Kann KI all unsere Probleme lösen? Ein realistischer Blick jenseits des Hypes
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Künstliche Intelligenz lässt sich in der heutigen IT-Welt nicht mehr ignorieren. Und wenn man manchen Stimmen glaubt, wird sie all unsere Probleme lösen: Unsere Prozesse vollständig automatisieren, für bessere Kundenerlebnisse sorgen, uns die Drei-Tage-Woche ermöglichen, unsere Beziehungen zu unseren Kindern verbessern. Ich weiß nicht, wie es Ihnen geht, aber für die Sichtweise von Alex Hirsch spricht durchaus einiges.
Solche Hypes sind nichts Neues. Als das Internet um die Jahrtausendwende seinen großen Durchbruch erlebte, gab es eine ähnliche Welle. Auch damals war der Wunsch groß, die neue Technologie möglichst überall einzusetzen. Einige Erfolgsgeschichten aus dieser Zeit, allen voran der Onlinehandel, haben sich aus gutem Grund bis heute gehalten. Andere Unternehmen mit durchaus innovativen Ansätzen, etwa rund um digitale Währungen, Videostreaming und vieles mehr, verschwanden dagegen in der Versenkung. Der Versuch, mit einer Technologie wie dem Internet alle Probleme des Lebens zu lösen, war längst nicht so erfolgreich, wie viele gehofft hatten.
Wann KI nicht die richtige Antwort ist
Heute scheint sich die Geschichte zu wiederholen. KI wird als Allheilmittel für nahezu jedes aktuelle Problem angepriesen, insbesondere im geschäftlichen Umfeld. Kaum ein Produkt oder Service kommt inzwischen noch ohne irgendeine Form von „KI“ aus. Schon bei einer kurzen Taxifahrt vom Flughafen San Francisco sieht man eine Werbetafel nach der anderen, auf der das neueste KI-Unternehmen oder KI-Angebot beworben wird. Offenbar reichen 25 Jahre aus, um zu vergessen, wohin übertriebener Hype führen kann.
Dabei wird auch gern übersehen, dass sich bestimmte Geschäftsprozesse nicht gut für eine nichtdeterministische Lösung eignen. Und genau das ist KI im Kern. Ein gutes Beispiel aus Großbritannien sind Prozesse, die der Aufsicht durch die Financial Conduct Authority (FCA) unterliegen. Strenge Regeln sollen verhindern, dass Finanzprodukte falsch verkauft werden, und gleichzeitig die Rechte der Verbraucher schützen. Wenn Ihr KI-Agent vergisst, die erforderlichen Informationen zu kommunizieren, werden die anschließenden Prüfungen und Geldstrafen Ihr Unternehmen diese Entscheidung höchstwahrscheinlich bereuen lassen.
Deshalb ist es meiner Meinung nach an der Zeit, einen Schritt zurückzutreten. Einatmen. Ausatmen. Und darüber nachdenken, in welchen Szenarien wir KI sinnvoll in unsere Arbeitsabläufe integrieren können, sodass sie einen echten praktischen Nutzen bringt. Nicht nur, damit wir auf der nächsten Branchenkonferenz vor unseren Kollegen damit angeben können.
KI-Anwendungsfälle, die funktionieren
Die größten Stärken von KI sehe ich heute darin, erfahrene Kreativ- und IT-Fachkräfte zu unterstützen und schrittweise Verbesserungen zu ermöglichen. Während ich diesen Text schreibe, unterstützt mich beispielsweise Grammarly mit KI. Das Tool erkennt Fehler, gibt Hinweise zum Schreibstil und kann sogar einzelne Textpassagen überarbeiten, damit sie mehr Wirkung erzielen. Gleichzeitig hilft es mir dabei, den Kern meiner eigenen „Stimme“ beizubehalten. Mein Vorteil? Ich komme deutlich schneller zu einer ausgereiften Version dieses Blogbeitrags, und Sie müssen sich nicht über lästige Tippfehler oder sprachliche Eigenheiten wundern.
Von der Idee zum Prototyp in wenigen Schritten
Kommen wir zu einem technischeren Beispiel. Dafür setze ich jetzt wieder meinen Entwicklerhut auf. GitHub Copilot hat als Tool zur Code-Unterstützung und Orchestrierung bereits großen Einfluss auf die Tech-Community. Damit können wir eine Idee innerhalb weniger Minuten in einen funktionsfähigen Prototyp verwandeln.
Ein aktuelles Beispiel, das vielleicht nicht ganz so geschäftsrelevant ist: Ich wollte mich mit der neuen Code-Apps-Funktion der Power Platform vertraut machen. Damit lassen sich beliebige benutzerdefinierte Apps direkt auf der Plattform ausführen. Also fragte ich mich: Was möchte wohl jeder Business-Anwender in seinen zentralen Geschäftsanwendungen tun? DOOM spielen.
Mit GitHub Copilot und einigen wenigen Iterationen entwickelte ich in weniger als zwei Stunden eine vollständig funktionsfähige Anwendung und stellte sie erfolgreich innerhalb einer modellgesteuerten Power App bereit. Dafür musste ich keine einzige Zeile Code selbst schreiben. Und falls doch, hätte mir die Codevervollständigung jederzeit dabei geholfen, schneller und Schritt für Schritt weiterzukommen. Für sich genommen mögen solche kleinen „Gewinne“ unbedeutend erscheinen. Mit der Zeit summieren sie sich jedoch so sehr, dass man sich kaum noch vorstellen kann, ohne diese Tools zu arbeiten.
Und was haben Sie davon?
KI in den eigenen Arbeitsalltag einzubinden oder sie zumindest auszuprobieren, kann überraschende Ergebnisse bringen. Genau das empfiehlt Ethan Mollick in seinem ausgesprochen lesenswerten Buch Co-Intelligence: The Definitive, Bestselling Guide to Living and Working with AI. Eine weitere seiner Aussagen behalte ich ebenfalls gern im Hinterkopf: Die heutige Version des Large Language Models (LLM), mit dem Sie arbeiten, ist die schlechteste Version, die Sie jemals verwenden werden. Das Entwicklungstempo ist enorm, und im Zwei-Wochen-Takt erscheinen neue Modelle. Wir dürfen also gespannt sein, was noch kommt.
Wenn wir beurteilen möchten, ob KI einen geschäftlichen Bedarf oder eine konkrete Herausforderung lösen kann, sollten wir daher einige Punkte berücksichtigen:
- Wie viel menschliche Kontrolle ist in dem Prozess erforderlich?
- Wie deterministisch müssen Ihre Prozesse sein?
- Können bei einer schlechten Umsetzung die langfristigen Folgen schwerer wiegen als die möglichen kurzfristigen Vorteile?
- Und ganz entscheidend: Rechnet sich das Ganze?
Konkret bedeutet das: Zeigen die Kosten für Token-Verbrauch und Implementierung einen klaren Return on Investment (ROI) und einen echten geschäftlichen Nutzen? Wenn Ihre Prozesse häufige und oft detaillierte menschliche Analysen erfordern, wird KI Ihnen nicht weiterhelfen. Wenn Sie absolut zu 100 Prozent sicherstellen müssen, dass ein Kunde jedes Mal dieselbe Nachricht erhält, ist KI ebenfalls nicht die richtige Lösung.
Und wenn Ihre KI-Lösung für peinliche Schlagzeilen sorgen könnte, etwa weil sie Ihr teures Produkt für einen Dollar verkauft oder Kunden eine eher unkonventionelle Möglichkeit bietet, selbst Code zu generieren, dann ist KI hier ebenfalls keine gute Wahl. Auch die Kosten spielen eine wesentliche Rolle, insbesondere bei vielen heute verfügbaren gehosteten LLMs. Ein kleiner, harmloser Fehler kann ausreichen, und die daraus resultierende Token-Rechnung könnte Ihnen die Weihnachtsfeier vermiesen.
Fazit
Es ist verständlich, dass viele Unternehmen innovativ sein wollen. Besonders dann, wenn sie befürchten, dass ihnen die Konkurrenz bereits dicht auf den Fersen ist. In einem Markt mit wechselhaften und anspruchsvollen Kunden kann man schnell an Relevanz verlieren. Innovation sollte jedoch immer auf einem nachvollziehbaren Business Case beruhen und einen klaren Nutzen für das Unternehmen oder die Endkunden bieten. Auch sämtliche Kosten sollten transparent bewertet, berücksichtigt und eingeplant werden. Ein vorsichtiges, schrittweises Vorgehen durch das KI-Labyrinth dürfte kurz- bis mittelfristig die größte Wirkung erzielen.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie wir KI schon heute sinnvoll einsetzen können, oder wenn Sie wissen möchten, woran wir in diesem Bereich gemeinsam mit unseren Kunden arbeiten, kontaktieren Sie mich jederzeit. Und sei es nur, um gemeinsam über die verrückteste Art zu lachen, wie Ihnen KI zuletzt in irgendeinem Produkt oder einer Initiative begegnet ist.
FAQ
Ersetzt KI klassische Automatisierungsansätze?
Nein. Deterministische Automatisierung hat nach wie vor ihre Berechtigung. In der Regel liefert eine Kombination aus klassischer und KI-gestützter Automatisierung die besten Ergebnisse.
Wie lässt sich am besten einschätzen, was KI heute leisten kann?
Suchen Sie bei geschäftlichen Problemen oder Herausforderungen gezielt nach sinnvollen Gelegenheiten, KI auszuprobieren. Selbst wenn Sie nicht das gewünschte Ergebnis erhalten, lernen Sie die Grenzen der Technologie besser kennen. Dadurch können Sie leichter erkennen, in welchen Szenarien KI einen echten praktischen Nutzen bieten kann.
Ist KI nur fürs „Vibe Coding“ geeignet?
Auch wenn dies zweifellos zu den effektiveren Anwendungsfällen gehört, kann KI für viele weitere Aufgaben eingesetzt werden. Dazu zählen beispielsweise Zusammenfassungen, Prozessautomatisierung sowie die Erstellung von Bildern und Videos.
Wenn mein Geschäftsprozess eine detaillierte Prüfung und klare Verantwortlichkeiten erfordert, ist KI dann überhaupt dafür geeignet?
In bestimmten Szenarien kann eine KI-basierte Automatisierung sogar transparenter sein als ein manueller Prozess, der von Menschen durchgeführt wird. Mit Tools wie Copilot Studio lässt sich jede einzelne Sitzung protokollieren und damit vollständig nachvollziehen. Zudem unterstützt die Plattform die Einbindung von Menschen in den Prozess, abhängig von den von uns definierten Szenarien.
Gibt es bei der Arbeit mit LLMs wirklich eine Universallösung für alles?
Die LLMs der verschiedenen Anbieter werden mit unterschiedlichen Datensätzen trainiert und sind daher für bestimmte Workloads oder Anforderungen unterschiedlich gut optimiert. Die Codex-Modelle von OpenAI eignen sich beispielsweise besonders zur Codegenerierung. Deshalb ist es entscheidend, die verfügbaren Modelle zu vergleichen und das jeweils passende Modell auszuwählen, um bestmögliche Ergebnisse zu erzielen. Bestimmte Tools wie Microsoft Foundry bieten Funktionen wie den Model Router, die dabei helfen, diesen Auswahlprozess zu vereinfachen.
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