Agent 007: KI Hype & die Zukunft von Daten in Unternehmen

Barbara Lampl, eine anerkannte Expertin in Datenanalyse und KI, betonte die Bedeutung eines effektiven Change Managements für den Erfolg von KI-Initiativen. Sie warnte davor, dass Scheitern häufig auf menschliche Faktoren zurückzuführen sei, anstatt auf die Technik selbst. "KI-Projekte scheitern nicht an den Daten, Technik oder Mathematik, sondern am Menschen," erläuterte Lampl und hob hervor, dass Nutzer oft nicht angemessen in Implementierungsprozesse einbezogen werden.

Ein bedeutendes Thema der Veranstaltung war die Herausforderung von unstrukturierten Daten, insbesondere von menschlichen Ursprungs, die bei der Modellierung von KI-Systemen Schwierigkeiten bereiten. Lampl argumentierte, dass Entwickler und Anwender ein tiefes Verständnis für die Technologie entwickeln müssen, insbesondere im Umgang mit großen Sprachmodellen wie ChatGPT. Die Notwendigkeit von Empathie und Verständnis wurde unterstrichen, da diese Modelle "verdammt menschlich wirken" können.

Lampl führte weiter aus, dass die "Layer Eight"- und "Layer Nine"-Problematik, bei der es um den Menschen als technische Hürde und die Organisation als strukturelle Herausforderung geht, im Zentrum erfolgreicher KI-Anwendungen steht. Unternehmen sollten den Übergang von Routineaufgaben zu kreativeren Tätigkeiten fördern und Mitarbeiter entsprechend schulen und motivieren. Die Vorstellung, dass Generative AI bestehende Probleme schnell lösen könnte, wies sie zurück: "Ein Kilo KI kaufen und Probleme lösen, funktioniert nicht."

In Bezug auf Large Language Models (LLMs) stellte Lampl drei wesentliche Kategorien vor: klassische LLMs, Reasoning-Modelle und Deep Search-Modelle. Sie betonte die Wichtigkeit von Prompt Expertise und warnte vor den Risiken von Halluzinationen, einem grundlegenden Problem heutiger Deep-Learning-Modelle. Sie empfahl die Integration spezifischen Fachwissens durch RAG-Techniken (Retrieval-Augmented Generation), um praxisrelevante Ergebnisse zu erzielen und die Präzision der Modelle zu verbessern.

Ein weiteres bemerkenswertes Thema war die Tragweite und Integration multimodaler, autoregressiver Bildgenerationsmodelle und die Einbeziehung von neurosymbolischer KI in LLMs. Dr. Lampl prognostizierte eine Ablösung der derzeit dominierenden Transformer-Architektur bis 2027 durch neue mathematische und physikalische Konzepte. Die Notwendigkeit innovativer Ansätze und die Wichtigkeit eines handwerklichen Ansatzes in der KI-Entwicklung standen hierbei im Vordergrund.

Darüber hinaus wurde die Bedeutung umfangreicher Schulungen zur Datenkompetenz (Data Literacy) hervorgehoben, um Unternehmen auf die Herausforderungen vorzubereiten, die mit der Implementierung von KI-Technologien einhergehen. Die Stimmen der Veranstaltung betonten, dass der erfolgreiche Einsatz von KI nicht nur von der Technologie abhängt, sondern auch von der Vorbereitung und den Rahmenbedingungen: "Ein Use Case muss langfristig skalieren und als Blaupause für die gesamte Organisation dienen können," unterstrich Dr. Lampl.

Die Veranstaltung zeigte schließlich, dass der Weg zu einer effektiven und nachhaltigen Integration von KI in die Unternehmenswelt eine strategische Planung erfordert. Unternehmen sind gefordert, ihre IT-Infrastruktur zu modernisieren, maßgeschneiderte Cloud- und On-Premise-Lösungen zu implementieren, und externe Dienstleister mit Bedacht zu wählen, um den vollen Nutzen der digitalen Transformation auszuschöpfen. Die potenziellen Risiken, wie der drohende Vendor-Lock-In, sollten dabei ebenfalls berücksichtigt werden.

Abschließend resümierte die Veranstaltung, dass Künstliche Intelligenz als zukunftsweisende Technologie erhebliche Chancen für Unternehmen bietet, jedoch eine kontinuierliche Anpassung und Entwicklung erforderlich ist, um die Herausforderungen der heutigen und zukünftigen technischen Landschaften zu meistern. Das Potenzial für die Erweiterung menschlicher Fähigkeiten durch die Kombination von Fachwissen und KI ist immens, was Barbara Lampl mit den Worten zusammenfasste: "Da liegt die Magie."