06.12.2022

ChatGPT: Was du über Open AIs Chatbot wissen solltest

ChatGPT kann “fast” alles. Der neue Chatbot des kalifornischen Unternehmens Open AI kann in Echtzeit Dialoge führen und dabei menschlichen Sprachstil imitieren. Erst Ende November lanciert, hat Chat GPT schon über eine Million Nutzer:innen.
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(c) Adobe Stock - Production Perig

“Hallo, schreibe bitte einen Artikel über ChatGPT im Stil vom österreichischen Medium brutkasten” – und schon spuckt das neue KI-basierte Tool einen automatisch generierten Text in der gewünschten Länge aus. Seit Tagen sorgt ChatGPT im Netz für einen grandiosen Hype. Vor allem IT-Spezialist:innen sind von den Fähigkeiten des Tools fasziniert. Von Gedichte schreiben über Programmiercodes debuggen bis hin zur Tröstung nach einer Trennung – dieser Chatbot kann “fast” alles. 

Entwickelt vom führenden KI-Startup Open AI, das im Jahr 2015 von Elon Musk und Sam Altman in Kalifornien gegründet wurde, kann der Bot auf eine Vielzahl von Fragen antworten und dabei den menschlichen Sprachstil imitieren. Laut Open AI wurde ChatGPT als Prototyp eines dialogbasierten KI-Chatbots mit der Machine-Learning-Technologie „Reinforcement Learning from Human Feedback“ (RLHF) trainiert.

ChatGPT erreicht eine Million Nutzer in weniger als einer Woche

Ähnlich wie andere Chatbots ist auch ChatGPT über den Webbrowser zugänglich. Erst am 30. November wurde die Testversion des Allrounder-Bots lanciert. Auch Sam Altman, CEO von Open AI, scheint offenbar nicht mit der hohen Nachfrage gerechnet zu haben. In einem Tweet schrieb der ehemalige Y-Combinator-Präsident: “ChatGPT wurde am Mittwoch gelauncht und hat heute die Marke von einer Million Nutzer:innenn überschritten”. 

Wissenslücken nach 2021

Obwohl der Bot in der Lage ist, menschliche Sprache zu verstehen, Dialoge zu simulieren, Folgefragen zu beantworten und sogar überraschend detaillierte, menschenähnliche Texte zu erstellen, weist er dennoch Makel auf. Das aktuelle KI-Tool ist nicht mit dem Internet verbunden und kann nur die Informationen aus einem bestehenden Datenpool wiedergeben. Deshalb verfügt der allwissende Bot ChatGPT über ein begrenztes Wissen über die Ereignisse nach 2021, da er nur mit Daten bis zum letzten Jahr trainiert wurde. 

Stärken und Schwächen von ChatGPT

Zu den besten Funktionen von ChatGPT zählt die Chat-Funktion. Der Bot erinnert sich an Informationen, die zu einem früheren Zeitpunkt der Unterhaltung von Benutzer:innen genannt wurden. Zudem ist das KI-Tool darauf trainiert, unangemessene Anfragen abzulehnen. 

Wie es auch bei Suchanfragen im Netz der Fall ist, sollten User:innen Informationen von ChatGPT nicht blind vertrauen, da es gelegentlich falsche Informationen erzeugen kann. Neben dem begrenzten Wissen können auch verfälschte Inhalte nicht ausgeschlossen werden.

Disclaimer: Dieser Artikel wurde nicht mit dem automatischen Textgenerierungs-Tool ChatGPT erstellt. 

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Prewave
Harald Nitschinger, Gründer von Prewave | (c) Prewave

Es nennt sich Quantified Resilience und soll zeigen, was Lieferkettenrisiken tatsächlich kosten. Das neue Portfolio des Wiener Startups adressiert die Risikolandschaft für globale Lieferketten, die sich seit Covid, der Chipknappheit sowie dem Krieg im Iran und in Russland verändert hat. Unternehmen haben in den vergangenen Jahren darauf reagiert und auf mehr Transparenz gesetzt, mehr Lieferanten überwacht und mehr Signale und Warnmeldungen verfolgt. Doch Einkaufsteams wollen nicht mehr Informationen, meint Co-Founder und seit Jänner alleiniger CEO Harald Nitschinger. „Sie wollen eine belastbare Entscheidungsgrundlage“, sagt er und bezieht sich auf eine Gartner-Studie aus 2026 mit dem Titel: „Market Overview for Supplier Risk Management Solutions.“ Teams, die ihre Zeit damit verbringen, schwer fassbare Risiken bei Sub-Tier-Lieferanten zu recherchieren und zu bewerten, hätten kaum Kapazitäten, um langfristige Resilienz aufzubauen.

Prewave: KI-Agenten übernehmen Recherche

Hier soll Quantified Resilience helfen, die globalen Risikodaten von Prewave mit den eigenen Daten eines Unternehmens zu verbinden, darunter Stücklisten, Lagerbestände, alternative Bezugsquellen und Umsatzzahlen. Spezialisierte KI-Agenten würden dann die Recherche übernehmen, Risiken priorisieren und deren mögliche finanzielle Auswirkungen auf das Unternehmen bewerten.

Ein Bestandteil des neuen KI-Portfolios heißt Prewave Respond und beinhaltet KI-Agenten, die Signale aus der gesamten Plattform bündeln und Risikosituationen danach ordnen, wie dringend Handlungsbedarf besteht. Risikomanager würden so auf einen Blick sehen, welche Situationen jetzt Aufmerksamkeit erfordern und welche warten können. Die Agenten lassen sich an die eigenen Prozesse und Prioritäten des jeweiligen Unternehmens anpassen.

Plattform zeigt Betroffenheit

„Die Bewertung einer Störung hat unser Risikoteam früher einen halben Tag gekostet, plus Abstimmung mit den Konzerneinkäufern, um die Auswirkungen auf die Lieferanten zu verifizieren“, erklärt Verena Rausch, Group Risk Manager bei der Vaillant Group, wie Prewave den Aufwand bei der Bewertung einzelner Störungen reduziert. „Beim Erdbeben von Kumamoto hat Prewave rund 50 aufgezeigte Lieferanten auf 11 eingegrenzt, die geprüft werden mussten, und einen unmittelbaren Produktionsstopp aufgezeigt. Das verkürzt den Zeitaufwand für jede Bewertung.“

Der Schlüssel zu dieser Priorisierung liege darin zu verstehen, was eine Störung für das Geschäft bedeutet. Die Prewave-Plattform kombiniert Informationen zu globalen Ereignissen, Lieferantenstandorten, Tier-n-Beziehungen und Rohstoffabhängigkeiten mit den eigenen Lieferketten- und ERP-Daten des Unternehmens. Sie zeige so, welche Lieferanten, Materialien oder Produkte tatsächlich betroffen sind.

Für Nitschinger ist Quantified Resilience der nächste Schritt im Umgang mit zunehmend komplexen Lieferkettenrisiken: „Unseren Kunden fehlt es nicht an Informationen. Im Gegenteil, sie werden mit Warnmeldungen, Ratings und Lieferanten-Updates überflutet. Wir geben ihnen jetzt Werkzeuge an die Hand, die diese Signale in eine konkrete Entscheidungsgrundlage verwandeln: Was verdient meine Aufmerksamkeit? Wo bin ich tatsächlich exponiert? Was steht finanziell auf dem Spiel? Und wo sollten wir Resilienz aufbauen, um die größte Wirkung zu erzielen? Quantified Resilience macht diese Zusammenhänge messbar und damit steuerbar.“

Resilienz von Kostenfaktor soll zur Investitionsentscheidung werden

Über die Priorisierung hinaus berechnet Prewave die finanziellen Auswirkungen einer Störung anhand von Daten wie Lagerbeständen, Stücklisten und Umsatz, heißt es. Damit soll die Resilienz von einem Kostenfaktor zu einer Investitionsentscheidung werden. Unternehmen könnten Ausgaben dorthin lenken, wo sie am meisten bewirken, und sie gegenüber Geschäftsführung und Vorstand mit belastbaren Zahlen untermauern.

Künftig will Prewave diesen Ansatz nutzen, um die Lieferketten seiner Kunden ganzheitlich und proaktiv zu optimieren. Prewave Optimise, ein weiteres Tool aus der „Quantified Resilience“-Strategie, das sich derzeit in der Beta-Phase befindet, soll zeigen, wo Absicherungen über das notwendige Maß hinausgehen und wo gefährliche Lücken bestehen. Ziel ist ein Lieferantennetzwerk, das Kosten und Resilienz entsprechend der individuellen Risikobereitschaft eines Unternehmens ausbalanciert.

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