Zusammenfassung: KI-Webinar
Viktoria König
Bern, Zürich im März 2025
Eine Zusammenfassung des KI-Webinars “Wie baue ich KI als Unternehmer:in in meinen Alltag ein?”
Am 11. März 2025 fand unsere be-smarter Online-Session mit über 80 Teilnehmer:innen statt. Damit konnten unsere KI-Experten sogar den Teilnehmer:innenrekord der be-advanced AG brechen!
Im KI-Webinar “Wie baue ich KI als Unternehmer:in in meinen Alltag ein?” erhielten die Interessierten einen umfassenden Einblick in die verschiedenen Aspekte der Nutzung und Integration von KI in Unternehmensprozesse: darunter gab es wertvolle Insights zu den Themen Einführung von KI-Tools, Herausforderungen und Chancen im Bereich Datenschutz, Entwicklung von AI Agents und der Transformation zur Cognitive Organization.
Integration von KI in Unternehmensprozesse: Ein Überblick für Unternehmer:innen
Das KI-Webinar startete mit einer Einführung von Fabio Keller, in der er näher auf die Ziele der Veranstaltung und auf aktuelle KI-Trends einging. Auch Qualitätsunterschiede bei AI-Modellen, die Bedeutung von Daten und Integration, AI-native Start-ups, (die Entwicklung und der Einsatz von) AI Agents, der Datenschutz, (die Stufen der) Integration von AI in den Arbeitsalltag sowie der Begriff Cognitive Organization wurden im Verlauf der Online Session behandelt. Diese Zusammenfassung hält Erklärungen zu diesen Inhaltspunkten bereit und fasst die anschliessende Diskussion unter den Teilnehmer:innen zusammen.
Aktuelle KI-Trends
Convergence Trend: Die Qualität von KI-Modellen nähert sich an, wobei offene Modelle zunehmend mit proprietären Modellen konkurrieren können.
Globale Entwicklungen: USA dominieren den KI-Markt, während Europa kaum vertreten ist.
Qualitätsunterschiede bei AI-Modellen
Höhepunkt der Entwicklung: Die Veröffentlichung von Deep Seek r 1 im Januar markiert einen Wendepunkt, da erstmals ein frei verfügbares Modell besser war als proprietäre Modelle.
Kostenreduktion: Frei verfügbare Modelle führen zu sinkenden Kosten, da nur der Betrieb bezahlt werden muss. Dies setzt proprietäre Anbieter unter Druck und senkt die Preise für AI-Modelle.
Einfluss auf Startups: Für kleinere Unternehmen ist dies eine positive Entwicklung, da die Qualität der Modelle gleichwertig wird und andere Faktoren wie Daten und Integration wichtiger werden.
Bedeutung von Daten und Integration
Hochwertige Daten kombiniert mit einer guten KI können erhebliche finanzielle Vorteile bringen. Die Integration von AI in bestehende Prozesse wird entscheidender, um sich zu differenzieren.
AI-native Start-ups
AI-native Startups zeigen ähnliche Eigenschaften wie Digital Native Firmen der frühen 2000er Jahre. Die Fähigkeit, schnell zu lernen und sich anzupassen, wird daher zunehmend wichtiger als formale Qualifikationen. Auch die Datenverarbeitung wird zentraler, was zu mehr Wettbewerb und veränderten Kund:innenerwartungen führt.
(Entwicklung und Einsatz von) AI Agents
AI Agents sind eine Kombination von Large Language Models und Tools, die Aufgaben wie Internetsuche oder Datenbankabfragen ausführen. Fragen, die beim Einsatz von AI Agents aufkommen, betreffen oftmals die Autonomie der AI und die Sicherstellung der Richtigkeit der Informationen. Werden sie richtig eingesetzt, bieten AI Agents Chancen zur Prozessintegration, erfordern jedoch neue Kompetenzen bei Mitarbeiter:innen. Auch Dokumentenablagen werden durch AI Agents wertvoller, da sie Informationen effizient extrahieren können.
Abbild der Zusammensetzung von Agents (eigene Darstellung).
Beim Einsatz von AI Agents rückt ein problemorientierter Ansatz in den Vordergrund: Es lohnt sich, mit einer Liste von Anwendungsfällen zu starten, die echtes Geschäftspotenzial bietet. Vorsicht ist jedoch bei der Entwicklung von AI Agents geboten, da sich die Zeit zur Entwicklung von Applikationen verkürzt hat.
Datenschutz und KI
Viele Nutzer:innen laden eine grosse Mengen an PDF-Dateien auf Plattformen wie ChatGPT hoch, was oft gegen Datenschutzvorgaben verstösst: Damit besteht auch ein hohes Risiko, dass sensible Daten preisgegeben werden. Im schlimmsten Fall könnten zukünftige KI-Modelle mit diesen Daten trainiert werden, was zu unerwünschtem Wissen über das Unternehmen führen könnte. Im Umkehrschluss bedeutet dies, dass die DSGVO und andere Datenschutzgesetze Herausforderungen darstellen, denen ein Unternehmen Rechnung zu tragen hat.
Chancen und Lösungen
Als grosse Chance halten unsere Experten fest, dass ein Lösungsspektrum entwickelt wurde, das von direkt verfügbaren AI-Lösungen wie ChatGPT bis hin zu privaten Channel AI reicht, die offline funktionieren und sicher mit sensiblen Daten umgehen können. Weiter bieten Tools wie Microsoft Copilot und Outlook AI-Features, die Büroprozesse beschleunigen können, jedoch mit Datenschutzrisiken verbunden sind.
(Stufen der) Integration von AI in den Arbeitsalltag
Probieren geht über Studieren, jedoch unter der Bedingung, dass die Risiken bekannt sind. Es wird empfohlen, klare firmenweite Vorgaben zur Nutzung solcher Tools zu machen sowie in Tools wie Microsoft Copilot zu investieren, um Büroprozesse zu automatisieren und zu optimieren. Weiter ist es essenziell, Mitarbeiter:innen in ihren Fähigkeiten zu schulen. Für die Befähigung der Mitarbeiter:innen eignen sich sogenannte Brown Bag Meetings, um Mitarbeiter:innen zu Beteiligten zu machen sowie das Potenzial von Tools wie ChatGPT voll und ganz auszuschöpfen.
Abbild der drei Stufen zum AI-Gipfel (eigene Darstellung).
Erste Stufe: AI sollte zur Gewohnheit in alltäglichen Tätigkeiten werden. Wichtig ist das Verständnis der Risiken und der Schutz sensibler Daten.
Zweite Stufe: AI Agents sollten entwickelt und in tägliche Abläufe integriert werden. Tools wie Copilot Studio oder Flow Rise ermöglichen die Erstellung von Agents ohne Programmierkenntnisse.
Dritte Stufe: Das Unternehmen sollte zu einer Cognitive Organization transformiert werden (Stichwort: Uber hat die Taxibranche revolutioniert, indem sie Daten nutzen, um Fahrten effizient zu organisieren). Die entscheidende Frage ist demnach, ob man in Zukunft Uber oder Uber-Fahrer:in sein möchte. Im Endeffekt wird jede Branche ihre eigene "Uber"-Lösung entwickeln.
Cognitive Organization
Eine Cognitive Organization ist eine lernende Organisation, die Kund:innenbedürfnisse vorhersagen kann. Betrachtet wird dies erneut am Beispiel von Uber: Sie integrieren kontinuierlich interne Daten, um Vorhersagen zu treffen und das Kund:innenerlebnis zu verbessern. Die Organisation interagiert folglich mit ihrem Ökosystem, um effizienter zu arbeiten. Im Umkehrschluss bedeutet dies, dass die Integration von AI in Geschäftsprozesse entscheidend für die Transformation zur Cognitive Organization ist.
Insights aus der Diskussion
Die Teilnehmer:innen äusserten im Austausch Bedenken bezüglich Leaks durch Interaktionen mit Plattformen wie ChatGPT. Obschon Systeme lernen, vertrauliche Informationen zu schützen, bleiben Herausforderungen bestehen. Auch diskutiert wurden der Verlust von Fähigkeiten durch die Nutzung von AI. Hierzu haben die Teilnehmer:innen Vergleiche mit historischen Veränderungen in Berufen durch technologische Fortschritte gezogen. Ein weiterer Diskussionspunkt war die Auswirkung von KI auf die Wissensarbeit: AI-Tools ermöglichen eine schnellere Analyse von Situationen und haben deshalb Auswirkungen auf Management und Führungskräfte.
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