Generative KI, oder Gen AI, ist kein neues Konzept mehr, sondern eine angesagte Technologie, die sich weltweit schnell durchsetzt. Seit OpenAI im November 2022 die Version 3.5 seines beliebten NLP-basierten Chatbots für die Öffentlichkeit freigegeben hat, hat sich die Begeisterung für generative KI über Verbraucheranwendungen hinaus ausgeweitet und gewinnt in Unternehmen deutlich an Zugkraft. Laut einer aktuellen Gartner-Umfrage befindet sich mehr als die Hälfte der Unternehmen im Pilot- oder Produktionsmodus, wenn es um generative KI geht, die auf der Tagesordnung von CEOs und Vorständen steht.
Aus geschäftlicher Sicht hebt sich die generative KI von anderen KI-Disziplinen ab, da sie schnell und in großem Umfang eingesetzt werden kann und das Potenzial für übergeordnete Möglichkeiten wie neue Dienstleistungen und Geschäftsmodelle birgt. Doch wie können Unternehmen aus der Implementierung von generativer KI einen echten Nutzen ziehen, und welches praktische Potenzial bietet diese Technologie? Das wollen wir in diesem Beitrag herausfinden.
Verständnis der generativen KI-Technologie
Generative KI ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich auf die Fähigkeit von Maschinen konzentriert, neue Inhalte zu erstellen, die dem Datensatz ähneln, auf dem sie trainiert wurden. Generative Modelle, auch bekannt als Foundation Models (FMs), nutzen komplexe neuronale Netze, um Muster und Strukturen in einem gegebenen Datensatz zu erkennen, und verwenden dann das erlernte Wissen, um eigenständig ähnliche, aber neuartige Inhalte zu erzeugen - Text, Code, Sprache, Bilder, Prozesse.
Die meisten herkömmlichen Arten der künstlichen Intelligenz sind diskriminativ, d. h. sie können darauf trainiert werden, vorhandene Daten zu klassifizieren oder zu kategorisieren. Das Ziel generativer KI-Modelle ist es, völlig neuartige Artefakte zu erzeugen, die dem Datensatz, auf dem sie trainiert wurden, ähnlich, aber nicht identisch sind. Außerdem unterstützen generative Modelle das unbeaufsichtigte Training mit rohen, verallgemeinerten und nicht beschrifteten Daten. Dies macht sie besonders wertvoll in Szenarien, in denen sich die Beschaffung strukturierter Datensätze als schwierig erweist. Beim Training generativer Modelle wird ihnen eine umfassende Stichprobe der Art von Daten zur Verfügung gestellt, die sie erzeugen sollen. Die Modelle untersuchen Muster und Verbindungen, um die Prinzipien des Inhalts zu verstehen. Um neue Daten zu generieren, ziehen die Modelle Stichproben aus einer erlernten Wahrscheinlichkeitsverteilung und verfeinern kontinuierlich ihre Parameter, um die Wahrscheinlichkeit einer genauen Ausgabe zu maximieren.
Da die generative KI noch in den Kinderschuhen steckt, müssen viele Anwendungen erst noch entdeckt werden. Es zeichnen sich jedoch schnell Anwendungsfälle in einem breiten Spektrum von Branchen ab. Beispielsweise werden große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-3 verwendet, um virtuelle Kundenbetreuer zu trainieren und Erkenntnisse über das Verbraucherverhalten zu gewinnen. Softwareentwickler nutzen generative KI-Codierungstools, um natürlichsprachliche Eingabeaufforderungen in Codierungsvorschläge umzuwandeln und Code effizienter zu überprüfen. Generative Adversarial Networks (GANs) dienen nicht nur der Erkennung und Bekämpfung von Fake News, sondern zeigen auch Potenzial im Gesundheitswesen, indem sie die medizinische Bildgebung hochauflösend gestalten und so die Diagnosegenauigkeit verbessern.
Verbesserte Geschäftsstrategie mit generativer KI
Der Aufstieg der generativen KI hat die Aufmerksamkeit von Unternehmen geweckt, die auf dem Markt relevant und wettbewerbsfähig bleiben wollen. Es ist weithin anerkannt, dass der Einsatz von generativer KI mehr als nur ein technologisches Upgrade bietet - er stellt einen strategischen Vorteil dar. Die Möglichkeiten erstrecken sich auf Kostensenkung, Umsatzsteigerung, Produktivitätssteigerung, Risikomanagement und Verbesserung der Entscheidungsfindung.
- Umsatzwachstum durch beschleunigte Produktentwicklung: Die Fähigkeit der generativen KI, große Datenmengen zu analysieren, Designprozesse zu optimieren und neue Ideen zu generieren, führt zu einer beschleunigten Produktentwicklung und ebnet den Weg für eine verbesserte Wettbewerbsfähigkeit und Umsatzsteigerung.
- Kostensenkung durch Prozessverbesserung: Durch die Automatisierung zeitaufwändiger und sich wiederholender Aufgaben und die Verfeinerung von Verfahren fördert die generative KI die betriebliche Effizienz, was zu erheblichen Kostensenkungen führt. Die Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren und Prognosen oder Simulationen zu erstellen, unterstützt Entscheidungsprozesse und strategische Planung. Diese datengestützte Entscheidungsfindung ermöglicht es Führungskräften, Risiken zu bewerten und Strategien zu optimieren, um einen besseren ROI zu erzielen.
- Risikominderung durch vorausschauende Analysen: Die prädiktiven Analysefunktionen der generativen KI ermöglichen es Unternehmen, potenzielle Risiken zu antizipieren und proaktiv anzugehen. Von Maschinenausfällen bis hin zu Unterbrechungen der Lieferkette: Generative KI gibt Entscheidungsträgern die nötigen Einblicke, um Risiken zu minimieren und die strategische Widerstandsfähigkeit sicherzustellen.
- Verstärkung der Belegschaft für mehr Produktivität: Durch intelligente Automatisierung und Zusammenarbeit können Mitarbeiter ihre Produktivität durch generative KI steigern, indem sie Routineaufgaben an KI-gestützte Systeme abgeben und sich auf höherwertige Tätigkeiten konzentrieren.
Einblick: Der Weg des verarbeitenden Gewerbes zu Effizienz und Innovation
KI ist in der Fertigung bereits erfolgreich und nutzt die umfangreichen verfügbaren Daten, die sich nahtlos mit den analytischen Fähigkeiten der Algorithmen des maschinellen Lernens verbinden lassen. Die Integration von generativer KI ist ein weiterer Schritt nach vorn. Generative KI kann Wartungsabläufe umgestalten und Probleme in Echtzeit beheben. Sie kann vorschlagen, wie man Produktionslinien effizienter oder weniger verschwenderisch gestalten kann. Sie kann sogar neue Produkte oder Prozesse entwerfen. All dies führt zu geringeren Ausfallzeiten, verbessertem Output, Kosteneinsparungen und einer höheren Gesamteffizienz.
Der Kern der generativen KI in der Fertigung liegt in der Nutzung von Telemetriedaten. Durch fortschrittliche Analysen erkennt generative KI Muster und identifiziert Anomalien, wodurch ein detailliertes Verständnis von Prozessen entsteht, das Fertigungsleiter in die Lage versetzt, die Produktionseffizienz zu optimieren. Durch die Interpretation der Telemetriedaten von Anlagen und Maschinen wird die generative KI zum Schlüssel für die Vorhersage von potenziellen Maschinenausfällen oder Ineffizienzen. Mithilfe dieser Erkenntnisse können Hersteller proaktiv Wartungsmaßnahmen durchführen, um kostspielige Ausfälle zu verhindern, Ausfallzeiten zu minimieren und letztlich die Gesamteffizienz zu steigern. Generative KI in der Fertigung hilft auch bei der Modernisierung von Anlagen, indem sie deren Daten auf Muster hin analysiert und Einstellungen iterativ anpasst, um die Effizienz zu maximieren. Dieser kontinuierliche Verfeinerungsprozess verbessert die Produktivität und die Ressourcennutzung und verwandelt im Wesentlichen manuelle Maschinen in intelligente, selbstoptimierende Systeme.
Generative KI wird in großem Umfang eingesetzt, um Produkt- und Prozessdesignzyklen zu verschlanken und in kurzer Zeit die besten Ergebnisse zu erzielen. Durch die Generierung zahlreicher Designoptionen auf der Grundlage spezifischer Kriterien und die Automatisierung zeitaufwändiger und sich wiederholender Aufgaben beschleunigt die generative KI den Designprozess und führt zu effizienteren Ergebnissen.
Da Unterbrechungen erhebliche Auswirkungen auf den Betrieb haben, hat die Kontrolle der Lieferkette für Führungskräfte in der Fertigung höchste Priorität. Generative KI kann für mehr Transparenz in komplexen Netzwerken sorgen und Erkenntnisse und Empfehlungen in Echtzeit liefern, um die Leistung der Lieferkette zu verbessern.
Generative KI kann auch den Kundenservice durch KI-gesteuerte Chatbots und virtuelle Assistenten aufwerten. Von der Beantwortung von Anfragen bis hin zur Erleichterung von Transaktionen bietet ein KI-gesteuerter Kundenservice den Kunden nicht nur nahtlose, personalisierte Interaktionen, sondern gewährleistet auch ständige Verfügbarkeit und Reaktionsfähigkeit.
StudioX: Integrieren Sie KI mühelos in Ihre Produkte, Prozesse oder Dienstleistungen
Um KI nahtlos in Fertigungsprodukte, -prozesse und -dienstleistungen zu integrieren, stellt SECO StudioX vor, eine anpassbare, einfach zu bedienende Plattform zur Erstellung personalisierter, KI-gestützter Support-Services. StudioX ist ein virtueller KI-Assistent, der auf Large Language Models (LLMs) basiert, die mühelos unstrukturierte Daten in verschiedenen Formaten (Text, Audio und Video) verarbeiten und menschenähnliche Antworten liefern. Als umfassendes generatives KI-Tool verbessert StudioX die Kundenerfahrung, steigert die Produktqualität mit innovativen Funktionen und optimiert die Produktionsabläufe durch Datenanalyse.
StudioX kann anhand der technischen Dokumentation des Kunden trainiert werden, sammelt aber auch über APIs Informationen aus On-Premises- und Cloud-Systemen. Die Aufnahme von Telemetriedaten ist mit der Clea-Software-Suite, die hoch skalierbare, umfassende Datenmanagement- und Orchestrierungsfunktionen bietet und fortschrittliche KI-Anwendungen ermöglicht, noch einfacher. Nach dem Lernen bietet StudioX Einblicke in den Produktionsstatus anhand von Telemetriedaten und informiert über den Status der Geräte und potenzielle anstehende Probleme, was eine vorausschauende Wartung ermöglicht. Im Falle einer Maschinenstörung leitet StudioX die Reparaturarbeiten und hilft bei der Fehlersuche.
Aufbauend auf modernster generativer KI, Large-Language-Modellen und modernsten Techniken wie maschinellem Lernen, Deep Learning und Computer Vision dient StudioX als Schnittstelle zur Interaktion mit der menschlichen Sprache, um Arbeitsabläufe zu optimieren. StudioX kann abgefragt werden, um auf Telemetriedaten zuzugreifen, Leistungsberichte zu erstellen und, basierend auf diesen Metriken, automatisch in Arbeitszyklen einzupassen, um diese zu optimieren. Dank seiner konversationellen Schnittstelle können Bediener auf kritische Daten zugreifen, sie sammeln und analysieren, ohne sie manuell eingeben zu müssen. Das spart Zeit, vermeidet Fehler und ermöglicht fundierte, datengesteuerte Entscheidungen.
Als LLM-basierter Chatbot bietet StudioX auch personalisierte Unterstützung bei der Fehlersuche für einzelne Kunden. Seine Algorithmen für Large Language Models können auf umfangreichen Industriedaten, einschließlich Handbüchern und technischen Spezifikationen, und Echtzeit-Telemetriedaten trainiert werden, um zeitnahe und kosteneffiziente Unterstützung zu liefern und die Fähigkeiten zur Fehlerbehebung auf der Grundlage der Kundeninteraktionen anzupassen und zu verbessern.
Von der Komplexität zum Wandel: Generative KI im Einsatz
Trotz aller Vorteile darf nicht außer Acht gelassen werden, dass die Einführung generativer KI ein grundlegend neuer Ansatz ist, der seine eigenen Komplexitäten mit sich bringt.
Erstens erfordert generative KI die Integration in eine geeignete technologische Infrastruktur, von Recheneinheiten, die in der Lage sind, die sehr großen und ressourcenhungrigen KI-Modelle zu bewältigen, bis hin zu Plattformen, die sich mit der Datenaufnahme, der Automatisierung der Datenpipeline, der Bereinigung, Vektorisierung und Archivierung befassen, um Algorithmen mit genauen Daten für ein effektives Training zu versorgen. Da Daten das Lebenselixier der generativen KI sind, sind Datengenauigkeit und -qualität von entscheidender Bedeutung, um falsche, unvollständige oder verzerrte KI-Schlussfolgerungen zu verhindern. Im Hinblick auf Datensicherheit und Vertraulichkeit müssen Unternehmen strenge Cybersicherheitsmaßnahmen umsetzen und strenge Vorschriften (wie den EU Cyber Resilience Act) einhalten, um Lecks zu verhindern und den Missbrauch sensibler Informationen auszuschließen. Auch die Messung der Rentabilität von Investitionen in KI/ML kann kompliziert sein, da viele Vorteile, wie die Verbesserung der Prozesseffizienz oder die Steigerung der Kundenzufriedenheit, schwer in spezifische finanzielle Kennzahlen umzuwandeln sind.
Trotz dieser Herausforderungen ist die allgemeine Stimmung eher optimistisch. In einer Welt des ständigen Wandels und der Anpassungsfähigkeit sind Hersteller, die generative KI einsetzen, gut für eine geschäftliche Transformation positioniert. Da ihre Anwendungen zunehmen werden - sie verbessern die Effektivität, ermöglichen neue Dienstleistungen und fördern nachhaltiges Wachstum - wird sie zum wichtigsten Unterscheidungsmerkmal für eine Marke. Die Einbindung generativer KI in verschiedene Geschäftsaspekte kann zur Entwicklung einzigartiger Wertangebote führen, die die Wettbewerbsfähigkeit steigern. Mit dem Fortschreiten dieser Technologie sind die Möglichkeiten für Unternehmen grenzenlos, und der Weg in eine intelligentere, effizientere und nachhaltigere Zukunft ist vorgezeichnet.
SECO ist mit seiner umfassenden KI-Expertise ein zuverlässiger Partner bei der Transformation von Unternehmen durch generative KI. Von der Rationalisierung von Abläufen und der Optimierung von Prozessen bis hin zur Verbesserung des Benutzererlebnisses - die generative KI-Lösung StudioX von SECO eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten. Wenn Sie Ihrem Unternehmen mit generativer KI einen Wettbewerbsvorteil verschaffen wollen, kontaktieren Sie uns, um Ihre Ziele und Herausforderungen zu besprechen. Gemeinsam können wir den richtigen Weg für den Einstieg definieren.
