Was versteht man unter Enterprise AI?

Generative KI-Modelle versetzen die Welt nach wie vor in Erstaunen, und Führungskräfte haben davon Notiz genommen. Jetzt stehen CIOs unter Druck, diese neue kreative Kraft zum Einsatz zu bringen. Um zukunftsorientierten CIOs und ihren Teams bei der Beantwortung der Innovationsfrage zu helfen, reagiert die Technologiebranche mit einer Reihe von KI-Optionen für Unternehmen. Ihre bewährten Anbieterpartner aktualisieren Geschäftsanwendungen mit KI-generierten Analysen und stellen Cloud-Infrastrukturen bereit, die auf generative KI zugeschnitten sind und Rechenleistung auf Abruf sowie eine strenge Datenverwaltung bieten. Sie verbinden Unternehmensdatenbanken mit großen Sprachmodellen, sodass CIOs die Führung übernehmen und Mitarbeiter im gesamten Unternehmen Geschäftsdaten wie nie zuvor abfragen können.

Was versteht man unter Enterprise AI?

Enterprise AI ist das fortlaufende Bestreben, die sich schnell entwickelnde generative künstliche Intelligenz und verwandte Technologien für geschäftskritische Arbeitslasten einzusetzen. Die Bemühungen bauen auf Erfolgen mit begrenzteren KI-Systemen und Modellen des maschinellen Lernens für Aufgaben wie Anomalieerkennung, Bilderkennung und Textanalyse auf. Während all diese Iterationen die Geschwindigkeit und Effizienz der Geschäftsabläufe erheblich verbessert haben, kann GenAI jetzt noch viel mehr. Wie in fast wöchentlichen, verblüffenden Updates gezeigt wird, können KI-Modelle subtile verbale, schriftliche oder visuelle Hinweise verstehen und diese Informationen nutzen, um entsprechende Ergebnisse zu erstellen, darunter Text, Grafiken, Computercode und sogar SQL-Abfragen.

Enterprise AI umfasst die Arbeit von Unternehmensführern, die das immense Potenzial dieser neuen Fähigkeiten nutzen, indem sie sie mit den einzigartigen Daten und dem geistigen Eigentum ihrer Unternehmen abstimmen oder erweitern. Auf diese Weise wird das KI-Modell mit der Organisation vertraut. Von dort aus kann es tiefere Einblicke bieten und Aufgaben wie die Bereitstellung von Kundenservice, die Personalisierung von Marketingmaßnahmen, die Unterstützung von Verkaufsprozessen und die Beschleunigung von Rechts- und Risikomanagementmaßnahmen zuverlässiger automatisieren.

Damit GenAI-Modelle jedoch zu Unternehmens-KI werden, müssen strenge Bedingungen erfüllt werden. Unterstützt die Infrastruktur ein leistungsstarkes Large Language Model (LLM), das stabil genug für geschäftskritische Workloads ist und über eine robuste Verarbeitungsleistung, Zugriffskontrollen, Datensicherheit sowie Sicherungs- und Wiederherstellungssysteme verfügt? Sind die Mitarbeiter innerhalb der Organisation darauf vorbereitet, hochleistungsfähige KI in den täglichen Betrieb zu integrieren?

Unternehmen, die von GenAI profitieren möchten (wer möchte das nicht?), haben viele Möglichkeiten. Am einfachsten ist es vielleicht, mit den Anbietern Ihrer Geschäftsanwendungen zusammenzuarbeiten, um KI-gestützte Module in die aktuellen Arbeitsabläufe zu integrieren. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, über APIs auf GenAI-Services zuzugreifen, die das Hinzufügen von Funktionen wie Dokumentzusammenfassung, Datenanalyse und Chat zu Anwendungen ermöglichen. Darüber hinaus kann ein Technologieteam ein GenAI-Modell von einem Open-Source- und kommerziellen Modellbauer auswählen, es auf eine Plattform bringen, um es zu trainieren oder zu erweitern, und es dann in die Produktion einführen. Diese Option erfordert eine robuste KI-Infrastruktur.

Letztendlich wird der Erfolg von Enterprise AI in jeder Organisation von der Fähigkeit abhängen, die wachsenden Fähigkeiten von KI in eine Reihe von Arbeitsabläufen der Mitarbeiter einzubetten, um den Menschen neue Erkenntnisse zu vermitteln und ihnen zu helfen, produktiver zu sein.

Wichtige Erkenntnisse

• Enterprise AI nutzt maschinelles Lernen und die neuesten GenAI-Funktionen, um Geschäftsprobleme zu lösen.
• Enterprise AI unterscheidet sich von KI für Verbraucher dadurch, dass sie auf aktuellen Geschäftsdaten basiert und darauf trainiert ist, Ergebnisse zu liefern, die für ein bestimmtes Unternehmen relevant sind.
• KI-Systeme für Unternehmen erfordern oft die Integration in bestehende Unternehmenssysteme, mit all der strengen Datenverwaltung und hohen Verfügbarkeit, die damit verbunden ist.
• Das Versprechen der KI für Unternehmenskunden hat ein wachsendes Ökosystem von Modellbauern, KI-Integratoren und Hyperscale-Cloud-Diensten hervorgebracht, um die aufkeimenden Geschäftsmöglichkeiten zu unterstützen.

Wie KI in Unternehmen eingesetzt wird

Enterprise AI bietet eine Reihe von Funktionen für Mitarbeiter und Kunden. Hier sind nur einige Beispiele.

• Anwendungsentwicklung: Steigern Sie die Produktivität von Entwicklern, indem Sie LLMs zum Schreiben von Entwürfen für Anwendungscode verwenden.
• Geschäftsbetrieb: Besserer Zugriff auf Unternehmensdaten durch KI-gestützte Datenbanken, die Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache unterstützen.
• Kundenbetrieb: Automatisieren Sie Kundenserviceinteraktionen mithilfe von GenAI-Modellen, die die Kaufhistorie, frühere Interaktionen und die Muttersprache eines Kunden verstehen.
• Marketing: Unternehmen können mithilfe von KI-Agenten, die Zugriff auf Käuferprofile und Kaufhistorien haben, eine gezielte Kundenansprache und -pflege in großem Umfang erreichen.
• Risiken und rechtliche Aspekte: Beschleunigen Sie die Vertragsgestaltung, indem Sie einen KI-Assistenten Dokumente recherchieren und entwerfen lassen. Nach der Genehmigung können die Dokumente in mehrere Sprachen übersetzt werden.
• Verkauf: KI-gestützte virtuelle Verkaufsmitarbeiter können potenzielle Kunden bei Geschäftstransaktionen behutsam und sympathisch durch die Angebote führen. KI kann außerdem dabei helfen, personalisierte Botschaften für die Kundenakquise zu erstellen.
• Strategie und Finanzen: Greifen Sie auf leistungsstarke Analysen zur Überwachung der Unternehmensleistung – sowie der Ergebnisse der Wettbewerber – zu, indem Sie Daten aus internen, externen und öffentlichen Quellen analysieren.

Wie Unternehmen jetzt Enterprise AI nutzen

KI-Systeme für Unternehmen bieten Unternehmen eine Vielzahl von Möglichkeiten, GenAI in ihre Abläufe zu integrieren.

KI, die in Unternehmensanwendungen eingebettet ist, ist eine solide und risikoarme Möglichkeit für CIOs, den Interessengruppen zu zeigen, was GenAI zur Verbesserung der Geschäftsabläufe beitragen kann. Anbieter von Unternehmensanwendungen wie SAP, Oracle und Workday stellen KI-generierte Erkenntnisse und Workflows direkt in Geschäftsanwendungen wie ERP, CRM und HCM zur Verfügung. Der erste Schritt in Richtung Unternehmens-KI ist die Kontaktaufnahme mit Ihren wichtigsten Lieferanten.

Die Erweiterung eines GenAI-Modells um eine Reihe von Geschäftsdaten ist ein Wettbewerbsvorteil. Unternehmen können nun aus einer Reihe von Open-Source- und proprietären LLMs auswählen, um eine Lösung zu finden, die in Größe und Komplexität ihren Anforderungen entspricht. Um eine effektive Anpassung zu ermöglichen, benötigen Organisationen eine Plattform, mit der sie Modelle verfeinern und mit eigenen Daten ergänzen können. Das kann eine Implementierung einer Retrieval-Augmented Generation (RAG) sowie eine lokale Vektordatenbank erfordern.

Die zunehmende Nutzung von KI-Services von Cloud-Anbietern ist ebenfalls eine beliebte Option. Seit Jahren bieten Cloud-Anbieter KI- und ML-Modelle für Vorgänge wie die Erkennung von Anomalien und die Computer-Vision an. Diese KI-Dienste ermöglichen es Entwicklern, Apps um maschinelles Lernen zu erweitern, ohne die Anwendungsentwicklung zu verlangsamen, und können oft individuell trainiert werden, um genauere und relevantere Ergebnisse zu erzielen.

Unternehmen können außerdem auf Cloud-Plattformen zugreifen, die für die Schulung von GenAI- und ML-Modellen entwickelt wurden. Eine wachsende Liste von cloudbasierten Plattformen, die es Unternehmen ermöglichen, ihre eigenen KI- und ML-Implementierungen zu entwerfen und zu starten, fördert die Zusammenarbeit zwischen Geschäftsleuten, Data Scientists und Datenmanagern bei der Identifizierung und Anpassung von GenAI-Modellen – oder sogar bei der Erstellung, Schulung, Bereitstellung und Verwaltung neuer, anspruchsvoller ML-Modelle unter Verwendung beliebter Open-Source-Frameworks.

Ein weiterer Bereich, in dem Cloud-Anbieter sich auszeichnen, ist die Infrastruktur: Deep Learning ist das rechenintensivste System, das die meisten Unternehmen je betrieben haben. Daher benötigen sie Cloud-Infrastrukturen mit den erforderlichen GPUs, um GenAI zu trainieren und bereitzustellen. Diese Services profitieren auch von der Elastizität der Cloud und den nutzungsbasierten Preisen, um die Kosten für KI zu senken.

Regierungen und andere Organisationen können strenge Kontrollen darüber verlangen, wo und wie KI-Technologien und die damit verbundenen Daten eingesetzt werden, welche Richtlinien und welches Personal für den Betrieb der KI-Technologien eingesetzt werden und welche Prozesse und Systeme zum Schutz der Daten vorhanden sind. Große Cloud-Anbieter bauen weltweit ihre Angebote für souveräne Clouds und sogar für souveräne KI aus.

Nicht zuletzt können unabhängige Softwareanbieter (ISVs) dazu beitragen, GenAI-Expertise an Unternehmenskunden in Branchen wie Fertigung, Einzelhandel, Recht, Bauwesen und vielen anderen weiterzugeben.

Unternehmen, die KI in einsetzen möchten, müssen das nicht im Alleingang tun.

KI für private und geschäftliche Nutzung

Während KI für Privatkunden und KI für Unternehmen einige der gleichen Grundfunktionen bieten, konzentriert sich die KI für Privatkunden auf persönliche Erfahrungen und Unterhaltung, während die KI für Unternehmen geschäftliche Herausforderungen angeht und der Effizienzsteigerung dient.

Sehen wir uns die Unterschiede etwas genauer an.

KI für private Nutzung

Sie finden KI für Privatanwender in beliebten virtuellen Assistenten wie Siri, Alexa oder Google Assistant, wo sie bei der Sprachsuche, der intelligenten Hausautomatisierung oder bei personalisierten Empfehlungen für Musik oder Filme hilft. KI für Privatanwender wird meist mit einem breiten Querschnitt öffentlicher Daten trainiert, und KI-Anwendungen für Privatanwender sind in der Regel für die Verarbeitung individueller Benutzerinteraktionen ausgelegt. Diese Systeme sind zwar auf Skalierbarkeit ausgelegt, um Millionen von Benutzern zu unterstützen, doch die Komplexität der Aufgaben beschränkt sich oft auf persönliche Bedürfnisse und wird durch persönliche Daten wie Sprachaufzeichnungen, Standortinformationen oder den Browserverlauf ergänzt.

KI für Unternehmen

Künstliche Intelligenz für Unternehmen wird für Unternehmen und Organisationen wie Regierungsbehörden oder Gesundheitsdienstleister entwickelt, um die betriebliche Effizienz, die Entscheidungsfindung und die Produktivität zu verbessern. KI-Lösungen für Unternehmen sind oft auf die Integration in bestehende Unternehmenssysteme angewiesen und können von denjenigen, die sie implementieren, verlangen, dass sie komplexe Algorithmen und maschinelle Lernmodelle verstehen. Unternehmens-KI arbeitet naturgemäß oft mit sensiblen Daten, die sich auf Geschäftsabläufe, Kundendaten oder firmeneigenes Wissen beziehen, und erfordert daher robuste Sicherheitsmaßnahmen, die diese Daten vor unbefugtem Zugriff oder Sicherheitsverletzungen schützen. Zu den gängigen Anwendungen von Unternehmens-KI gehören Chatbots für den Kundenservice, Datenanalysetools und Systeme zur Optimierung der Lieferkette.

Unternehmens-KI nach Ihren Wünschen mit Oracle

Das Ziel von Oracle ist es, Ihnen dabei zu helfen, GenAI nahtlos in Ihre Organisation einzufügen. Dazu bettet Oracle Cloud Infrastructure (OCI) GenAI in jede Layer des Tech-Stacks ein.

Sie können auf KI-generierte Erkenntnisse aus Ihren Oracle Anwendungen heraus zugreifen oder APIs verwenden, um jede beliebige Anwendung mit KI-Diensten für Aufgaben wie die Erkennung von Anomalien oder die Zusammenfassung von Dokumenten zu aktualisieren. Auf Datenbankebene kombinieren Oracle Database 23ai und Heatwave MySQL die Leistungsfähigkeit von LLMs und RAG mit Unternehmensdatenbanken und ermöglichen es Mitarbeitern, Wissensdatenbanken mit Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache abzufragen.

Schließlich bietet OCI Zugriff auf proprietäre und generative Open-Source-LLMs, sodass Sie das für Ihre Anforderungen geeignete Modell auswählen und es dann auf einer Infrastruktur ausführen können, die für die anspruchsvollsten KI-Workloads ausgelegt ist.

Nachdem GenAI Ende 2022 in das öffentliche Bewusstsein gerückt war, dauerte es nicht lange, bis Unternehmensleiter den potenziellen Wert für ihre Unternehmen erkannten. Nun gibt es eine Vielzahl von Möglichkeiten, wie diese Visionäre GenAI in ihre Abläufe integrieren können.

Wenn Unternehmen herausfinden, wie sie GenAI nutzen und daraus einen Mehrwert schöpfen können, werden die Mitarbeiter von neuen Tools für das Workflow-Management, einer breiteren Verfügbarkeit von Analysen und vielem mehr profitieren. KI für Unternehmen wird auch in die Verbraucherdienste einfließen, die Sie beim Bankgeschäft, auf Reisen, beim Essen und beim Einkaufen nutzen. Die Umgestaltung der Unternehmenswelt hat gerade erst begonnen. Wohin uns das führt, hängt davon ab, ob führende Wirtschaftsvertreter mutig in die KI-gestützte Zukunft aufbrechen.

Häufig gestellte Fragen zur Unternehmens-KI

Was ist der Unterschied zwischen KI für Privatanwender und Unternehmens-KI?

KI für Privatanwender wird von beliebten Chatbots wie Siri oder Alexa sowie von Websites wie Google und Perplexity AI bereitgestellt und befasst sich mit allgemein verfügbaren öffentlichen Informationen. Unternehmens-KI greift häufig auf unternehmensspezifische, lokale und oft sensible Datenspeicher zurück und ist darauf ausgerichtet, die Produktivität und Effizienz zu steigern.

Was ist Enterprise GenAI?

Enterprise GenAI ist die Arbeit von Unternehmen, die GenAI-Modelle nutzen, um ihre Betriebsabläufe zu verbessern. Das kann durch den Einsatz von LLMs zur Verbesserung der Entwicklerproduktivität, durch das Hinzufügen von KI-generierten Erkenntnissen in Geschäftsanwendungen oder durch den Einsatz von LLMs zur Unterstützung von Mitarbeitern im gesamten Unternehmen bei der Abfrage von Wissensspeichern mithilfe von Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache erfolgen.

Wie groß ist der KI-Markt für Unternehmen?

Der Analystenkonsens geht davon aus, dass der Markt für KI-Services für Unternehmen im Jahr 2023 etwa 24 Milliarden USD betrug. Der Markt ist derzeit jedoch schwer einzuschätzen, da KI saubere Datenquellen benötigt. Daher sieht Unternehmens-KI oft wie eine Erweiterung der digitalen Transformation aus, die seit fast einem Jahrzehnt im Gange ist. Dennoch wird allgemein von einem zehnfachen Wachstum bis 2032 ausgegangen, wenn der Markt für KI-Dienstleistungen für Unternehmen auf über 340 Milliarden US-Dollar angewachsen sein wird.