Im letzten Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies, erschienen im August 2023, wurde Generative KI am „Peak of Inflated Expectations“ positioniert, wodurch nach diesem Modell typischerweise eine Abflachung des Hypes und eine anschließende Phase der Desillusionierung zu erwarten gewesen wäre. Das Gegenteil trat jedoch ein: Der Hype um Generative KI setzte sich unvermindert fort. Bereits im noch jungen Jahr 2024 hat die Künstliche Intelligenz signifikante Fortschritte gemacht. Es avanciert immer mehr zum integralen Bestandteil unseres täglichen Lebens als auch der Wirtschaft.
Künstliche Intelligenz (KI) im Allgemeinen und Generative KI im Besonderen sind keine neuen Phänomene mehr. Sie haben sich in Unternehmen etabliert und sind auf vielfältige Weise in das Zentrum der Gesellschaft vorgedrungen. Doch worin besteht der Unterschied zwischen KI und Generativer KI und was zeichnet sie aus?
Von Medienproduktion zu Prozessoptimierung
Generative KI ist ein Unterbereich der KI und fokussiert sich speziell auf die Erzeugung neuer, originaler Inhalte, wie Texte, Bilder, Musik und Videos. Während traditionelle KI-Systeme darauf ausgelegt sind, Entscheidungen zu treffen, Muster zu erkennen und aus Daten zu lernen, nutzt die Generative KI fortschrittliche Techniken wie Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoders (VAEs), um kreative und realistische Inhalte zu schaffen, die menschlichem Schaffen ähneln oder dieses nachahmen.
In unserer heutigen schnelllebigen Welt, in der die technologische Entwicklung unaufhörlich fortschreitet, gilt es daher, den Status Quo in den Blick zu nehmen. In einer gemeinsamen Studie mit der HDM Stuttgart und dem Unternehmen Perelyn hat der BVDW Entscheider*innen aus Unternehmen der deutschen Wirtschaft befragt, inwiefern Generative KI bereits in ihre Unternehmen implementiert ist. Die Ergebnisse zeichnen ein klares Bild: Generative KI ist nicht nur eine Hilfstechnologie -sie ist ein entscheidender Faktor für den Geschäftserfolg.
So gehen 96 Prozent der deutschen Unternehmen davon aus, dass sie ihren Geschäftserfolg mithilfe von Generativer KI positiv beeinflussen können. Außerdem geben 60 Prozent der Befragten an, dass Generative KI einen zentralen Stellenwert in ihrer Gesamtstrategie hat und 95 Prozent sagen, dass sie eine offene Einstellung gegenüber dem Einsatz von Generativer KI pflegen.
Diese Denkweise manifestiert sich gegenwärtig in den primären Anwendungsgebieten Generativer KI. Die Studienergebnisse zeigen, dass 90 Prozent der Befragten diese Technologie vorrangig für Textgenerierung einsetzen, 62 Prozent verwenden sie zur Erstellung von Bildmaterial und 43 Prozent nutzen sie für die Sprachproduktion. Folglich ist die Erzeugung von Inhalten und die Medienproduktion der vorherrschende Anwendungsfall in der gegenwärtigen Nutzung Generativer KI-Technologien.
Lediglich 32 Prozent der befragten Unternehmen setzen Generative KI für die Optimierung von Unternehmensprozessen und das Management ein. [2] Dies deutet auf erhebliche unerschlossene Möglichkeiten in der Anwendung dieser Technologie hin.
Generative KI in Prozessketten: Chancen für Effizienz, Kostenreduktion und Innovationsförderung
Die Nutzung von Generativer KI in Prozessketten bietet zahlreiche Chancen, die Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und Innovationen zu fördern. Nachfolgend werden einige wichtige Einsatzmöglichkeiten zur Effizienzgewinnung erläutert:
Bei der Optimierung bestehender Prozessketten leistet Generative KI wertvolle Unterstützung, indem sie Abläufe analysiert und bestehende Optionen abwägt. Generative KI simuliert verschiedene Szenarien und bewertet deren Effizienz, um fundierte Entscheidungen über die Zuweisung von Ressourcen und die Gestaltung der Prozesse zu ermöglichen. Dies führt zu einer effizienteren Nutzung der Ressourcen und zur Minimierung von Verschwendung.
Daneben kann die Generative KI auch für die automatische Anpassung und Skalierung in Märkten eingesetzt werden. In dynamischen Umfeldern können Prozessketten durch den Einsatz von Generativer KI flexibler gestaltet werden. Sie kann automatisch auf Änderungen in der Nachfrage oder auf Störungen im Prozess reagieren und Vorschläge für Anpassungen machen, um die Prozessstabilität zu gewährleisten und die Lieferfähigkeit zu sichern.
Darüber hinaus birgt der Einsatz Generativer KI signifikante Vorteile für das Risikomanagement. Die Kapazität dieser Technologie, zukünftige Szenarien zu simulieren und Risiken präzise zu bewerten, qualifiziert sie als ein essenzielles Instrument im Risikomanagement. Unternehmen können dadurch potenzielle Risiken effektiver identifizieren und fundierte Strategien zur Risikominderung entwickeln, was zu einer gesteigerten Resilienz der Prozesskette führt.
Diese Anwendungen zeigen, wie Generative KI die Prozessketten in verschiedenen Branchen revolutionieren kann, von der Fertigung über die Logistik bis zu Finanzdienstleistungen und Gesundheitswesen. Dort kann sie erhebliche Effizienzpotenziale freisetzen und sich positiv auf verschiedene Key Performance Indicators (KPIs) auswirken. Dazu zählen Kosten, Produktivität in Form von Ausstoßraten, Durchlaufzeit und Kapazitätsauslastung, Qualität in Form von Ausschussrate, Rücklaufquote und Kundenzufriedenheit oder auch KPIs wie CO2-Fußabdruck, Energieeffizienz und Abfallreduktion.
Die Implementierung Generativer KI in Prozessketten ermöglicht demnach nicht nur direkte Verbesserungen in spezifischen Abläufen, sondern beeinflusst auch breiter gefasste Unternehmensziele durch die Optimierung relevanter KPIs.
KI-Orchestrierung zur Optimierung von Unternehmensprozessen
Für die Automatisierung komplexer Unternehmensprozesse ist die Integration und Koordination verschiedener KI-Systeme und Tools unerlässlich. Dies wird als Prozessorchestrierung bezeichnet. Sie umfasst das Management und die Abstimmung dieser Technologien, um eine nahtlose, effiziente und harmonische Zusammenarbeit zu gewährleisten. Das Ziel ist es, die Gesamtleistung durch eine ganzheitliche Optimierung der Prozesse zu verbessern.
Die Implementierung von KI-Orchestrierung in Unternehmen erfordert jedoch ein sorgfältig durchdachtes Konzept, das sowohl die technischen Anforderungen als auch die geschäftlichen Ziele berücksichtigt. Ein effektiver Ansatz beinhaltet die Identifizierung der zu automatisierenden Prozesse, die Auswahl geeigneter KI- und Orchestrierungstools und die Entwicklung einer Strategie zur Integration und Skalierung dieser Systeme. Die Entscheidung, Innovationen wie KI-basierte Workflows und Unternehmensprozesse einzuführen, sollte jedoch sorgfältig abgewogen werden.
Generative Künstliche Intelligenz ist bereits in den Unternehmen angekommen und sie entwickelt sich zu einem entscheidenden wirtschaftlichen Wettbewerbsfaktor, der in den kommenden Jahren noch weitaus größere Effizienzpotentiale verspricht. Es geht längst nicht mehr um Grundlagen, sondern um eine sinnvolle Nutzung und Implementierung von KI und Generative KI-Anwendungen, denn sie verändern Wertschöpfungsketten und eröffnen der Wirtschaft gänzlich neue Chancen.
Erstmalig zur EUROBIKE 2024 kuratiert der Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) e.V. die Mobility goes Digital Commerce Konferenz, welche sich der Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle in der Branche widmet.
Mehr erfahrenKatharina Jäger
Als Head of Innovation & Technology verantwortet Katharina Jäger im Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) e.V. einen Bereich, der als Think-Tank und Impulsgeber Expert*innen und Visionäre vereint, um die digitale Transformation aktiv zu gestalten. Sie widmet sich in dieser Position intensiv den zukunftsweisenden Technologien, um sicherzustellen, dass der BVDW und seine Mitglieder die neusten Entwicklungen und Trends frühzeitig und proaktiv angeht.