Generative Künstliche Intelligenz hält mit rasantem Tempo Einzug in verschiedene Bereiche der Wirtschaft und Industrie. Spezialisierte KI-Systeme erstellen Texte, unterstützen bei der Softwareentwicklung und optimieren Produktionsabläufe. Gleichzeitig wirft der Einsatz dieser Systeme grundlegende Fragen auf: Wie kann KI sicher und gewinnbringend genutzt werden? Und welche Strategien sind dafür nötig?
Ein aktuelles Whitepaper der Plattform Lernende Systeme diskutiert den Einsatz generativer KI. Mithilfe von SWOT-Analysen werden Strategien abgeleitet, mit denen Unternehmen Potenziale nutzen und Herausforderungen angehen können. Konkrete Anwendungsbeispiele liefern Praxistipps.
Wo generative KI ansetzt
Die Erwartungen an generative KI in der Wirtschaft sind hoch: Sie reichen von Produktivitätssteigerungen und Kostensenkungen über effizientere Prozesse bis hin zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle. Insbesondere in Bereichen wie dem Wissensmanagement, der Softwareentwicklung oder der industriellen Produktion eröffnet generative KI neue Möglichkeiten zur Automatisierung und Verbesserung.
Gleichzeitig entstehen jedoch auch neue Herausforderungen, etwa durch Halluzinationen, aber auch durch erhöhte Anforderungen an die IT-Sicherheit sowie durch Fragen des Datenschutzes und der Compliance. Zudem stehen Unternehmen in Deutschland vor einer zentralen strategischen Entscheidung: Wollen sie generative KI ausschließlich als Anwender nutzen oder eigene KI-Lösungen entwickeln? Die Nutzung bestehender Systeme ermöglicht schnelle Effizienzgewinne, während selbst entwickelte Lösungen langfristig Wettbewerbsvorteile sichern und die digitale Souveränität stärken können.
Neben den großen, breit einsetzbaren Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) rücken die sogenannten Small Language Models (SLMs) in den Fokus. Diese deutlich kompakteren Modelle sind ressourcenschonender, schneller anpassbar und können häufig lokal betrieben werden. Das bietet Vorteile für den Datenschutz und die Kosten. Für spezialisierte, domänenspezifische Anwendungen eröffnen SLMs neue Möglichkeiten, generative KI gezielt und kontrolliert einzusetzen. Insbesondere für europäische Unternehmen bieten sie die Chance, unabhängig von großen Plattformanbietern zu agieren.
Ohne Kultur und Regeln keine sichere KI-Nutzung
„Der erfolgreiche Einsatz generativer KI entscheidet sich nicht allein an der Technologie, sondern daran, wie Unternehmen sie in ihre Prozesse und Strukturen integrieren. Es braucht eine Unternehmenskultur, in der kritische Prüfung, Transparenz und ein verantwortungsvoller Umgang mit KI im Mittelpunkt stehen“, erklärt Matthias Peissner, Leiter des Forschungsbereichs Mensch-Technik-Interaktion am Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO.
Transparenz und klare Verantwortlichkeiten sind vor allem dort entscheidend, wo KI-Systeme in sicherheitskritischen oder regulierten Bereichen eingesetzt werden. Generative KI kann Unternehmen dabei unterstützen, Prozesse zu verbessern und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Gleichzeitig erfordert sie jedoch eine konsequente Einbettung in bestehende Governance-, Sicherheits- und Compliance-Strukturen.
So bewerten Unternehmen generative KI in der Praxis
Das Whitepaper zeigt anhand von SWOT-Analysen exemplarisch, wie Unternehmen den Einsatz von generativer KI in verschiedenen Anwendungsbereichen wie dem Wissensmanagement, der industriellen Produktion oder der Softwareentwicklung systematisch bewerten können. Dabei werden interne Stärken und Schwächen ebenso berücksichtigt wie externe Chancen und Risiken. Diese strukturierte Herangehensweise hilft Unternehmen, Potenziale gezielt zu identifizieren, Herausforderungen frühzeitig zu erkennen und daraus konkrete Strategien abzuleiten. Die Anwendungsszenarien bieten hierbei konkrete Praxistipps.
„Gerade im Wissensmanagement zeigt sich das Potenzial generativer KI deutlich. Informationen können schneller gefunden und genutzt werden. Gleichzeitig kommt es entscheidend darauf an, die Qualität der Inhalte zu sichern und klare Regeln für den Umgang mit sensiblen Daten zu etablieren“, sagt Andrea Stich, Leiterin der Frontend-Akademie von Infineon Technologies.
Generative KI ermöglicht beispielsweise die Integration und Vernetzung großer Wissensbestände, erleichtert den Zugang zu Erfahrungswissen und unterstützt vielfältige Anwendungen wie das Dokumentenmanagement, die Recherche und die Entscheidungsunterstützung. Zu den Risiken zählen insbesondere Datenschutzprobleme, Halluzinationen, mögliche Kompetenzverluste sowie eine zunehmende Abhängigkeit von KI-Systemen. Ein verantwortungsvoller und strategisch gesteuerter Einsatz ist daher erforderlich.
