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Ein sympathischer Roboter tritt ein durch eine offene Bürotür

Sind Sie bereit für KI?

Wer mit generativer KI nachhaltige Ergebnisse erzielen will, muss seine Daten bereinigen und Beschäftigten schulen

15. Januar 2024Ana Miola

Sind Sie mit der KI per Du?

„Sie werden nicht durch KI ersetzt, sondern durch jemanden, der weiß, wie man mit KI umgeht“, sagt Oded Netzer, Professor an der Columbia Business School. Künstliche Intelligenz wird die Art und Weise, wie wir arbeiten, stark verändern. Auf diese Disruption müssen Unternehmen ihre Beschäftigten vorbereiten. Ihnen beibringen, wie sie sich von Algorithmen unterstützen lassen und sich mit ihrer KI-Expertise unentbehrlich machen.  Aber das ist noch nicht alles. 

Der KI-Readiness-Check

Handshake vor Sonnenaufgang zwischen Mann und sympathischem kleineren Roboter

Wer die smarten Algorithmen gewinnbringend einsetzen möchte, braucht eine KI-Vision und muss darüber nachdenken, welche Art von Mensch-Maschine-Interaktion das Unternehmen erreichen möchte. Testen Sie erst einmal Ihre KI-Reife und unterziehen Sie sich einem KI-Readiness-Check: Wie passen KI-basierte Systeme zu Ihrer bisherigen Digitalisierung? Ist Ihre IT-Infrastruktur KI-ready und bietet genügend Speicherplatz und Rechenkapazität? Unternehmen müssen sich das KI-Potenzial ihrer Daten anschauen. Denn für KI brauchen sie eine geeignete Struktur. Nur wenn Unternehmen über eine angereicherte, sichere und faire Datenbasis verfügen, können sie mit generativer KI durchstarten. Schauen Sie sich Ihre Prozesse an, ehe sie sich für konkrete KI-Modelle oder Anwendungen entscheiden. Wo hakt es bei der Arbeit der Beschäftigten? Wie ist es um deren Know-how bei Themen wie Datenanalyse oder Large Language Models bestellt? Was wollen Sie mit lernenden Systemen verbessern?

KI-Strategieangebote

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KI mit grünem Daumen?

Bei all dem darf allerdings ein Aspekt nicht vernachlässigt werden. Die Nachhaltigkeit. Laut einer Studie1 der Universität von Massachusetts verbraucht das Training eines großen Sprachmodells so viel Energie wie ein durchschnittlicher US-Bürger in 17 Jahren Lebenszeit. Der Datenwissenschaftler Alex de Vries aus Amsterdam vergleicht den Energieverbrauch, der bei der Nutzung von KI-basierten Suchmaschinen entsteht, mit dem ganzer Länder. Heißt: Wir müssen uns mit der Green-AI-Thematik befassen, damit digitale Technologien gewinnbringend eingesetzt werden. Mein Team will das Potenzial der intelligenten Algorithmen dafür nutzen, künftig klima- und umweltgerechter zu wirtschaften. In einem Pilotprojekt testen wir etwa, wie wir mit der Hilfe von Machine Learning die Hardware in Rechenzentren besser auslasten können. Wir möchten die Arbeitslasten klüger verteilen, um so die CO2-Emissionen von Datacentern zu verringern.

Die Kunst des Fragenstellens

Der Energiehunger von generativer künstlicher Intelligenz, die darauf trainiert ist, „neue“ Inhalte wie Texte oder Bilder synthetisch zu erzeugen, ist enorm. Deshalb gehört der Nachhaltigkeitsaspekt genauso auf den Weiterbildungsplan von Unternehmen wie die Kunst des Promptens. Denn klar, wer von der künstlichen Intelligenz gute Antworten bekommen möchte, muss ihr die richtigen Fragen stellen können. Aber die Belegschaft sollte auch wissen, wie sie den ökologischen Fußabdruck der Technologie verkleinern kann. Oder welche Kriterien eine KI erfüllen muss, um als vertrauenswürdig zu gelten. Laut der jüngsten BITKOM-Weiterbildungsstudie kritisiert jeder Zweite das Schulungsangebot seines Arbeitgebers, wenn es um KI geht. Das ist alarmierend – schließlich hängt der Unternehmenserfolg davon ab, dass die eigenen Mitarbeitenden mit den technologischen Entwicklungen nicht nur Schritt halten, sondern sie im besten Fall vorantreiben können.

Nur 4%

der CIOs geben an, dass Ihre Daten für KI bereit sind2

91%

der CIOs und Tech-Führungskräfte haben keine KI-Vision2

KI betrifft uns alle

Wir alle brauchen mehr Wissen, um die Voraussetzungen, Chancen und Grenzen von KI richtig einzuschätzen. Kontinuierliche Weiterbildungen sind ein Muss, weil sich künstliche Intelligenz zur maßgeblichen Technologie entwickeln wird. Wirtschaft und Gesellschaft können es sich nicht leisten, Menschen bei ihrer KI-Transformation zurückzulassen. Neue Technologien sind kein Randbereich für Experten. Sie betreffen uns alle. Daher müssen Unternehmen wie auch ihre Beschäftigten bereit sein, Zeit in solche Trainings zu stecken, und sich folgende Punkte vergegenwärtigen: 

  • Eine KI ist nur so gut wie der Mensch, der sie trainiert oder ihr Befehle gibt.
  • Die Fähigkeit, das Optimum aus der Maschine herauszukitzeln, will gelernt sein. 
  • Eine solide Datengrundlage ist die wichtigste Voraussetzung, damit eine künstliche Intelligenz gute Ergebnisse erzielt. 

Wie entstehen Smart Dialogues? 

Prompten: Wir müssen uns in der Kunst des Sprachbefehls üben. Damit geben wir dem KI-System den richtigen Kontext. Beispiel: Je besser wir prompten, desto weniger CO2 verursachen wir. 

Ethik: Wie gehen wir mit der KI verantwortungsvoll um? Auch das will gelernt sein. Das bedeutet beispielsweise, dass wir beim Training eine mögliche Voreingenommenheit der Daten erkennen und korrigieren – und dass wir diskriminierungsfrei prompten. 

Datenschutz: Welche Informationen darf ich einem Bot wie ChatGPT mitteilen – welche sind vertraulich und dürfen nur in einer gesicherten KI-Umgebung geteilt werden? Auch darüber müssen Beschäftigte Bescheid wissen. 

Nachhaltigkeit: Generative KI verbraucht viel Energie. Deshalb sollten wir uns immer die Frage stellen: Lohnt sich ihr Einsatz im speziellen Fall? Kommen wir auch anders zum Ziel? Für eine einfache Multiplikation brauchen wir sie nicht, da reichen Zettel und Papier oder ein Taschenrechner.

Wie wollen Sie mit KI die digitale Arbeitswelt in Ihrem Unternehmen verändern? Wie feilen Sie an Ihrer KI-Readiness? Möchten Sie wissen, wie ein Readiness Check abläuft?

Kommen Sie gerne auf mich zu, wenn Sie sich mit mir austauschen wollen oder Best Practices teilen möchten. Ich freue mich auch über Fragen zu nachhaltigen digitalen Lösungen.
Zur Person
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Ana Miola

Sustainability Program Leader, Sustainability Program bei T-Systems

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