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Clemens Wasner: Der AI Act gibt der Unternehmens-IT eine besondere Rolle beim praktischen AI-Einsatz

by Yara El-Sabagh

 OUT NOW im #Confare Blog mit Clemens Wasner
Der AI Act gibt der Unternehmens-IT eine besondere Rolle beim praktischen AI-Einsatz

Clemens Wasner  spielt als Mitgründer von  AI Austria und als CEO von enliteAI eine bedeutende Rolle im AI Ecosystem. Im Vorfeld des Confare #CIOSUMMITs haben wir ihn nach seiner Einschätzung des ChatGPT Hypes gefragt.

KI, Analytics und Data sind natürlich auch Schlüsselthemen auf Österreichs wichtigstem IT-Treffpunkt, dem Confare #CIOSUMMIT. In eigenen einstündigen Workshops stehen hochkarätige IT-Entscheider Rede und Antwort, teilen Erfahrungen und geben Ratschläge:

Zum Beispiel:

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AIWie wichtig sind denn Daten und künstliche Intelligenz schon heute in den Unternehmen?

It depends, denn „wichtig“ führt nicht automatisch zu höherer Priorisierung, wenn es um Budgets, Hiring und Projekte geht.

Beispiel Daten: Sprüche wie „Daten sind das neue Öl / Gold“ kennen wir zur Genüge, wenn man sich im Detail ansieht, wie die meisten Unternehmen dies in der Praxis leben, tritt jedoch schnell Ernüchterung ein. Inkonsistente Dokumentation, standortübergreifend unterschiedliche Policies um ERP-Systeme zu befüllen sowie Systeme, die nur in den Vendor Slides miteinander zusammenarbeiten. Für Unternehmen, die nicht Digital Native sind (wie zB. eCommerce, Online Werbung etc.) stellt Datenverwaltung nach wie vor eine große Herausforderung dar, die mit IoT und Cloud noch größer wurde.

Speziell im AI-Bereich kommt hinzu, dass die meisten Unternehmen den Weg des geringsten Widerstandes wählen und AI Lösungen oft nur rund um Effizienzsteigerung einsetzen, dabei aber den ungleich größeren Hebel Preis- und Umsatzoptimierung außer Acht lassen.

ChatGPT zeigt die Potenziale, dass Automatisierung auch in der Kommunikation noch viel weiter gehen könnte, als wir es bis heute erlebt haben. AI erfährt intensive Aufmerksamkeit. Hast Du mit dieser Entwicklung gerechnet?

Ja und nein, ChatGPT stellt eine Evolutionsstufe der LLMs (Large Language Models) von OpenAI dar. So hat das, in 2019 erschienene GPT2 damals bereits eine Diskussion darüber ausgelöst, ob wir in Zukunft von Fakenews Texten überschwemmt werden oder ob die Medienbranche bald auf AI Modellen laufen wird.

Sowohl bei GPT2 als auch beim 2020 erschienen GPT3 hielten sich die praktischen Anwendungen abseits von Copywriting für Onlinewerbung und Summarization in Grenzen, was sich auch in einer überschaubaren Zahl an erfolgreichen Startups ausdrückt, die auf GPT3 als Basis setzen.

Geht man von dieser Trajektorie aus, waren die Erwartungen an die nächsten LLM-Versionen zwar hoch, gleichzeitig hätte aber kaum jemand mit der Zugänglichkeit und dem Funktionsumfang von ChatGPT gerechnet, was sich auch in extrem hohen Nutzungszahlen widerspiegelt.

Was war passiert? Im Gegensatz zu den bisherigen LLM-Generationen hat man hunderttausende Beispiel Konversationen von Menschen als Basis für eine weitere Trainingsschleife genommen, um so den Output zu optimieren. Dass dies wiederum gute bis sehr Ergebnisse liefert und ChatGPT binnen kürzester Zeit in Bing, Slack und die gesamte Microsoft Office Suite integriert wird war definitiv nicht abzusehen.

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Haben sich die Perspektiven für AI im Unternehmen durch den ChatGPT Hype verändert?

Wir erleben gerade den größten Technologiesprung der letzten Jahre. ChatGPT und ähnliche APIs versetzen jedes Unternehmen binnen Tagen in die Lage, leistungsfähige Anwendungen, die sich mit Texten und Dokumenten beschäftigen, selbst zu entwickeln. Dafür ist in den meisten Fällen keinerlei in-house AI-Expertise erforderlich. Darin sehe ich auch den größten Unterschied zu der 1. Welle an AI-Anwendungen, die wir ab 2017 erlebt hatten. Egal welche Use-Case auf einem Event vorgestellt wurde, er war immer das Ergebnis eines 6-stelligen IT-Projektes, das sich über mehrere Monate erstreckt hatte.

Dasselbe gilt mit Abstrichen auch für Generative AI-Anwendungen, bei denen aus Texteingaben Bilder, Videos oder Musik entstehen.

Wird AI nun tatsächlich der Job-Killer?

Mittelfristig wird AI in den G20 Staaten nicht zu geringerer Beschäftigung führen.

Wir leben in einer Zeit des permanenten Arbeitskräfte- und Talentemangels, welcher sich quer durch alle Branchen und Funktionen zieht.

Sieht man sich die demographische Entwicklung an, so wird sicher dieser Trend noch verstärken.

Viel wahrscheinlicher als eine Verdrängung von menschlicher Arbeitsleistung ist eine Symbiose, ähnlich wie wir es im produzierenden Bereich in den 2000er Jahren gesehen haben. Dort gehört es seit langer Zeit zum Alltag, dass Mensch und Maschine gemeinsam entlang des Produktionsprozesses Aufgaben übernehmen – von der Teileanlieferung bis zum Zusammenbau.

Welche neuen Karrierepfade entstehen durch Daten und KI gerade?

Mit Prompt Engineering ist in den letzten Monaten bereits eine Tätigkeit entstanden, die vor einem Jahr eine Randerscheinung war. Dabei handelt es sich um die Optimierung jener Texte, welche große Sprachmodelle (wie zB. ChatGPT) oder Bildgeneratoren (wie zB. Stable Diffusion oder Midjourney) als Input erhalten. Ob dies nachhaltig ist, sei dahingestellt, zeigt aber schön auf, dass neue Berufskategorien oft sehr schnell entstehen können.

Mit welchen Tools und Möglichkeiten sollte man sich jetzt vertraut machen?

Die Geschwindigkeit mit der neue Tools veröffentlich werden, macht es schwierig einzelne herauszugreifen, da oft bereits wenige Tage nach Release eines Tools ein weitaus besseres Konkurrenzprodukt auftaucht.

Um sich einen Überblick zu verschaffen empfehle ich kuratierte Directories wie futurepeda.io, die ähnlich unserer AI Landscape, neue Tools und Unternehmen geordnet nach Anwendungsfällen auflisten.

Welchen Beitrag kann die Unternehmens-IT dabei leisten? Wie sieht die unternehmens-interne Rollenverteilung aus?

Corporate IT wird mit der bevorstehenden EU-Regulierung, dem sog. AI Act, künftig eine zentrale Rolle bei AI Themen einnehmen, in dem meisten Unternehmen vermutlich stärker als dies bisher der Fall war, wo AI Agenden oft über mehrere Departments aufgeteilt sind.

Im Zuge des AI Acts werden Unternehmen dazu angehalten ein Self-Assessment von AI Anwendungen durchzuführen, sollte es sich dabei um eine mit Risikopotential behaftete Anwendung handeln entsteht daraus sogar die Notwendigkeit einer Zertifizierung. Die betrifft sowohl intern-entwickelte als auch zugekaufte Softwarelösungen. Aufgabenseitig lässt sich dies gut mit CyberSecurity oder ISO27001 vergleichen, wo neue Vendoren und Lösungen ebenfalls hinsichtlich ihrerer Auswirkung auf die Konzern IT überprüft werden müssen.

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