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Unternehmensweite Gen-AI-Projekte

Warum KI-Projekte nicht über den Start hinausgehen
Unternehmen müssen die richtigen Anwendungsfälle identifizieren, die Datenqualität verbessern und experimentierfreudig sein

Von Stefan Habitzreuther, Sales Director DACH bei Freshworks

Viele Unternehmen beschäftigen sich bereits mit generativer KI (Gen-AI) und versuchen, damit die Produktivität zu steigern und die Benutzererfahrung zu verbessern. Fast drei Viertel der Unternehmen haben laut Accenture Künstliche Intelligenz zu ihrer obersten digitalen Investitionspriorität für 2024 gemacht. Aber wenn es darum geht, diese Experimente in Geschäftsergebnisse umzuwandeln, haben Unternehmen noch viel Arbeit vor sich. Laut einer kürzlich durchgeführten AWS-Umfrage unter Chief Data Officers haben nur 19 Prozent der Unternehmen ihre frühen Gen-AI-Bemühungen zu Experimente mit Anwendungsfällen weiterentwickelt, und nur 6 Prozent haben diese Experimente tatsächlich im Betrieb umgesetzt. Mit anderen Worten: Während die Akzeptanzrate hoch ist, hinkt die Ausführungsrate von Gen-AI-Initiativen deutlich hinterher. Was können Unternehmen also tun, um ihren ROI mit KI zu steigern?

Undefinierte Anwendungsfälle
Laut der AWS-Umfrage verwenden etwa 45 Prozent der Unternehmen Gen-AI-Tools, um den Kundensupport zu verbessern, hauptsächlich durch den Einsatz von Chatbots.

Zwischen 35 Prozent und 40 Prozent dieser Führungskräfte geben auch an, dass ihre Unternehmen diese Tools nutzen, um die persönliche Produktivität zu steigern oder die Softwareentwicklung zu beschleunigen (in Form von Code-Assistenten), und weitere 32 Prozent für Vertrieb und Marketing (für personalisierte Kampagnen und Angebote).

11 Prozent der Unternehmen geben an, dass sie unternehmensweite Gen-AI-Projekte pilotieren. 16 Prozent berichten, dass sie den Einsatz generativer KI durch Mitarbeiter sogar verboten haben.

Diese niedrigen Zahlen überraschen nicht. Viele Unternehmen haben ihre Daten noch nicht für KI vorzubereitet. Das Hochladen ihrer Daten in öffentlich zugängliche Modelle wie ChatGPT birgt Risiken; und nur wenige Unternehmen verfügen über interne Data-Science-Ressourcen, um ihre eigenen Gen-AI-Modelle zu erstellen.

Wie in fast allen Fällen, in denen eine beliebte neue Technologie den Arbeitsplatz erreicht, beginnt dies mit einzelnen Teammitgliedern. Einzelpersonen haben damit angefangen, Smartphones bei der Arbeit zu verwenden, lange bevor Arbeitgeber Richtlinien für mobile Geräte veröffentlichten. Bei GenAI ist die Entwicklung ähnlich. Manche Teammitglieder gehen voran und nutzen öffentlich zugänglichen Tools wie Google Bard, um manuelle Aufgaben zu automatisieren und ihre Produktivität zu verbessern.

Schlechte Datenqualität
Im Idealfall nutzen Unternehmen proprietäre Daten dazu, um ein großes Sprachmodell (LLM) wie Llama, OpenLM oder Mistral zu verfeinern. So können sie damit Aufgaben ausführen, die speziell auf die Bedürfnisse ihre zugeschnitten sind, etwa Kreditanträge bewerten, oder Unterbrechungen der Lieferkette vorhersagen.

Unternehmen können auch ein proprietäres LLM mit seinen eigenen domänenspezifischen Daten erstellen und trainieren. Dieser Prozess ist allerdings teuer, kann Jahre dauern und erfordert interne Datenwissenschaftler. Die Partnerschaft mit einem großen LLM-Anbieter ist eine weitere Option, um dasselbe zu erreichen. In beiden Fällen sind die meisten Unternehmen dazu nicht annähernd in der Lage, da ihre eigenen Daten nicht für anspruchsvolle KI-Anwendungen bereit sind.

Eine umfassende Datenstrategie ist für die Nutzung von KI allerdings entscheidend. Trotzdem leisten nur wenige Unternehmen die erforderliche Vorarbeit, um ihre Daten für die Einbindung in LLMs vorzubereiten. Zu den grundlegenden Schritten gehören:
>> Aufbrechen von Datensilos
>> Integration oder Sammlung von Daten zum Trainieren der KI
>> Sicherstellen, dass die Daten den grundlegenden Qualitätsstandards entsprechen

Risikoaversion
Unternehmen, die beim Einsatz von generativer KI zögern, sollten ihr Handeln überdenken. Schließlich werden Führungskräfte, die sich der KI mit einer experimentierfreudigen und innovativen Haltung nähern, langfristig am meisten Erfolg haben. Skeptische Anwender von Gen-AI-Tools haben häufig Angst, durch die Technologie ersetzt zu werden. Die Möglichkeiten der KI sind jedoch kein Ersatz, sondern vielmehr eine Hilfe für Teams. Dadurch wird KI immer mehr zu einem unverzichtbaren Werkzeug für international operierende Unternehmen. Wichtig ist allerdings, das richtige Maß und die passenden Tools für die jeweiligen Aufgaben zu finden. (Freshworks: ra)

eingetragen: 22.08.24
Newsletterlauf: 07.10.24

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Meldungen: Tipps und Hinweise

Wie sich Teamarbeit im KI-Zeitalter verändert
Liefertermine wackeln, Teams arbeiten unter Dauerlast, Know-how verschwindet in der Rente: In vielen Industrieunternehmen gehört der Ausnahmezustand zum Betriebsalltag. Gleichzeitig soll die Zusammenarbeit in Produktion, Qualitätskontrolle und Wartung immer schneller, präziser und vernetzter werden. Wie das KI-gestützt gelingen kann, zeigt der Softwarehersteller Augmentir an sechs konkreten Praxisbeispielen.
Vom Workaround zum Schatten-Account
Um Aufgaben im Arbeitsalltag schneller und effektiver zu erfüllen, ist die Suche nach Abkürzungen Gang und Gebe. In Kombination mit dem technologischen Fortschritt erreicht die Effizienz menschlicher Arbeit so immer neue Höhen und das bringt Unternehmen unwissentlich in eine Zwickmühle: Die zwischen Sicherheit und Produktivität. Wenn ein Mitarbeiter einen Weg findet, seine Arbeit schneller oder besser zu erledigen, die Bearbeitung von Zugriffsanfragen durch die IT-Abteilung aber zu lange dauert oder zu kompliziert ist, dann finden Mitarbeiter oftmals "kreative" Lösungen, um trotzdem weiterarbeiten zu können. Diese "Workarounds" entstehen selten aus böser Absicht. Allerdings stellen sie gravierende Sicherheitslücken dar, denen sich viele Beschäftigte und Führungskräfte nicht bewusst sind.
KI in der Cloud sicher nutzen
Keine Technologie hat die menschliche Arbeit so schnell und weitreichend verändert wie Künstliche Intelligenz. Dabei gibt es bei der Integration in Unternehmensprozesse derzeit keine Tür, die man KI-basierter Technologie nicht aufhält. Mit einer wachsenden Anzahl von KI-Agenten, LLMs und KI-basierter Software gibt es für jedes Problem einen Anwendungsfall. Die Cloud ist mit ihrer immensen Rechenleistung und Skalierbarkeit ein Motor dieser Veränderung und Grundlage für die KI-Bereitstellung.
Clever skalieren auf Basis bestehender Strukturen
Da Generative AI zunehmend Teil unseres Alltags wird, befinden wir uns in einer KI-Phase, die sich durch außerordentliche Fähigkeiten und enormen Konsum auszeichnet. Was anfangs auf einer theoretischen Ebene stattgefunden hat, ist inzwischen messbar - und zwar bis zur kleinsten Einheit. Aktuelle Untersuchungen von Mistral AI und Google deuten darauf hin, dass die Folgen einer einzigen Interaktion vernachlässigbar sind: Bruchteile eines Watts, einige Tropfen Wasser und ein Kohlenstoffausstoß, der etwa dem entspricht, was beim Streamen eines Videos unter einer Minute verbraucht wird.
Von Cloud-First zu Cloud-Smart
Die zunehmende Vernetzung von IT- und OT-Systemen bedeutet für die Fertigungsindustrie neue Sicherheitsrisiken. Ein moderner Cloud-Smart-Ansatz verbindet Innovation mit effektiven Sicherheitslösungen, um diesen Herausforderungen gerecht zu werden. Die industrielle Digitalisierung stellt die Fertigungsindustrie heute vor neue Herausforderungen - insbesondere in puncto Sicherheit.
Technik statt Vertrauen
Die andauernden Turbulenzen in den USA seit Amtsantritt von Donald Trump, die konsequente Kürzung von Mitteln für Datenschutz und die Kontrolle staatlicher Überwachungsprogramme verdeutlichen: Wer als Behörde oder Institution höchste Datensicherheit garantieren muss, kann nicht auf US-amerikanische Unternehmen oder deren europäische Töchter setzen.
Risiko von SaaS-zu-SaaS-Integrationen
Ein SaaS-Sicherheitsalbtraum für IT-Manager in aller Welt wurde kürzlich wahr: Hacker nutzten legitime OAuth-Tokens aus der Drift-Chatbot-Integration von Salesloft mit Salesforce, um unbemerkt Kundendaten von der beliebten CRM-Plattform zu exfiltrieren. Der ausgeklügelte Angriff deckt einen kritischen toten Winkel auf, von dem die meisten Sicherheits-Teams nicht einmal wissen, dass sie von ihm betroffen sind.
Kostenfallen erkennen und vermeiden
Remote Work, Cloud Computing und mobile Endgeräte haben die Arbeitswelt grundlegend verändert. Mitarbeiter erwarten heute, von überall aus auf ihre Anwendungen und Daten zugreifen zu können. Virtuelle Desktop-Lösungen machen diese Flexibilität möglich, indem sie Desktop-Umgebungen und Anwendungen über das Netzwerk eines Unternehmens bereitstellen. Doch der Markt für solche Lösungen ist komplex und vielfältig. IT-Entscheider stehen vor der Herausforderung, aus dem Angebot die passende Lösung zu identifizieren, die sowohl technische Anforderungen als auch wirtschaftliche Ziele erfüllt.
Übergang in die neue Systemlandschaft
Der Umstieg auf SAP S/4HANA ist bei vielen Unternehmen bereits in vollem Gange oder steht unmittelbar bevor. Wer in diesem Zusammenhang seine Archivierungsstrategie überdenkt, kann wertvolle Zeit, Kosten und Aufwand sparen. Die Archivierungsexperten von kgs haben zehn zentrale Aspekte zusammengestellt, die dabei helfen, den Übergang in die neue Systemlandschaft effizient und zukunftssicher zu gestalten.
Die Zukunft braucht offene KI-Infrastrukturen
KI ist mehr als ein ominöses Hinterzimmer-Experiment. Die Technologie ist eine treibende Kraft, wenn es um Produkte, Entscheidungen und Nutzererfahrungen über jegliche Wirtschaftsbereiche hinaus geht. Mittlerweile stellen Unternehmen jedoch die Inferenz in den Mittelpunkt ihrer KI-Implementierungen. Hier können die Modelle ihren eigentlichen Mehrwert unter Beweis stellen - unter anderem in Form von Antworten auf drängende Fragen, Vorhersagen und Content-Generierung. Der Anstieg des Inferenz-Bedarfs bringt jedoch eine entscheidende Herausforderung mit sich. Bei Inferenzen handelt es sich nämlich nicht um einzelne Workloads.

Digitale Technologien im Kundenservice Bandbreite der CNAPP-Funktionen verstehen

Fachbeiträge: Hintergrund

Künstliche Intelligenz in der Cloud
Die Giganten der Tech-Branche planen in diesem Jahr mehr als 300 Milliarden US-Dollar auszugeben, um im KI-Wettrüsten wettbewerbsfähig zu bleiben. Allein Amazon hat über 100 Milliarden US-Dollar angekündigt, während Microsoft, Alphabet und Meta jeweils weitere Dutzende Milliarden für den Bau riesiger Rechenzentren, den Ausbau von GPU-Clustern und die Sicherung ihrer Dominanz im Bereich der Cloud-basierten KI ausgeben wollen. Investitionen in dieser Größenordnung sorgen für Schlagzeilen und viele Unternehmen, die selbst dabei sind, ihre KI-Strategie zu planen, sehen sich gezwungen, ihrerseits hohe Budgets einzuplanen. Für die meisten Unternehmen ist es jedoch weder praktikabel noch notwendig, den Plänen der Hyperscaler zu folgen. IT-Führungskräfte fragen sich deshalb zurecht, was für den Einsatz der KI im Unternehmen tatsächlich benötigt wird.
Tape hat ausgedient, Public Cloud ist verzichtbar
Zwei in der Datensicherung eingesetzte Technologien stehen derzeit bei vielen Unternehmen und Behörden auf dem Prüfstand. Bei Tape sind mit der Einführung von LTO-10 die Verbindungen zu Vorgängergenerationen komplett abgeschnitten worden, was eine vollständige Migration aller Systeme und Daten notwendig macht. Die Public Cloud entpuppt sich in vielen Fällen als wesentlich teurer als angenommen und zudem bestimmen rechtlichen Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Datenhoheit die Diskussion.

Fachbeiträge: Grundlagen

Beispiel für die 3-2-1-Backup-Regel
Die 3-2-1-Backup-Regel ist ein einfacher, aber wirkungsvoller Ansatz zur Datensicherung. Diese Strategie gewährleistet, dass Daten unter nahezu allen Umständen sicher und wiederherstellbar sind. Sie minimiert Risiken und maximiert die Ausfallsicherheit, indem mehrere Kopien der Daten an verschiedenen Orten aufbewahrt werden. Interessant wird das Thema jedoch, wenn Cloud-Ressourcen bzw. Cloud-Tools mieteinbezogen werden.
Cloud-Repatriierung richtig planen
Lange galt die Cloud als Endpunkt der IT-Modernisierung. Doch mit dem Aufkommen rechenintensiver KI-Workloads, neuen regulatorischen Pflichten und intransparenten Kostenmodellen stellt sich für viele Unternehmen die Frage neu: Welche Workloads gehören wirklich in die Cloud und welche besser zurück ins eigene Rechenzentrum? Dieser Leitfaden gibt Orientierung für die Rückverlagerung geschäftskritischer Anwendungen.

IT Security

Ausbau strategischer Partnerschaften
Armis, das Unternehmen für Cyber-Exposure Management und -Sicherheit, hat einen weiteren wichtigen Meilenstein bekannt gegeben: Der jährliche wiederkehrende Umsatz (ARR) hat die Marke von 300 Millionen US-Dollar überschritten - ein Wachstum von 200 auf 300 Millionen in weniger als zwölf Monaten.
Schutz für Private-Cloud-Workloads
Scale Computing gab eine strategische Partnerschaft mit Bitdefender bekannt. Ziel der Kooperation ist es, fortschrittlichen, integrierten Schutz vor Bedrohungen für private Cloud- und Edge-Umgebungen bereitzustellen. Die neue gemeinsame Lösung kombiniert die selbstheilende Automatisierung und Virtualisierungstechnologie von Scale Computing Hypercore (SC//Hypercore) mit Bitdefender GravityZone, einer führenden Endpoint-Protection-Plattform (EPP). Unternehmen profitieren dadurch von mehrschichtigem Schutz für Workloads, virtuelle Desktops und Daten - unabhängig vom Standort. Gemeinsam bieten beide Unternehmen einen klaren Weg, moderne IT-Umgebungen sicherer, einfacher und effizienter zu gestalten, ohne die Performance zu beeinträchtigen.

IT Security - Angriffe & Lecks

Neue Backdoor im Einsatz
Seit Mitte 2024 beobachten die Bitdefender Labs ein neues Muster bösartiger gezielter Attacken mit dem Ziel, langfristigen Zugriff auf die Opfernetze zu erlangen. Die neuen Akteure, von Bitdefender Curly COMrades benannt, unterstützen offensichtlich russische Interessen und attackieren Unternehmen und Betreiber kritischer Infrastrukturen. Die Opfer befinden sich vor allem in Krisengebieten der aktuellen Geopolitik - darunter Justiz- und Regierungsbehörden in Georgien sowie Energieversorgungsunternehmen in Moldawien.
Attacke gegen Krypto-Währungen
Sicherheitsforscher von Check Point sind einer weiteren Attacke gegen Krypto-Währungen auf die Spur gekommen. Betrügerische Werbeanzeigen über Social Media, die sich als vermeintliche Apps und Finanzdienstleister ausgeben, sollen Nutzer in die Falle locken. Die Kampagne läuft erfolgreich, vor allem in der Europäischen Union, mit über 35000 verseuchten Werbeanzeigen.

IT Security - Fachbeiträge

Malware in Dokumenten
Die Digitalisierung des Finanzsektors und die Verarbeitung großer Mengen sensibler Daten machen Finanzdienstleister zunehmend zur Zielscheibe für Cyberkriminelle. Angreifer setzen dabei auf bewährte Methoden wie Social Engineering, Phishing oder Ransomware, um Systeme zu kompromittieren, Informationen abzugreifen, Unternehmen zu erpressen oder Betriebsstörungen zu verursachen. Besonders häufig wählen sie Angriffspfade, die sich im Arbeitsalltag etabliert haben. Mit Malware infizierte Dokumente stellen immer noch eine oft unterschätzte Bedrohung dar. Der folgende Beitrag erläutert die Gefahr, die von diesem Angriffsvektor ausgeht und wie ein mehrschichtiger Schutzansatz die Cybersicherheit im Finanzumfeld stärken kann.
Aufgaben einer DORA-Compliance lösen
Der Digital Operational Resilience Act (DORA), welcher am 17. Januar 2025 in Kraft getreten ist, betrifft nicht nur Anbieter von Finanzdiensten, sondern auch deren IT-Dienstleister: Dazu gehören sowohl Partner und Distributoren, aber auch indirekte IT-Dienstanbieter, wie die Anbieter von IT-Sicherheitsplattformen. Der Kreis der Unternehmen, für die sich aus dem Gesetz neue Hausaufgaben ergeben, ist also größer als vermutet. Für alle ist DORA aber eine Chance, die Resilienz ihrer IT-Infrastruktur gegen Cyberangriffe jetzt zu erhöhen.

IT Security - Tipps / Hintergrund / Wissen

Grenze des Risikomanagements
Mit der KI befinden wir uns an einem interessanten Wendepunkt, an dem neue Möglichkeiten Gestalt annehmen: Lebensrettende Fortschritte im Gesundheitswesen und im Transportwesen sowie die Nachbildung von Persönlichkeiten des öffentlichen Lebens, wie der verstorbenen Suzanne Somers, sind keine Science-Fiction mehr. Gleichzeitig waren die Sicherheitsbedenken in Bezug auf KI noch nie so groß wie heute. Es besteht ein enormer Bedarf an mehr Bewusstsein und Schutz vor Cyberkriminellen, die in KI-Systeme und -Tools eindringen. Zwar kann KI zur Bekämpfung dieser Betrüger eingesetzt werden, doch ist ein gemischter Ansatz, bei dem herkömmliche Tools mit KI kombiniert werden, die effektivere Strategie.
Sicherheit in die Entwicklung integrieren
Der zunehmende Einsatz von KI-gestützten Tools in der Softwareentwicklung verspricht schnelleres Programmieren, weniger Routineaufgaben und eine gesteigerte Produktivität. Eine aktuelle Analyse von Armis Labs zeigt jedoch, welche Sicherheitsrisiken entstehen, wenn sich Entwickler zu stark auf KI-generierten Code verlassen - insbesondere dann, wenn manuelle Prüfungen entfallen und automatisierte Vorschläge ungeprüft übernommen werden.