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Auf eine Tasse Java mit Simon Zegota
Simon, was begeistert dich als KI-Enthusiast so sehr an Künstlicher Intelligenz?
Ich finde den Grundgedanken einfach herausfordernd: Können wir Computer bauen und programmieren, die denken wie wir Menschen? Bei dem Versuch lernen wir ja auch sehr viel über uns selbst: Was uns als Lebewesen besonders macht und was uns von Computern unterscheidet. Jedem ist klar, dass Computer besser darin sind, mit Zahlen umzugehen. Gleichwohl waren es wir Menschen, die dem Computer das beigebracht haben. Jetzt fokussiert sich die Entwicklung viel stärker auf Sprache, und was soll ich sagen: Die Fortschritte sind enorm! Doch obwohl Computer vereinfacht gesagt gut rechnen und gut schreiben können, sollte uns klar sein, dass wir Menschen noch viel mehr drauf haben als nur das.
So einen Chatbot haben ja die meisten von uns schon mal gesehen und genutzt. Was steckt eigentlich technisch dahinter?
Hinter modernen Chatbots stecken Sprachmodelle, so genannte Large Language Models (LLMs), für die es verschiedene Anbieter gibt. Das LLM von OpenAI kam 2022 als Chatbot auf den Markt und gilt als das erste, das einer breiten Öffentlichkeit bekannt wurde. Aber auch davor gab es schon solche Modelle, die jedoch noch nicht ganz so alltagstauglich waren wie heute ChatGPT.
Das Besondere an LLMs ist ja, dass sie Texteingaben verstehen und befolgen können. Das können diese Modelle nur, weil sie schon vorher Unmengen an Text verarbeitet haben, damit trainiert wurden und gelernt haben, in welcher statistischen Wahrscheinlichkeit Wörter und Fakten zueinander stehen. Häufig wird gesagt, dass diese Modelle “nur” das nächste Wort vorhersagen, was nicht falsch, aber etwas zu relativierend ist. Denn was bedeutet es denn, wenn ein Modell, basierend auf einer Eingabe, präzise das nächste Wort vorhersagen kann? Es bedeutet, dass es zumindest die Fähigkeit besitzt, Worte und Sätze zu begreifen, zusammenzufassen und darüber zu diskutieren. Unabhängig von der Frage also, ob diese Modelle nun intelligent sind oder nicht: Chatbots sind definitiv hilfreich, Code zu analysieren, Informationen zu bündeln und zu teilen, Fragen zu verstehen und schnell zu beantworten.
Mal ganz allgemein gefragt: Wie sieht es deiner Erfahrung nach mit der Akzeptanz von KI in deutschen Unternehmen aus?
Ich bin eigentlich positiv gestimmt, was die Implementierung von KI in deutschen Unternehmen angeht. Laut einer aktuellen Bitkom-Studie sagen 62 % der Befragten, dass ihr Unternehmen KI bereits einsetzt. Klar, das könnte natürlich noch mehr sein, aber es ist ja auch noch Bewegung drin.
Besonders gut für die Akzeptanz von KI ist übrigens eine einfache Bedienung. Nutzende sehen dann häufig sehr schnell, wie ein Chatbot ihren Alltag vereinfachen kann. Zudem nutzen immer mehr Personen die KI auch in ihrem privaten Umfeld und sammeln dementsprechend auch dort Erfahrungen, vor allem junge Menschen.
Was viele indes noch nicht realisieren: KI ist viel mehr als nur ein Chatbot. KI unterstützt auch beim Schreiben von Softwarecode, Automatisieren von Alltagsaufgaben oder Analysieren von großen Datenmengen. Da sind deutsche Unternehmen meiner Erfahrung nach eher noch zögerlich. Kritisch sehe ich es auch, dass es bisher kaum deutsche KI-Technologien gibt und wir noch sehr auf amerikanische Unternehmen wie Microsoft, Amazon und OpenAI angewiesen sind. Momentan gibt es kaum europäische oder deutsche Alternativen, was auf lange Sicht wirtschafts- und geopolitisch zum Risiko werden könnte, zumal KI aus unserem Alltag nicht mehr verschwinden wird.
Kannst du kurz umreißen, welche Chancen du in KI insbesondere für den deutschen Mittelstand erkennst?
Der deutsche Mittelstand hat oft den Vorteil, agiler und präziser im Markt agieren zu können als etwa die ganz großen Konzerne. Auch KI können sie schneller ausprobieren und produktiv einsetzen, während andere noch über das Ob und das Wie diskutieren. Dabei ist KI eine riesige Chance für Unternehmen jeder Größe und Struktur, um die Arbeit produktiver zu machen und mit einem geringeren Personalaufgebot sogar mehr zu schaffen als mit einem großen. Schon deshalb, weil beispielsweise Fleißaufgaben zunehmend durch die KI übernommen werden können. Kleinere Unternehmen haben zudem auch einen kommunikativen Vorteil gegenüber großen Organisationen. Ich bin überzeugt, dass kleine Teams mit den passenden KI-Tools und dem richtigen Fokus sehr viel schaffen können. Und genau solche Teams sehen wir eher im Mittelstand.
Was rätst du denjenigen, die dem Thema KI zögerlich oder gar ablehnend gegenüberstehen?
Unternehmen, die KI ablehnen, rate ich, einen externen Impuls einzuholen. Das kann eine Fachkonferenz, ein Workshop, eine Messe oder eine Firma sein, die zeigt, was im Bereich KI gerade so möglich ist. Meiner Erfahrung nach sind Unternehmen, die KI rundweg ablehnen, auch diejenigen, die damit noch am wenigsten ausprobiert haben. Daher ist so ein Impuls wichtig, um einmal “live” zu erleben, welche Chancen und Möglichkeiten KI auch diesen Unternehmen eröffnet.
Zum Einstieg empfehle ich außerdem, erstmal mit einem internen Chatbot anzufangen. Viele Mitarbeitende, insbesondere die jungen, nutzen Chatbots andernorts ja sowieso schon. Darum ist es wichtig, ihnen auch auf der Arbeit eine offizielle Möglichkeit zur Nutzung solcher Tools zu schaffen. Auch, um der Entstehung einer Schatten-KI vorzubeugen, in der KI unreguliert und auf eigene Faust verwendet wird. Micromata bietet genau so eine Plattform an und hilft gern dabei, diese aufzusetzen. Ist eine solche KI-Plattform erst einmal implementiert, lassen sich von dort aus viele kleine Projekte starten: zum Beispiel der Aufbau einer internen Wissensdatenbank, mit der Mitarbeitende chatten können, um Themen zu recherchieren und sich selbst schlau zu machen. Oder die Anbindung an interne Systeme, um unter all den Informationen leichter zu finden, was man eigentlich sucht.
Unternehmen stehen also vor der Wahl, zuzuschauen, wie andere mit KI ihre Geschäftsprozesse fit für eine noch digitalere Zukunft machen oder selbst einfach mal anzufangen und sich überraschen zu lassen, wie viel mit KI möglich ist. Wir begleiten sie mit unserem Know-how und unserer langjährigen Erfahrung gern dabei.
Lieber Simon, wir danken dir für das Gespräch!
Noch ein Tässchen Java gefällig? Here we go:
