhalte auf Richtigkeit und Konformität zu überprüfen, sagte Kellen von der University of California, San Diego. „Die Sicherstellung, dass Maschinen die richtigen Entscheidungen treffen, wird ein wichtiger Streitpunkt sein, und es wird lange dauern, bis Unternehmen die Technologie für etwas risikoreiches tun – wie zum Beispiel medizinische Diagnostik. Aber generative KI kann sehr nützlich sein. Es ist schön, Dinge zu generieren.“ Wie bei den Zusammenfassungen von Rezensionen, vorausgesetzt, dass es eine menschliche Überwachung gibt, die uns etwas verlangsamt, aber irgendwann werden wir einen automatisierten Weg finden, um die Qualität sicherzustellen um sicherzustellen, dass die generierten Inhalte korrekt sind.“ Kellen sagte, dies sei besonders problematisch, wenn generative KI Inhalte aus dem Internet nutzt – wie dies bei ChatGPT der Fall ist. Wenn Sie das Modell jedoch anhand der Daten Ihres eigenen Privatunternehmens trainieren, können Sie es auf mögliche Verzerrungen prüfen, und dies stellt möglicherweise kein Problem dar. Er sagte: „Je tiefer man in das Unternehmen vordringt und je eingeschränkter und häufiger die Datenkategorien sind, desto nützlicher wird generative KI sein. Diese Maschinen sind in gewisser Weise Experten.“ „Sie verstehen es nicht, aber sie sind sehr gut im Rechnen.“

Änderungen in den beruflichen Verantwortlichkeiten und Rollen

Es ist jedoch eine Menge zusätzlicher Arbeit.“ dass generative KI anders ist. „Das ist aufregend, weil es uns einige der Dinge nimmt, die wir nicht gerne tun, und es macht uns schlauer, und es macht die Menschen stärker.“

Aber Curran wies darauf hin, dass generative KI kurzfristig keine Rolle vollständig ersetzen wird. „Es reduziert möglicherweise die Anzahl der Personen, die für die Ausführung einer Rolle erforderlich sind, beispielsweise für die Inhaltsentwicklung, das Produktinformationsmanagement oder die Softwareentwicklung, aber es wird immer ein Mensch beteiligt sein“, fügte er hinzu, dass generative KI-Technologie schreiben und zusammenfassen kann , ist immer menschliche Intelligenz erforderlich, um die Qualität der Inhalte sicherzustellen und die generierten Inhalte zu kontrollieren, um sie zu verbessern.

Loslegen

Kellen sagt, jetzt sei es an der Zeit, die generative KI-Technologie zu beschleunigen und mit dem Experimentieren zu beginnen. Er sagte: „CIOs müssen dieses Problem lösen, bevor sie von Anbietern verwirrt werden, die Technologie in ihre Unternehmenssoftwareprodukte integrieren. Wenn Sie nächstes Jahr weiter zögern, werden Sie hinter der Kurve zurückbleiben.“ Lernen Sie die Technologie kennen und erforschen Sie sie eingehend, anstatt eine öffentliche Debatte über ChatGPT zu starten, um zu verstehen, dass die Technologie viel komplexer ist als die Anwendung. Dann denken Sie über die Einsatzmöglichkeiten generativer KI nach, um die Effizienz oder Qualität bestehender Prozesse zu verbessern. Fragen Sie sich abschließend, welche Art von Funktionalität Sie benötigen und ob Sie diese von einem Anbieter beziehen oder selbst erstellen möchten.

Der nächste Schritt besteht darin, die Technologie zu testen und mögliche Anwendungsfälle zu berücksichtigen. „Viele Ihrer Systeme, egal ob sie strukturierte oder unstrukturierte Daten verwenden, werden zumindest einige Komponenten natürlicher Sprache und Konversationsschnittstellen haben“, sagte Cenkl. „Denken Sie über die Daten nach, die Sie haben, und denken Sie über die Technologien nach, die das können.“ „Welche Teile davon verbessern“ und dann sein Potenzial demonstrieren. Jeter sagte beispielsweise, er habe eine Vorlage für Geschäftsbedingungen erstellt und diese an die Compliance-Abteilungen gesendet, um zu zeigen, wie sie die Technologie nutzen.

Curran sagte, dass generative KI-Modelle umfangreich sind und das Trainieren eines Modells von Grund auf extrem teuer ist, sodass der beste Einstieg darin besteht, einen der Cloud-Dienste zu nutzen. CarMax nutzt beispielsweise den Microsoft Azure OpenAI-Dienst mit GPT 3.5. „Die Daten, die wir laden, sind unsere eigenen – sie werden nicht mit anderen geteilt, und wir können über große Datenmengen verfügen und diese schnell verarbeiten, um unsere Modelle auszuführen“, sagte Mohammad. „Das könnte nützlich sein, wenn Sie ein kleines Team oder ein Unternehmen haben.“ Problem. Wenn Sie generative KI-Technologie erlernen möchten, probieren Sie es aus.“

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