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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Die deutsche Wirtschaftsministerin Katherina Reiche | (c) Grunpfnul vie Wikimedia Commons
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„Mit der Startup- und Scaleup-Strategie der Bundesregierung legen wir das Fundament für die nächste Generation deutscher Weltmarktführer“, erklärt die deutsche Bundesministerin für Wirtschaft und Energie, Katherina Reiche, anlässlich des Beschlusses der Strategie im Bundeskabinett. Mit der Strategie will die deutsche Politik auf „geopolitische Verschiebungen, die digitale und grüne Transformation sowie der rasante Fortschritt in Schlüsseltechnologien wie Künstlicher Intelligenz“ reagieren, wie es im Papier heißt. Dieses versteht sich als eine politische Arbeitsagenda, die insgesamt 152 Einzelmaßnahmen in acht verschiedenen Handlungsfeldern bündelt. Das erklärte Ziel der deutschen Bundesregierung ist es, die Rahmenbedingungen entlang des gesamten Lebenszyklus innovativer Unternehmen zu verbessern – von der ersten Idee bis zur internationalen Expansion. Die Maßnahmen stehen allerdings unter dem Vorbehalt, dass Budget für sie vorhanden ist.

Zuletzt starke Gründungsdynamik

Das deutsche Startup-Ökosystem konnte trotz eines herausfordernden wirtschaftlichen Umfelds zuletzt eine beachtliche Gründungsdynamik aufweisen. Im ersten Halbjahr 2026 verzeichnete die Bundesrepublik mit 3.053 Startup-Gründungen einen historischen Rekordwert, was einem Zuwachs von 52 Prozent im Vergleich zum zweiten Halbjahr 2025 entspricht. Getrieben wurde dieser Aufschwung insbesondere durch den anhaltenden Boom im Bereich der Künstlichen Intelligenz, auf den allein über 1.000 Neugründungen entfielen. Die nackten Rekordzahlen täuschen jedoch darüber hinweg, dass es dem deutschen Markt nach wie vor nicht ausreichend gelingt, erfolgreiche junge Firmen in die kapitalintensive Wachstums- und Skalierungsphase zu überführen. Mit rund 90 Euro Wagniskapitalinvestitionen pro Kopf im Jahr 2025 liegt die Investitionsaktivität in Deutschland signifikant hinter den führenden Märkten in den USA und Großbritannien zurück.

Risikokapital und das Hebeln privater Milliarden

Um das Abwandern vielversprechender Innovationen und den Ausverkauf ins Ausland zu verhindern, setzt die neue Strategie vor allem bei der Mobilisierung von privatem und institutionellem Kapital an. Ein zentrales Vorhaben ist die Fortführung und Weiterentwicklung der sogenannten WIN-Initiative. Laut dem Strategiepapier soll damit darauf hingearbeitet werden, die Zusagen privater Investoren für Investitionen in Wagniskapital und das Startup-Ökosystem auf 25 Milliarden Euro mehr als zu verdoppeln. Flankiert wird diese Absicht durch die nationale Umsetzung der überarbeiteten europäischen Solvency-II-Richtlinie, die es Versicherungsgesellschaften erleichtert, Kapitalanlagen als langfristige Aktieninvestitionen einzustufen. Dadurch sinken die regulatorischen Eigenkapitalanforderungen für solche Risikokapitalinvestitionen drastisch von 49 auf 22 Prozent. Ergänzend ist die Bereitstellung von Bundesmitteln für eine Nachfolgegeneration des größten europäischen Dachfonds, den „Wachstumsfonds II“, über die KfW Capital geplant.

Neuer Fokus auf DefenceTech und Sicherheit

Zu den markantesten und zugleich politisch sensibelsten Neuerungen der Regierungsstrategie gehört die erstmalige, systematische Berücksichtigung der Sicherheits- und Verteidigungsindustrie. In einer Pressemitteilung des Wirtschaftsministeriums heißt es von Ministerin Reiche, das Konzept verfolge das Ziel, das „Gründen zu erleichtern, das Wachstum zu beschleunigen und Innovation in Deutschland zu halten“. Für Startups aus dem Rüstungssektor wird im Rahmen des verbleibenden „Deutschlandfonds“ ein spezielles Direktbeteiligungsvehikel des Bundes geschaffen. Damit beabsichtigt die Bundesregierung, sich künftig erstmals direkt an jungen Unternehmen zu beteiligen, die Waffen herstellen, um deren Kapitalzugang zu sichern.

Neben der Rüstungsförderung adressiert die Strategie auch administrative Hürden, die im internationalen Vergleich als Standortnachteil gelten. Über das Hebelprojekt „Schneller Gründen“ soll bis Ende 2026 der Entwurf für ein Gründungsbeschleunigungsgesetz ausgearbeitet werden, um Anmeldeverfahren und die Vergabe von Steuernummern digital zu vereinheitlichen. Zudem unterstützt die deutsche Bundesregierung den Vorschlag der EU-Kommission für die EU Inc., die als europäisch vereinheitlichte Rechtsform für grenzüberschreitend tätige Startups etabliert werden soll.

Kritik von mehreren Seiten

Trotz des breiten Maßnahmenpakets regt sich im deutschen Ökosystem und in den Verbänden auch Kritik an der strategischen Ausrichtung der Bundesregierung. Vor allem der starke Rüstungsfokus bei gleichzeitiger Vernachlässigung gesellschaftlicher Aspekte steht im Zentrum der Debatte. So wird etwa vom Bundesverband für Social Entrepreneurship in Deutschland (SEND e.V.) kritisiert, dass „soziale Gründungsvorhaben“ in der neuen Fassung überhaupt keine Rolle mehr spielen. Auch der Verband der Business Angels äußert Unmut und bezeichnet die fast ausschließliche Fokussierung auf Venture-Kapital als Finanzierungsinstrument als eine Maßnahme „an den Gründungsrealitäten vorbei“, da erfahrene private Geldgeber für die Nachhaltigkeit von Gründungen entscheidender seien.

Fachkommentare aus den Bereichen Bioökonomie und Nachhaltigkeit warnen zudem vor einem „Klumpenrisiko“ durch den engen Fokus auf Verteidigungstechnologien. Aus der Gründerszene selbst wird bemängelt, dass das ehemals politisch stark beworbene Vorreiterprojekt einer „Gründung in 24 Stunden“ sowie Erleichterungen für das „Gründen aus dem Beruf“ im finalen Papier nicht mehr auftauchen. Zudem weisen Industrievertreter darauf hin, dass zentrale Herausforderungen für innovationsintensive Branchen über die reine Startup-Finanzierung hinausgehen; es fehle an Impulsen für spätere Finanzierungsrunden, an regulatorischer Beschleunigung sowie am Ausbau industrieller Produktionskapazitäten. Ob die Strategie die Erwartungen der Praxis erfüllen kann, wird von Branchenbeobachtern auch aufgrund des Zeithorizonts bezweifelt: Dass mit der Umsetzung der Maßnahmen lediglich „noch in dieser Legislaturperiode begonnen“ werden soll, lasse kein hohes Tempo vermuten.

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