OUT NOW im #ConfareBlog mit Katrin J. Yuan, Avalugo Group:
„Keep the human in the loop“ – AI schafft neue Rollen und Jobprofile
AI definiert die Grenzen des Machbaren gerade neu. In einer enormen Geschwindigkeit haben ChatGPT und Generative AI Einzug in den Alltag gehalten. Katrin J. Yuan, Avalugo Group, befasst sich mit der Frage, was das für Unternehmen und die Menschen darin bedeutet. Mehr dazu im Bloginterview.
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Wie wichtig sind Daten und AI schon heute in den Unternehmen?
Daten und AI sind entscheidende Treiber für Wettbewerbsvorteile, Effizienzsteigerungen und Innovationen. Beispiele, wo AI für Unternehmen eingesetzt werden und an Bedeutung gewinnen, sind:
- Entscheidungsfindung: Durch die Sammlung und Analyse grosser Datenmengen können Unternehmen Muster erkennen und fundierte Prognosen erstellen, um Entscheidungen zu treffen.
- Kundenerlebnis: Durch die Analyse von Kundendaten können Unternehmen personalisierte Produkte und Dienstleistungen anbieten. Die Kundenbindung erfolgt weiter durch einen Menschen.
- Prozessoptimierung und Effizienzsteigerung: Durch Automatisierung und maschinelles Lernen können repetitive Aufgaben automatisiert werden, was Zeit und Ressourcen spart.
- Risikomanagement: Durch Data Monitoring & Analytics können Abweichungen und Anomalien erkannt werden, um rechtzeitig Massnahmen
AI und Daten werden entscheidend für den Wettbewerbsfaktor der Zukunft sein. Wichtig dabei ist, keep the human in the loop.
ChatGPT zeigt die Potenziale, dass Automatisierung noch viel weiter gehen könnte, als wir es bis heute erlebt haben. AI erfährt intensive Aufmerksamkeit. Hast Du mit dieser Entwicklung gerechnet?
Es ist eine Frage des wann, nicht des ob. AI ist gekommen, um zu bleiben. Von den Anfängen von AI, als Alan Turing darüber geschrieben hat “What we want is a machine that can learn from experience”, bis heute ist die Entwicklung nicht wie bei organischen Lebewesen evolutionär, sondern sprunghaft potenzierbar und gigantisch. Mit einem Male schlägt es im Bewusstsein der Öffentlichkeit, der Unternehmen und der öffentlichen Institute ein. Weil ich auch Hochschuldozentin bin, ist mir aufgefallen, dass wir an jeder Hochschule neuerdings AI-Sitzungen haben. Früher undenkbar, heute bereits real.
Haben sich die Perspektiven für AI im Unternehmen durch den ChatGPT Hype verändert?
AI war schon da. Der Unterschied ist, dass sie jetzt den Menschen zugänglich alltäglich präsenter wird. AI begegnet uns im Alltag in vielen Feldern bisher unbewusst. Sie ist gekommen, um zu bleiben. Der Hype rund um ChatGPT hat zu einer gesteigerten Aufmerksamkeit und Interesse an AI geführt. Unternehmen haben erkannt, dass AI-Modelle wie ChatGPT in Use Cases nützlich sein können, um beispielsweise Kundensupport, Textgenerierung oder automatisierte Konversationen zu optimieren.
Der ChatGPT-Hype hat jedoch auch einige Diskussionen über die Grenzen aufgeworfen. ChatGPT und ähnliche Modelle sind Sprachgeneratoren, die auf grosse Mengen an Textdaten trainiert werden. Sie sind in der Lage, menschenähnliche Antworten zu generieren, aber sie haben auch ihre Grenzen. Sie können fehlerhafte oder irreführende Informationen liefern. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie AI-Modelle verantwortungsbewusst einsetzen und die möglichen Risiken und Auswirkungen verantworten und jederzeit ein Mensch in den Prozess eingreifen kann.
Insgesamt hat der ChatGPT-Hype das Bewusstsein für die Möglichkeiten und Herausforderungen von AI in Unternehmen gestärkt.
Wird AI nun tatsächlich der Job-Killer?
Seit jeher sind neue Entwicklungen mit der Angst einiger Menschen verbunden, der Mensch könnte überflüssig werden, so auch bei AI. Ich pflege zu sagen, das Gehirn sitzt am Laptop, und nicht im Laptop. Der Einsatz von Menschen bleibt “die richtigen Fragen zu stellen”, die Stellschrauben zu setzen und die Verantwortung bleibt beim Menschen. Build the human loop into AI, dafür stehe ich gern als Ihr Ansprechpartner zur Verfügung. Die Entwicklung wird andersartige neue Rollen hervorbringen.
Welche neuen Karrierepfade entstehen durch AI?
Change is the only contstant. Es gilt in der Wandlung die Chancen zu sehen und die Opportunitäten zu ergreifen, wenn sie Türen öffnen. Einige mögliche Rollen, die verstärkt an Bedeutung erfahren, sind:
AI Researcher: Dies beinhaltet die Arbeit an maschinellem Lernen, Deep Learning, neuronalen Netzen und das AI System voranzubringen.
AI-Ethiker: Angesichts der ethischen Herausforderungen im Zusammenhang werden AI-Ethiker benötigt, um sicherzustellen, dass AI verantwortungsvoll und ethisch entwickelt, eingesetzt und reguliert werden. Sie beschäftigen sich mit Fragen der Fairness, Transparenz, Datenschutz und Sicherheit.
AI Query Analyst or AI Whisperer: Eine Rolle, die hilft möglichst präzise Fragen mit den relevanten Informationen an AI einzugeben, um werthaltige Antworten zu generieren und laufend Relevanz und Präzision mit Blick auf Bedürfnisse und Anforderungen des Unternehmens zu optimieren.
Mit welchen Tools und Möglichkeiten sollte man sich jetzt vertraut machen?
Es gibt eine Vielzahl von AI-Tools und -Möglichkeiten, mit denen es sich lohnt, vertraut zu machen. Hier sind einige Beispiele:
Maschinelles Lernen und Deep Learning:
TensorFlow: Eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die von Google entwickelt wurde. Es bietet eine breite Palette von Tools und Ressourcen für die Entwicklung von AI-Modellen.
PyTorch: Eine Python-basierte Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die von Facebook entwickelt wurde.
Keras: Keras erleichtert die Entwicklung von KI-Modellen und ist besonders gut für den Einstieg geeignet.
Natural Language Processing (NLP):
NLTK (Natural Language Toolkit): Eine Python-Bibliothek, die eine breite Palette von Tools für die Verarbeitung von natürlicher Sprache bietet.
SpaCy: Eine Python-Bibliothek für fortschrittliche NLP-Aufgaben wie Tokenisierung, Named Entity Recognition, Part-of-Speech-Tagging
Transformers: Eine Bibliothek, die auf der Transformer-Architektur basiert und speziell für die Verarbeitung von Textdaten entwickelt wurde. Sie enthält vortrainierte Modelle wie BERT, GPT und GPT-3.
Computer Vision:
OpenCV: Eine Open-Source-Bibliothek für Computer Vision, die eine Vielzahl von Bildverarbeitungs- und Computer-Vision-Algorithmen bietet.
TensorFlow Object Detection API: Eine API, die die Implementierung von Objekterkennungsmodellen vereinfacht und auf TensorFlow basiert.
PyTorchvision: Eine Python-Bibliothek, die speziell für Computer Vision-Anwendungen entwickelt wurde und viele vortrainierte Modelle und Tools bietet.
Chatbots:
Rasa: Eine Open-Source-Plattform für die Entwicklung von Chatbots und AI-gesteuerten Assistenten.
Dialogflow: Eine von Google entwickelte Plattform für die Entwicklung von Chatbots und sprachgesteuerten Anwendungen.
UiPath: Eine RPA (Robotic Process Automation)-Plattform, die es ermöglicht, repetitive Aufgaben zu automatisieren und Bots zu entwickeln.
Cloud-basierte AI-Services:
Amazon Web Services (AWS) AI-Services: AWS bietet eine Vielzahl von AI-Services, darunter Amazon Rekognition (für Bild- und Videoanalyse), Amazon Comprehend (für NLP), Amazon Lex (für Chatbots) und weitere.
Microsoft Azure Cognitive Services: Azure bietet verschiedene Cognitive Services wie Textanalyse, Spracherkennung, Bilderkennung und mehr.
Google Cloud AI-Services: Google Cloud bietet AI-Services wie Google Cloud Vision, Google Cloud Natural Language, Google Dialogflow und andere.
Es ist wichtig zu beachten, dass die oben genannten Tools nur eine Auswahl darstellen und es viele weitere Optionen gibt, die von spezifischen Anwendungsfällen und Anforderungen abhängen.
Welche Rolle soll AI jetzt in einer Digitalstrategie eines Unternehmens spielen?
Die Strategie eines Unternehmens ist langfristig ausgelegt. Die bestehende Digitalisierungsstrategie darf AI nicht ausschliessen. AI spielt in die Digitalstrategie mit ein, weil sie Unternehmen unterstützen kann, die Ziele effektiv zu erreichen und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Es ist wichtig, AI in eine umfassende Digitalstrategie zu integrieren und sicherzustellen, dass sie mit den übergeordneten Geschäftszielen und den spezifischen Bedürfnissen des Unternehmens übereinstimmt. Dabei sollten ethische Aspekte, Datenschutz und Transparenz berücksichtigt werden, um das Vertrauen der Kunden aufrechtzuerhalten. Die Kundenbindung erfolgt immer noch durch den Menschen.
Welchen Beitrag kann die unternehmensinterne IT mit Blick auf AI leisten?
IT ist der wesentliche Stützpfeiler, die tragende Säule, das Fundament. Wenn unternehmensintern nach Experten gefragt werden, so sind es die hellen Köpfe in der IT, welche die Gesamtentwicklung mittragen und ihre wertvolle Arbeit leisten. Das Gehirn sitzt am Laptop, nicht im Laptop. Und es gilt immer noch, der Mensch ist am Ende des Tages verantwortlich.
Hier sind einige Beiträge, die die interne IT leisten kann:
Infrastruktur und Datenmanagement: Die interne IT kann die erforderliche Infrastruktur bereitstellen, um AI-Anwendungen zu implementieren und zu betreiben. Dazu gehören leistungsfähige Server, Cloud-Computing und Speicherlösungen.
Datenintegration und Datenqualität: Die IT-Abteilung kann bei der Integration von Datenquellen unterstützen, um einen umfassenden Zugriff auf relevante Daten für AI-Anwendungen zu ermöglichen. Sie kann sicherstellen, dass die Daten qualitativ hochwertig, vollständig und aktuell sind.
Modellentwicklung und Implementierung: Die IT kann bei der Entwicklung und Implementierung von AI-Modellen unterstützen, indem sie die erforderlichen Tools und Frameworks bereitstellt. Sie kann auch bei der Skalierung und Optimierung von Modellen helfen, um sicherzustellen, dass sie in produktiven Umgebungen effizient und fehlerfrei arbeiten.
Sicherheit und Datenschutz: Sie kann Sicherheitsmaßnahmen implementieren, um den Zugriff auf sensible Daten zu kontrollieren und vor unbefugtem Zugriff zu schützen. Darüber hinaus kann sie Datenschutzrichtlinien implementieren, um die Einhaltung von Datenschutzvorschriften sicherzustellen.
Schulung und Unterstützung sowie Monitoring und Maintenance: Die interne IT kann Schulungen und Support für Mitarbeiter bereitstellen, um das Verständnis und die Fähigkeiten im Umgang mit AI-Technologien zu verbessern. Dies kann Schulungen zur Datenanalyse, zum Umgang mit AI-Tools und zur Modellentwicklung umfassen. Die IT kann auch als Ansprechpartner für technische Fragen und Probleme im Zusammenhang mit AI dienen.
Die Zusammenarbeit zwischen der internen IT und anderen Fachbereichen als auch die Use Cases sind entscheidend, um eine erfolgreiche Implementierung von AI in Unternehmen zu gewährleisten. Gerne stehen mein Team und ich als Ansprechpartner und Berater dafür zur Verfügung.