Im Dialog mit ChatGPT und anderen AI-Anwendungen erledigen Nutzer:innen zahlreiche Aufgaben schneller und effizienter. Zu den Unternehmen, die eigene intelligente Chatbots einsetzen, gehört NTT DATA mit „GoodGPT“. Gastbeitrag von Daniel Miner.

Foto: NTT DATA Der Autor Daniel Miner ist Head of AI bei NTT DATA DACH Foto: NTT DATA Infografik zum Vergrößern anklicken Den Nutzen von generativen KI-Anwendungen wie ChatGPT erleben Millionen Menschen weltweit Tag für Tag. Doch lässt sich dieses enorme Lösungspotenzial im Arbeitsalltag von Unternehmen nutzen? Diese Frage hat NTT DATA mit der Einführung einer eigenen GenAI namens „GoodGPT“ in acht Schritten beantwortet.

1. AI-Verständnis entwickeln

Das Überraschungsmoment, wenn ChatGPT oder eine andere generative KI positive Ergebnisse liefert, ist einer der wichtigsten Treiber bei der Einführung. Also heißt es: Ausprobieren! Dadurch lassen sich ungerechtfertigte Bedenken schneller entkräften als durch lange Vorträge. Umfassende Experimente zeigen auch die Grenzen und Schwächen dieser Systeme auf, die man für eine optimale Nutzung kennen muss.

2. Erwartungen managen

Nichts hemmt die Motivation zum Umgang mit Innovationen nachhaltiger als Enttäuschung infolge überzogener Erwartungen. Im Mittelpunkt einer Einführung von generativer KI stehen deshalb erreichbare Ziele. Dazu gehört das Erzeugen synthetischer Daten für Softwaretests ebenso wie die Entwicklung von Programmcode, die Zusammenfassung von Texten oder der Entwurf von Bildern und Grafiken anhand sprachlicher Beschreibungen.

3. Belegschaft beteiligen

Wie bei jeder neuen Technologie gibt es bei KI-Anwendungen Fragen und Vorbehalte. Umso wichtiger ist es, die Mitarbeitenden von Anfang an zu beteiligen. Zum Beispiel mit Transparenz über die Ziele und Vorgehensweisen und Möglichkeiten zur Mitgestaltung der Regelungen zum Einsatz der KI. Und durch Hilfestellung beim praktischen Einsatz, etwa bei der Frage: Wie gestalte ich einen Prompt so, dass die KI schnell brauchbare Ergebnisse liefert?

4. Daten qualifizieren

Garbage in, Garbage out – dieses Grundprinzip aus den Zeiten, als die IT noch „EDV und Organisation“ hieß, gilt auch für KI. Nur wenn genügend korrekte Daten vorliegen, lassen sich brauchbare Ergebnisse generieren. Ein KI-basierter Chatbot im Support braucht beispielsweise aktuelle Datenblätter und Benutzerhandbücher, um Kunden zuverlässig Auskunft zu geben.

5. Rechtsfragen klären

Wenn KI personenbezogene Daten verarbeitet, muss das innerhalb des europäischen Rechtsraums geschehen. Doch bei der individuellen Nutzung im Unternehmen müssen die Anwender:innen eine ganze Reihe weiterer Aspekte berücksichtigen. Zum Beispiel urheberrechtliche Fragen. Manche werden sich – wie bei anderen Technologien auch – erst im Zuge der Anwendung endgültig klären lassen. Doch klar ist: Unternehmen müssen nachweisen können, welche Daten sie mit generativer KI verarbeiten – und dass sie die geltenden rechtlichen Bestimmungen einhalten.

6. Werte einhalten

Was darf KI? Und was nicht? Zu diesen ethischen Fragen bezieht der AI-Act der EU grundsätzlich Stellung und verbietet beispielsweise bestimmte Formen von KI-basierten Überwachungssystemen. Doch es geht um mehr als Recht und Gesetz. Zum Beispiel um Werte wie ökologische Nachhaltigkeit: Unternehmen können GenAI-Anwendungen so konfigurieren, dass sich der Energieverbrauch der tatsächlich benötigten Rechenleistung anpasst, um den CO2-Fußabdruck zu reduzieren.

7. Gezielt auswählen

Im Umfeld von Basismodellen wie der GPT-Reihe entsteht derzeit ein rasch wachsendes Angebot an zusätzlichen Services für spezielle Aufgaben wie Zusammenfassen von PDF-Dokumenten oder Entwerfen von Bildern. Bei der gezielten Auswahl einer Lösung ist vor allem eine klare Vorstellung von deren Aufgaben gefragt. Dazu braucht es Menschen, die auf neuen Wegen vorangehen und Orientierung in der Welt der generativen KI geben.

8. Intelligent gestalten

Mit den Möglichkeiten der Systeme ändern sich auch die Anforderungen permanent. Die Architektur von GoodGPT, der GenAI-Plattform von NTT DATA DACH, ist deshalb so gestaltet, dass die großen Sprachmodelle im Hintergrund jederzeit austauschbar sind.