Illustration Absmeier foto freepik ki-generiert

Die Vorteile der generativen KI sind in den letzten Jahren immer deutlicher geworden. Unternehmen erzielten nicht nur wertvolle Produktivitäts- und Effizienzsteigerungen, sie verbesserten auch die Arbeitsmoral, indem sie den Zeitaufwand für einfache Aufgaben reduzierten. Allerdings verschwimmen die Grenzen zwischen den Unternehmen, die echte KI-Lösungen anbieten, und denen, die sich lediglich als solche vermarkten, immer mehr.

Unternehmen haben bei der Suche nach den richtigen Tools oft Schwierigkeiten, den Hype von den tatsächlichen Fähigkeiten zu unterscheiden. IT-Führungskräfte stehen vor der Aufgabe, echte KI-Tools mit Integrität zu identifizieren: Eine erfolgreiche digitale Transformation hängt heute von der Fähigkeit ab, Fakten von Marketingslogans zu unterscheiden. Es reicht nicht mehr aus, dass Technologieanbieter ihre Produkte einfach als »KI-gesteuert« vermarkten – IT-Experten erwarten heute Beweise, die ihre Fähigkeit bestätigen.

Dennoch lassen sich IT- Experten nicht vom Einsatz von KI abschrecken. In einer Umfrage fand Freshworks heraus, dass 71 % der IT-Mitarbeitenden derzeit auf KI angewiesen sind, um ihre Arbeit zu erledigen. Der Aufstieg von überbewerteten KI-Lösungen hat – ähnlich wie der Aufstieg des Cloud Computing – zu einem kollektiven Bewusstsein für Schlüsselindikatoren der Gültigkeit von KI-Tools geführt.

KI macht den Terminkalender frei

IT-Experten verlangen jetzt zu Recht Nachweise für die Wirksamkeit von KI-Lösungen. Die Betonung auf Verantwortlichkeit im Zusammenhang mit KI hat Teams dazu veranlasst, bei der Rationalisierung ihrer Technologie-Stacks Vorsicht walten zu lassen. Der ROI für IT-Teams liegt im Vordergrund, da sie sicherstellen müssen, dass die Tools, die sie kaufen, nicht nur die Produktivität verbessern, sondern auch einen nachweisbaren Mehrwert für das Unternehmen bieten.

Im Customer Service gibt es je nach Komplexität eine Reihe von Chatbot-Produkten, wobei die besten KI-Chatbots Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning nutzen, um konversationelle und kontextbezogene Unterstützung zu bieten. Das verkürzt die Lösungszeiten und ermöglicht es den Support-Mitarbeitenden, sich auf Fälle zu konzentrieren, die eine menschliche Note erfordern.

Einfachere, regelbasierte Chatbots haben durchaus auch ihren Wert – vorausgesetzt, dass sie für die Automatisierung grundlegender Kundenanfragen angemessen eingesetzt werden. Wenn ein Unternehmen jedoch sinnvolle Kundeninteraktionen mit maßgeschneiderten Erlebnissen der Kunden anstrebt, dann kommt nur ein moderner Chatbot mit den entsprechenden Fähigkeiten in Frage.

Ein Auge für echte KI – Auf welche Unterschiede sollten Unternehmen achten?

KI-Copiloten können erhebliche geschäftliche Vorteile bieten und werden bereits in vielen Branchen eingesetzt. Ein genauerer Blick auf einige KI-Assistenten offenbart jedoch einfacher regelbasierte Algorithmen und vordefinierte Vorlagen. Das kann sich beispielsweise beim Zeitmanagement bemerkbar machen – Kunden, die KI-Assistenten kaufen, erwarten die Fähigkeit, Befehle in natürlicher Sprache zu verstehen und einen Zeitplan zu organisieren, ohne selbst tätig zu werden.

Ein Problem entsteht, wenn es eine Diskrepanz zwischen den Bedürfnissen der Kunden und der von ihnen gewählten Lösung gibt – und da das Marketing in letzter Zeit den KI-Aufkleber manchmal etwas zu großzügig anbringt, sollten IT-Teams ihre Anforderungen klar definieren und überprüfen, ob die von ihnen gewählte Lösung alle Kriterien erfüllt. Um Enttäuschungen zu vermeiden, müssen Unternehmen sicherzustellen, dass sie für das Produkt bezahlen, das sie erwarten.

Assistenten ohne geeignete KI-Fähigkeiten geraten oft in die Falle, auf bestimmte Schlüsselwörter und Phrasen zu warten und einfache Planungsprozesse auszuführen, die wenig echte Produktivitätsgewinne bringen. Anpassungsfähigkeit ist ein Grundpfeiler echter KI – und wenn ein KI-Assistent selbst nach einer Korrektur konsistent Fehler macht, könnte es sich um eine falsch vermarktete Technologie handeln. Echte KI-Technologie ist in der Lage, komplexe Planungspräferenzen zu verstehen, Entscheidungen ohne Benutzereingaben zu treffen und sich an veränderte Umstände anzupassen.

Stefan Habitzreuther, Sales Director DACH bei Freshworks

KI-Washing erkennen

KI-Washing ist ein Begriff, der verwendet wird, um die Praxis zu beschreiben, bei der Unternehmen ihre Produkte oder Dienstleistungen fälschlicherweise als »KI-getrieben« oder »KI-basiert« vermarkten, obwohl sie nicht die tatsächlichen Merkmale oder Fähigkeiten von künstlicher Intelligenz besitzen. Für IT-Verantwortliche kann es eine Herausforderung sein, echte KI-Tools von solchen zu unterscheiden, die lediglich mit KI-Etiketten versehen sind, um auf dem Markt attraktiver zu erscheinen.

Um KI-Washing zu erkennen, sollten IT-Verantwortliche auf bestimmte Indikatoren achten:

Transparenz und Nachvollziehbarkeit:
Echte KI-Tools sollten in der Lage sein, ihre Entscheidungsprozesse und Algorithmen offenzulegen. Wenn ein Anbieter zögert, Einblicke in die Funktionsweise seiner »KI« zu geben, könnte dies ein Zeichen für KI-Washing sein.
Nachweisbare Ergebnisse:
Anbieter von echten KI-Lösungen können in der Regel konkrete Beispiele für die Leistungsfähigkeit ihrer Tools vorweisen. Sie sollten in der Lage sein, Fallstudien oder Daten zu präsentieren, die die Effektivität ihrer KI belegen.
Fachwissen des Anbieters:
Ein tiefes Verständnis von KI und maschinellem Lernen sollte vom Anbieter erwartet werden. IT-Verantwortliche sollten prüfen, ob das Unternehmen über Experten in diesen Bereichen verfügt.
Anpassungsfähigkeit und Lernfähigkeit:
KI-Systeme sollten sich im Laufe der Zeit verbessern und an neue Daten und Szenarien anpassen können. Wenn ein Tool keine Lernfähigkeit zeigt, könnte es sich um eine einfache Automatisierungslösung handeln, die fälschlicherweise als KI verkauft wird.
Branchenkenntnis:
Echte KI-Lösungen sind oft auf spezifische Branchen oder Anwendungsfälle zugeschnitten. Ein Tool, das behauptet, für alle Branchen gleich gut zu funktionieren, könnte ein Hinweis auf KI-Washing sein.
Technische Spezifikationen:
IT-Verantwortliche sollten die technischen Spezifikationen der angebotenen KI-Tools genau prüfen. Echte KI-Systeme nutzen fortschrittliche Technologien wie Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning (ML).
Kundenfeedback und -bewertungen:
Rückmeldungen von aktuellen Nutzern können Aufschluss darüber geben, ob ein Tool tatsächlich KI-Fähigkeiten besitzt oder nicht.
Preisgestaltung:
Wenn die Preisgestaltung eines Tools nicht mit den versprochenen KI-Fähigkeiten übereinstimmt, könnte dies ein weiteres Warnsignal sein.

Es ist wichtig, dass IT-Verantwortliche kritisch bleiben und sich nicht von Marketingversprechen blenden lassen. Eine gründliche Prüfung und das Stellen der richtigen Fragen können dabei helfen, echte KI-Lösungen von solchen zu unterscheiden, die lediglich mit KI-Washing glänzen wollen. Die Fähigkeit, echte von gefälschten KI-Tools zu unterscheiden, ist entscheidend für den Erfolg der digitalen Transformation eines Unternehmens.

Genki Absmeier

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