Unsere GenAI-Projekte bei Unit8 lassen sich nach ihrem Reifegrad kategorisieren, von fertigen operativen Implementierungen über Proof-of-Concepts bis hin zu zukunftsorientierten Experimenten. Im Folgenden zeigen wir einige Beispiele im Detail.
 

1. Produktive Anwendungsfälle: Wie kann die ­Produktivität von Fachkräften gesteigert werden?

Aktuelle produktive Anwendungsfälle zielen darauf ab, Wissensarbeit zu erleichtern, und konzentrieren sich hauptsächlich auf Produktivitätssteigerungen. Sie basieren grösstenteils auf gebrauchsfertigen Lösungen wie ChatGPT oder Microsoft 365 Copilot. Es ist zu erwarten, dass mit der Weiterentwicklung der Technologie solche Lösungen allmählich zu Massenware werden. Schon heute sehen wir eine starke Nachfrage nach Lösungen wie: 

• Copilots für Softwareentwickler: Vereinfachung von Entwicklungsprozessen sowie Steigerung der Effizienz in den Arbeitsabläufen der Softwareentwicklung.
• Schnittstellen zu Wissensdatenbanken: Bereitstellung von Unternehmenswissen und vereinfachter Zugriff auf interne Daten für fundierte Entscheidungsfindung.
• Hyperpersonalisierte Marketingkampagnen: Erstellung personalisierter Botschaften zur Föderung von Kunden­bindung und Umsatzsteigerung.
   

2. Proof-of-Concepts: Wie können Innovationen im Unternehmen vorangetrieben werden?

Über produktivitätsorientierte Anwendungsfälle hinaus nutzen viele Unternehmen ihre Expertenwissensbasis, um bereichsspezifische Aufgaben und Arbeitsabläufe zu verbessern. Hier unterscheiden sich die Unternehmen gemäss der Reife ihrer Technologie sowie der Governance-­Strukturen. Mithilfe einer soliden Governance lässt sich der Zugriff auf die wichtigsten unstrukturierten Daten vereinfachen. Auch wenn die Projekte meist noch nicht produktiv sind, stellen wir im Folgenden einige Beispiele vor:

• Verträge und juristische Anwendungsfälle: Optimierung der Vertragsverwaltung und Risikominderung durch KI-gestützte Lösungen.
• Schnittstellenverbesserung für Maschinen: Vereinfachter Zugang zu Maschinenkonfigurationen und Optimierung der Betriebsabläufe durch intuitive KI-Schnitt­stellen.
   

3. Experimente: Wie wird meine Branche (teilweise) disruptiert?

Abschliessend lässt sich feststellen, dass einige Kunden bereits über die schrittweise Verbesserung oder Prozessoptimierung hinaus denken. Von KI-gestützter personalisierter Medizin bis hin zu KI-gesteuertem Produktdesign entfaltet sich ein enormes Transformationspotenzial. Zahlreiche Diskussionen zu Themen dieser Richtung erfolgen bereits heute: 

• Erforschung autonomer Agenten: Den Weg für die ­Automatisierung von Aufgaben und die Steigerung der betrieblichen Effizienz durch autonome Agenten ­ebnen.
• Das unbekannte Unbekannte: Noch unentdeckte Anwendungen, die die Rolle der Technologie in einer bestimmten Branche völlig neu definieren könnten.

Angesichts der rasanten Entwicklung innerhalb der technologischen Landschaft ist es für Unternehmen entscheidend, über bestehende Modelle und Werkzeuge hinauszudenken. Der Fokus sollte hierbei insbesondere auf Innovations- und Anpassungsfähigkeit liegen. Die von Sam Altman in seinem jüngsten Vortrag in Stanford prognostizierte Entwicklung von KI-Modellen verlangt einen proaktiven Ansatz zur Zukunftssicherung von Organisationen.

"ChatGPT ist fast schon peinlich. GPT-4 ist das dümmste Modell, das ihr je verwenden werdet … bei Weitem. GPT-5 wird viel intelligenter sein als ­GPT-4, und wir sind noch lange nicht am Ende dieser ­Entwicklung."
Sam Altman, CEO von OpenAI