Generative Künstliche Intelligenz (GenKI oder GenAI) hat in den letzten Jahren erheblich an Bedeutung gewonnen und bietet viele Möglichkeiten zur Verbesserung von Geschäftsprozessen. Doch trotz des Hypes ist GenAI nicht immer die beste Lösung für alle Anwendungsfälle. Dieser Blogbeitrag basiert auf Artikeln von Gartner “When Not to Use Generative AI” und BCG “How People Create and Destroy Value with Generative AI”, die die Grenzen und Alternativen von GenAI beleuchten. Dieser Blogbeitrag fasst die wesentlichen Punkte der Artikel zusammenfassen und erläutert, wann es sinnvoll ist, auf alternative KI-Techniken zurückzugreifen.

Die Grenzen und Herausforderungen von Generativer KI

Generative AI ist besonders effektiv bei der Erstellung von Inhalten, der Entwicklung konversationeller Benutzeroberflächen und der Wissensentdeckung. Doch es gibt Bereiche, in denen GenAI weniger nützlich ist, wie z. B. bei Vorhersagen, Planung und autonomen Systemen. In solchen Fällen können andere KI-Techniken wie maschinelles Lernen, Optimierung oder Simulation bessere Ergebnisse liefern.

Die Anwendung von GenAI bringt auch Risiken mit sich. Unzuverlässige Ergebnisse, Datenschutzprobleme und regulatorische Anforderungen sind nur einige der Herausforderungen, die berücksichtigt werden müssen. Es ist wichtig, diese Risiken zu kennen und zu bewerten und gegebenenfalls alternative Lösungen in Betracht zu ziehen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist das Vertrauen der Nutzer in GenAI. Die BCG-Studie zeigt, dass Mitarbeiter GenAI in Bereichen, in denen es großen Nutzen bringen kann, misstrauen und es in Bereichen, in denen die Technologie nicht kompetent ist, zu sehr vertrauen. Beispielsweise verbesserten rund 90 % der Teilnehmer ihre Leistung bei kreativen Aufgaben durch den Einsatz von GenAI. Hingegen verschlechterte sich die Leistung bei geschäftlichen Problemlösungen um 23 %, wenn GenAI verwendet wurde. Dies unterstreicht die Notwendigkeit, GenAI gezielt und bewusst einzusetzen, um sowohl Wertschöpfung zu maximieren als auch Wertzerstörung zu vermeiden. Der strategische Einsatz von GenAI-Lösungen wie z. B. ChatGPT oder Microsoft Copilot setzt entsprechende Kenntnisse der Technologie und der Verwendung, wie z. B. richtiges Prompten, voraus.

Alternativen zu Generativer AI

Für Anwendungsfälle, in denen GenAI nicht optimal ist, gibt es zahlreiche alternative KI-Techniken. Maschinelles Lernen, Optimierung, Simulation und Wissensgraphen sind nur einige der Möglichkeiten, die oft weniger riskant, kostengünstiger und leichter zu verstehen sind. Diese Techniken können in vielen Fällen bessere Ergebnisse liefern, insbesondere wenn es um Vorhersagen, Planung und autonome Systeme geht. Durch die sorgfältige Bewertung des Anwendungsfalls und die Berücksichtigung dieser alternativen KI-Techniken können Unternehmen sicherstellen, dass sie die bestmöglichen Ergebnisse erzielen.

Fazit

Generative AI bietet viele Vorteile, aber es ist wichtig, die Grenzen und Risiken zu kennen. Die Erkenntnisse aus den Artikeln von Gartner und BCG unterstreichen die Notwendigkeit, GenAI gezielt und bewusst einzusetzen. Durch die sorgfältige Bewertung des Anwendungsfalls und die Berücksichtigung alternativer KI-Techniken können Unternehmen sicherstellen, dass sie die bestmöglichen Ergebnisse erzielen und gleichzeitig die Risiken minimieren. Es ist entscheidend, das Vertrauen der Nutzer in die Technologie zu stärken und sicherzustellen, dass GenAI in den richtigen Kontexten eingesetzt wird, um sowohl Wertschöpfung zu maximieren als auch Wertzerstörung zu vermeiden.

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