#020 B2B Einsatzszenarien für generative KI

Generative KI ("KI" steht für "künstliche Intelligenz") ist ein Sammelbegriff für KI-basierte Systeme, mit denen Texte, Bilder, Videos, Audio, Code, 3D-Modelle, Daten und vieles mehr mittels Sprach-Prompts erstellt (”generiert”) werden können. Neue Texte oder Bilder entstehen aus bestehenden Materialien (Texten, Bildern etc.), indem zugrundeliegende Modelle neu kombiniert, interpretiert und Zusammenhänge gefunden werden. Je nach Feinabstimmung und Trainingsmodellen entstehen neue Daten, Bilder und Inhalte.

Die folgenden Beispiele sind eine Aufzählung von möglichen Einsatzszenarien im betrieblichen Umfeld.

Versuchen wir zu kategorisieren, können wir zum einen nach generierten Inhalten differenzieren, zum anderen nach unternehmensinternen Anwendungsmöglichkeiten.

Betrachten wir zunächst generierte Inhalte:

• Verfassen von Texten, wie z.B. Artikeln über News, Produkte oder das Unternehmen. Auch in der Kommunikation können Texte für Chatbot-Antworten erstellt werden, Kunden-Mailings in Abhängigkeit von Schlüsselwörtern entworfen werden oder auch für interne Zwecke wie Prozessbeschreibungen oder "how to"-Listen. Für längere Ausarbeitungen oder Mailings kann der eigene Schreibstil adaptiert und Längen vorgegeben werden.
• Erstellen von Bildern und Grafiken: Ob Logos, Produktdesign, Bilder in Verbindung mit Textinhalten oder als künstlerischer Ausdruck. Ebenso wird die Erstellung von Videos oder kurzen Clips unterstützt, kombiniert mit einer Erstellung eines Storyboards oder einem Soundtrack.
• Sounds für z.B. Hintergrundmusik, Gestaltung von Podcasts, Übergängen in Präsentationen oder Untermalung von Text- oder Bilddarstellungen. Aber auch sprachliche Übertragungen von Texten für z.B. andere Formate wie Podcasts oder erweiterte Nutzungen z.B. für sehgeschädigte Menschen sind mögliche Anwendungsszenarien.
• Software: Unterstützung im Rahmen der Programmierung, um Code aus natürlicher Sprache und einer logischen Beschreibung heraus zu erstellen. Oder zur Erstellung von Test-Datensätzen, die bestimmten Kriterien entsprechen. Weiter unterstützt die generative KI bei der Fehlersuche in vorhandener Software und kann Verbesserungen vorschlagen.

Betrachten wir Anwendungsmöglichkeiten im Hinblick auf Branchen bzw. Unternehmensbereiche oder deren Aufgaben:

• Transport und Logistik: zur Optimierung der Beladung oder der Routenplanung, Lieferzeiten und -planung mithilfe von Echtzeitdaten. Außerdem ist vorstellbar, dass durch die Interpretation von Satellitenbildern eine Bewertung möglicher neuer Standorte unterstützt werden kann.
• Reise: personalisierte Reisepläne mit Rahmenbedingungen wie Budget, Vorlieben, Routenplanungen, Zeitvorgaben. Und nicht nur für Reise-Dienstleister oder Kunden, sondern auch für Sicherheitskontrollen an Flughäfen und Bildauswertungen (im Rahmen dessen, was datenschutztechnisch möglich und erlaubt sein wird…) sowie Auslastungen und Auslastungssteuerung ist ein Einsatz denkbar.
• Gesundheit: durch Analyse einer großen anonymisierten Datenbasis bei der Erkennung von Krankheiten, Interpretation von Laborergebnissen, CT-Scans oder Röntgenbildern. Auch die textuelle oder sprachliche Antwort auf Fragen von Patienten auf Basis valider Daten macht eine 7/24 Verfügbarkeit der gesundheitlichen Versorgung möglich.
• Marketing: personalisierter Marketing-Inhalt unter Einbezug bisheriger Käufe und Präferenzen, E-Mail-Kampagnen je nach Kundensegmenten oder -gruppierungen oder Cross-Selling-Strategien können den Umsatz positiv beeinflussen. Intern sind Unterstützung bei Produktbeschreibungen, dem Erstellen von Social-Media-Inhalten und Postings, Werbeschriften und Slogans möglich.

Zu betonen ist abschließend, dass die Angst, dass künstliche Intelligenz Arbeitsplätze vernichten wird, aus unserer Sicht völlig unbegründet ist. KI-Technologien werden Tätigkeiten in Unternehmen unterstützen, vereinfachen oder übernehmen. Das Auswerten des Outputs, das Generieren von Abfragen und das Lernen über effektive Anwendungsmechanismen bleibt jedoch Aufgabe der Mitarbeiter, deren Tätigkeiten sich gegebenenfalls verändern, höherwertig oder effektiver werden können.

Verweise

[1] https://fireflies.ai/blog/generative-ai-use-cases
[2] https://www.leewayhertz.com/generative-ai-use-cases-and-applications/
[3] https://aws.amazon.com/generative-ai/
[4] https://www.techtarget.com/searchitoperations/tip/Generative-AI-use-cases-for-DevOps-and-IT
[5] https://www.gartner.com/en/topics/generative-ai