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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Für Ilja Jay Lawal und Pedram Parsaian, die Gründer der Social-Media-Agentur Follow, schließt sich mit dem neuen Lehrgang ein Kreis. Beide haben an der FHWien der WKW Kommunikationswirtschaft studiert und sich dort kennengelernt. Seit mehreren Jahren sind sie zudem als Lektoren an der Hochschule tätig. Auch geschäftlich besteht bereits eine Verbindung: Die FHWien der WKW ist Kundin der Agentur, die für sie unter anderem Performance-Marketing und Influencer-Marketing-Projekte umsetzt, um neue Studierende anzusprechen.

Follow hat heuer bereits mehrfach Schlagzeilen gemacht: Zu Jahresbeginn beteiligte sich Musiker RAF Camora mit fünf Prozent an der Agentur (brutkasten berichtete), im August wurde Follow offizieller Social-Media-Vermarktungspartner der ProSiebenSat.1 Puls 4 Gruppe und damit Kooperationspartner von deren Vermarktungs-Unit Seven.One Austria (brutkasten berichtete). Mit dem Lehrgang folgt nun der Schritt ins Bildungsgeschäft.

„Du kannst Social Media nicht studieren“

Die Motivation für die neue Ausbildung kommt direkt aus dem Agenturalltag. „Da merken wir in der Praxis sehr stark: Du kannst Social Media nicht studieren. Es gibt keine zertifizierte, universelle Ausbildung, wo man sagt: Wenn du das gelernt hast, dann kannst du es“, sagt Lawal im Gespräch mit brutkasten. Die Agentur erhalte laufend Bewerbungen von Menschen, die in den Bereich einsteigen wollen, aber keine praktische Erfahrung mitbringen und keinen Ort haben, an dem sie das Handwerk lernen können.

Gleichzeitig sei der Beruf deutlich anspruchsvoller geworden. Waren Social-Media-Manager:innen früher vor allem für Texte und Themenauswahl zuständig, brauche es heute deutlich mehr: „Zusätzlich bist du Videograf, Fotograf, machst Grafik. Du musst mit dem Smartphone alles Mögliche können“, so Parsaian. Der Job sei mittlerweile einer der schwierigsten im Marketing-Mix, obwohl er oft noch als kleiner Teil des Marketings gelte.

Dass die Ausbildung nicht im Alleingang, sondern mit einer Hochschule entsteht, war für die Gründer eine bewusste Entscheidung. Es gebe zwar bereits Online-Kurse zum Social Media Manager, diese seien aber reine Theoriekurse, hinter denen weder eine Hochschule noch eine Agentur mit Praxiserfahrung stehe. Die Unterstützung durch die FHWien der WKW soll das ändern.

Online-Videokurs mit KI-Kapitel

Der Lehrgang ist als Online-Videokurs konzipiert und auf drei Monate ausgelegt, kann aber im individuellen Tempo absolviert werden, etwa abends oder am Wochenende neben dem Job. Am Ende steht ein Zertifikat. Die Module werden von einem gemischten Team unterrichtet: FH-Professor:innen, Mitglieder des Follow-Teams inklusive der beiden Gründer sowie externe Expert:innen, etwa aus den Bereichen Recht und Psychologie. Ein eigenes Kapitel widmet sich dem Einsatz von KI im Social-Media-Bereich. Der reguläre Preis liegt bei 2.970 Euro.

Die Ausbildung richtet sich an drei Zielgruppen: junge Menschen, die Social Media Manager:innen werden wollen, KMU und Marketingteams, die Social Media für das eigene Unternehmen aufbauen möchten, sowie Creator und Influencer:innen, die professioneller mit ihren Kanälen umgehen wollen.

Seitens der FHWien der WKW betont Studiengangsleiter David Dobrowsky den Anspruch der Ausbildung: „Der Anspruch dieser Ausbildung ist es, Social Media als eigenständiges und zentrales Feld von Unternehmenskommunikation und Marketing zu vermitteln. Professionelle Social-Media-Kommunikation braucht beides: fundiertes Wissen und praktische Anwendungsskills der Tools. Deshalb werden theoretische Grundlagen mit dem Umgang mit relevanten Tools und konkreten Anwendungen verbunden.“

KI senkt die Eintrittsbarriere, ersetzt aber niemanden

Dass KI den Bereich verändert, sehen die Gründer täglich. Die Eintrittsbarriere sei geringer geworden, weil sich mit KI-Unterstützung durchaus brauchbare Social-Media-Pläne erstellen ließen. „Ein einzelner Social-Media-Manager mit KI ist vielleicht so wie ein Team von drei, vier, fünf Leuten“, sagt Lawal. Eine echte Person ersetzen könne die Technologie aber nicht: „Dazu braucht man auch den Blick auf das, was sich laufend verändert. Es ist eine massive Arbeitserleichterung, Stand jetzt aber kein Ersatz.“

Neuer Revenue Stream für die Agentur

Für Follow ist der Lehrgang auch ein Business Case. Die Agentur ist nach eigenen Angaben auf 35 Mitarbeiter:innen gewachsen, bei einem jährlichen Umsatzwachstum im zweistelligen Prozentbereich. Das bringt ein Problem mit sich: „Wir sind mittlerweile einfach als Agentur zu groß für viele Kleine. Die kleine Immobilienkanzlei zu betreuen, rechnet sich für uns als Case nicht mehr“, sagt Lawal. Anfragen kleinerer Unternehmen müsse man ablehnen, obwohl auch diese Hilfe im Social-Media-Bereich bräuchten.

Der Lehrgang soll genau diese Lücke schließen und zugleich einen neuen, skalierbaren Umsatzstrom eröffnen, der nicht mit zusätzlichem Personal wächst. Selbst im schlechtesten Fall sehen die Gründer keinen Nachteil: Dann bleibe eine interne Schulungsressource für das eigene Team und das Onboarding. Künftig sollen auf der Videoplattform auch Vertiefungen dazukommen, etwa in den Bereichen Influencer-Marketing und Content Creation.

Sieglinde Martin, Head of Department of Communication an der FHWien der WKW, sieht in der Kooperation auch eine besondere Verbindung zur eigenen Alumni-Community: „Für uns als FHWien der WKW war schnell klar, dass wir mit so erfolgreichen Absolventen wie den Gründern von Follow kooperieren wollen. Sie setzen in ihrem Agenturalltag praktisch perfekt um, was wir in unseren Studiengängen am Department of Communication lehren. Es ist uns wichtig, diese Weiterbildung nicht nur zu unterstützen, sondern sie vor allem mit fundierten theoretischen Grundlagen und aktuellen Insights aus der Wissenschaft zu begleiten. Besonders freut es uns natürlich, dass wir so wieder mit ehemaligen Studenten zusammenarbeiten können und sich somit für uns der Kreis auf eine ganz besondere Weise schließt.“

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