Künstliche Intelligenz scheint die Welt zu erobern. Sie ist überall, wo wir hingehen, und jeder spricht darüber. Doch trotz all ihres Versprechens und unglaublichen Potenzials fehlt etwas.
Künstliche Intelligenz braucht deine menschliche Intelligenz. Deine, also die von dir. Dem Leser dieses Blogs. Du als Vertreter deines Unternehmens, unabhängig von deinem technischen Wissen.
Was meine ich damit?
Schau dir diese von Meta KI-generierten Videos an
Bevor ich darauf eingehe, möchte ich dir drei hochmoderne KI-generierte Videos zeigen, die Meta, das Unternehmen hinter Facebook, vor einem Monat veröffentlicht hat.
Das erste zeigt einen Affen mit rotem Gesicht, der mit einem Segelboot in einer heißen Quelle spielt. Achte genau auf das Fell des Affen und die Reflexionen. Wo das Fell nass ist und wo es trocken bleibt. Noch vor ein paar Monaten hatte KI Schwierigkeiten, realistische Hände und Finger zu erzeugen, und jetzt ist sie zu solch einer Leistung fähig.
Generated by and copyright of Meta
Das nächste zeigt, wie ein echtes Foto, oben rechts gezeigt, in ein KI-generiertes Video integriert wird. Wenn man sich zum Beispiel ihre Wangenknochen ansieht, hat die KI wirklich gute Arbeit geleistet, und das ist auch nicht schlecht für einen Geparden. Es wird deutlich, wie diese Technologie in Zukunft eingesetzt werden kann. Baue deine eigene Geschichte, in der du die Hauptrolle in deinem eigenen Blockbuster spielst.
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Das letzte zeigt ein echtes Video, in dem ein Pudel auf einem Stock kaut, das von KI ergänzt wird. Der Pudel bekommt einen Overall, wird in einen königlichen Garten versetzt und blau eingefärbt.
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Wie hast du reagiert?
Ich frage mich, wie deine Reaktionen auf diese Videos ausfielen. Sie sind zweifellos beeindruckend. Bist du erstaunt? Inspiriert? Begeistert? Haben diese Videos dich aufgeregt?
ChatGPT wurde im November 2022 veröffentlicht, also vor fast zwei Jahren, und seitdem haben wir unzählige beeindruckende Demos gesehen, was Generative KI leisten kann. Während diese Demos immer beeindruckender wurden, frage ich mich, ob deine Reaktionen nicht eher negativ sind?
Überwältigt, erschöpft, desillusioniert? Vielleicht sogar genervt oder abgestumpft?
Den Nagel auf den Kopf getroffen… oder daneben?
Die Realität für die meisten von uns ist, dass eine große Lücke besteht zwischen dem Versprechen von KI und der tatsächlichen Auswirkung, die sie auf unser tägliches Leben hat. Während in Silicon Valley über Künstliche Allgemeine Intelligenz und einen Wandel der gesamten Gesellschaft gesprochen wird, habe ich immer noch Schwierigkeiten, Siri richtig zu verstehen, wenn ich ihr Fragen stelle.
Das ist im geschäftlichen Kontext noch schlimmer. KI wird heutzutage überall thematisiert. Aus persönlicher Erfahrung bei Kunden weiß ich, dass es schwer ist, ein Budget für ein Projekt zu bekommen, wenn nicht irgendein Element von KI damit verbunden ist. Doch oft scheinen diese KI-Initiativen kein klares Ziel zu haben. KI ist „Magie“, also können wir sie in jedes System integrieren und eine „magische“ Lösung erwarten.
In vielerlei Hinsicht ist KI – die in diesem Blog-Beitrag auf Generative KI Bezug nimmt – zum Hammer in der Hammer-und-Nagel-Metapher geworden. Sie ist so mächtig und so einfach auf jedes Gebiet anzuwenden, dass sie in jedes Problem gepresst wird. Was ist das Ergebnis davon? Ein generischer Chatbot nach dem anderen. Und während es beeindruckend ist, dass ich einen Chatbot bitten kann, eine Aktion für mich auszulösen und verstanden zu werden, kam ich auch gut damit zurecht, einfach den Knopf selbst zu drücken.
Aber es muss nicht so sein; und indem wir davon ausgehen, dass Generative KI eine generische Lösung für alle Probleme bietet, verringern wir ihre Effektivität und ihren Wert.
Eine andere Art von showcase?
Ich möchte jetzt ein anderes AI-Showcase teilen. Eines, das nicht annähernd so beeindruckend ist wie das Affen-Video, aber das ich ziemlich clever finde.
Google hat eine experimentelle KI-Plattform namens Google Illuminate veröffentlicht, die Forschungspapiere nimmt, deren Inhalt mit KI zusammenfasst und dann in Form einer Podiumsdiskussion präsentiert. Es macht also drei Hauptdinge:
- Es extrahiert die wesentlichen Punkte aus dem Forschungspapier;
- Es wandelt diese in ein Skript um; und
- Es erzeugt geeignete gesprächige Audios für dieses Skript.
Lassen Sie uns einen Blick darauf werfen.
Es gibt einen Grund, warum Podiumsdiskussionen eine beliebte Art sind, Informationen zu vermitteln, und Google ermöglicht es nun, dies auf jedes Forschungspapier anzuwenden. KI hat bereits gezeigt, dass sie gut darin ist, Inhalte zusammenzufassen, aber das Format und die Stimme fügen dem Ganzen eine zusätzliche Ebene des Werts hinzu.
Du bist dran
Natürlich könnte Google das erstellen. Sie sind schließlich Google! Sie gehören zu den wenigen Unternehmen, die ihr eigenes grundlegendes LLM-Modell in Form von Gemini haben.
Was wäre, wenn du diese Idee hättest? Was, wenn du das Gefühl hättest, dass das Teilen von Forschungsergebnissen mit Studierenden oder Forschern effektiver wäre, wenn es in Form einer Podiumsdiskussion präsentiert wird? Was, wenn du dich gefragt hast, ob KI dabei helfen könnte? Wie würdest du überhaupt herausfinden, ob das machbar ist?
Nun, wie wäre es, wenn du es selbst ausprobierst?
Dieses Video verwendet OpenAI's Playground, um zu versuchen, nachzuahmen, was Google Illuminate tut.
KIermöglicht es dir, dies selbst zu tun
Eines der erstaunlichsten Dinge an KI ist, dass sie den Aufwand und das Wissen, das erforderlich ist, um Ideen zu testen und Proof of Concepts zu erstellen, erheblich reduziert hat. Ideen können von genau der Person validiert werden, die sie hat.
Wir haben ein digitales Fallmanagement-Tool für Ärzte entwickelt. Ein Arzt sagte mir, dass er all diese Notizen über Patienten hat und sich fragte, was KI damit tun könnte: Welche Art von Hilfe oder Vorschlägen könnte sie bieten? Er fragte mich als KI-Experten, was damit möglich wäre.
Ich sagte ihm, dass ich ihm das nicht sagen kann. Ich sagte ihm, dass er seinen Beruf, sein Fachgebiet kennt. Er weiß, was er mit diesen Notizen tun würde, und vielleicht hat er Ideen, was KI damit tun könnte.
Anstatt mich zu fragen, sagte ich ihm, er solle seine Ideen selbst testen. Natürlich gibt es hier Sensibilität. Ich riet ihm, einen Fake-Patienten zu erstellen und ein paar Notizen für diesen zu verfassen. Etwas, das einen echten Patienten repräsentiert, aber ohne vertrauliche Daten, und das dann in die KI zu füttern und sie zu fragen, was er testen möchte.
Das könntest du sein. Das solltest du sein. Du kennst dein Geschäft und dein Fachgebiet besser als jeder andere. Du kennst die Probleme, mit denen du konfrontiert bist, und hast vielleicht Ideen, wo KI helfen könnte. Du weißt vielleicht nicht, ob KI tatsächlich das tun kann, was du dir vorstellst, aber du hast auch die Fähigkeit, es selbst zu validieren.
Das ist die Kernbotschaft dieses Blogbeitrags. KI hat nicht die Notwendigkeit von Fachleuten ersetzt. Für jemanden, der das Geschäft und das Problem versteht, hat KI diese Personen vielmehr befähigt. Künstliche Intelligenz braucht deine menschliche Intelligenz.
Die Industrialisierung von KI
Natürlich gibt es einen Unterschied zwischen der Validierung einer Idee und der Bereitstellung einer robusten und sicheren Lösung in der Produktion. Das ChatGPT-Beispiel, das ich gezeigt habe, ist schön, aber es ist bei Weitem nicht so ausgereift wie Google Illuminate.
Während das manuelle Kopieren eines Forschungspapiers für den Moment in Ordnung sein mag, möchtest du den Prozess natürlich automatisieren. Deine Daten sitzen in SAP ECC, SuccessFactors, vielleicht einem Data Warehouse oder einem anderen System, sodass allein der Zugriff darauf eine Herausforderung darstellen könnte.
Sobald du Zugriff auf die Daten hast, musst du auf deren Sensibilität achten. Du hast wahrscheinlich schon gehört, dass du vorsichtig sein solltest, vertrauliche Daten an die kostenlose Version von ChatGPT zu senden, da deren Lizenzbedingungen es ihnen erlauben, zukünftige Modelle mit deinen Daten zu trainieren. Aber du musst auch darauf achten, dass dein LLM nicht deine Sicherheits- und Vertraulichkeitsbeschränkungen umgeht, wenn es Fragen beantwortet.
Um all dies richtig zu machen, musst du dich durch einen Dschungel an Fachbegriffen wühlen. Welches Modell soll man verwenden? ChatGPT, Claude, Gemini, Llama, etwas anderes? Was ist mit einer Plattform? AWS Bedrock, SAP’s Generative AI Hub? Techniken und Technologien? Feinabstimmung, Retrieval Augmented Generation oder RAG, Vektor-Datenbanken und vieles, vieles mehr.
Ganz zu schweigen von den Halluzinationen.
Wie hilft EPI-USE ?
Die gute Nachricht ist, dass wir, EPI-USE, hier helfen können. Nicht nur haben wir Gen AI-Lösungen für Kunden geliefert, sondern unser Engagement für KI reicht weit über Gen AI hinaus und dauert schon Jahre an. Ich möchte zwei Beispielprodukte kurz erwähnen. Das erste ist Employee Retention Analytics oder ERA, das auf SuccessFactors aufsetzt und prädiktive KI verwendet, um Wahrscheinlichkeiten für Retentionskennzahlen zuzuordnen, wie die Wahrscheinlichkeit der Mitarbeiterbindung pro Mitarbeiter und die Faktoren, die den größten Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit der Bindung jedes Mitarbeiters haben.
Das andere Produkt ist BioBolt, eine Gesichtserkennungssoftware, die auf Geräten läuft und integrierte Lebendheitsprüfungen bietet. Es ist mit den SAP Cloud Identity Services integriert und ermöglicht es deinen Mitarbeitern, sich über Gesichtserkennung auf SuccessFactors oder anderen SAP-Cloud-Diensten anzumelden, sei es auf einem Computer, Mobilgerät oder Tablet, während gleichzeitig vor Umgehungsversuchen wie dem Zeigen eines Fotos geschützt wird.
Generative KI in Aktion
Wenn wir unsere Aufmerksamkeit wieder auf Generative KI richten, möchte ich zwei Projekte erwähnen, die wir für unsere Kunden umgesetzt haben.
Das erste ist für eine der führenden Universitäten in den Vereinigten Staaten. Sie stellten ihren Fakultätsmitgliedern monatliche Berichtspakete zur Verfügung, die alle möglichen Daten enthielten, die sie wissen könnten. Dazu gehörten Details wie Einschreibezahlen, finanzielle Informationen, Stipendien, Trends, Studentenfeedback und vieles mehr. Diese Berichtspakete waren dutzende Seiten lang und sehr detailliert und wurden routinemäßig ignoriert.
Durch unsere Partnerschaft mit Snowflake entwickelten wir eine Data-Warehouse-Strategie für die Universität und schufen dann einen KI-Agenten, der es den Fakultätsmitgliedern ermöglicht, die spezifischen Fragen zu stellen, auf die sie Antworten suchen, anstatt sich durch diese umfangreichen Berichtspakete zu wühlen. Interessanterweise findet die KI nicht direkt die Antwort. Vielmehr erzeugt sie eine strukturierte Abfrage, die gegen das Snowflake Data Warehouse ausgeführt wird, um die entsprechenden Daten abzurufen, bevor sie eine natürliche Antwort generiert.
Dies bietet mehrere Vorteile, insbesondere in Bezug auf die Einhaltung von Daten-empfindlichkeitsbeschränkungen.
Das andere Beispiel ist ein Projekt für einen großen Kunden aus der Architektur- und Schwermaschinenbranche. Denk an Traktoren und Erntemaschinen und solche Dinge. Diese Maschinen sind viel komplexer zu warten und zu reparieren als das Auto, das du vielleicht fährst, und unser Kunde hatte Schwierigkeiten damit, dass seine Mechaniker Probleme falsch diagnostizierten oder die falschen Reparaturen anwendeten, trotz ihrer Investitionen in Schulungen.
In Zusammenarbeit mit Data Robot haben wir für sie einen KI-Agenten entwickelt, der dabei hilft, die Probleme der Mechaniker zu diagnostizieren und Reparaturvorschläge zu machen. Der KI-Agent wurde auf einer Kombination aus ihren Servicemanualen, Schulungsleitfäden, Wissensdatenbanken, historischen Tickets und Berichten sowie vielen anderen Datenquellen trainiert. Das Endergebnis ist eine Chat-Oberfläche, auf der Mechaniker Symptome, Fehlercodes und Beobachtungen angeben und Anweisungen zur Behebung der Probleme erhalten können. Ein besonders wichtiger Aspekt ist, dass wir auch „Zitationen“ oder Links zu den ursprünglichen Servicehandbüchern oder Schulungsleitfäden bereitstellen, die das Problem und die Lösung beschreiben.
Künstliche Intelligenz braucht dich und deine Ideen
Künstliche Intelligenz ist da und bereit, genutzt zu werden. Es mag so wirken, als sei ChatGPT aus dem Nichts aufgetaucht, aber es ist das Ergebnis von jahrzehntelanger Forschung und baut stark auf bereits bestehenden Techniken auf. Die Technologie ist beeindruckend und kann viel mehr, als wir sie momentan nutzen. Was fehlt, bist du und deine Ideen. Dein Geschäftsverständnis.
Künstliche Intelligenz braucht deine menschliche Intelligenz.
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