Die Einführung von ChatGPT hat eine Welle der Kreativität und globale Aufmerksamkeit ausgelöst und die Welt für die Kraft der künstlichen Intelligenz sensibilisiert. Mit seiner Fähigkeit, menschlichen Dialog und Entscheidungsfindung genau nachzubilden, markiert ChatGPT den ersten wirklichen Wendepunkt in der öffentlichen Akzeptanz von KI. Dieser Durchbruch hat es endlich ermöglicht, dass Menschen weltweit das wahre disruptive Potenzial der Technologie selbst erleben können.
Ein Grundlagenmodell bezieht sich auf große Modelle mit Milliarden von Parametern, die verwendet werden können, um spezialisierte Bild- und Sprachgenerierungsmodelle aufzubauen. Neueste Fortschritte haben es Unternehmen ermöglicht, diese Grundlagenmodelle zu nutzen, um sogenannte LLMs (Large Language Models) zu erstellen, die sowohl eine Art von generativer KI als auch eine Art von Grundlagenmodell sind. Diese LLMs haben das Potenzial, die Art und Weise zu verändern, wie wir mit Maschinen kommunizieren und interagieren, indem sie in der Lage sind, menschenähnliche Sprache zu verstehen und zu generieren.
Die neue Ära der generativen KI eröffnet aufregende Möglichkeiten für Bereiche wie Gesundheitswesen, Finanzen und Bildung. Fachkräfte im Gesundheitswesen können die Fähigkeiten der KI zur natürlichen Sprachverarbeitung nutzen, um besser mit Patienten zu kommunizieren und eine personalisierte Betreuung zu bieten. Im Finanzwesen können KI-gesteuerte Chatbots Kunden bei ihren Anfragen unterstützen und personalisierte Empfehlungen geben. In der Bildung kann KI personalisierte Lernerlebnisse schaffen, die auf die individuellen Bedürfnisse jedes Schülers zugeschnitten sind.
Allerdings bringt diese neue Ära auch Herausforderungen mit sich, wie ethische Überlegungen und das Potenzial für Voreingenommenheit in von KI generierten Inhalten. Während wir weiterhin die Möglichkeiten der generativen KI erkunden, ist es wichtig sicherzustellen, dass wir dies in verantwortungsbewusster und ethischer Weise tun. Mit angemessenen Sicherheitsvorkehrungen kann das Potenzial der generativen KI grenzenlos sein und zu einer besseren Zukunft für uns alle führen.
Die Entwicklung von LLMs für ChatGPT stellt einen bedeutenden Meilenstein im Bereich der künstlichen Intelligenz dar. Zwei Schlüsselfaktoren tragen zur bahnbrechenden Natur von LLMs bei. Erstens haben sie erfolgreich das Problem der Sprachkomplexität gelöst. Dies bedeutet, dass Maschinen nun in der Lage sind, Sprache, Kontext und Absicht zu verstehen und unabhängige und kreative Antworten zu generieren. Zweitens werden die Modelle auf umfangreichen Datenmengen, einschließlich Text, Bildern und Audio, vorab trainiert und können für eine Vielzahl von Aufgaben feinabgestimmt werden. Dies ermöglicht es, die Modelle zweckzuentfremden und für verschiedene Zwecke wiederzuverwenden.
Die erfolgreiche Entwicklung von LLMs ist eine aufregende Entwicklung für den Bereich der künstlichen Intelligenz. Sie ist ein Beleg für die Fortschritte, die in diesem Bereich erzielt wurden, und für das Potenzial für noch größere Fortschritte in der Zukunft. Einer der signifikantesten Vorteile von LLMs ist ihre Fähigkeit, Sprache zu verstehen und zu generieren, was für Maschinen lange Zeit eine Herausforderung war. Darüber hinaus ermöglicht die Anpassbarkeit dieser Modelle für verschiedene Aufgaben eine breite Palette von potenziellen Anwendungen.
Zusammenfassend ist die Entwicklung von LLMs für ChatGPT ein entscheidender Wendepunkt im Bereich der künstlichen Intelligenz. Die Fähigkeit dieser Modelle, Sprache zu verstehen und zu generieren, sowie ihre Anpassbarkeit für verschiedene Aufgaben sind ein Durchbruch, der das Potenzial hat, den Bereich zu revolutionieren. Die kontinuierliche Weiterentwicklung von LLMs und ihre weitreichende Nutzung werden zweifellos zu noch bedeutenderen Fortschritten im Bereich der künstlichen Intelligenz führen.
Unternehmensführer sind sich der Bedeutung dieses Moments und der potenziellen Auswirkungen von LLMs und generativer KI auf verschiedene Bereiche wie Wirtschaft, Wissenschaft und die Gesellschaft selbst voll bewusst. Sie verstehen, dass diese Technologien neue Möglichkeiten eröffnen und dazu beitragen werden, beispiellose Leistungsniveaus zu erreichen. Die positive Auswirkung auf Kreativität und Produktivität der Menschen wird voraussichtlich enorm sein. Tatsächlich können laut Accenture 40% aller Arbeitsstunden in allen Branchen durch LLMs wie GPT-4 beeinflusst werden. Dies liegt daran, dass sprachbezogene Aufgaben 62% der insgesamt von Mitarbeitern aufgewendeten Arbeitszeit ausmachen, und 65% dieser Zeit durch Unterstützung und Automatisierung effizienter gestaltet werden können. Daher müssen Unternehmensführer sorgfältig das Potenzial dieser technologischen Fortschritte prüfen und wie sie genutzt werden können, um Wachstum und Innovation voranzutreiben.
The journey towards generative AI has been arduous and demanding, yet the ultimate outcome holds the potential to transform the landscape of artificial intelligence.
- The initial decade of the 21st century witnessed rapid advancements in various machine learning methodologies capable of analyzing extensive volumes of online data to draw conclusions or ‘learn’ from outcomes. Consequently, enterprises recognized machine learning as an immensely potent facet of AI, facilitating data scrutiny, pattern identification, insight generation, prediction, and task automation at an unprecedented speed and level. This technology empowered organizations to make data-informed decisions, fundamentally altering their business trajectories.
- The 2010s saw momentous strides in artificial intelligence’s perceptual capabilities through deep learning technology. This branch of machine learning spurred breakthroughs in computer vision, enabling object classification and detection in search engines and self-driving vehicles. Furthermore, it catalyzed the development of natural voice recognition, allowing popular AI speech assistants to interact seamlessly with users.
- Building on the impressive progress of deep learning models, Generative AI has now entered the realm of language mastery. The GPT-4 language model, pioneered by OpenAI, ushers in a new era of language-focused AI capabilities. This model holds profound implications for businesses, as language permeates every facet of organizational processes, encompassing institutional knowledge and communication. The exponential expansion in both size and capabilities of deep learning models ensures that language mastery will be a pivotal dimension in the landscape of the 2020s.
Mit der Möglichkeit zur Nutzung oder Anpassung ist Generative KI nun für alle Einzelpersonen zugänglich.
Benutzerfreundliche generative KI-Anwendungen wie ChatGPT, DALL-E, Stable Diffusion und andere machen die Technologie für mehr Menschen in Wirtschaft und Gesellschaft zugänglich. Diese Demokratisierung wird erhebliche Auswirkungen auf Organisationen haben. Große Sprachmodelle (LLMs) können potenziell massive Datenmengen verarbeiten und somit alles verstehen, was eine Organisation jemals gewusst hat, einschließlich ihrer Geschichte, ihres Kontextes, ihrer Feinheiten und Absichten. Dies schließt alle auf Sprache basierenden Informationen ein, wie Anwendungen, Systeme, Dokumente, E-Mails, Chats, Video- und Tonaufnahmen. Diese Informationen können genutzt werden, um Innovation, Optimierung und Neuerfindung auf die nächste Stufe zu heben.
Derzeit beginnen die meisten Organisationen, mit vorgefertigten Grundlagenmodellen zu experimentieren. Dennoch wird der größte Wert realisiert, wenn Organisationen diese Modelle anpassen oder feinabstimmen, indem sie ihre eigenen Daten verwenden, um ihren einzigartigen Anforderungen gerecht zu werden. Dadurch können sie einen Wettbewerbsvorteil erlangen und sich von anderen in ihrer Branche unterscheiden. Das Potenzial der generativen KI ist immens, und je mehr Organisationen die Technologie übernehmen und anpassen, desto mehr transformative Veränderungen können wir in Zukunft erwarten.
Nutzen
Generative KI- und LLM-Anwendungen sind leicht zugänglich und interessierte Parteien können sie problemlos nutzen. Unternehmen können diese Anwendungen über APIs in ihre eigenen Systeme integrieren und sie durch Techniken wie Prompt-Anpassung und Präfix-Lernen an ihre spezifischen Anwendungsfälle anpassen. Diese Anwendungen bieten eine hohe Flexibilität und können an die individuellen Bedürfnisse jeder Organisation angepasst werden, um hochgradig maßgeschneiderte und effiziente Lösungen zu entwickeln.
Anpassen
Die meisten Unternehmen benötigen maßgeschneiderte Modelle, die mit ihren eigenen Daten feinabgestimmt sind, um sicherzustellen, dass sie allgemein nützlich und wertvoll sind. Dieser Prozess ermöglicht es den Modellen, bei spezifischen nachgelagerten Aufgaben zu unterstützen, die in der gesamten Organisation angewendet werden können. Als Ergebnis werden Unternehmen in der Lage sein, ihre Effektivität bei der Verwendung von KI zur Erschließung neuer Leistungsgrenzen zu steigern. Dies wird zur Verbesserung der Fähigkeiten der Mitarbeiter, zur Zufriedenheit der Kunden, zur Einführung neuer Geschäftsmodelle und zur Verbesserung der Reaktionsfähigkeit auf Signale des Wandels führen und somit zum Wachstum und Erfolg des Unternehmens beitragen.
Mit der fortschreitenden technologischen Entwicklung suchen Unternehmen zunehmend nach Möglichkeiten, diese neuen Modelle zu nutzen, um die Art und Weise, wie Arbeit durchgeführt wird, zu revolutionieren. Durch die Integration von KI-Co-Piloten hat jede Rolle in einem Unternehmen das Potenzial, transformiert zu werden und die Fähigkeiten der menschlichen Mitarbeiter erheblich zu steigern. Mit der zunehmenden Automatisierung werden einige Aufgaben von Maschinen erledigt, während andere unterstützt werden. Es wird immer noch Aufgaben geben, die von Technologie unberührt bleiben. Es wird jedoch auch eine Vielzahl neuer Aufgaben für Menschen geben, wie z.B. die Sicherstellung, dass neue KI-gesteuerte Systeme genau und verantwortungsbewusst eingesetzt werden. Während wir diese Veränderungen weiterhin annehmen, ist es wichtig, die potenziellen Vorteile dieser neuen Technologien im Auge zu behalten und gleichzeitig die möglichen Herausforderungen zu berücksichtigen.
Künstliche Intelligenz-Modelle werden erheblichen Einfluss auf verschiedene Schlüsselfunktionen haben, darunter Beratung, Kreation, Programmierung, Automatisierung und Schutz.
Beratung: Diese Modelle werden als Co-Piloten für Mitarbeiter fungieren und ihre Produktivität steigern, indem sie ihnen hyperpersonalisierte Intelligenz zur Verfügung stellen. Diese Intelligenz wird in verschiedenen Bereichen nützlich sein, wie zum Beispiel im Kundensupport, bei der Verkaufsförderung, im Personalwesen, in der medizinischen und wissenschaftlichen Forschung, in der Unternehmensstrategie und bei der Wettbewerbsanalyse. Große Sprachmodelle können beispielsweise eingesetzt werden, um den komplexen Aspekt der Kundenkommunikation im Kundenservice anzugehen. Da etwa 70 % der Kundenkommunikation im Kundenservice nicht direkt ist, kann ein konversationsfähiger und intelligenter Bot, der die Absicht eines Kunden versteht, Antworten formuliert und die Genauigkeit und Qualität der Antworten verbessert, äußerst vorteilhaft sein. Daher werden KI-Modelle verschiedene Branchen revolutionieren und die Arbeitskräfte bei der effizienteren Ausführung ihrer Aufgaben unterstützen.
Kreation: Generative KI entwickelt sich schnell zu einem unverzichtbaren kreativen Partner für Einzelpersonen und bietet neue Möglichkeiten, Zielgruppen zu fesseln und anzusprechen, während sie beispiellose Geschwindigkeit und Innovation in Bereiche wie Produktionsdesign, Designforschung, visuelle Identität, Namensgebung, Textgenerierung und -testung sowie Echtzeit-Personalisierung bringen. Unternehmen haben begonnen, hochmoderne künstliche Intelligenzsysteme wie DALL·E, Midjourney und Stable Diffusion einzusetzen, um ihre Generierung von visuellem Inhalt in sozialen Medien zu stärken. DALL·E generiert beispielsweise realistische Bilder und Kunstwerke basierend auf textuellen Beschreibungen und wandelt Wörter in Bilder um. Die resultierenden Bilder können dann auf beliebten sozialen Medienplattformen wie Instagram und Twitter geteilt werden und maximale Reichweite und Engagement gewährleisten. Mit der fortschreitenden Entwicklung und Ausweitung der generativen KI wird es faszinierend sein, die bahnbrechenden Möglichkeiten zu beobachten, wie sie Kreativität und künstlerischen Ausdruck in zahlreichen Bereichen von Film und Fernsehen bis hin zu Werbung und Marketing erleichtert und verbessert. Das Potenzial, das generative KI zur Revolutionierung der kreativen Landschaft bietet, ist immens und aufregend und es wird die Zukunft menschlichen Ausdrucks in bisher unvorstellbarer Weise prägen.
Programmierung: Softwareentwickler werden von der Verwendung der generativen KI-Technologie profitieren, die die Produktivität signifikant steigern soll. Diese Technologie kann schnell eine Programmiersprache in eine andere umwandeln, das Schreiben von Code automatisieren, Probleme vorhersagen und verhindern sowie die Systemdokumentation verwalten. Accenture testet derzeit den Einsatz von OpenAI LLMs, um die Produktivität von Entwicklern durch die automatische Generierung von Dokumentationen zu verbessern. Benutzer können Anfragen über den Microsoft Teams-Chat stellen, während sie arbeiten, und die Lösung wird prompt korrekt verpackte Dokumente bereitstellen. Dies ist ein ausgezeichnetes Beispiel dafür, wie bestimmte Aufgaben erweitert und automatisiert werden, anstatt ganze Arbeitsplätze. Mit der Verwendung von generativer KI können Softwareentwickler eine größere Effizienz und Präzision in ihrer Arbeit erwarten, was zu verbesserten Ergebnissen und erhöhter Produktivität führt. Die Einführung dieser Technologie wird voraussichtlich einen erheblichen Einfluss auf die Softwareentwicklungsbranche haben und sie effizienter gestalten als je zuvor.
Automatisierung: Es wird eine neue Phase der Hyper-Effizienz und Hyper-Personalisierung durch generative KI erleben. Sein fortgeschrittenes Verständnis vergangener Ereignisse, der besten nächsten Aktionen, Zusammenfassungsfähigkeiten und prädiktive Intelligenz wird ein neues Zeitalter der Transformation sowohl im Front- als auch im Backoffice einläuten. Eine internationale Bank hat generative KI und LLMs eingesetzt, um die Handhabung von Massen von E-Mails im Post-Trade-Verarbeitungsprozess zu revolutionieren. Dies umfasst das automatische Erstellen von Nachrichten mit empfohlenen Maßnahmen und die Weiterleitung an den beabsichtigten Empfänger. Das Ergebnis ist geringere manuelle Arbeit und reibungslosere Kundeninteraktionen, die zu einer verbesserten Kundenzufriedenheit geführt haben.
Schutz: Generative KI hat das Potenzial, bei der Unternehmensführung und Informationssicherheit zu helfen und letztendlich gegen betrügerische Aktivitäten vorzugehen, die regulatorische Compliance zu verbessern und potenzielle Risiken zu erkennen, indem Verbindungen hergestellt und Schlussfolgerungen sowohl intern als auch extern gezogen werden. Die strategische Cybersicherheit könnte von LLMs profitieren und deren Fähigkeiten nutzen, Websites schnell zu klassifizieren und Malware zu erklären. Obwohl Organisationen kurzfristig das Potenzial für Kriminelle im Auge behalten müssen, generative KI zu nutzen, um bösartigen Code zu generieren oder die ideale Phishing-E-Mail zu erstellen. Mit dem Fortschreiten der generativen KI wird sie ein wichtiges Instrument sein, um gegen betrügerische Aktivitäten vorzugehen und die regulatorische Compliance zu verbessern. LLMs können auch wertvolle Fähigkeiten in der strategischen Cybersicherheit bieten, einschließlich der Fähigkeit, Websites schnell zu klassifizieren und Malware zu erklären. Trotz der potenziellen Vorteile der generativen KI müssen Organisationen wachsam bleiben, um ihren Missbrauch durch Kriminelle zu verhindern, die sie möglicherweise nutzen, um bösartigen Code zu generieren oder gezielte Phishing-E-Mails zu erstellen.
Die Zukunft der Technologie, der Regulierung und des Geschäftslebens wird sich in raschem Tempo weiterentwickeln, was eine seltene Gelegenheit darstellt.
In den kommenden Jahren wird ein außergewöhnliches Maß an Investitionen in generative KI, LLMs und Grundlagenmodelle zu verzeichnen sein. Die Entwicklung dieser Technologien ist einzigartig, da ihre Annahme, Regulierung und technologische Weiterentwicklung gleichzeitig exponentiell beschleunigt voranschreiten. Dies unterscheidet sich von früheren Innovationskurven, bei denen die Technologie in der Regel sowohl die Regulierung als auch die Annahme überholt hat. Als Ergebnis ist es für Unternehmen wichtig, mit der schnell wechselnden Landschaft Schritt zu halten, um wettbewerbsfähig und relevant zu bleiben. Die kommenden Jahre versprechen große Fortschritte in der Technologie, und Unternehmen, die sich an die sich ändernde Landschaft anpassen können, werden besser für den Erfolg positioniert sein.
Der Technologie-Stack:
Die komplexe Technologie, die generative KI unterstützt, wird voraussichtlich auf jeder Ebene rasch fortschreiten, was für Unternehmen von großer Bedeutung ist. Es ist wichtig festzuhalten, dass die Rechenleistung, die für das Training der größten KI-Modelle erforderlich ist, exponentiell gestiegen ist. Verschiedene Quellen berichten von Verdopplungszyklen alle 3,4 bis 10 Monate. Aufgrund der energieintensiven Natur von generativer KI sind Kosten und Kohlenstoffemissionen wesentliche Faktoren, die bei der Entscheidung zur Übernahme der Technologie berücksichtigt werden müssen. Daher müssen Unternehmen diese Überlegungen in ihre strategische Planung einbeziehen, bevor sie generative KI implementieren.
Jede Schicht innerhalb des generative KI-Technologie-Stacks wird folgende rasche Evolution durchlaufen:
Anwendungen: Anwendungen wie Generative KI und LLMs werden über Cloud-basierte APIs sowie die direkte Einbindung in andere Anwendungen zunehmend für Benutzer zugänglich sein. Unternehmen können von diesen Tools entweder so wie sie sind profitieren oder sie mit proprietären Daten anpassen und optimieren. Das Ergebnis wird eine vielseitige Palette von Lösungen sein, die auf die spezifischen Bedürfnisse jedes Unternehmens, ob groß oder klein, zugeschnitten werden können.
Feinabstimmung: Der Prozess der Feinabstimmung eines Modells ist von größter Bedeutung, da er vielfältige Fähigkeiten erfordert, die verschiedene Disziplinen umfassen. Dies schafft eine Nachfrage nach Fachleuten, die Kenntnisse in Softwaretechnik, Psychologie, Linguistik, Kunstgeschichte, Literatur und Bibliothekswissenschaft besitzen. Angesichts der zunehmenden Betonung der Modellfeinabstimmung ist es unerlässlich, dass Einzelpersonen multidisziplinäre Fähigkeiten erwerben, um diese Aufgabe effizient durchzuführen.
Grundlagenmodelle: Die Bedeutung der Modellfeinabstimmung wird zu einem Bedarf an vielfältigen Fähigkeiten führen, die verschiedene Bereiche wie Softwaretechnik, Psychologie, Linguistik, Kunstgeschichte, Literatur und Bibliothekswissenschaft umfassen.
Daten: Die Verbesserung der Reife des Datenlebenszyklus im Unternehmen ist eine notwendige Voraussetzung für den Erfolg. Dies beinhaltet die Beherrschung neuer Daten, neuer Datentypen und massiver Datenmengen. Darüber hinaus werden die Einführung von generativen KI-Funktionen in modernen Dataplattformen die Annahme im großen Maßstab erhöhen und das Erreichen dieses Ziels erleichtern.
Infrastruktur: Die Cloud-Infrastruktur ist eine entscheidende Komponente für die Bereitstellung von generativer KI und gleichzeitig für die Kostenkontrolle und die Minimierung von Kohlenstoffemissionen. Um diese Infrastruktur aufzunehmen, müssen Rechenzentren nachgerüstet werden, um sicherzustellen, dass sie für die anstehenden Aufgaben ausgestattet sind. Darüber hinaus werden neue Chipset-Architekturen und Hardware-Innovationen eine entscheidende Rolle bei der Verwirklichung spielen, ebenso wie die Entwicklung effizienter Algorithmen, die in diesem Kontext funktionieren können. All diese Faktoren müssen bei der Gestaltung und Implementierung von Cloud-Infrastrukturen für generative KI berücksichtigt werden.
Die Landschaft in Bezug auf Risiken und Regulierungspolitik stellt eine bedeutende Herausforderung dar.
Unternehmen haben heute die Möglichkeit, generative KI und Grundlagenmodelle auf vielfältige Weise zu nutzen, um ihre Effizienz erheblich zu verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Es ist verständlich, dass Unternehmen bestrebt sind, ihre KI-Reise so bald wie möglich zu beginnen. Allerdings sollte eine umfassende unternehmensweite Strategie alle Formen von KI und die damit verbundenen Technologien berücksichtigen, anstatt sich nur auf generative KI und große Sprachmodelle zu beschränken.
Der Chatbot GPT (Generative Pre-trained Transformer) wirft wichtige Fragen zur verantwortungsbewussten Nutzung von KI auf. Angesichts des schnellen Tempos der technologischen Innovation und der Verbreitung ist es für Unternehmen unerlässlich, sich der rechtlichen, ethischen und reputativen Risiken bewusst zu sein, die sie möglicherweise eingehen. Sie müssen einen proaktiven Ansatz verfolgen, um diese Risiken anzugehen und sicherzustellen, dass ihre KI-Initiativen mit den übergreifenden Zielen und Werten des Unternehmens in Einklang stehen. Dieser Ansatz kann Unternehmen dabei helfen, das Vertrauen der Stakeholder aufzubauen und sich als verantwortungsbewusste Führungskräfte in der Branche zu etablieren.
Die verantwortungsvolle und regelkonforme Gestaltung von generativen KI-Technologien wie ChatGPT ist entscheidend, um inakzeptable Risiken für Unternehmen zu verhindern. Accenture ist Vorreiter bei der ethischen Nutzung von Technologie und hat die verantwortungsvolle Nutzung von KI bereits seit 2017 in seinen Verhaltenskodex aufgenommen. Indem klare Grundsätze eingehalten werden, die den Respekt vor Menschen fördern und der Gesellschaft nutzen, ermöglicht verantwortungsbewusste KI Unternehmen, Vertrauen in KI aufzubauen und letztendlich die Skalierung von KI-Anwendungen mit Zuversicht durchzuführen. Daher ist es für Unternehmen unerlässlich, verantwortungsbewusste KI-Praktiken zu priorisieren, um die verantwortungsbewusste Gestaltung, Entwicklung und Bereitstellung von KI sicherzustellen.
KI-Systeme erfordern eine vielfältige und inklusive Palette von Inputs, um in einer Weise “geprägt” zu werden, die die breiteren geschäftlichen und gesellschaftlichen Normen von Verantwortlichkeit, Fairness und Transparenz widerspiegelt. Die Gestaltung und Implementierung von KI im Rahmen einer ethischen Struktur beschleunigt das Potenzial für verantwortungsbewusste kollaborative Intelligenz, bei der menschliche Ingeniosität und intelligente Technologie aufeinandertreffen. Dies legt den Grundstein für Vertrauen bei Verbrauchern, der Belegschaft und der Gesellschaft und kann die Geschäftsleistung verbessern und neue Wachstumsquellen erschließen. Durch die Priorisierung von Vielfalt und Inklusivität in der KI-Entwicklung können wir gerechtere und effektivere Systeme schaffen, die allen zugutekommen.
Das Ausmaß, in dem Unternehmen eine bestimmte Technologie oder Methodik umgesetzt haben.
Unternehmen sind dazu aufgefordert, ihre Arbeitsprozesse zu transformieren, um einen Weg zur Generierung von KI-Wert zu finden. Es ist unerlässlich, dass Unternehmensführer sofort die Führung übernehmen, um diese Veränderung umzusetzen, indem sie Arbeitsplätze, Aufgaben und die Umschulung von Mitarbeitern neu gestalten. Letztendlich hat jede Rolle in einem Unternehmen das Potenzial zur Neugestaltung, nachdem aktuelle Rollen in Aufgaben aufgeteilt wurden, die automatisiert oder unterstützt werden können, um für eine neue Ära der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine neu geschaffen zu werden. Es ist eine günstige Zeit für Unternehmen, diese Veränderung einzuleiten und sich im Wettbewerbsmarkt an die Spitze zu setzen.
Generative künstliche Intelligenz steht kurz davor, die Art und Weise, wie wir arbeiten, zu revolutionieren, und eine Ära beispielloser Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen einzuleiten. Mit diesem neuen Paradigma wird die Einführung des “Co-Piloten” einhergehen, eines technologischen Assistenten, der die Natur der Arbeit, wie wir sie kennen, verändern wird. Nahezu jede Arbeit wird betroffen sein, wobei einige ganz eliminiert werden, die meisten sich transformieren und neue Rollen geschaffen werden. Organisationen, die in die Neugestaltung von Arbeitsplätzen investieren und Mitarbeiter darauf vorbereiten, neben Maschinen zu arbeiten, werden an vorderster Front dieser Veränderung stehen und neue Leistungsstandards setzen, wodurch sie ihre weniger innovativen Mitbewerber übertreffen.