04.06.2024

KI meets Business und Datenschutz: KI als Chance für innovative Geschäftsmodelle

Helmut ThewaltFoto: Helmut Thewalt

Gestern habe ich einen Vortrag im Rahmen einer Veranstaltung der Arbeitsgemeinschaft IHK Rheinland-Pfalz und dem Landesbeauftragten für den Datenschutz und die Informationsfreiheit Rheinland-Pfalz, Prof. Dr. Kugelmann, gehalten. Das Thema meines Vortrags lautete: „KI als Chance für innovative Geschäftsmodelle“. Künstliche Intelligenz (KI) wird in naher Zukunft in nahezu allen Bereichen und Branchen präsent sein. Es ist das am schnellsten wachsende Investitionssegment, und jedes dritte Unternehmen hat mittlerweile „KI“ in seinen Quartalsberichten stehen.

Die wachsende Bedeutung von KI

Bei meiner Wirtschaftsdelegationsreise vor wenigen Wochen nach New York kamen beeindruckende drei Fünftel aller mitreisenden Startups aus dem KI-Bereich. Diese Entwicklung zeigt, wie essenziell KI für die Zukunft der Wirtschaft ist. Die Einsatzgebiete von KI sind vielfältig und reichen von virtuellen Assistenten, die sehen, hören, sprechen, texten, malen, designen und programmieren können, bis hin zu automatisierten Aufgaben und Entscheidungsprozessen. Selbstlernende Systeme, die ohne menschliches Eingreifen arbeiten, verkürzen Bearbeitungszeiten und verbessern Entscheidungen erheblich. Die Optimierung des Kundenservices und die Monetarisierung von Datenanalysen sind weitere wichtige Anwendungsfelder. Insgesamt tragen diese Technologien zur Effizienzsteigerung, Kostensenkung und Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit bei.

Die fünf Typen der KI

Es wird oft von der generativen KI gesprochen, doch es gibt insgesamt fünf KI-Typen, die wir für verschiedene Lebenslagen in Unternehmen gewinnbringend einsetzen können. Jeder dieser Typen hat spezifische Fähigkeiten und Anwendungen, die Unternehmen nutzen können, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und innovative Lösungen zu entwickeln. Hier sind die fünf Typen der KI und ihre Einsatzmöglichkeiten:

  • Die Regelbasierte KI ist darauf spezialisiert, mathematische Gleichungen zu lösen und Anomalien in großen Datensätzen zu erkennen. Diese Art von KI eignet sich besonders für Anwendungen, bei denen fest definierte Regeln und Abläufe erforderlich sind. In Unternehmen kann regelbasierte KI verwendet werden, um betriebliche Prozesse zu automatisieren, die Qualitätssicherung zu verbessern und die Einhaltung von Vorschriften zu überwachen.
  • Maschinelles Lernen (ML) erkennt Muster in Daten und ist besonders effektiv in der Bild- und Spracherkennung. Diese Technologie kann Unternehmen dabei helfen, große Mengen an Daten zu analysieren und wertvolle Einblicke zu gewinnen. Anwendungen umfassen die Verbesserung der Kundenerfahrung durch personalisierte Empfehlungen, die Vorhersage von Markttrends und die Optimierung von Lieferketten.
  • Deep Learning, eine spezialisierte Form des maschinellen Lernens, prüft Daten und lernt durch das Erkennen von Mustern. Ein bekanntes Anwendungsbeispiel ist das selbstfahrende Auto, das durch Deep Learning in der Lage ist, komplexe Verkehrssituationen zu analysieren und darauf zu reagieren. In der Geschäftswelt kann Deep Learning für die Entwicklung fortschrittlicher Automatisierungslösungen, die Erkennung von Betrug und die Erstellung von hochpräzisen Prognosen eingesetzt werden.
  • Natural Language Processing interpretiert menschliche Sprache und wird in Chatbots und Übersetzungssoftware eingesetzt. Diese Technologie ermöglicht es Unternehmen, ihre Kommunikation mit Kunden und Mitarbeitern zu verbessern. NLP kann zur Automatisierung des Kundenservice, zur Analyse von Kundenfeedback und zur Erstellung von intelligenten Suchfunktionen verwendet werden.
  • Und die generative KI ermöglicht die Erstellung von schriftlichen, visuellen und auditiven Inhalten auf Grundlage vorhandener Daten. Diese Technologie kann für Brainstorming, Konzeption, Erstellung und Programmierung verwendet werden. In Unternehmen kann generative KI zur Erstellung von Marketingmaterialien, zur Entwicklung kreativer Kampagnen und zur Automatisierung von Content-Generierung genutzt werden. Ein praktisches Beispiel ist die Erstellung eines Redaktionsplans für Newsletter und Social-Media-Posts, bei dem generative KI hilft, Inhalte effizient zu planen und zu produzieren.

Methoden und Techniken zur Innovationsförderung

Ein besonders eindrucksvolles Beispiel aus meinem Vortrag war die Vorstellung eines Prompts, der ChatGPT dazu brieft, Innovationstechniken auf die Frage „Welche Pizza zum Abnehmen?“ anzuwenden. Dabei kamen verschiedene Techniken wie die Walt Disney Methode, die Kopfstandmethode, das Mind Mapping und viele weitere zum Einsatz. ChatGPT lieferte in Sekundenschnelle kreative und innovative Lösungsansätze, die das Publikum begeisterten. Ein weiteres Beispiel war die Erstellung eines Redaktionsplans für Newsletter und Social-Media-Posts für 12 Monate. Hierbei wurden PDF-Dokumente mit Website-Inhalten, Katalogen und anderen Dokumenten hochgeladen. ChatGPT erarbeitete nach vorgegebenen Rubriken die entsprechenden Posts und zeigte damit sein Potenzial als Innovationsmaschine par excellence.

Wie Unternehmen vorgehen sollten

Unternehmen sollten geeignete Agenturen und Technologien auswählen, eine KI-Strategie entwickeln und eine innovationsfreundliche Unternehmenskultur fördern. Der Prozess umfasst Anwendungsfälle, Pilotprojekte, Testläufe, Produktreife, Markteinführung und kontinuierliche Optimierung. Dabei sind die DSGVO, der kommende EU-AI-Act und ethische Grundsätze zu beachten. Die Frage lautet nicht mehr, ob Unternehmen KI einsetzen sollten, sondern wie. Die Vorteile liegen auf der Hand: Sicherstellung der Wettbewerbsfähigkeit, Verbesserung des Kundenservice, Entwicklung neuer Produkte und Geschäftsmodelle sowie Steigerung der Effizienz. Eine innovative Unternehmenskultur und die Anwendung von Innovationstechniken sind dabei unerlässlich.

Zum Abschluss möchte ich meine Erfolgsformel teilen:

1. Einbindung der Mitarbeiter („Prompter“)
2. Anwendung von Innovationstechniken
3. Nutzung von generativer KI
4. Nutzung von Förderprogrammen

Diese Komponenten führen zu innovativen Geschäftsmodellen. Starten Sie … JETZT! Mit diesen Worten beendete ich meinen Vortrag und hoffe, dass ich die Zuhörer inspirieren konnte, die Potenziale der KI voll auszuschöpfen und innovative Wege zu beschreiten.

Chancen und Erwartungen an KI

Vorangegangen war ein Vortrag von Prof. Dr. Kugelmann, Landesbeauftragter für den Datenschutz und die Informationsfreiheit, über die Implikationen der Künstlichen Intelligenz (KI) im Kontext des Datenschutzes. Er betonte die Notwendigkeit einer menschenzentrierten Entwicklung der KI, die europäische Werte wahrt und Grundrechte, einschließlich des Datenschutzes, respektiert. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Vermeidung von Diskriminierungen durch KI-Systeme. Diese Prinzipien sollten als Leitlinien dienen, um eine ethisch vertretbare und sozial verantwortliche Nutzung von KI zu gewährleisten.

KI bietet zahlreiche Chancen, wie die Beschleunigung von Prozessen, die Entlastung des Personals und die Verbesserung von Übersetzungen und Entscheidungsprozessen. Allerdings wies Prof. Dr. Kugelmann auf die potenzielle Fehlerhaftigkeit von KI hin und betonte die Notwendigkeit, die Ergebnisse stets zu überprüfen.

Prinzipien des Datenschutzes und KI

Prof. Dr. Kugelmann stellte klar, dass das Datenschutzrecht auch für KI-Systeme gilt. Wichtige Prinzipien sind Verantwortlichkeit, Transparenz, Nachvollziehbarkeit, Fairness, Rechenschaftspflicht, Sicherstellung der Betroffenenrechte und die Möglichkeit der Intervention. Diese Prinzipien sollen die Nutzung von KI-Systemen transparent und nachvollziehbar gestalten. Der AI Act kategorisiert KI-Systeme nach ihrem Risiko: von unannehmbaren Risiken, die bestimmte Anwendungen verbieten, bis hin zu Systemen ohne Risiko. Hochrisiko-KI-Systeme unterliegen strengen Anforderungen, während geringere Risiken flexibler gehandhabt werden können. Der AI Act verfolgt einen durchgehend risikobasierten Ansatz, während die DSGVO teilweise risikobasiert ist. Dies bedeutet, dass Anbieter und Betreiber von KI-Systemen eine größere Verantwortung tragen, während der Datenschutz weiterhin effektiv bleibt. Ein Risikomanagementsystem könnte mit dem Datenschutzmanagement verbunden werden.

Innovation erfordert Rechtsklarheit

Prof. Dr. Kugelmann betonte, dass der Einsatz von KI-Systemen sorgfältig durchdacht und der Zweck klar eingegrenzt werden muss. Hochrisiko-Systeme sollten vermieden werden, und der Datenschutz kann als Steuerungsinstrument für KI dienen. Die Digitalwirtschaft muss in beherrschbaren Prozessen ablaufen, und Innovation erfordert Rechtsklarheit, um Akzeptanz zu finden. Prof. Dr. Kugelmanns Vortrag verdeutlichte, dass KI erhebliche Chancen bietet, aber auch Herausforderungen im Hinblick auf den Datenschutz mit sich bringt. Eine verantwortungsvolle und transparente Nutzung von KI ist entscheidend, um die Vorteile zu maximieren und die Risiken zu minimieren.

Zusammenfassung:
– Künstliche Intelligenz (KI) ist das am schnellsten wachsende Investitionssegment, mit fast jedem dritten Unternehmen, das KI bereits in seinen Quartalsberichten erwähnt.
– Es gibt fünf KI-Typen, die in verschiedenen Unternehmensbereichen eingesetzt werden können: regelbasierte KI, maschinelles Lernen, Deep Learning, Natural Language Processing und generative KI.
– Unternehmen sollten eine KI-Strategie entwickeln, die geeignete Technologien und Agenturen auswählt, um eine innovationsfreundliche Unternehmenskultur zu fördern.
– Die DSGVO, der kommende EU-AI-Act und ethische Grundsätze müssen bei der Implementierung von KI-Systemen beachtet werden, um rechtliche und ethische Standards einzuhalten.
– Eine erfolgreiche KI-Integration in Unternehmen erfordert die Einbindung der Mitarbeiter, die Anwendung von Innovationstechniken, die Nutzung von generativer KI und die Inanspruchnahme von Förderprogrammen.

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Foto: netzversteherProf. Dr. Kugelmnn
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Foto: Bastian Schwind-WagnerThomas Stiren