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.
/artikel/chatgpt-fuer-unternehmen
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.

Deine ungelesenen Artikel:
vor 19 Stunden

Talentir: Wiener FinTech sichert sich Millionen-Investment nach erfolgreichem Pivot

Beim Wiener Startup Talentir hat sich in den letzten Wochen viel getan. Von einem Stock Market für YouTube-Videos entwickelte sich das Startup zu einem FinTech, das sich auf Payment Services für die Kreativbranche spezialisiert. Dafür sicherte es sich ein Millionen-Investment. Wie der Pivot gelang und wie das neue Geschäftsmodell aussieht, verrät Co-Founder und CEO Lukas Steiner im Gespräch mit brutkasten.
/artikel/talentir-wiener-fintech-sichert-sich-millionen-investment-nach-erfolgreichem-pivot
vor 19 Stunden

Talentir: Wiener FinTech sichert sich Millionen-Investment nach erfolgreichem Pivot

Beim Wiener Startup Talentir hat sich in den letzten Wochen viel getan. Von einem Stock Market für YouTube-Videos entwickelte sich das Startup zu einem FinTech, das sich auf Payment Services für die Kreativbranche spezialisiert. Dafür sicherte es sich ein Millionen-Investment. Wie der Pivot gelang und wie das neue Geschäftsmodell aussieht, verrät Co-Founder und CEO Lukas Steiner im Gespräch mit brutkasten.
/artikel/talentir-wiener-fintech-sichert-sich-millionen-investment-nach-erfolgreichem-pivot
Die beiden Talentir-Founder Lukas Sticksel-Steiner und Johannes Kares
Die beiden Talentir-Founder Lukas Steiner und Johannes Kares | © Oliver Jiszda

Auszahlungsprozesse für Creator auf YouTube sind oft umständlich: monatliche Zahlungen, keine Rechteverwaltung und hohe Gebühren durch Mittelsmänner. Das Wiener Startup Talentir will das nun grundlegend ändern. Durch die direkte Anbindung an YouTube und den Einsatz von Stablecoins ermöglicht das Startup Echtzeit-Auszahlungen, automatisierte Advances und eine transparente Kostenstruktur. Mit dieser Lösung positioniert sich Talentir als globaler Player in der Creator-Finanzierung.

Dafür sicherte sich das Unternehmen ein siebenstelliges Seed-Investment. Die Seed-Runde kam laut Steiner schnell zustande, mit Beteiligung vieler Investoren aus der Pre-Seed-Runde, darunter Blockchain Founders Capital, CV VC aus der Schweiz und Noia Capital. Das frische Kapital eröffnet neue Wachstumschancen und soll die Skalierung des Geschäftsmodells weiter vorantreiben.

Creator bekommen Zinsen auf das erwirtschaftete Kapital

Das aktuelle Produkt von Talentir ist eine Payment-Plattform, die Auszahlungsprobleme für Kreative – insbesondere auf Plattformen wie YouTube – löst. “Wir werden als erster Player weltweit unseren Kundinnen ermöglichen, ohne Zutun Zinsen auf das erwirtschaftete Kapital von YouTube zu bekommen – alles an einem Ort”, sagt Co-Founder und CTO Johannes Kares.

Von Anfang an setzte Talentir auf Blockchain-Technologie: “Wir sind at heart und in unserem Core ein Krypto-Produkt”. Ein eigenes Yielding-Protokoll soll es Creator nun ermöglichen, größere YouTube-Einnahmen bei Talentir zu parken und darauf Zinsen zu erhalten. Diese Lösung eröffne seinen Kunden “Zinsen im aktuellen Umfeld von 10 bis 15 Prozent zu generieren”, sagt CEO Lukas Steiner im Gespräch mit brutkasten.

Talentir-CEO Lukas Steiner im Videotalk

Talentir ermöglicht “weltweit günstigsten” Mikrokredit

Traditionelle Auszahlungssysteme von Plattformen wie YouTube zahlen Werbeeinnahmen nur einmal im Monat und an eine einzige Stelle aus. Dies führt zu Verzögerungen und erschwert die sofortige Verfügbarkeit von Geld. Besonders problematisch ist das für Creator, da sie meist schnell auf Mittel zugreifen müssen. Auch für dieses Problem stellt Talentir eine Lösung bereit.

Um sekündliche Auszahlungen in Echtzeit zu gewähren, entwickelte Talentir ein eigenes System, das keine administrativen Hürden im Auszahlungsprozess verspricht. “Statt Wochen zu warten, ermöglichen wir die weltweit günstigsten ‘Mikro Advances’ – voll automatisiert über ein eigens dafür gebautes ‘Advance-Protocol’ auszugeben”, erklärt Kares.

Durch Talentir könnten Milliarden eingespart werden

Üblicherweise landen in der Creator-Branche oft 30 bis 40 Prozent der Einnahmen bei Mittelsmännern. Talentir will dies ändern und verspricht, als erstes Multi-Channel-Network (MCN) weltweit die Gebühren für “lebenswichtige Features“ auf null Prozent zu senken. Laut Steiner könnten dadurch künftig Milliarden an Kosten eingespart werden.

Um grenzüberschreitende Transaktionen effizienter zu gestalten, setzt Talentir auf Stablecoins – digitale Währungen, die an klassische Fiat-Währungen gekoppelt sind. “Für unsere Kund*innen in Afrika, Indien, Argentinien, Brasilien und Co. bedeutet das nicht nur schnellere und günstigere Überweisungen, sondern auch erstmals eine finanzielle Planungssicherheit”, so Steiner. “Die Kryptobranche nimmt wieder Fahrt auf, und Stablecoins werden nicht mehr wegzudenken sein, schon gar nicht aus der Creative Industry”.

Entstehung der neuen Produktidee

Talentir startete 2022 mit einer etwas anderen Geschäftsidee: YouTube-Videos in handelbare Assets verwandeln. Retail-Investoren konnten in YouTube-Videos investieren und erhielten einen Anteil an den Werbeeinnahmen, die ein Video generierte. Dafür sicherte sich das Startup 2023 sogar ein Millioneninvestment. Unter den Investoren waren unter anderem Bitpanda-CEO Eric Demuth und Storebox-Gründer Johannes Braith (brutkasten berichtete).

Um die Geldverteilung damals möglichst genau zu steuern, entwickelte das Team ein automatisiertes System. “Wir haben gar nicht gewusst, dass wir ein mächtiges Backend gebaut haben, das eigentlich für dieses ganze Rechte-Management, Split-Payments einfach perfekt geschaffen ist”, sagt Steiner. Erst an diesem Punkt wurde ihm bewusst, “dass wir die Geldverteilung für Creative Assets besser können als die meisten auf diesem Planeten”. So entstand die neue Produktidee von Talentir – und schließlich der Pivot.

“Haben ab Pivot gewusst, dass das Produkt funktioniert”

Im Gespräch mit brutkasten gibt Steiner aber offen zu: “Man muss auch ehrlicherweise sagen: Das Marktplatzsystem, das wir damals an den Tag gelegt haben, ist auch nicht so durchgestartet, wie wir uns das gedacht haben. Aber ich glaube, jedes Startup muss einmal so richtig kurz vor dem Scheitern sein, um nachher dann wirklich wie der Phönix aus der Asche zu fallen”.

Der Pivot markierte für Talentir einen entscheidenden Schritt in eine neue Richtung. “Wir haben ab dem Pivot gewusst, dass das Produkt funktioniert, dass wir eine Zielgruppe haben. Und von dem Zeitpunkt an, wo wir gewusst haben, dass wir den Sales replizieren können, ist es dann relativ schnell klar gewesen: Wenn wir jetzt noch mehr Öl ins Feuer gießen, dann geht es natürlich noch schneller”, sagt Steiner.

“Ziel für Ende des Jahres ist, dass wir zu One Million MRR kommen”

Momentan steht Talentir noch am Anfang seiner neuen Reise. Trotzdem hat das Startup bereits einiges vorzuweisen: Das verwaltete Vermögen habe sich vertausendfacht, verrät Steiner. “Wir haben uns jetzt auch weiterentwickelt, so dass es nicht nur YouTube alleine ist, sondern die Tech, die wir gebaut haben, findet jetzt auch Anklang bei vielen Influencer-Agenturen”, so Steiner.

Ein wesentlicher Faktor für den bisherigen Erfolg des Startups ist die enge Verbindung zu den Kunden. “Was wir von Anfang an richtig gemacht haben, ist, dass wir Sales einfach nie ausgelagert haben. Wir haben immer zugehört. Sonst programmierst du immer irgendwie an deiner Zielgruppe vorbei. Aber du brauchst halt einfach diesen Layer of Trust, dass die Leute sehen, hey, das funktioniert”, verrät Steiner.

Künftig möchte Talentir weiterhin stark wachsen – und das Startup hat sich dabei ein besonders ambitioniertes Ziel gesetzt: “Ziel für Ende des Jahres ist, dass wir zu One Million MRR (Monthly Recurring Revenue) kommen”.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

ChatGPT: Diese Fragen müssen sich Unternehmen vor dem Einsatz stellen

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

ChatGPT: Diese Fragen müssen sich Unternehmen vor dem Einsatz stellen

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

ChatGPT: Diese Fragen müssen sich Unternehmen vor dem Einsatz stellen

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

ChatGPT: Diese Fragen müssen sich Unternehmen vor dem Einsatz stellen

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

ChatGPT: Diese Fragen müssen sich Unternehmen vor dem Einsatz stellen

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

ChatGPT: Diese Fragen müssen sich Unternehmen vor dem Einsatz stellen

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

ChatGPT: Diese Fragen müssen sich Unternehmen vor dem Einsatz stellen

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

ChatGPT: Diese Fragen müssen sich Unternehmen vor dem Einsatz stellen

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

ChatGPT: Diese Fragen müssen sich Unternehmen vor dem Einsatz stellen