17.02.2023

ChatGPT: Diese Fragen müssen sich Unternehmen vor dem Einsatz stellen

Gastbeitrag. Lohnt es sich für Unternehmen, den auf künstlicher Intelligenz basierenden Chatbot ChatGPT einzusetzen? Dazu muss man erst ein paar grundlegende Fragen klären, argumentiert Ana Simic in diesem brutkasten-Beitrag.
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Ana Simic
Foto: Studio F - Yvonne Fetz / Ascannio - stock.adobe.com (Hintergrund)

Die aktuelle Debatte rund um ChatGPT dreht sich häufig um die Schule oder die Erstellung von Texten mit dieser mächtigen Lösung, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basiert. Aber schon bald wird sich uns allen die Frage stellen: Soll ich als Unternehmen auch in ChatGPT oder ähnliche Lösungen investieren? Und wenn ja wieviel? Dabei gilt es sowohl unternehmerische Aspekte zu berücksichtigen, technische Fragen zu beantworten und sich auch ein paar Grundsatzfragen zum Einsatz von AI im unternehmerischen Umfeld stellen.

Business Aspekte

Was ist mein Use Case mit ChatGPT?

Wenn ich beispielsweise Journalistin bin und am Tag drei statt einem Artikel recherchieren und schreiben kann, weil mich die Maschine dabei unterstützt, und es für diese zusätzlichen Artikel tatsächlich einen Markt gibt, dann bin ich effizienter und effektiver.

Wenn ich im Kundenkontakt stehe und mich besser auf meine Termine vorbereiten kann, wird mein Kunde zufriedener. In jedem Fall muss der Anwendungsfall einen klaren und ausformulierten Wert haben. Und diese sollte in Summe die Kosten der Nutzung übersteigen.

Kann ich den Use Case wirklich besser mit dem Tool nutzen?

Was auf den ersten Blick beeindruckend aussieht, ist auf den Zweiten vielleicht weniger interessant. Wir schon wissen, die Maschine ist sehr gut im Vortäuschen ihrer Exzellenz. Daher sollte man eigene Use Cases gut abtesten.

Markt und Differenzierung

Gibt es Aspekte, mit denen ich mich vom Mitbewerb abheben kann und werden es auch meine Kunden schätzen? Innovation kann einen Mehrwert bieten.

Mitarbeiter:innen und Innovationsgeist

Werden meine Mitarbeiter:innen mehr Spaß an ihrer Arbeit haben und deshalb produktiver und kreativer sein und müssen weniger Routinetätigkeiten machen? Werde ich dadurch zu einem attraktiveren Arbeitgeber?

Technische Aspekte

• Wie sehen meine aktuelle Datenstruktur und Infrastruktur aus? Kann ich es gut integrieren?
• Anforderungen an Datenplattformen und Hardware werden mit der erhöhten Nutzung auch steigen, und damit weitere Kosten an sich ziehen.

Qualität, Ethik, Risken und einiges mehr

• Vertrauen ist gut, aber Kontrolle ist im Fall von künstlicher Intelligenz besser. Die sogenannte Data Governance wird immens wichtig, um sicher zu gehen, dass sich jemand in der Organisation um die Daten und ihre Qualität kümmert, und sicherstellt, dass alle ethischen Aspekte beim Input und Output berücksichtigt sind.
• Wie sind also meine Abläufe organisiert, damit es wirklich funktioniert und einen Mehrwert liefert?
• Mit der Qualität geht auch die Frage nach der Erklärbarkeit des Ergebnisses einher. Mittlerweile gibt es gute Tools für Explainable AI (XAI), die jedem Modell angehängt werden können, um sie für Menschen erklärbar zu machen. Was waren die wichtigsten Treiber, also was hat den größten Einfluss auf das Ergebnis?
• Es ist noch nicht klar, wie die rechtliche Frage des geistigen Eigentums der Trainingsdaten geklärt wird und wie sich das auf die Kosten auswirken wird. Sicher ist man nur wenn man die Herkunft der Daten erklären und nachweisen kann, dass man sie verarbeiten darf.

Was passiert in den nächsten Jahren?

“Geht es denn jetzt mit dem Fortschritt immer so weiter, und müssen wir wirklich nicht mehr selbst denken”? Das ist eher eine Frage unserer Erwartungshaltung an die Weiterentwicklung als eine technische Frage. Seit der Einführung des iPhones haben wir gelernt, dass es jedes Jahr neue Features gibt – und die Erwartung an die neue KI liegt nun bei vielen Menschen ähnlich hoch.

Wenn man sich allerdings ansieht, wie sich Machine-Learnung- und Natural-Languague-Processing-Modelle in den vergangenen zehn Jahren entwickelt haben, sieht man, dass die Fortschritte eher wellenartig waren: Lange Zeit scheinen sie zu stagnieren, dann auf einmal gibt es einen Sprung nach vorne, um wieder eine Zeitlang zu stagnieren.

Das hängt mit den verfügbaren Daten zusammen, mit denen die Modelle trainiert werden können. Wenn die Daten für das Training in großer Menge verfügbar und gut klassifiziert sind, kann ein neues mächtiges Modell trainiert werden – und wir erleben es als einen Riesensprung und Fortschritt. Wenn die Daten jedoch schwer zu bekommen sind, dann dauert es sehr lange, bis wir den Fortschritt erleben.

Man kann also nicht die Sprünge, die bei anderen Datenmodellen erzielt worden sind, einfach auf andere Daten und Anwendungsfelder übertragen, weil es immer zuerst um die Daten geht, mit denen man das Modell trainieren muss. Dann erst kommen die Erfolge.

ChatGPT wiederrum wird besser werden, weil er schon gut, wenn auch nicht komplett, trainiert ist. Jedoch stellt sich auch hier die Frage: Was passiert, wenn ChatGPT alle Bücher und alle Texte der Welt gelesen hat? Woher kommen dann weitere Trainingsdaten? Und wie nutzen wir es dann, wenn alle Nutzer auf das gleiche Modell und die gleichen Daten zurückgreifen? Hat man dann immer noch die gleichen Vorteile?

Damit wären wir wieder bei den ersten Grundsatzfragen der Use Cases, technischer Aspekte und ethischer Bewertung. Wenn diese Fragen eindeutig und positiv beantwortet werden können, dann wird die (zukünftige) Standardisierung der AI kein Nachteil für ein einzelnes Unternehmen sein. Letztendes verwenden wir auf der ganzen Welt viele anderen technischen Standards, die in der Geschichte der Menschheit zu vielen Vorteilen für einzelne Unternehmen geführt haben.


Zur Autorin

Ana Simic ist Österreich-Geschäftsführerin der finnisch-deutschen Data & AI Beratung DAIN Studios. Die erfahrene Digitalisierungs- und Daten-Expertin setzt auf wertorientierte KI-Strategien und Machine-Learning-Lösungen für alle Branchen, und hilft Führungskräften und Experten, die KI zu verstehen und anzuwenden.

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Der Gründungspreis PHÖNIX ist in der österreichischen Innovationslandschaft fest verankert. Die Auszeichnung wird bereits seit 2012 vergeben und zeichnet jedes Jahr die besten Start-ups, Spin-offs, Prototypen und Female Entrepreneurs aus Österreich aus.

Zu den Preisträger:innen im letzten Jahr zählte unter anderem das Wiener Start-up Inmox GmbH, das eine Sensortechnologie entwickelt, die es erlaubt, den Zustand von Getrieben kontinuierlich und in Echtzeit zu überwachen. Die Kategorie “Spin-off” konnte hingegen die Quantum Technology Laboratories GmbH für sich entscheiden, die Teleskope mit Quantenempfängern und Satelliten-Tracking-Software entwirft. Der Gründungspreis in der Kategorie “Prototyp” ging an das Projekt “Abfall zu Abwasch” der Universität Graz. Daniela Buchmayr vom Klosterneuburger BioTech-Start-up Sarcura wurde hingegen als Female Entrepreneur ausgezeichnet.

“Der Gründungspreis PHÖNIX ist eine wichtige Auszeichnung für Gründungsprojekte und spielt dabei eine tragende Rolle, um herausragende Projekte hervorzuheben und ihnen eine breite Sichtbarkeit zu verleihen. Unser Hauptaugenmerk liegt dabei auf der Präsentation der Vielfalt des Wissenstransfers”, so die aws Geschäftsführung – rund um Edeltraud Stiftinger und Bernhard Sagmeister.

Neue Ausschreibung startet für 4 Kategorien

In einer neuen Ausschreibungsrunde des Österreichischen Gründungspreis PHÖNIX werden nun wieder die besten Start-ups, Spin-offs, Forschungsteams mit Prototypenprojekten sowie Female Entrepreneurs Österreichs gesucht. Der Österreichische Gründungspreis PHÖNIX wird in den folgenden vier Kategorien vergeben:

Female Entrepreneurs

Diese Kategorie soll ein Signal setzen, um „role models“ zu etablieren: Potenziale von Frauen werden gerade im Bereich von High-Tech Gründungen noch zu selten genutzt. In dieser Kategorie nehmen alle Projekte teil, bei welchen mindestens eine Frau als Forscherin, Gründerin oder Geschäftsführerin federführend involviert ist.

Start-up

Mit dieser Kategorie werden österreichische Start-ups prämiert, die mit ihren innovativen Produkten, Verfahren oder Dienstleistungen entweder aktuelle gesellschaftliche Herausforderungen adressieren oder neue technische Lösungen anbieten. Die Start-ups müssen ihren Firmensitz in Österreich haben und die Gründung muss nach dem 1. Jänner 2018 erfolgt sein.

Spin-off

In dieser Kategorie werden Spin-offs mit ihrer Einrichtung ausgezeichnet, die unter anderem aus öffentlichen Universitäten, Fachhochschulen, Forschungseinrichtungen oder Kooperationsprogrammen (wie Research Studios Austria, COMET-Zentrum oder CD-Labors) hervorgegangen sind. Auch Spin-offs müssen ihren Firmensitz in Österreich haben. Stichtag für die Gründung ist ebenfalls der 1. Jänner 2018.

Prototypen

Für diese Kategorie sind Universitäten, öffentliche Forschungseinrichtungen und Jungunternehmen, die bei einem Start-up-, Spin-off- oder Prototypenförderungsprogramm ab 1. Jänner 2018 gefördert wurden, berechtigt teilzunehmen. Die Umsetzbarkeit von Innovationen wird mittels „Modellen“ oder Prototypen aufgezeigt und kann somit die Verwertung für Gesellschaft und Wirtschaft beschleunigen.

+++ Jetzt bewerben und profitieren +++

Wie die Bewerbung abläuft

Die Anmeldefrist für den PHÖNIX läuft bis inkl. Sonntag, den 15. September 2024.

Die Preisträger:innen sowie die mit ihnen verbundenen Forschungseinrichtungen werden im Rahmen einer Gala mit Trophäen, Urkunden und Reisegutscheinen bzw. einer Entsendung als Expertinnen und Experten zu einem einschlägigen internationalen oder nationalen Event im Wert von EUR 5.000.- prämiert.

Die Auswahl der Gewinnerinnen und Gewinner erfolgt durch eine international besetzte Fachjury. Im Auftrag des Bundesministeriums für Arbeit und Wirtschaft und des Bundesministeriums für Bildung, Wissenschaft und Forschung wird der Gründungspreis PHÖNIX von der Austria Wirtschaftsservice (aws) in Kooperation mit der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) und der Industriellen Vereinigung (IV) organisiert.


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