KI-Agenten können zwar auf komplexe Anfragen reagieren, Entscheidungen treffen und eigenständig Maßnahmen ergreifen, aber sie sind immer noch auf Daten angewiesen, um zu einem Ergebnis zu kommen. Daher kann KI nicht wie ein Mensch denken.

Menschliche Gedanken und Entscheidungen basieren auf einem allgemeinen Bewusstsein in Kombination mit früheren Erfahrungen. Im Zusammenspiel mit Gefühlen, Intuition und gesundem Menschenverstand treffen wir dann unsere Entscheidungen. All das entwickelt sich während unseres gesamten Lebens und ermöglicht uns, nachzudenken und uns Zeit für eine fundierte Entscheidung zu nehmen. Im Marketing kann ein Mitarbeiter beispielsweise eine emotionale Verbindung zu aktuellen Ereignissen entdecken, die ihm hilft, eine erfolgreiche Kampagne anzustoßen. Ein KI-Marketing-Agent hingegen kann Markttrends basierend auf aktuellen Ereignissen vorhersagen.

Andererseits nutzt KI die Daten, mit denen sie trainiert wurde, um schnelle Entscheidungen basierend auf Mustern zu treffen, die sie während der Datenanalyse erkannt hat. Ihre Entscheidungen werden nicht von Emotionen und Vortragsweise beeinflusst.

Für Unternehmen bedeutet das, dass Sie sich darauf verlassen können, dass ein gut trainierter KI-Agent Daten analysiert und auf der Grundlage seiner Erkenntnisse auf Lösungen basierende Verbesserungsoptionen bereitstellt. Menschliche Mitarbeiter sind jedoch immer noch notwendig, um eine echte emotionale Verbindung aufzubauen und komplexe oder kreative Problemlösungen zu finden.

Da die Ergebnisse eines KI-Agenten auf den Daten basieren, mit denen er trainiert wurde, werden seine Ergebnisse ebenfalls voreingenommen sein, wenn die Trainingsdaten voreingenommen waren. Ein gutes Beispiel dafür sind historische Einstellungsdaten. In der Vergangenheit hatten viele Männer Führungspositionen inne. Folglich würde eine KI, die mit diesen Informationen trainiert wurde, bei der Analyse von Lebensläufen für eine höhere Position Männer bevorzugen.

Selbst bei unvoreingenommenen Daten kann ein KI-Algorithmus voreingenommen sein. Normalerweise treten algorithmische Voreingenommenheiten durch menschliche Entscheidungen im Designprozess oder während der Entwicklungsphase auf. Wenn beispielsweise ein KI-Algorithmus zur Bestimmung des Kreditrisikos entwickelt wird und Entwickler Funktionen programmieren, die soziale Netzwerke durchforsten, könnte das System unbeabsichtigt Personen bestimmter Bevölkerungsgruppen diskriminieren. Stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Technologie so trainieren, dass die Ethik der KI bei der Kunden-Experience priorisiert wird, um Voreingenommenheiten durchweg zu vermeiden, insbesondere bei der Arbeit mit Kunden.

Um zu verhindern, dass Voreingenommenheiten Ihre KI-Systeme infiltrieren, sollten Sie die Technologie regelmäßig auf voreingenommene Informationen überwachen und neu bewerten. Dazu gehört die Planung eines regelmäßigen Audits Ihrer Daten und Algorithmen, um aktuelle, klare, seriöse und unvoreingenommene Informationen zu gewährleisten. Lassen Sie Benutzerfeedback einfließen und implementieren Sie die Korrekturen regelmäßig. ServiceNow hat sich der Entwicklung verantwortungsvoller KI verschrieben, KI, die sicher, unvoreingenommen und unbedenklich für Menschen und Unternehmen ist.

Eine der häufigsten Fehlannahmen über KI ist, dass sie den Bedarf an menschlichen Mitarbeitern in vielen Branchen vollständig beseitigt. Die Technologie wird zwar zweifellos den Arbeitsmarkt transformieren, doch sie wird wahrscheinlich die Arten von Aufgaben, die menschlichen Mitarbeitern zugewiesen werden, und die Art und Weise, wie sie ihre Arbeit erledigen, verändern, anstatt zu Massenentlassungen zu führen.

Viele KI-Plattformen helfen dabei, einfache Aufgaben zu automatisieren, so dass menschliche Mitarbeiter Zeit haben, kreativ zu sein und eskalierte Aufgaben zu bearbeiten. Im Kundenservice bedeutet das, dass menschliche Mitarbeiter komplexe Probleme angehen und Einfühlungsvermögen vermitteln, während Kunden bei grundlegenden Fragen wie der Meldung fehlender Artikel in einer Bestellung schnellen Service erhalten können.

KI hilft auch bei der Schaffung neuer Arbeitsplätze, insbesondere in technologischen Rollen. Während Jobs mit eher monotonen Aufgaben wie Dateneingabe und Auftragsannahme in Zukunft automatisiert werden, entstehen neue, speziell auf KI ausgerichtete Rollen. Beispiele sind KI-Training und -Entwicklung, Data Science und KI-Wartung. Daher sollten sich die Mitarbeiter auf Umschulungen oder Weiterbildungen konzentrieren, um mit der Ausweitung der KI auf dem Arbeitsmarkt wettbewerbsfähig zu bleiben.

Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass KI für alle eingesetzt werden kann, um die Fähigkeiten der Menschen zu verbessern. Während KI-Prozesse und KI-Agenten mühsame und zeitaufwendige Aufgaben erledigen, haben menschliche Mitarbeiter mehr Bandbreite, um sich auf Strategien und kreative Aufgaben zu konzentrieren.

Wir wissen bereits, dass ein KI-System durch die Daten beschränkt ist, mit denen es trainiert wird. Daher ist auch sein Wissen durch den Umfang dieser Daten begrenzt. Das bedeutet, dass KI nicht allwissend ist, da sie nicht auf Informationen außerhalb dieses spezifischen Datensatzes zugreifen kann. Tatsächlich ist es so, dass die KI Fehler machen oder falsche Informationen bereitstellen kann, wenn die Daten ungenau sind.

Online-Informationen, die in Suchmaschinen gefunden werden, basieren beispielsweise auf riesigen Mengen an Textdaten, die von großen Sprachmodellen (Large Language Models; LLMs) genutzt werden. Wenn falsche Informationen als Tatsachen dargestellt und mehrmals wiederholt werden, zieht die KI daraus den Schluss, dass die Informationen korrekt sind, und stellt sie als Tatsache dar. Dies kann zu einer massenhaften Verbreitung von Fehlinformationen mit folgenschwerer Bedeutung in wichtigen Bereichen wie Gesundheits-, Rechts- und Finanzwesen sowie Politik führen.

Egal ob Sie mit einem der größten KI-Unternehmen arbeiten oder Ihr eigenes System entwickeln, ist es wichtig, KI verantwortungsvoll einzusetzen und sich ihrer potenziellen Beschränkungen bewusst zu sein.

Tatsächlich ist KI für verschiedene Branchen nützlich, nicht ausschließlich für solche, die mit Technologie zu tun haben. Ein spezifisches Beispiel ist die Beliebtheit von agentengebasierter KI. Dabei werden KI-Agenten bereitgestellt, die nicht nur Informationen liefern, sondern auch Maßnahmen ergreifen, mit anderen KI-Agenten und menschlichen Mitarbeitern interagieren und fundierte Entscheidungen treffen können.

Nachfolgend finden Sie einige Beispiele für nicht technologisch ausgerichtete Branchen, in denen KI hilfreich sein kann:

• Gesundheitswesen: KI wird im gesamten Gesundheitswesen eingesetzt, um genauere Diagnosen zu stellen, eine personalisiertere Patientenversorgung zu ermöglichen und neue Medikamente und Behandlungsoptionen zu entwickeln. Ein Beispiel hierfür ist KI, die in der medizinischen Bildgebung eingesetzt wird, wie Mammografie zur Erkennung von Brustkrebs oder MRT zur Analyse von Hirntumoren und anderen neurologischen Erkrankungen. Der Einsatz dieser Technologie führt zu einer größeren Genauigkeit bei der Diagnose, einer früheren Erkennung und dem Potenzial für personalisiertere Behandlungspläne.
• Fertigungsindustrie: KI hilft dabei, Fertigungsprozesse zu skalieren, die Qualitätskontrolle zu verbessern sowie Geräte- und Systemausfälle vorherzusagen. KI bietet beispielsweise eine vorausschauende Wartung für Fertigungssysteme, indem sie die Eingangsgrößen von mehreren Sensoren auf Anomalien überwacht. Vorausschauende Wartung spart Fertigungsunternehmen Zeit und Geld im Vergleich zu herkömmlichen präventiven oder reaktiven Wartungsmaßnahmen, durch die Produktionslinien über lange Zeiträume stillstehen können.
• Finanzwesen: KI im Finanzwesen erkennt Betrug früher, bietet personalisierte Finanzberatung, verwaltet Risiken und empfiehlt Investitionen. Bei der Erkennung von Betrug werden durch maschinelles Lernen Banktransaktionen in Echtzeit analysiert. So kann die KI sofort ungewöhnliche Ausgabenmuster, Transaktionen an ungewöhnlichen Orten, mehrere schnelle Transaktionen und Ausgaben außerhalb der üblichen Muster erkennen. Davon profitieren Banken und Verbraucher, da sie auf diese Weise nicht durch Betrug Verluste erleiden. So wird die Sicherheit verbessert, und es werden genauere Betrugswarnungen ausgegeben.
• Einzelhandel: KI schafft eine personalisiertere Kunden-Experience, überwacht Preistrends und verwaltet den Warenbestand. KI-Algorithmen mit Modellen für maschinelles Lernen analysieren beispielsweise Kundendaten, um die Präferenzen und Gewohnheiten eines einzelnen Kunden zu verstehen. Das Modell kann dann maßgeschneiderte Empfehlungen anzeigen und an diese Personen senden, was zu mehr Umsatz, besserer Kundenbindung und -loyalität und einem effizienteren Bestandsmanagement führt.
• Landwirtschaft: KI kann dazu beitragen, die Ernteerträge zu verbessern, indem sie landwirtschaftliche Daten anzeigt, Bewässerungssysteme optimiert und die Gesundheit von Pflanzen und Tieren überwacht. Landwirte können Daten von Drohnenbildern, Sensoren und Wettermustern eingeben, um Flächen ihres Landes zu identifizieren, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern. So können sie Pflanzenbefall oder Unkrautbesatz verhindern und die Bewässerung oder Düngung optimieren. Das führt zu höheren Ernteerträgen, einer geringeren und nachhaltigeren Ressourcennutzung, niedrigeren Arbeitskosten und einer früheren Erkennung von Anbauproblemen.

Die potenziellen Vorteile von KI sind enorm und vermehren sich mit der Weiterentwicklung der Technologie, unabhängig von der Branche, in der Sie arbeiten und die Sie optimieren möchten.

Obwohl für die Entwicklung neuer KI-Systeme und -Algorithmen hochqualifizierte Mitarbeiter mit technischem Fachwissen benötigt werden, kann praktisch jeder KI-Tools einsetzen, um Innovationen umzusetzen. Tatsächlich nutzt fast jeder KI wahrscheinlich täglich, ohne es überhaupt zu wissen.

Zu den alltäglichen Anwendungen von KI gehören:

• Rechtschreib- und Grammatikprüfungen zur Verbesserung der Kundenkommunikation
• Sprachassistenten (z. B. Siri oder Alexa) für die schnelle Beantwortung eigener Fragen
• Gesichtserkennung für mehr Sicherheit
• Personalisierte Empfehlungen von Streamingdiensten

Für die karriereorientierte Nutzung von Unternehmen entwickelte grundlegende KI-Tools und -Plattformen sind oft anwenderfreundlich und haben intuitive Oberflächen. Wenn KI am Arbeitsplatz eingesetzt wird, sollten Unternehmen KI-spezifische Schulungen für aktuelle und neue Mitarbeiter anbieten, um sicherzustellen, dass die Technologie den Geschäftsstandards entspricht.

Eine Tatsache bei KI ist, dass sie die Produktivität zwar erheblich steigern, dies aber nicht garantieren kann. KI ist ein leistungsstarkes Tool, aber wenn Sie sie nicht effektiv einsetzen, führt sie nicht automatisch zu einem produktiveren Workflow.

KI kann eingesetzt werden, um die Produktivität durch Optimierungen in der Lieferkette, bei der Planung logistischer Routen und der Verwaltung des Energieverbrauchs in Gebäuden zu steigern. KI kann jedoch auch die Produktivität einschränken, wenn sie beispielsweise eine „Blackbox“-Situation schafft, die kein Mensch nachvollziehen kann. Das führt zu Misstrauen und der Notwendigkeit, die Ausgaben der KI nochmals zu überprüfen, wodurch Zeit verschwendet wird.

Es folgen einige wichtige Tipps für die effektive Implementierung von KI-Tools:

• Investieren Sie ausreichend Planung in die Ausführung, indem Sie sich die Zeit nehmen zu verstehen, wo KI hilfreich ist.
• Holen Sie sich die Unterstützung von Stakeholdern, einschließlich Führungskräften, Mitarbeitern, Kunden und Investoren.
• Legen Sie realistische und datengestützte Erwartungen fest, wie KI Ihr Unternehmen verbessern soll.
• Führen Sie Schulungen durch, um sicherzustellen, dass alle in Ihrem Unternehmen wissen, wie KI eingesetzt wird.
• Trainieren Sie die KI anhand hochwertiger Daten, um Fehlinformationen, Ungenauigkeiten und Voreingenommenheiten zu verhindern.
• Lassen Sie KI-Systeme von Menschen überwachen, um sicherzustellen, dass die Technologie genau und effektiv arbeitet.

Kurz gesagt: Ob sich die Produktivität steigern lässt, hängt davon ab, wie Sie KI-Tools nutzen und in Ihr Unternehmen integrieren.

Die Wahrheit über die Kosten von KI ist, dass sie von Ihrer Herangehensweise an die Implementierung in Ihrem Unternehmen abhängen. Es kann kostspielig sein, ein neues KI-Modell von Grund auf zu entwickeln und neue Algorithmen zu testen, um auf dem neuesten Stand zu bleiben. Ein wirtschaftlicherer Ansatz wäre es, vorhandene Tools zu nutzen oder mit einem KI-Unternehmen zusammenzuarbeiten, um eine anwenderdefinierte Oberfläche basierend auf seiner Plattform zu entwickeln.

Die Zusammenarbeit mit einem KI-Anbieter anstelle der Entwicklung einer eigenen Plattform kann Ihnen dabei helfen, sich mit der Technologie vertraut zu machen und die besten Optionen für Ihre spezifischen Anforderungen zu finden. Durch die weit verbreitete Verfügbarkeit neuerer KI-Tools und -Plattformen haben diese Anbieter die Technologie zugänglicher und erschwinglicher gemacht.

Wenn Sie mit der Implementierung verschiedener KI-Tools in Ihrem Unternehmen beginnen, ist es wichtig, diese häufigen KI-Mythen zu widerlegen, um falschen Umgang mit der Technologie zu vermeiden und die Akzeptanz der Mitarbeiter zu gewährleisten. In eine zentrale Plattform zu investieren, mit der Sie die Leistungsfähigkeit von KI und KI-Agenten in jedem Bereich Ihres Unternehmens nutzen können, ist der effektivste Weg, um die Vorteile Ihrer Investition voll auszuschöpfen und die Effektivität sicherzustellen.

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Lesen Sie weiter, um Antworten auf noch mehr Fragen zu KI-Mythen zu erhalten:

Wie wirken sich KI-Mythen auf mein Unternehmen aus?

Egal ob Sie, Ihre Stakeholder oder Ihre Kunden an gängige KI-Mythen glauben, können sie Ihrem Unternehmen schaden, wenn sie nicht widerlegt werden. Um die transformative Kraft von KI zu erleben, müssen Sie für alle Beteiligten in Ihrem Unternehmen – intern wie extern – transparent sein, indem Sie allgemein verständlich erklären, wie Sie KI einsetzen, wie die Technologie funktioniert und warum sie von Nutzen ist. In diesen Erklärungen sollten Sie auch die Gelegenheit nutzen, für Klarheit zu gängigen KI-Mythen zu sorgen und interessante Fakten über KI zu vermitteln.

Was ist das größte Problem bei KI?

Das größte Problem zu identifizieren, ist schwierig, doch viele damit verbundene Herausforderungen erfordern Aufmerksamkeit, um sicherzustellen, dass KI verantwortungsbewusst entwickelt und eingesetzt wird. Zu diesen Herausforderungen gehören:

• Verhindern von Voreingenommenheit und Ungerechtigkeit
• Gewährleisten von Transparenz und Erklärbarkeit
• Verhindern von Fehlinformationen und Manipulation
• Bereitstellen realistischer Informationen zu den Impacts auf den Arbeitsmarkt und die Qualifikationen
• Verhindern von Datenlecks und Datenschutzverletzungen
• Gewährleistung von Barrierefreiheit und Gerechtigkeit
• Verhindern eines Mangels an Diversität
• Bereitstellen von Kontrollen zur Gewährleistung der Sicherheit

Wie kann ich in meinem Unternehmen in KI einsteigen?

Um in das Thema KI einzusteigen, finden Sie zunächst heraus, welche aktuellen KI-Trends hilfreich wären, um einen positiven Wandel in Ihrem Unternehmen zu bewirken. Wenden Sie sich dann an ein vertrauenswürdiges KI-Unternehmen wie ServiceNow, um Ihre spezifischen Anforderungen zu besprechen.