Durch den aktuellen Hype und den damit verbundenen Druck, GenAI in Apps zu integrieren, geraten Antworten auf die häufigsten Fragen von Führungskräften oft in den Hintergrund: Warum brauchen wir GenAI? Wie bringen wir GenAI in unser Unternehmen?
McKinsey sagt hier: Eine strategische Einführung generativer KI in Unternehmen kann bewirken, dass 70% der Aufgaben automatisiert werden, die aktuell wertvolle Arbeitszeit der Mitarbeiter verschwenden.1 Die Boston Consulting Group erklärt, dass GenAI es Unternehmen ermöglicht, Inhalte und Informationen zu erstellen, die auf eine bestimmte Zielgruppe zugeschnitten sind, wie z. B. Chatbots, die Kundenerlebnisse personalisieren, oder gezielte Werbung auf der Grundlage von Verhaltensmustern eines bestimmten Kunden.2
Das sind gute Antworten auf die Frage, warum Sie GenAI in Ihr Unternehmen integrieren sollten. Für das „Wie“ gibt es eine einfache Antwort: Durch die Einbettung von generativer KI in Ihre Apps für die richtigen Anwendungsfälle erzielen Sie spürbare Verbesserungen in den Bereichen Effizienz, Innovation und Engagement, von denen Ihr Unternehmen erheblich profitieren kann. Und wenn Sie Wettbewerbern einen Schritt voraus sein wollen: Je früher Sie damit anfangen, desto besser.
Die Vorteile der Integration von GenAI in Apps
GenAI kann die Kundenzufriedenheit steigern und Ihnen helfen, einen Wettbewerbsvorteil zu erhalten, indem sie personalisierte Empfehlungen gibt oder Fragen in natürlicher Sprache in Echtzeit beantwortet. Ebenso kann GenAI Routineaufgaben wie das Aktualisieren von Projektmanagement-Tools oder das Generieren von Visualisierungen in Dashboards automatisieren, um die Effizienz und Produktivität zu steigern. Auf diese Weise können sich Ihre Mitarbeiter darauf konzentrieren, eine Initiative erfolgreich abzuschließen oder Erkenntnisse aus dem Dashboard abzuleiten, die in Strategien einfließen.
Zudem treibt GenAI Innovationen voran, indem es schnell neue Ideen und Lösungen präsentiert und Einblicke und Optionen bietet, die für Menschen möglicherweise nicht sofort offensichtlich sind. Darüber hinaus kann Ihr Unternehmen effizient skalieren, wenn generative KI in den gesamten Betrieb eingebettet ist. GenAI ermöglicht es, eine erhöhte Arbeitsbelastung ohne proportionale Personalzunahme zu bewältigen, was bei Auslastungsschwankungen oder der Expansion des Unternehmens in neue Märkte von hohem Wert ist.3
Wo GenAI-Apps den größten Impact erzielen
Es gibt eine Vielzahl von Anwendungsfällen für die Einbettung von generativer KI in Applikationen. Dies liegt daran, dass GenAI bei der Dekonstruktion in eines (oder mehrere) von vier Hauptmustern fällt: Q&A von Inhalten, Dekonstruktion und Zusammenfassung von Inhalten, Content-Transformationen aus anderen Quellen sowie Daten-Q&A. Mit diesen Mustern lassen sich alle möglichen Dinge tun, die Unmengen von Code, Inhalten oder Daten durchsuchen und funktionierende Inhalte oder Codes erzeugen können. Doch wie bei jeder Technologie gibt es einige Anwendungsfälle für GenAI, die besonders relevant sind.
Laut TechTarget und der Enterprise Strategy Group setzen Unternehmen aller Branchen GenAI derzeit in durchschnittlich drei Bereichen ein: Marketing, Software-Entwicklung und Forschung.4 Laut einer Deloitte-Umfrage gibt es noch einen vierten Bereich, den Kundenservice.5
Generative KI für das Marketing
Unternehmen nutzen GenAI-Applikationen im Marketing für viele verschiedene Zwecke. 76% der Marketer nutzen es für die Erstellung grundlegender Inhalte.6 GenAI hilft derzeit dabei, das Design und den Text von Landingpages zu verbessern und unterstützt die Erstellung ansprechenderer Inhalte für Websites. Mit der Integration von GenAI in täglich verwendete Tools können Marketer Trends und Kundenverhalten schneller erkennen. So können sie intelligentere, datengestützte Entscheidungen über das Anzeigen-Targeting, die Vorhersage von Verbraucherpräferenzen und die Segmentierung von Zielgruppen treffen.
Generative KI für die Forschung
Generative KI läutet eine neue Ära in der Forschung ein – sei es in der Medizin, im akademischen Bereich oder in der Produktforschung und -entwicklung. Sie wird verwendet, um zu erkennen, wann es Zeit für die Ernte ist, um beschädigte Artefakte zu reparieren, indem fehlender Text angezeigt wird, und sogar um mit Walen zu kommunizieren.7 Ein Biotech-Pharmaunternehmen hat generative KI mit automatisierten synthetischen Entwicklungswerkzeugen kombiniert, um niedermolekulare Therapeutika zu entwickeln.8 Es gibt Plattformen für akademische und wissenschaftliche Forscher, die GenAI verwenden, um ein maßgeschneidertes Content-Repository zu kuratieren, das bei der Literaturrecherche hilft. Auf diese Weise müssen Wissenschaftler nicht mehr unzählige Stunden für die Datenerfassung aufwenden und können sich direkt auf die Analyse konzentrieren.
Generative KI für den Kundenservice
In CRM-, Hilfe- und Supportsysteme eingebettete generative KI verändert die Art und Weise, wie Unternehmen mit Kunden interagieren. Sie hilft Unternehmen dabei, sicherzustellen, dass ihre Kunden den Support erhalten, den sie benötigen, entlastet Support-Mitarbeiter und Callcenter und erfüllt die gestiegenen Erwartungen der Verbraucher an Echtzeit- und konsistente Erlebnisse über alle Kanäle hinweg. Ein Unternehmen hat eine GPT-API verwendet, um eine Plattform zu erstellen, die vom Kundendienst empfangene Mitteilungen filtert, Spam entfernt und legitime Mitteilungen an Kundendienstmitarbeiter sendet.9
GenAI in der Software-Entwicklung
GenAI optimiert die Code-Generierung, fördert die Kreativität und beschleunigt die Time-to-Value. So hat GitHub Copilot z. B. die Entwicklungszeit um bis zu 56% reduziert.10 Durch die Automatisierung der Code-Generierung und des Refactorings verlagert GenAI den Fokus des Software-Engineerings auf komplexere Design- und Architekturfragen, die umfassendere Probleme angehen und Innovationen beschleunigen.
Es besteht kaum ein Zweifel daran, dass GenAI-gestützte Apps und Software-Entwicklung die Zukunft sind. Sie versprechen gleich mehrere Vorteile und verbessern zahlreiche Anwendungsfälle. Da GenAI auch das Potenzial hat, völlig neue Anwendungsfälle und Vorteile zu erfinden, können einige derzeit noch nicht einmal identifiziert werden. Was genau braucht es also, um diese Apps zu erstellen? Die folgenden Kapitel dieses E-Books beleuchten die Auswirkungen von GenAI und KI auf die Software-Entwicklung –welche GenAI-Apps wie entwickelt werden, wie sich GenAI und Low-Code zusammen nutzen lassen und was all dies für die Zukunft bedeutet.
Useful Resources
Related Resources
1 The economic potential of generative AI: The next productivity frontier, 2023. McKinsey & Company, 14 June.
2 Generative AI, 2023. Boston Consulting Group.
3 The economic potential of generative AI: The next productivity frontier, 2023. McKinsey & Company, 14 June.
4 Beyond the GenAI Hype: Real-world Investments, Use Cases, and Concerns, 2023. Tech Target and Enterprise Strategy Group.
5 Sarah K. White, 2 most popular AI use cases in the enterprise today, 2023. CIO, 19 Sept.
6 Scott Vaughan, GenAI for Content Marketing: Benefits, Best Practices, and Pitfalls to Avoid, 2024. Acceleration Economy, 8 Feb.
7 Molly Bell, How generative AI is expanding what is possible in research, 2024. EAB, 17 Jan.
8 Iambic’s Rapid Path to the Clinic Enabled by Its AI-Driven Drug Discovery Platform, Built in Collaboration with NVIDIA, 2024. Iambic, 18 March.
9 Sarah K. White, 12 most popular AI use cases in the enterprise today, 2023. CIO, 19 Sept.
10 Sida Peng, Eirini Kalliamvakou, Peter Cihon, Mert Demirer, The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot, 2023. Cornell University, 13 Feb.