Die Erwartungen an generative KI reichen von Produktivitätssteigerungen und Kostensenkungen über effizientere Prozesse bis hin zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle. Insbesondere in Bereichen wie dem Wissensmanagement, der Softwareentwicklung oder der industriellen Produktion eröffnet die Technologie neue Möglichkeiten zur Automatisierung und Optimierung. Gleichzeitig bringt generative KI neue Herausforderungen mit sich, etwa durch Halluzinationen, aber auch durch erhöhte Anforderungen an IT-Sicherheit sowie Fragen des Datenschutzes und der Compliance. Zudem stehen Unternehmen in Deutschland vor einer zentralen strategischen Entscheidung: Wollen sie generative KI ausschließlich als reine Anwender nutzen oder eigene KI-Systeme entwickeln? Während die Nutzung bestehender Systeme schnelle Effizienzgewinne ermöglicht, können selbst entwickelte Systeme langfristig Wettbewerbsvorteile sichern und die digitale Souveränität stärken.
Neben großen, breit einsetzbaren Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) rücken sogenannte Small Language Models (SLMs) in den Fokus. Diese deutlich kompakteren Modelle sind ressourcenschonender, schneller anpassbar und können häufig lokal betrieben werden, was Vorteile für Datenschutz und Kosten bietet. Für spezialisierte, domänenspezifische Anwendungen eröffnen SLMs dabei neue Möglichkeiten, generative KI gezielt und kontrolliert einzusetzen. Insbesondere für europäische Unternehmen bieten sie außerdem die Chance unabhängig von großen Plattformanbietern zu agieren.
Verantwortungsvoller Einsatz als Schlüssel zum Erfolg
„Der erfolgreiche Einsatz generativer KI entscheidet sich nicht allein an der Technologie, sondern daran, wie Unternehmen sie in ihre Prozesse und Strukturen integrieren. Es braucht eine Unternehmenskultur, in der kritische Prüfung, Transparenz und ein verantwortungsvoller Umgang mit KI im Mittelpunkt stehen“, sagt Matthias Peissner, Leiter des Forschungsbereichs Mensch-Technik-Interaktion am Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO.
Transparenz und klare Verantwortlichkeiten sind vor allem dort entscheidend, wo KI-Systeme in sicherheitskritischen oder regulierten Bereichen eingesetzt werden. Generative KI kann Unternehmen dabei unterstützen, Prozesse zu verbessern und neue Erkenntnisse zu gewinnen, sie erfordert jedoch gleichzeitig eine konsequente Einbettung in bestehende Governance-, Sicherheits- und Compliance-Strukturen.
Konkrete Anwendungsfälle
Anhand von SWOT-Analysen zeigt das Whitepaper exemplarisch, wie Unternehmen den Einsatz von generativer KI in verschiedenen Anwendungsbereichen, wie etwa im Wissensmanagement, der industriellen Produktion oder in der Softwareentwicklung, systematisch bewerten können. Dabei berücksichtigen die Autorinnen und Autoren interne Stärken und Schwächen sowie externe Chancen und Risiken.
Diese strukturierte Herangehensweise soll Unternehmen dabei helfen, Potenziale gezielt zu identifizieren, Herausforderungen frühzeitig zu erkennen und daraus konkrete Strategien abzuleiten. Anwendungsszenarien bieten hierbei konkrete Praxistipps für Unternehmen.
„Gerade im Wissensmanagement zeigt sich das Potenzial generativer KI deutlich. Informationen können schneller gefunden und genutzt werden. Gleichzeitig kommt es entscheidend darauf an, die Qualität der Inhalte zu sichern und klare Regeln für den Umgang mit sensiblen Daten zu etablieren“, so Andrea Stich, Leiterin der Frontend Akademie von Infineon Technologies. Generative KI ermöglicht hier beispielsweise die Integration und Vernetzung großer Wissensbestände, erleichtert den Zugang zu Erfahrungswissen und unterstützt vielfältige Anwendungen wie Dokumentenman-agement, Recherche und Entscheidungsunterstützung.
Risiken hingegen sind insbesondere Datenschutzprobleme, Halluzinationen, mögliche Kompetenzverluste sowie eine zunehmende Abhängigkeit von KI-Systemen, weshalb ein verantwortungsvoller und strategisch gesteuerter Einsatz erforderlich ist.
Über das Whitepaper
Das Whitepaper ‚Generative KI verantwortungsvoll einsetzen – Impulse für Unternehmen und Industrie‘ wurde von Mitgliedern den Arbeitsgruppen ‚IT-Sicherheit, Privacy, Recht und Ethik‘, ‚Arbeit/Qualifikation, Mensch-Maschine-Interaktion‘ und ‚Innovation, Geschäftsmodelle und -prozesse‘ der Plattform Lernende Systeme verfasst. Es steht zum kostenfreien Download bereit.
