Von Bob Ma
Laut einem Bericht von McKinsey könnte generative KI einen wirtschaftlichen Einfluss von 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar pro Jahr haben. Zum Vergleich: Das gesamte BIP des Vereinigten Königreichs belief sich im Jahr 2021 auf 3,1 Billionen US-Dollar. Ungefähr 75 % dieses Werts werden aus Produktivitätssteigerungen in den Bereichen Kundenbetrieb, Vertrieb und Marketing, Softwareentwicklung sowie Forschung und Entwicklung resultieren.
Das atemberaubende Potenzial von KI hat zu zahlreichen generativen KI-Startups geführt, die sich auf die Anwendung großer Sprachmodelltechnologie im Unternehmenskontext konzentrieren. Zu den Standardprodukten gehören Mitarbeiter-Copiloten, Content-Generierung für Marketing, Back-Office-Automatisierung und unternehmensweite Wissenssuche.
Diese KI-gesteuerten Lösungen beginnen, die prognostizierten globalen wirtschaftlichen Auswirkungen zu realisieren, indem sie die Betriebskosten erheblich senken, Umsätze generieren und die Produktivität der Mitarbeiter steigern.
Angesichts der enormen Möglichkeiten haben sich Start-ups im Bereich generative KI für Unternehmen in den letzten zwei Jahren schnell vervielfacht. Allein eine Suche nach KI-Kundenservice-Chatbots liefert Hunderte von Startups. Zwei Faktoren erklären die beträchtliche Anzahl angewandter KI-Startups. Erstens ist die LLM-Technologie über APIs großer KI-Forschungsunternehmen wie OpenAI leicht zugänglich. Zweitens sind die meisten Startups im Bereich generative KI zwar neu, doch viele Startups, die vor 2022 gegründet wurden, integrieren auch generative KI in ihre Produktsuiten.
Angesichts der Turbulenzen auf dem Markt und des großen Feldes an Start-ups im Bereich generative KI für Unternehmen kann es für Unternehmenskunden und Investoren eine Herausforderung sein, die Optionen zu bewerten und zwischen ihnen zu unterscheiden.
Im Folgenden finden Sie fünf Dinge, auf die Sie achten sollten.
1. LLM-Anpassung
Verwendet das Startup ein größtenteils handelsübliches LLM – z. B. ChatGPT von OpenAI – oder ein sinnvoll angepasstes LLM? Zu den verschiedenen Möglichkeiten, ein LLM anzupassen, gehören die Feinabstimmung eines Standardmodells oder die Erstellung eines benutzerdefinierten Modells mithilfe eines Open-Source-LLM wie Meta’s Llama. Eine stärkere Anpassung erhöht im Allgemeinen die KI-Genauigkeit und spiegelt die technische Expertise des Startups im Bereich KI wider.
2. Branchenspezifische Trainingsdaten
Hat das Startup Zugriff auf eine große Menge proprietärer, branchenspezifischer Daten, um seine LLMs zu trainieren? Beispielsweise wird ein KI-Copilot für Kundendienst-Callcenter verbessert, wenn das KI-Modell auf großen Mengen bestehender Kundeninteraktionsdaten trainiert wird. Je branchenspezifischer die Trainingsdaten, desto besser.
3. Stärke von Speech-to-Text/Text-to-Speech
Viele generative KI-Produkte für Unternehmen unterstützen Sprachaudio zum Verständnis oder zur Generierung. Diese Technologie unterscheidet sich von LLMs und wird typischerweise von großen Technologieunternehmen wie Google, Amazon und Microsoft angeboten.
Wenn die KI-Lösung über Sprachanwendungen verfügt, ist es wichtig, die STT/TTS-Angebote zu verstehen und zu testen, beispielsweise die Unterstützung von Branchenjargon oder Dialekten.
4. Breite und Tiefe der API-Integrationen
Ein besonderes Merkmal der generativen KI für Unternehmen besteht darin, dass das KI-System direkt mit Unternehmenssystemen wie Salesforce 1, SAP usw. interagieren kann. Dies geschieht hauptsächlich über APIs, sodass umfassendere und tiefere API-Integrationen es dem KI-System ermöglichen, mehr Prozesse bereitzustellen Automatisierung. Auch auf eine einfache Integration ist zu achten.
5. Benutzerfreundlich für Unternehmen
Eine generative KI-Lösung wird von Unternehmen besser angenommen, wenn sie umfangreiche Funktionen bietet, die auch für technisch und nicht datenwissenschaftliche Benutzer zugänglich sind.
Suchen Sie nach Lösungen, die eine Low-/No-Code-Umgebung für Entwicklung und Betrieb sowie robuste Analysetools und A/B-Testfunktionen bieten, die für Geschäftsanwender zugänglich sind.
Die Benutzeroberfläche/UX sollte so intuitiv sein, dass für Geschäftsanwender keine Schulung erforderlich ist, und selbst für die Implementierung sollte die Entwicklerschulung nicht länger als ein paar Tage dauern.
Erfolgreiche KI wird vielseitig sein
Die Welt ist weiterhin fasziniert vom Potenzial der generativen KI, die Art und Weise, wie Wissensarbeit in der gesamten Wirtschaft durchgeführt wird, zu revolutionieren. KI ist bereit, Aufgaben zu transformieren und die Leistung wichtiger Unternehmensfunktionen wie Kundenabläufe sowie Vertrieb und Marketing zu steigern.
Mit Blick auf die nächsten Jahre wird die generative KI-Technologie für Unternehmen zunehmend multimodal sein, mit neuen Lösungen, die mehrere Arten von Ein- und Ausgaben wie Bilder, Audio, Video und Text gleichzeitig verarbeiten können. Dies wird anspruchsvollere und vielseitigere KI-Anwendungen für Unternehmen freischalten, insbesondere außerhalb traditioneller Anwendungsfälle, und dazu beitragen, die nächste Wachstumsphase in diesem spannenden Bereich voranzutreiben.
Illustration: Dom Guzman
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