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Exklusiv im Interview: Armin Fanzott (Ascent) – Einfach Effizient – KI für Ihre Business-Transformation nutzen
Armin Fanzott ist Head of AI & Data Science bei Ascent DACH. In seiner aktuellen Studie präsentiert er neueste Erkenntnisse zum Thema Generative AI in Unternehmen. Auch mit uns spricht der Experte heute über verschiedenste Einsatzgebiete von KI im Business-Kontext und wie Sie den neuesten IT-Trend für Ihr Unternehmen nutzen können. Wer die Studie selbst lesen möchte, kann dies HIER tun.
In einer aktuellen Studie habt Ihr Euch die KI-Durchdringung von KI in Unternehmen genauer angesehen. Wo verzeichnen die Unternehmen denn schon Erfolge?
Laut unserer Studie verzeichnen Unternehmen aktuell in folgenden Bereichen die größten Erfolge (in absteigender Relevanz):
- Kundenbetreuung und Support
- Produkt – und Serviceentwicklung
- Datenauswertung und BI
- Logistik und Einkauf
- Marketing und Vertrieb
In welchen Bereichen kommt GenAI denn besonders intensiv vor?
Nahezu alle Unternehmensbereiche sind von KI und insbesondere Generativer KI betroffen. Ganz intensive Nutzung findet beispielsweise heute schon in folgenden Bereichen statt:
Content-Erstellung
GenAI wird für die automatische Erstellung von Texten, Bildern, Videos und Musik verwendet. Kreative Unternehmen nutzen diese Technologien, um Inhalte schneller zu produzieren und zu personalisieren.
Customer Service und Chatbots
Unternehmen setzen GenAI für hochentwickelte Chatbots und virtuelle Assistenten ein, die nicht nur Fragen beantworten, sondern auch komplexe Geschäftsprozesse abwickeln können.
Gesundheitswesen
KI unterstützt bei der Analyse medizinischer Bilder, der Erstellung von Berichten und der Entwicklung neuer Medikamente.
Softwareentwicklung
KI-gestützte Tools generieren Code, automatisieren Tests und unterstützen Entwickler bei der Problemlösung.
Bildung
KI wird in personalisierten Lernplattformen genutzt, um Inhalte an die Bedürfnisse der Lernenden anzupassen.
E-Commerce und Marketing
Durch KI-gestützte Produktbeschreibungen, Empfehlungen und personalisierte Werbung wird das Einkaufserlebnis optimiert.
Grundsätzlich sind die Anwendungsbereiche aber noch weitaus vielfältiger und wir unterstützen Kunden mit klassischen Machine Learning Ansätzen als auch GenAI von der Medien -, über Lebensmittel -, bis zur Versicherungsbranche.
Sie wollen gemeinam mit Armin Fanzott im kleinen Kreise über „Business AI Status 2025 – Time to CREATE and ACT!“ sprechen? Dann melden Sie sich HIER zu seiner CIO Executive Arena an!
Wie gut sind denn IT-Architekturen und IT-Infrastrukturen auf KI und GenAI vorbereitet?
Hier muss man je nach Unternehmen unterscheiden, aber grundsätzlich kann man folgende grobe Einordnung vornehmen:
Fortgeschrittene Unternehmen
Große Tech-Unternehmen und innovative Start-ups haben ihre IT-Architekturen optimiert, um KI und GenAI effizient zu nutzen. Sie setzen meistens auf eigene Infrastruktur zum Training spezialisierter Modelle auf leistungsstarken GPUs.
Mittelstand und traditionelle Unternehmen
Hier haben viele Unternehmen noch Nachholbedarf, aber meistens fehlt es hier nicht primär an der Infrastruktur (da man selten eigene Sprachmodelle trainiert), sondern eher am Know-How im Bereich Data Engineering, Data Science und Cloud sowie an der Definition geeigneter Anwendungsfälle.
Interessanterweise hat unsere Studie gezeigt, dass Unternehmen mit fortgeschrittener KI-Strategie den Fachkräftemangel als größte Herausforderung sehen und Unternehmen ohne KI-Strategie fehlende Zuständigkeiten und Mangel an Zeit.
Herausforderungen
- Fehlendes Know-How bzw. Mangel an MitarbeiterInnen in den genannten Bereichen.
- Keine Strategie wie man gezielt an das Thema herangeht. Von Use-Cases bis Umsetzung.
- Datenqualität und -verfügbarkeit sind weiterhin ein Problem.
- Legacy-Systeme behindern die Integration moderner KI-Technologien.
- Sicherheits- und Datenschutzbedenken.
Welche Rolle spielt die Cloud dabei?
Die Cloud spielt eine sehr große Rolle in der Nutzung von Large Language Models bzw. Generativer KI.
Skalierbarkeit
Cloud-Plattformen ermöglichen es, rechenintensive GenAI-Modelle flexibel zu nutzen, ohne diese selbst zu betreiben. Je nach Anwendungsfall und Strategie muss man beurteilen, ob sich die Anschaffung eigener Hardware und der Betrieb derselben lohnt.
Zugänglichkeit
Durch Cloud-Dienste wie AWS, Azure und Google Cloud können auch kleinere Unternehmen Zugang zu KI-Tools und Rechenressourcen erhalten.
KI-spezifische Dienste
Cloud-Anbieter bieten spezialisierte Dienste für maschinelles Lernen und GenAI an, z. B. vortrainierte Modelle, AutoML und Datenmanagement-Tools.
Kollaboration
Cloud-basierte Umgebungen erleichtern die Zusammenarbeit zwischen Teams weltweit, insbesondere bei der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Lösungen.
Sie wollen Anwendungen von Ascent selbst betrachten? Unsere Confare Event App wurde in Zusammenarbeit mit Ascent erstellt und bietet für Sie eine Sammelstelle für alle CIOSUMMITs – melden Sie sich für unsere Events oder unsere stark limitierten CIO Executive Arenas an. Laden Sie sich die Confare App für iOS und Android herunter.
Was waren dabei die größten Überraschungen für Dich?
Schnelle Verbreitung von GenAI
Die Geschwindigkeit, mit der GenAI in verschiedenen Branchen adaptiert wurde, war beeindruckend. Besonders überraschend war, wie schnell selbst traditionelle Branchen KI-Lösungen in Betracht gezogen bzw. integriert haben.
Kostenreduktion durch GenAI
GenAI hat in vielen Bereichen Kosten drastisch gesenkt, z. B. durch automatisierte Content-Erstellung oder die Optimierung von Geschäftsprozessen. Als Beispiel dient hier Klarna: Im gesamten Jahr 2024 wurden keine neuen Mitarbeiter:innen eingestellt, sondern Prozesse hauptsächlich durch KI automatisiert. Diese soll dort schon die Arbeit von 700 MitarbeiterInnen übernehmen und durch generative KI soll die Mitarbeiteranzahl von aktuell 3400 weiter auf 2000 reduziert werden.
Ethische Debatten und Regulierungen
Die Intensität der gesellschaftlichen und politischen Diskussionen über den ethischen Einsatz von GenAI war unerwartet. Vor allem die hitzige Diskussion um AGI war völlig unerwartet und aus meiner Sicht überzogen.
Innovationen in der Hardware
Neue spezialisierte KI-Chips und energieeffiziente Hardware-Lösungen haben die Kosten für KI-Berechnungen