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AI  | 17 Mai 2024

Alle reden über AI

Aber was bedeutet dies für Unternehmen?

Porträt von Nico Lumma
Nico Lumma

Die technologische Entwicklung erfolgt in Wellen. Dabei wird initial eine neue Technologie vorgestellt und dann im weiteren Verlauf weiterentwickelt und genutzt. Zwischen der ersten Veröffentlichung und der weit verbreiteten Nutzung können Jahre oder gar Jahrzehnte vergehen. Nachdem OpenAI ChatGPT-3 vorgestellt hatte, dauerte es knapp 2 Monate bis die Größenordnung von 100 Millionen Nutzerinnen und Nutzern erreicht wurde.

Eine KI-Strategie ist nicht mehr optional

Dieses Wachstum ist atemberaubend und hat dazu geführt, dass die Tech-Branche ihre größte Umwälzung seit der Einführung des iPhones und der Appstores erfahren hat. Die großen Tech-Firmen Apple, Meta, Google, Amazon und Microsoft haben mittlerweile hunderte Milliarden Dollar allokiert, um Taktgeber bei der Entwicklung Künstlicher Intelligenz zu sein oder zu bleiben. Dies hat natürlich zur Folge, dass viele Unternehmen vor der Herausforderung stehen, eine Strategie zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz zu entwickeln. Man kann sehr sicher davon ausgehen, dass die Marktmacht von Big Tech dazu führen wird, dass die Geschwindigkeit der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz in nächster Zeit nicht abnehmen wird und dass gleichzeitig versucht wird, neue Produkte zu entwickeln, um die Märkte zu erschließen.


Große und kleine Unternehmen haben seit der Vorstellung von ChatGPT-3 im November 2022 einen Eindruck davon bekommen, welche umwälzende Kraft die neue generative Künstliche Intelligenz (GenerativeAI) entwickeln kann. Viele etablierte Prozesse können dank GenerativeAI neu gedacht und vereinfacht werden. Das hat für viele Unternehmen das Potential für viele Veränderungen und viele Stellenbeschreibungen werden sicherlich neu definiert werden. Eines ist aber auch klar: wir Menschen werden durch Künstliche Intelligenz nicht ersetzt, sondern es werden neue Schübe in der Produktivität ermöglicht. Damit einher geht die Verantwortung der Unternehmen, künstliche Intelligenz zeitnah einzuführen, um nicht vom Markt abgehängt zu werden.


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Deswegen hat diva-e den diva-e AI Hub als neues Angebot entwickelt, denn so können Unternehmen von den Vorteilen der KI profitieren, ohne von der Komplexität überfordert zu werden.

Bots, Automatisierung, OpenAI – was genau beinhaltet KI?

Natürlich ist künstliche Intelligenz ein sehr schwammiger Begriff und wird unterschiedlichst ausgelegt. Die einen verstehen darunter aktuell einen interaktiven Bot, der in einem Dialog als eine Art Assistent agiert, andere wiederum verstehen darunter ein großes System, das automatisiert sehr große Datenmengen verarbeiten und nutzen kann. Daher ist es sinnvoll, sich einmal grundsätzlich den neuen Möglichkeiten der GenerativeAI zu nähern, um ein besseres Verständnis davon zu gewinnen, was diese neue Technologie für Unternehmen bedeuten kann. Wichtig dabei ist, dass Künstliche Intelligenz nicht auf Knopfdruck einfach so die Produktivität verbessert, sondern spezielle Anforderungen eben auch spezielle Lösungen benötigen.

Wenn wir einen Blick auf die aktuelle KI-Landschaft werfen, dann sehen wir neben OpenAI viele der „üblichen Verdächtigen“, aber auch einige Newcomer im Markt.


Um einmal ganz grundsätzlich zu werden, sollten wir uns noch einmal vor Augen führen, was GenerativeAI ist und was nicht. GenerativeAI umfasst Technologien der künstlichen Intelligenz, die darauf spezialisiert sind, neue Daten zu generieren, die denen ähneln, welche von Menschen erstellt wurden. Dies umfasst die Erstellung von Texten, Bildern, Musik und Videos mittels maschinellen Lernens, insbesondere durch den Einsatz tiefgehender neuronaler Netzwerke. Diese Technologien lernen aus einer großen Menge an Beispieldaten, erkennen darin Muster und Abhängigkeiten und nutzen diese Erkenntnisse, um eigenständig Inhalte zu erzeugen, die in spezifischen Kontexten nützlich sein können, etwa in der Unterhaltung, im Marketing oder in der automatisierten Kundeninteraktion. Je besser die Systeme für einen Anwendungsfall trainiert sind, desto besser sind in aller Regel die Ergebnisse, wobei es allerdings auch zu Halluzinationen kommen kann, wenn die KI sich quasi verrennt, so wir Menschen es auch manchmal bei Gedankengängen machen.

Was sind nach ChatGPT, DALL-E & Co. die nächsten Meilensteine?

OpenAI hat sich mit fortschrittlichen Modellen wie GPT-3/GPT-4 und DALL-E in der Generative AI einen Namen gemacht. Diese Modelle sind führend in der Textgenerierung und Bildsynthese, wobei GPT-4 umfassende Texte basierend auf eingegebenen Prompts erstellt und DALL-E aus Beschreibungen realitätsnahe Bilder generiert. OpenAI hat durch die breite Anwendbarkeit seiner Technologie, von der Automatisierung von Kundenservice bis hin zur Erstellung künstlerischer Inhalte, sicherlich eine herausragende Stellung in der Branche. Alle Expert:innen gehen davon aus, dass GPT-5 zum Zeitpunkt der Veröffentlichung ein weiterer Meilenstein in der Entwicklung der KI sein wird.

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KI-Integrationen der großen Player


Microsoft hat in Partnerschaft mit OpenAI ebenfalls wesentliche Fortschritte in der Generative AI erzielt. Microsoft integriert AI-Modelle wie GPT-3/GPT-4 in seine Produktpalette, um Services wie Azure AI zu verbessern, und ermöglicht Kunden, ihre eigenen Anwendungen mithilfe dieser KI-Technologien zu entwickeln. Darüber hinaus bietet Microsoft Lösungen für Unternehmen, um eigene Daten zu nutzen und spezialisierte Modelle zu trainieren, was besonders in der Personalisierung von Nutzererfahrungen und der Automatisierung von Geschäftsprozessen Anwendung findet.


Google tritt mit Gemini ebenfalls stark in Erscheinung. Dieses Modell ist besonders in der Verarbeitung natürlicher Sprache führend und wird eng mit Googles eigener Suchtechnologie verknüpft, um die Relevanz und Antwortgenauigkeit zu verbessern. Google setzt dabei auch auf eine breite Verfügbarkeit seiner Tensorflow-Plattform, um Forschern und Entwicklern die Entwicklung eigener generativer Modelle zu erleichtern. Interessant ist in diesem Kontext, wie Perplexity.ai die KI-gestützte Suche neu interpretiert und damit in direkter Konkurrenz zu Google auftritt.


Neben den großen Namen gibt es auch spezialisierte Unternehmen wie Adobe, das mit seinen Kreativwerkzeugen wie Photoshop AI-gestützte Funktionen für die Bildbearbeitung anbietet, oder Salesforce und SAP, die AI nutzen, um CRM- und ERP-Systeme mit automatisierten Einblicken und Empfehlungen zu verbessern. Neue Akteure wie Aleph Alpha und Mistral in Europa sowie Meta mit seinen Investitionen in KI-Forschung und -Anwendung in sozialen Medien und den Open-Source basierten Llama-Modellen erweitern das Feld. Diese Unternehmen unterscheiden sich in ihren Zielmärkten, den spezifischen Problemen, die sie adressieren, und den technologischen Ansätzen, die sie verfolgen, um Generative AI einzusetzen und für ihre Kunden nutzbar zu machen. 

Die größten Herausforderungen beim Einsatz von KI

Diese Vielfalt im KI-Bereich verbunden mit einem hohen Entwicklungstempo stellt Unternehmen vor stellt Unternehmen vor zahlreiche Herausforderungen bei der Entwicklung einer effektiven KI-Strategie, beginnend mit der grundlegenden Notwendigkeit, das richtige Verständnis und Know-how aufzubauen. Viele Organisationen kämpfen mit einem Mangel an internem Fachwissen in Künstlicher Intelligenz, was es schwierig macht, die Potenziale und Grenzen der Technologie zu verstehen und entsprechend zu nutzen. Elon Musk hat jüngst für seine Firma AiX ein Jahresgehalt von $800.000 für neue Mitarbeitende angeboten, was verdeutlicht, wie hart der Wettbewerb für KI-Entwickler:innen mittlerweile geworden ist. Darüber hinaus ist es entscheidend, eine Kultur der Datenorientierung zu etablieren, da KI-Systeme stark von der Qualität und der Verfügbarkeit von Daten abhängen. Ohne eine solide Dateninfrastruktur und eine Kultur, die datengetriebene Entscheidungsfindung fördert, ist es schwer, KI wirkungsvoll zu implementieren und zu nutzen.


Ein weiteres großes Hindernis bei der Entwicklung einer KI-Strategie ist die Integration von KI in bestehende Geschäftsprozesse. Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, passende Anwendungsfälle zu identifizieren, die tatsächlich einen Mehrwert bieten. Die Herausforderung besteht darin, KI nicht nur als Werkzeug für automatisierte Aufgaben zu sehen, sondern als integralen Bestandteil, der die strategische Ausrichtung und Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens verbessern kann und die Produktivität steigert. Dies erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen technischen Teams und Geschäftseinheiten, um sicherzustellen, dass die implementierten KI-Lösungen tatsächlich die Geschäftsziele unterstützen und verbessern. Oftmals ist auch eine Anpassung der Unternehmensstruktur und -prozesse notwendig, um die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz voll ausschöpfen zu können.


Schließlich müssen Unternehmen beim Einsatz von KI ethische Überlegungen und Compliance-Anforderungen berücksichtigen. Die zunehmende Regulierung im Bereich der KI, wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in der EU, stellt strenge Anforderungen an den Umgang mit persönlichen Daten und die Transparenz von KI-Systemen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Strategien nicht nur technisch und wirtschaftlich sinnvoll, sondern auch ethisch vertretbar und gesetzeskonform sind. Dies kann die Entwicklung von Richtlinien für den ethischen Einsatz von KI umfassen, aber auch das Training von Modellen, um Bias zu vermeiden, und die Implementierung von Mechanismen zur Überwachung und Erklärung von KI-Entscheidungen, um Vertrauen und Akzeptanz bei den Stakeholdern zu fördern.

Ein AI Hub als agiles Transformations-Tool

Da diese Herausforderungen unter dem aktuellen Druck des Marktes nur schwer zu bewältigen sind, geht diva-e mit dem AI Hub einen völlig neuen Weg. Wir bieten spezielle Lösungen für die Herausforderungen von Unternehmen, indem wir auf leistungsstarke Startups zurückgreifen. Die Vorteile liegen auf der Hand: Startups sind kleine, agile Einheiten, die eine starke Tech-Kompetenz haben und oftmals gegründet werden, weil es einen Insight gibt über Prozess-Ineffizienzen in einer oder mehreren Branchen. Natürlich bieten diese Startups selten genau 100% der Lösung an, die sich ein Unternehmen wünscht, aber dafür ist die Lösung bereits verfügbar und umfangreich genug, um zügig Effizenzgewinne realisieren zu können.


Das Vorgehen beim diva-e AI Hub ist ausgerichtet an den Bedürfnissen der Unternehmen, die für ein Thema eine Lösung benötigen. Nach einer Bestandsaufnahme werden entweder bestehende Startups aus dem AI Hub eingesetzt, oder es werden weitere Startups gescoutet, die den hohen qualitativen Ansprüchen des diva-e AI Hubs entsprechen. Dieses Quality-Gate sorgt dafür, dass die eingesetzten Lösungen auf die Kundenanforderungen passen und eine gewisse Zukunftskompatibilität beinhalten. Dabei ist es wichtig zu wissen, dass der diva-e AI Hub auf die Kombination aus Market Pull und Technology Push setzt, d.h. es werden einerseits Anfragen von Kunden umgesetzt, andererseits aber auch Kunden über neue Entwicklungen informiert, die eine ideale Lösung für Problemstellungen des Unternehmens darstellen können. Wichtig ist vor allem, dass diva-e nicht nur die passenden Startups bereitstellt, die neue KI-Lösungen für das Unternehmen ermöglichen, sondern diese implementieren. Dabei wird die übliche Friktion, die auftritt, wenn ein kleines Startup und ein etabliertes Unternehmen zusammenarbeiten wollen, auf ein Mindestmaß reduziert und damit das positive Projektergebnis in den Vordergrund gerückt.


Mit dem diva-e AI Hub wird aus der großen Herausforderung der sich schnell verändernden KI-Landschaft eine zielgerichtete Umsetzungsplattform geschaffen, die zügig zu Erfolgen im Umgang mit GenerativeAI führen wird.

Porträt von Nico Lumma

Nico Lumma

Nico Lumma ist Managing Partner der NMA Venture Capital GmbH in Hamburg und ist seit 1995 nicht mehr offline gewesen. Nico investiert und arbeitet seit mehr als 8 Jahren mit KI Startups und bringt diese mit etablierten Unternehmen zusammen. Zusammen mit diva-e baut er den diva-e AI Hub auf, um KI-getriebene Innovation für die Kunden der diva-e zugänglich zu machen.

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