F.A.Z. Künstliche Intelligenz

Holger Hanselka rät als Präsident der Fraunhofer-Gesellschaft der Industrie zu kleinen, energieeffizienten KI-Anwendungen. Dem Mittelstand fehle es aber oft an den Kompetenzen, um Anwendungen für die generative KI zu entwickeln.

In Live-Podcast erklärt Markus Caspari, Head of Performance Marketing von Dentsu, wie Künstliche Intelligenz die Werbung in Suchmaschinen verändert, warum das Performance-Marketing bald seinen Höhepunkt mehr alsschreiten wird und warum KI den großen Tech-Firmen noch mehr Bedeutung im Werbemarkt zuschiebt.

Künstliche Intelligenz wird in Banken schon lange eingesetzt. Zum Beispiel für die Vorhersage der Kündigungswahrscheinlichkeit. Mit der generativen KI kommt die Möglichkeit hinzu, jeden Kunden individuell anzusprechen, sagt Martin Schmidberger von ING Deutschland.

Mehrere Wochen kann die Arbeit an einem Prompt dauern, bis das perfekte Bild entsteht, sagt Fotograf Peter Eldagsen. Denn die KI bilde nur den Mainstream ab. Wer etwas anderes wolle, müsse intensiv mit der KI arbeiten. Mit gravierenden Folgen.

Der Drogeriemarkt hat schon vor einem Jahr einen Chatbot gestartet. Heute können 75.000 der 81.000 Beschäftigten auf dmGPT zugreifen und nutzen die KI fleißig für ihre tägliche Arbeit. Die Kosten für die generative KI seien vernachlässigbar, sagt Roman Melcher im KI-Podcast.

Generative KI erlaubt die Steuerung der Roboter per Sprache – und schafft damit viele neue Anwendungsmöglichkeiten, auch in kleinen Unternehmen. Humanoide Roboter, die zu Hause den Geschirrspüler ausräumen, lassen aber noch lange auf sich warten, sagt ABB-Robotikchef Sami Atiya im Podcast.

Künstliche Intelligenz ist im Krankenhaus schon an vielen Stellen im Einsatz. Im OP aber wird es schwierig. Das Nähen kleiner Wunden funktioniere zumindest im Labor schon gut. Für größere Operationen brauche es den Menschen, sagt Dirk Wilhelm, Oberarzt der chirurgischen Klinik des Klinikums rechts der Isar der TU München, im F.A.Z. KI-Podcast.

Nach Ansicht von Marianne Janik, der Chefin von Microsoft in Deutschland, ist generative KI in Deutschland schon angekommen – auch im Mittelstand. Einschränkungen des KI-Geschäfts durch den EU AI Act erwartet Janik nicht. Die KI-Verordnung sei kein Stoppschild für die Copilot-Software.

Künstliche Intelligenz wird auch für die Musikbranche zum Gamechanger: Einerseits ein hilfreiches Instrument, andererseits aber auch eine Bedrohung, die viele Musiker aus dem Geschäft drängen könnte, erläutern Götz von Sydow, Musiker, Komponist und Manager der Band PUR, sowie Matthias Hornschuh, Filmkomponist, GEMA-Aufsichtsratsmitglied und Sprecher der Kreativen in der Initiative Urheberrecht, im KI-Podcast der F.A.Z.

Nach Ansicht von Richard Huber, dem mehrfach preisgekrönten Regisseur und Drehbuchautor, könne sich die Branche gegen KI gar nicht mehr verwehren – „und ich weiß auch nicht, warum man das tun sollte“

Wenn sich Nutzer von einer generativen KI wie ChatGPT einen Text schreiben oder eine Software erzeugen lassen, können sie damit gegen das Urheberrecht verstoßen. Ob ein Verstoß vorliegt, lässt sich aber nur schwer erkennen, warnt Matthias Orthwein, Experter für IT-Recht, mit KI-Podcast mit Peter Buxmann und Holger Schmidt.

Generative KI wird den Umgang mit Software grundlegend vereinfachen, prognostiziert SAP-Produktvorstand Thomas Saueressig. Tausende Mitarbeiter arbeiten inzwischen an neuen Industriemodellen, die Wissen zusammenführen und Antworten liefern, die bisher verborgen geblieben sind.

Der geplante AI Act zwinge zukünftig alle KI-Unternehmen, zunächst einmal „ihre Unschuld zu beweisen. Das dauert, kostet Zeit und Ressourcen. Während größere Unternehmen diese Aufwände leicht stemmen könnten, ist der AI Act für kleine KI-Start-ups deshalb ein kompetitiver Nachteil", sagt Tina Klüwer, Leiterin des KI Entrepreneurship Zentrum (K.I.E.Z.) in Berlin. Investoren könnten sich zudem bald zweimal überlegen, ob sie europäischen Start-ups die finanziellen Mittel für die Bewältigung der regulatorischen Hürde bereitstellen wollen – oder lieber in Startups anderer Länder investieren.

Sprachmodelle wie GPT-4 von OpenAI haben nicht nur für private Nutzer die Interaktion mit Künstlicher Intelligenz transformiert – auch Unternehmen stehen am Anfang einer Revolution.

Christoph Bornschein diskutiert mit Frank Rieger vom Chaos Computer Club über Sicherheit von Software und digitalen Systemen. Und sie gehen der Frage nach, wie Deutschland und Europa im internationalen Digital-Wettbewerb mithalten können.

„Seit der Coronapandemie haben die Cyberbedrohungen für Unternehmen mehr als 300 Prozent zugenommen,“ sagt André Loske, Chief Information Security Officer der Knauf Gruppe. Gleichzeitig steigen die Kosten durch Cyberangriffe für die betroffenen Unternehmen. „Ein Ransomware-Angriff hat vor fünf Jahren Unternehmen durchschnittlich noch 700.000 Dollar gekostet. Mittlerweile hat sich das auf durchschnittlich 1,5 Millionen Dollar je Angriff verdoppelt.“ Einerseits erhöhen immer mehr digitale Geschäftsprozesse und die zunehmende Anzahl vernetzter Geräte die Angriffsfläche der Unternehmen, andererseits steigt die Professionalität der Angreifer – denen der technische Fortschritt in die Hände spielt: KI-basierte Sprachmodelle wie WormGPT unterstützen Cyberkriminelle bei der Erstellung überzeugender Phishing-Mails, um Passwörter von Nutzern abzugreifen. Darüber hinaus lässt sich Schadsoftware heutzutage automatisiert und in hoher Qualität mithilfe Künstlicher Intelligenz erzeugen. Auf diese Weise entstehen mehr als 300.000 neue Schadsoftwarearten pro Tag, berichtet Loske. Klassische Antivirensoftware kann da nicht mehr mithalten. „Der klassische Antivirenschutz ist mittlerweile tot“, sagt Loske sogar. Für Unternehmen bietet KI insbesondere beim Endpunktschutz einen erheblichen Mehrwert. Die KI überwacht das Verhalten auf den Computern der Beschäftigten und erkennt, ob es sich bei dem Verhalten um Schadsoftware handelt. Werden in einem Cyberangriff beispielsweise große Mengen an Daten verschlüsselt, kann die KI ein ungewöhnliches Verhalten erkennen und alarmiert das Unternehmen. In diesem Zusammenhang betont Loske jedoch auch, dass KI-basierte Cybersecuritylösungen heutzutage erhebliche finanzielle Aufwände für Unternehmen darstellen und insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen ein großes Risiko tragen, auf der Verteidigungsseite abgehängt zu werden. Im Fall eines Cyberangriff müssen Unternehmen Notfallpläne besitzen. Zusätzlich gibt es von den Polizeibehörden und dem Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik Anlaufstellen, an die sich betroffene Unternehmen wenden können. Wer Lösegeldforderungen hingegen nachkommt, riskiert auch in Zukunft im Fokus von Cyberkriminellen zu verbleiben. „Das Lösegeld zu bezahlen ist eigentlich nie eine gute Idee.“ Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Für den Podcast hat die F.A.Z. mit Peter Buxmann und Holger Schmidt zwei ausgewiesene KI-Experten an Bord geholt: Beide erforschen und lehren die Potenziale der KI und deren Auswirkungen auf Wirtschaft und Arbeit an der Technischen Universität Darmstadt. Peter Buxmann ist Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und beschäftigt sich seit vielen Jahren mit den Anwendungen von KI, der digitalen Transformation sowie datenbasierten Geschäftsmodellen. Sein Podcast-Partner Holger Schmidt ist Digital Economist, Speaker und Autor. Seine Kernthemen sind KI, Plattform-Ökonomie und digitale Geschäftsmodelle. Die beiden Hosts greifen in jeder Folge einen neuen Aspekt der Künstlichen Intelligenz auf, erklären Zusammenhänge und geben präzise Einordnungen. Die Folgen haben eine Länge von rund dreißig Minuten und erscheinen monatlich jeweils am ersten Montag.

In jüngster Zeit warnen führende Köpfe von Tech-Konzernen wie Sundar Pichai von Google oder Sam Altman von OpenAI immer wieder vor den möglicherweise zu großen und schnellen Fortschritten in der Künstlichen Intelligenz – und drehen das Rad dennoch immer schneller.

Künstliche Intelligenz liefert bessere Aktientipps als der Berater in der Bank – aber die Anleger ignorieren sie weitgehend. Der KI fehle die Empathie und das Vertrauen, um die Anleger von ihren Entscheidungen zu überzeugen, berichtet Oliver Hinz, Professor für Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement an der Goethe Universität Frankfurt, im F.A.Z.-Podcast „Künstliche Intelligenz“ über ein Experiment. Die beste Option sei deshalb eine Kombination von KI-Systemen mit empathischen Bankberatern, die auch langfristig den höchsten Gewinn für ihre Kunden erziele. Künstliche Intelligenz dringt gerade in viele Bereiche der Finanzindustrie vor. Die amerikanischen Investmentbank JP Morgan hat in den vergangenen drei Monaten mehr als 3600 Stellen für KI-Experten ausgeschrieben und schon ein eigenes Modell von ChatGPT trainiert. Mit der KI ließe sich beispielsweise viel Tipparbeit einsparen, wenn sie aus aufgezeichneten Beratungsgesprächen automatisch relevante Inhalte extrahierten und in die Systeme der Bank einspeisten, berichtet Andreas Totok, Geschäftsbereichsleiter bei der Finanz Informatik Solutions Plus, einer hundertprozentigen Tochtergesellschaft des zentralen IT-Dienstleisters der deutschen Sparkassen. Von ChatGPT ist er privat beeindruckt, aber den Einsatz in der Bank sieht er wegen der starken Regulatorik noch nicht: „Wir dürfen nicht nur schauen, welche tollen Features es gibt, sondern auch: Wie kann ich diese nachvollziehbar gestalten?“, weist Totok auf eine wichtige Anforderung der Bankenaufsicht hin. KI kann auch helfen, Analystenkonferenzen automatisiert auszuwerten, erklärt Hinz. Bislang wird sich auf die Auswertung des Gesagten konzentriert. Neueste KI-Systeme könnten auch zusätzliche Informationen aus den Audiodateien herauslesen, beispielsweise ob der vortragende Finanzchef ängstlich klingt. Dabei wird zwar „der Informationsgewinn immer kleiner, je weiter wir mit den analytischen Methoden voranschreiten,“ in der Finanzindustrie würden sich aber diese Informationen dennoch in beträchtliche Summen übersetzen. Langfristig werde sich die Berufe in den Banken wandeln. Die Menschen werden weniger Zeit mit analytischen Tätigkeiten verbringen müssen und sich stattdessen auf den Aufbau von Vertrauen zu ihren Kunden konzentrieren können. „Ich vergleiche das gerne mit der Einführung des Geldautomaten,“ beschreibt Totok. Das Berufsbild habe sich komplett geändert, da heute kaum noch Bankmitarbeitende Geld händisch ausgeben oder entgegennehmen. Das sei sowohl bei Mitarbeitenden als auch in der Gesellschaft anerkannt. Hinz sieht deshalb Bedarf für einen gesellschaftlichen Diskurs: „Was möchten wir als menschliche Fähigkeiten behalten? Und was sind wir bereit zu verlernen und an die Maschine abzugeben?“ Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Für den Podcast hat die F.A.Z. mit Peter Buxmann und Holger Schmidt zwei KI-Experten an Bord geholt: Beide erforschen und lehren die Potenziale der KI und deren Auswirkungen auf Wirtschaft und Arbeit an der Technischen Universität Darmstadt. Peter Buxmann ist Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und beschäftigt sich seit vielen Jahren mit den Anwendungen von KI, der digitalen Transformation sowie datenbasierten Geschäftsmodellen. Sein Podcast-Partner Holger Schmidt ist Digital Economist, Speaker und Autor. Seine Kernthemen sind KI, Plattform-Ökonomie und digitale Geschäftsmodelle. Die beiden Hosts greifen in jeder Folge einen neuen Aspekt der Künstlichen Intelligenz auf, erklären Zusammenhänge und geben präzise Einordnungen. Die Folgen haben eine Länge von rund dreißig Minuten und erscheinen monatlich jeweils am ersten Montag.

Moderne Fahrzeuge werden stetig digitaler und sind heute mit vielen Sensoren ausgestattet, die eine große Menge an Daten über den Betrieb des Fahrzeugs aufzeichnen. Bei Zustimmung der Kunden können diese an den Hersteller geschickt und beispielsweise verwendet werden, um den Kunden rechtzeitig vor möglichen Ausfällen zu warnen. Während Menschen aufgrund der riesigen Datenmenge einige Parameter auswerten könnten, berge Künstliche Intelligenz das Potenzial, fast unlimitierte Datenmengen auszuwerten. „Wir sehen die große Chance, mit KI deutlich mehr Dimensionen gleichzeitig zu betrachten und damit schneller richtige Entscheidungen treffen zu können", sagt Stefan Lutz, Director Quality Sales bei Porsche, im F.A.Z.-Podcast Künstliche Intelligenz. So könnte beispielsweise geprüft werden, ob die Außentemperatur kombiniert mit bestimmten Länderkonstellationen eine Auswirkung auf eine Fehlerursache habe, und den Fahrer früh informieren. Kunden könnten damit Werkstattbesuche besser planen und weniger häufig „im Nieselregen auf dem Standstreifen der A8 stehen bleiben und den Pannendienst rufen müssen.“ „Vor allem die jüngeren Kunden erwarten Digitalisierung – die wollen coole und schnelle Services“, ergänzt Dominik Jung, Data Scientist bei Porsche. Auch im Kundenkontakt könnten mit neuen Chatbots wie ChatGPT schnellere Services angeboten werden. Traditionell kämen Porsche-Kunden mit Problemen zu ihrem Händler, der sich gegebenenfalls beim Importeur erkundige, der zusätzliche Informationen ebenfalls von weiter oben in der Vertriebskette einholen müsse. „Für das Beantworten dieser technischen Fragen ist natürlich eine Vielzahl an Themen relevant: Das Wissen, wo der gleiche Fehler schonmal auftrat, welche Umgebungsparameter es gab und wie er gelöst wurde […] – und die KI kann genau diesen Feldüberblick bekommen,“ beschreibt Lutz. Die KI könne dabei mit ähnlichen Fällen Vergleiche herstellen und daraus Informationen über die Fehlerursache des konkret vorliegenden Falls ableiten. Dieser Prozess könne durch die KI-Recherche somit deutlich beschleunigt werden. Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Für den Podcast hat die F.A.Z. mit Peter Buxmann und Holger Schmidt zwei ausgewiesene KI-Experten an Bord geholt: Beide erforschen und lehren die Potenziale der KI und deren Auswirkungen auf Wirtschaft und Arbeit an der Technischen Universität Darmstadt. Peter Buxmann ist Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und beschäftigt sich seit vielen Jahren mit den Anwendungen von KI, der digitalen Transformation sowie datenbasierten Geschäftsmodellen. Sein Podcast-Partner Holger Schmidt ist Digital Economist, Speaker und Autor. Seine Kernthemen sind KI, Plattform-Ökonomie und digitale Geschäftsmodelle. Die beiden Hosts greifen in jeder Folge einen neuen Aspekt der Künstlichen Intelligenz auf, erklären Zusammenhänge und geben präzise Einordnungen. Die Folgen haben eine Länge von rund dreißig Minuten und erscheinen monatlich jeweils am ersten Montag.

„Ja, ich glaube jetzt kommt das goldene KI-Zeitalter,“ sagt Kai Beckmann, Mitglied der Geschäftsführung beim Technologiekonzern Merck und Präsident des Arbeitgeberverbands Chemie. Aktuell stehen Unternehmen aus der Pharma-Branche allerdings vor der Herausforderung, der neuen Innovationsgeschwindigkeit gerecht zu werden. KI sei zum Beispiel bei der Entwicklung von neuen Produkten, „wo es um Zeit und um das Herr-werden über große Datenmengen geht, ein erheblicher Hebel“, sagte Beckmann im F.A.Z.-Podcast „Künstliche Intelligenz. Zum Portfolio von Merck seien nun auch Softwarelösungen zu finden, zum Beispiel für das Management von Supply Chains in mehr als 100 Produktionsstätten weltweit. Hier scheiterten traditionelle Optimierungsverfahren, nicht jedoch KI-Ansätze. Um den Wandel in Richtung KI zu ermöglichen, müssten Unternehmen aus traditionell weniger IT-fokussierten Branchen jedoch weg von alten Denkweisen. Zu sagen „es gibt eine IT und die macht alles,“ sei beispielsweise der falsche Ansatz. Vielmehr sollte das Thema KI neben der IT-Abteilung auch von einer der Daten-Organisationsstruktur, die „den Nutzwert von Daten sichtbar macht,“ sowie einer Abteilung für die Geschäftsdimension getrieben werden, die prüft „wie digitale Produkte Kundennutzen schaffen.“ Auch bei der Formulierung von Datenstrategien sei für viele Anwendungsfälle nicht mehr das Ziel, exakte Informationen bereitzustellen. Häufig reichten auch ungefähr richtige Daten, um Nutzen zu schaffen: „Das Beispiel, das die meisten überzeugt ist: Viele von uns nutzen im Auto Stauprognosen – das sind alles andere als präzise Daten, und trotzdem ziehen wir die richtigen Schlüsse daraus.“