Generative AI (GenAI)

• Kundenservice: Virtuelle Assistenten, die von GenAI generiert werden, unterstützen Kunden bei Anfragen, Abrechnungen und der Kontoverwaltung und sorgen für ein personalisiertes Erlebnis.
• Cybersecurity: GenAI kann automatisierte Sicherheitsüberprüfungen von Code und Benutzerumgebungen durchführen und bei deren Absicherung helfen.

• Bürgerservice: 'Dunkle' Bearbeitung von Standardanträgen und -verfahren (z.B. BAföG-Antrag) und Tätigkeit als Informationsassistent.
• Automatisierte Steuer: Der Steuerassistent kann automatisch Steuererklärungen für Bürger erstellen.

Arzneimittelforschung: Proteinfaltung mit GenAI usw. ermöglicht die automatisierte Entwicklung neuer Medikamente.
Personalisierte Medizin: Gen-KI ermöglicht patientenspezifische Medikamentenentwicklung

• Logistik: Vorhersage der spezifischen Kundennachfrage und Anpassung der Logistikketten
• Robotik: KI-gesteuerte Roboter können effizient lernen und Aufgaben ausführen

• Individuelle Lernerfahrungen, KI als Tutor.
• Bessere Prognose von Rollenentwicklungen und Fähigkeiten
• Chatbot für Recruiting

• Individualisierte zielgerichtete Werbung: Anzeigen, die auf die spezifischen Merkmale und Anforderungen einzelner Kunden abgestimmt sind.
• Geschäftsstrategie: Evaluierung von Geschäftsmodellen und Beurteilung der Strategie sowie Verbesserungsvorschläge.

• Umfassender Plan, der darlegt, wie das Unternehmen KI zur Erreichung seiner Geschäftsziele einsetzen wird. Er umfasst alles von der Identifizierung geeigneter KI-Anwendungsfälle über die Ressourcenzuweisung (sowohl personell als auch finanziell) bis hin zu den notwendigen Infrastrukturverbesserungen, Zeitplänen für die Implementierung und der Erfolgsmessung.
   
• Readiness Assessment: Systematische Überprüfung der Vorbereitung einer Organisation in Bezug auf die erfolgreiche Umsetzung und Einführung von Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI). Das Assessment bewertet die bestehende IT-Infrastruktur, Governance, Organisation und Rollen, die die Einführung von KI unterstützen oder behindern würden.

• AI Use Case Ideation / Selection
• AI based Product / Service Design
• AI based Process Optimization
• AI based Biz Models
• AI PoC Development
• AI Solution Design Implementation

Responsible AI

• Umfasst die Schaffung von Werten, Richtlinien, Standards und rechtlichen Parametern, um sicherzustellen, dass KI verantwortungsvoll, transparent und ohne Schaden zu verursachen eingesetzt wird.
• Ethik, Regulierung und Grundsätze: Vermeidung von Reputationsschäden, Haftung und geschäftlichem Engagement

Führung und Steuerung

• Führung: Legt die Vision fest, trifft Entscheidungen, stellt Ressourcen zur Verfügung, setzt sich für die KI-Umstellung ein.Steuerung: Bietet strategische Aufsicht, stellt sicher, dass KI-Initiativen mit breiteren Geschäftsstrategien übereinstimmen.
• Rollen und Verantwortlichkeiten (Klar definiert für alle an KI-Projekten Beteiligten, um Klarheit über Aufgaben, Zeitpläne und Zusammenarbeit zu schaffen)

Risk & Compliance

• Risikomanagement: Identifizierung, Bewertung und Management potenzieller Risiken in KI-Projekten, einschließlich technischer (Systemausfälle, Sicherheitsverletzungen), betrieblicher (Datenungenauigkeiten, unzureichende Fähigkeiten) und strategischer Risiken (Fehlanpassung an die Unternehmensziele).
• Einhaltung der Vorschriften: Sicherstellen, dass KI-Systeme die internen Compliance-Anforderungen einhalten.

• Infrastruktur: Vernetzung IT- und Geschäftseinheiten
• Datenmanagement und -qualität:
  - Datenverwaltung: Etablierung robuster Prozesse, Techniken und Tools für die Verwaltung, Organisation, Speicherung und Pflege von Daten.
  - Datenqualität: Sicherstellen, dass die Werte der Datenvariablen genau, vollständig, zuverlässig und relevant sind.
• IT-Prozesse: Aktivitäten zur Gestaltung, Entwicklung, Bereitstellung und Unterstützung von IT-Diensten.
• IT-Architektur: Struktur der IT-Systeme des Unternehmens.
• Tool-Landschaft: Besteht aus Softwareanwendungen, Plattformen und Technologien, die verwendet werden.

Organisation & Change Management

• Organisation: Besteht aus Werten, Verhaltensweisen, gemeinsamer Vision; beeinflusst die Offenheit für KI.
• Veränderung: Bereitet den Einzelnen auf die durch KI bedingten Veränderungen vor und unterstützt ihn dabei, z. B. veränderte Arbeitsabläufe, Rollen und Fähigkeiten. Change Management ist ein kritischer Erfolgsfaktor bei der Einführung von KI.

Monitoring

• Implementierung von Systemen zur Überwachung der Leistung (Modelldrift, Wertgenerierung, Nutzbarkeit)

• Schulung der Mitarbeiter, um diese in die Lage zu versetzen, KI-Tools zu nutzen und die Akzeptanz der KI zu gewährleisten.
• Etablierung von Vorreitern oder Botschaftern (Champions) in der Organisation, die über die Macht, das Ansehen, über die nötigen Netzwerke sowie das erforderliche Fachwissen verfügen, um das Thema voranzutreiben.

Durch Automatisierung werden zeitaufwändige und sich wiederholende Aufgaben automatisiert und dadurch Zeit und Ressourcen für komplexere und strategische Aufgaben freigesetzt.

Das Arbeiten mit KI macht Menschen kreativer. Die Generierung neuer Ideen, Designs und Inhalte in Bereichen wie Kunst, Musik und Schreiben, bewirkt beim Menschen eine Erweiterung seines kreativen Potenzials.

Generative KI kann große Datenmengen schnell analysieren und Vorhersagen treffen, so dass Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen und ihre Gesamteffizienz verbessern können.

Generative KI kann in großem Umfang hochgradig personalisierte Erlebnisse für Nutzer generieren, die ein besseres Nutzererlebnis bieten und das Engagement erhöhen.

Generative KI wird eingesetzt, um komplexe Systeme zu simulieren und Vorhersagen zu treffen, um wissenschaftliche Entdeckungen zu unterstützen und Bereiche wie Medizin und Klimawissenschaft voranzubringen. Proteinfaltung als eines der größten Beispiele.

Generative KI wird neue Beschäftigungsmöglichkeiten schaffen und die Form bestehender Arbeitsplätze verändern, so dass sich ganze Branchen verändern müssen.