05.04.2024
ACCENTURE TECH VISION

„Künstliche Intelligenz wird nie mehr so schlecht sein wie heute“

Viele der Probleme, die es aktuell mit künstlicher Intelligenz noch gibt, werden bald der Vergangenheit angehören, erwartet Christian Winkelhofer von Accenture. Er rechnet mit starken technologischen Verbesserungen in den nächsten Jahren.
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Christian Winkelhofer ist Managing Director Neue Technologien bei Accenture Österreich
Christian Winkelhofer ist Managing Director Neue Technologien bei Accenture Österreich | Foto: Accenture

Wie geht es weiter mit künstlicher Intelligenz? Erreicht die Entwicklung in diesem Bereich langsam ein Plateau – oder müssen wir uns im Gegenteil sogar auf ein exponentielles Wachstum einstellen? In der KI-Community wird dies aktuell intensiv diskutiert.

Christian Winkelhofer, Managing Director für neue Technologien bei Accenture Österreich, hat dazu eine klare Meinung: „Da darf ich die Lanze brechen für eine exponentielle Technologienentwicklung“, sagte er anlässlich der Präsentation der jährlichen „Tech Vision“-Studie des Beratungsunternehmens.

Das kommende GPT-Modell von OpenAI werde „natürlich viel besser werden“ als das aktuell in der Bezahlvariante von ChatGPT verfügbare GPT-4. Dieses wiederum sei ein „Quantensprung in der Qualität der Ergebnisse“ gegenüber dem weiterhin frei verfügbaren GPT-3.5-Modell gewesen, sagt Winkelhofer weiter.

Mit der nächsten Generation seien viele der Probleme, die jetzt noch existieren würden, gelöst. Etwa die berühmt-berüchtigten Hallunzinationen – also jene faktisch falschen, vom Sprachmodellen erfundenen Outputs, die es für User:innen oft schwierig machen, auf Anwendungen wie ChatGPT zu vertrauen.

Umgang mit Halluniziationen von KI-Modellen

Doch auch schon jetzt gebe es gute Möglichkeiten für den Umgang mit Hallunizanationen, erläutert Winkelhofer. „Beispielsweise kann man künstliche Intelligenz in einen Prozess einbinden, in dem man noch eine weitere Qualitätssicherung durchführt und das Ergebnis noch einmal verifiziert wird“. Man könne auch in den Prompts das Modell anweisen, dass es nur Ergebnisse liefern dürfe, die in der Wissenbasis enthalten seien. Ebenso könne man sich die jeweilige Quelle mitausgeben lassen und sie manuell überprüfen.

Winkelhofers Schlussfolgerung: „Wir werden auch im Umgang mit solchen Modell viel reifer“. Nicht die Maschine sei blöd, wenn eine Ausgabe nicht passt – man müsse sich vielmehr auch selbst weiterbilden, um KI so nützen zu können, dass man die erwünschten Ergebnisse erreiche.

Soweit die Möglichkeiten, wie man sich bei bestehenden KI-Sprachmodellen gegen auftretende Probleme wappnen kann. Der Accenture-Berater erwartet aber eben auch starke technologische Verbesserungen in den kommenden Jahren: „Es ist kein Ende in Sicht. Die Entwicklung wird dramatisch weitergehen“, sagt Winkelhofer.

Seine Schlussfolgerung: „Künstliche Intelligenz wird nie wieder so schlecht sein wie heute – und heute ist sie schon in einer sehr guten Lage“.

Generative künstliche Intelligenz: Die vier zentralen Technologietrends

Die diesjährige „Tech Vision„-Studie mit dem Titel „Wie ein Mensch“ steht ganz im Zeichen von generativer künstlicher Intelligenz. „Diese Technologie ist ein echter Wendepunkt, weil sie anderes ist. Die Verwendung wird immer menschenähnlicher“, kommentiert der Accenture-Berater. Konkret hat das Unternehmen in der Studie vier zentrale Tech-Trends ausgemacht:

Trend 1: Neuer Zugang zu Wissen

Die Zeit des Nachschlagens ist laut Accenture vorbei: „Ich werde keine Betriebsanleitungen mehr nachlesen müssen, sondern ich werde der Maschine sagen, was ich wissen will“, erläutert Winkelhofer. Dies wird sich auch im Berufsleben niederschlagen: „Wenn ein Helpdesk-Mitarbeiter in einem Callcenter Auskunft geben soll, wird nicht mehr der Mensch die vorhandene Wissensbasis durchforsten und eine passende Antwort suchen, sondern die Maschine“.

Trend 2: Vom Assistenten zum Akteur

Noch einen Schritt weiter geht es beim zweiten Trend, den Accenture identifiziert hat: KI-Modelle werden sich demnach vom Assistenten, wie im ersten Trend beschrieben, zu eigenen Akteuren entwickeln. Diese KI-Agenten agieren mit bereitgestellten Hintergrundwissen – und handeln eigenständig.

Ein konkretes Beispiel: Die US-Supermarktkette Walmart nutzt die KI-basierte Verhandlungssoftware des Unternehmens Pactum, um mit Zulieferer über Konditionen zu verhandeln. Laut Winkelhofer würden beide Seiten angeben, bessere Ergebnisse zu erzielen: „Wir sehen hier eine klassische Win-win-Situation.“

Trend 3: Ein neues Universum

„Das Metaverse ist tot, lange lebe das Metaverse“, sagt Winkelhofer. Bei der Entstehung virtueller Welten spiele künstliche Intelligenz an mehreren Stellen eine Rolle – etwa bei der Gestaltung dieser virtuellen Welten, die mit generativer KI viel einfacher werde. Ebenfalls vereinfacht werde dank KI die Interaktion mit VC-Devices.

Trend 4: Neue menschliche Schnittstellen

„Es wird sich die Art und Weise, wie Menschen mit der Technologie interagieren können, dramatisch ändern“, erläutert Winkelhofer. Innovative Technologien wie KI-Wearables oder Gehirn-Computer-Schnittstellen könnten eine nahtlose Verbindung von Menschen mit Technologie ermöglichen. Dies bringe Unternehmen neue Möglichkeiten für Produkte und Dienstleistungen.

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vl. Patrick Ratheiser (EY), Rainer Kalkbrener (ACP), Sulejman Ganibegovic (KEBA Digital) und Hermann Erlach (Microsoft) | (c) brutkasten
vl. Patrick Ratheiser (EY), Rainer Kalkbrener (ACP), Sulejman Ganibegovic (KEBA Digital) und Hermann Erlach (Microsoft) | (c) brutkasten

„No Hype KI“ wird unterstützt von ACPEYITSVKEBA GroupLenovoMicrosoftONTEC AI und der Universität Graz.


„Die Vorstellung, dass man dank KI seine Hausaufgaben nicht machen muss, ist grundfalsch. Ganz im Gegenteil: Gerade hier ist es essenziell, bei der Datenqualität und der gesamten IT-Architektur eine saubere Basis zu schaffen“, konstatiert Rainer Kalkbrener, CEO von ACP, im Staffelfinale der brutkasten-Serie “No Hype KI”.

Mit diesem Befund ist er in der Expertenrunde nicht alleine. Der Fokus verschiebt sich von theoretischen Machbarkeiten hin zu den harten Bedingungen für echten Business Value, so der Tenor.

Österreichs Status quo und der Weg aus der Sandbox

Hermann Erlach, General Manager Austria bei Microsoft, weist auf ein aktuelles Studienergebnis hin: Österreich befindet sich bei der KI-Nutzung weltweit in den Top 20. Während Konsument:innen die Technologie im privaten Alltag bereits intensiv nutzen würden, zeige sich im Unternehmensbereich – insbesondere im Mittelstand – jedoch noch Aufholbedarf bei der Adaption. Für Patrick Ratheiser, Director & Head of AI bei EY, ist dabei klar: Der wahre geschäftliche Mehrwert liege oft nicht in hochgradig gehypten Vorzeigeprojekten. “Es sind oft die unscheinbaren Machine-Learning-Lösungen und Prozessautomatisierungen, die den Unternehmen wirklich helfen”, sagt er.

Dennoch stecken derzeit viele Initiativen noch in isolierten Experimentierphasen fest. Sulejman Ganibegovic, CEO KEBA Digital, fordert daher mehr Risikobereitschaft, um Projekte aus der geschützten Laborumgebung in den produktiven Betrieb zu überführen. Sein Appell an die Entscheidungsträger:innen: „Lieber ist man einmal mutig und wagt den Schritt aus der geschützten Laborumgebung, anstatt sich zweimal feige davor zu drücken, endlich etwas Produktives umzusetzen“. Man müsse akzeptieren, dass auch eine KI-Lösung, die nicht zu 100 Prozent fehlerfrei funktioniert, bereits einen enormen Mehrwert liefern kann.

KI als unbestechlicher Spiegel der Datenqualität

Dass dieser Weg in die erfolgreiche Produktivität zwingend über saubere Datenstrukturen führt, ist breiter Konsens in der Runde. Kalkbrener warnt, dass die KI durch ihre weitreichenden Suchkapazitäten “schonungslos die Schwächen von bestehenden Systemen aufdeckt”. Denn ohne eine funktionierende Data-Governance, so der ACP-Chef “führt das am Anfang oft zu bösen Überraschungen, wenn plötzlich intern sensible Dokumente wie Gehaltslisten oder Passwort-Dateien dank KI für weite Teile der Belegschaft auffindbar werden.”

Auch Ratheiser betont, dass der bloße Import von unstrukturierten Firmendaten in ein KI-Sprachmodell keine Wunder bewirke: „Die Arbeit, die wir seit 20 Jahren bei der Datenqualität und beim Aufräumen versäumt haben, kann jetzt nicht einfach die KI für uns lösen“.

Regulierung: Innovationsbremse oder Türöffner?

Neben der internen Datenorganisation bestimmt auch der externe Rahmen maßgeblich, wie schnell KI im Unternehmensalltag ankommt. Ein differenziertes Bild zeichnen die Experten daher bei der Debatte um den europäischen AI Act. Für Ratheiser stellt das risikobasierte Regelwerk eine notwendige Basis dar, um den breiten Rollout von Use-Cases sicher skalierbar zu machen. “Ohne klare Policies und Governance sind autonome KI-Agenten im Unternehmen auf Dauer nicht steuerbar”, so der EY-Experte. Ähnlich pragmatisch sieht das Ganibegovic aus Sicht der Industrie. Er argumentiert, dass verbindliche Spielregeln gerade bei kritischen B2B-Infrastrukturen als Türöffner fungieren: „Wenn man KI in sensiblen Bereichen einsetzen möchte, braucht es einen Rahmen, der Vertrauen schafft. Klare Gesetze untermauern dieses Vertrauen und bringen Kunden dazu, sich für neue Anwendungen zu öffnen“.

Kalkbrener hingegen äußert sich deutlich kritischer. Er warnt, dass Regulatorien oft innovationsfeindlich seien und die Geschwindigkeit im Markt drosseln würden. “Man darf nicht den Fehler machen, aus Angst vor Regulierungen alle potenziellen Probleme schon im Vorfeld lösen zu wollen”, so der CEO. Europa verliere sonst in der globalen Wirtschaft an Wettbewerbsfähigkeit.

Der kulturelle Wandel: Menschen als „Manager von Agenten“

Letztlich entfalten aber weder saubere Daten noch die besten regulatorischen Rahmenbedingungen ihre Wirkung, wenn die Belegschaft nicht mitzieht – ein Befund, der sich übrigens wie ein roter Faden durch die gesamte “No Hype KI”-Staffel zog. Die massiven Auswirkungen auf die Unternehmenskultur bilden laut den Experten den entscheidenden Hebel für die Zukunft. Erlach prognostiziert den Aufstieg sogenannter „Frontier Firms“, die KI ganz selbstverständlich neben Kapital und menschlicher Arbeitskraft als elementaren Produktionsfaktor begreifen. Der organisatorische Durchbruch gelinge dann, „wenn jeder im Unternehmen beginnt, als Manager von Agenten zu agieren und den eigenen Job mithilfe von KI zu optimieren“. Mitarbeiter:innen, die diese Tools aktiv nutzen, würden vom Management als hochproduktiv wahrgenommen, während Verweigerer an Leistungsfähigkeit dramatisch zurückfielen.

Dass dieser Wandel die Teams bereits spürbar verändert, bestätigt Ganibegovic aus der Praxis: Wenn man ein AI-natives Team mit KI-Tools ausstatte, forme man quasi ein Team von „Avengers“ mit enormer Schlagkraft, das traditionelle Entwicklungszyklen im Softwarebereich massiv verkürzen könne. Um diesen Zustand jedoch flächendeckend zu erreichen, sei ein gezieltes Befähigen der Belegschaft notwendig, meint Ratheiser. Unternehmen müssten aktiv in den Aufbau von KI-Kompetenzen (Literacy) investieren, um Berührungsängste zu minimieren und den produktiven Umgang mit den neuen Werkzeugen strategisch im Arbeitsalltag zu verankern.

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