Herr Dr. Rieger, wie bewerten Sie als technischer Stratege das Potenzial und die Rolle von GenAI für Industrieunternehmen, um langfristige Wettbewerbsvorteile zu schaffen?
Dr. Michael Rieger: Obwohl GenAI eine relativ junge Technologie darstellt, hat sie bereits heute erhebliche Auswirkungen auf diverse Industriezweige. Derzeit nutzen Unternehmen diese Technologie vor allem zur Optimierung ihrer Geschäftsprozesse und zur Verbesserung ihrer Kundeninteraktion, um ihre operative Effizienz zu steigern. In Zukunft wird GenAI auch eine essenzielle Rolle dabei spielen, Unternehmen bei der Erschliessung neuer Geschäftsfelder und der Stärkung ihrer Innovationskraft zu unterstützen – beides entscheidende Faktoren zur Sicherung langfristiger Wettbewerbsvorteile. Für Industrieunternehmen wird es daher zunehmend wichtig, Strategien für den Einsatz von GenAI zu entwickeln.
In welchen Bereichen sehen Sie den grössten Nutzen von GenAI und welche Herausforderungen müssen noch bewältigt werden?
Dr. Michael Rieger: Die Fähigkeit von GenAI, eigenständig Inhalte zu generieren, eröffnet beträchtliche Chancen für Industrieunternehmen, insbesondere in den Bereichen Marketing, Vertrieb, Kundenservice und Produktentwicklung. Überall dort, wo Informationen gesammelt, analysiert und in menschlicher Sprache ausgegeben werden müssen, bietet diese Technologie erhebliche Vorteile – ähnlich wie der Einsatz eines Taschenrechners für mathematische Berechnungen im Alltag. Die Ein- und Ausgaben sind dabei nicht auf Text beschränkt; sie können auch in Form von Sprache, Musik, Bildern, Videos, 3D-Modellen oder chemischen Formeln erfolgen, wodurch spezifischere Anwendungsfälle möglich werden. Dadurch eröffnet GenAI neue Anwendungsfälle, die bisher ausschliesslich von Menschen dominiert wurden.
An Herausforderungen rund um diese Technologie mangelt es keinesfalls. Insbesondere die Variabilität der Ergebnisse und die hohe Rechenintensität sind nennenswerte Hindernisse bei der Nutzung von GenAI. Selbst bei identischen Eingaben können die Inhalte der erzeugten Daten variieren, insbesondere wenn die zugrunde liegenden Modelle auf probabilistischen Ansätzen basieren. Dies kann im Widerspruch zu der intuitiven Erwartung der NutzerInnen hinsichtlich Qualität und Konsistenz bisheriger AI-Anwendungen stehen. Zudem sind GenAI-Anwendungen derzeit noch deutlich zu ressourcenintensiv, was sich negativ auf den einen oder anderen Business Case auswirkt.
Jüngst müssen Unternehmen bei der Implementierung von GenAI-Anwendungen strengere regulatorische Anforderungen beachten, insbesondere den EU AI Act, der eine sorgfältige Beachtung erfordert. Dies hat ebenfalls Auswirkungen auf die rechtliche Landschaft der Schweiz.
Herr Graf, wo sehen Sie das grösste Potenzial von GenAI für Huber+Suhner und welche Ziele werden damit verfolgt? Was sind die bisherigen Erfahrungen?
Alexander Graf: Wir sehen grundsätzlich die Chancen, Künstliche Intelligenz oder KI-basierte Lösungen in fast allen Bereichen des Unternehmens einsetzen zu können. Viele der KI-Lösungen werden künftig in unseren Plattformlösungen integriert sein (z.B. im CRM, in Business Intelligence, Cyber Security) und damit relativ schnell nutzbar werden. Anders sieht es mit individuell auf unsere Use Cases angepassten Lösungen aus; diese werden zwar auch auf Plattformen basieren (z.B. OpenAI on MS Azure), benötigen aber ein spezifisches «Trainieren». Wir konnten bereits erste Erfahrungen mit beiden Dimensionen sammeln, beispielsweise im Bereich des Employee-Self-Service und in der Cyber Security.
Inwiefern verändert Generative AI die Arbeitsweise in Ihrem Unternehmen? Welche neuen Rollen und Kompetenzen werden benötigt? Wie bereiten Sie Ihre Teams auf die kompetente Nutzung und das Management von GenAI-Technologien vor?
Alexander Graf: Die Arbeitsweise an sich hat sich nicht verändert – aber es gibt nun die Möglichkeit, sich «intelligent» bei der Arbeit unterstützen zu lassen! Neben dem besonderen Augenmerk auf die «Digital Adoption», also dem «Lernen» der Lösungen in Bezug auf Use Cases, geht es ganz sicherlich um die Kompetenz, diese Use Cases zu finden und zu beschreiben. Mit Hilfe von Technologiepartnern (Integratoren, Berater und Hersteller von KI-Lösungen) gilt es dann auch, entsprechende interne Kompetenzen für das Trainieren des Large Language Modells (LLM) aufzubauen. Das beinhaltet die Themen der Datenbereitstellung, Qualifizierung und vor allem das Anpassen der Ergebnisse an die Bedürfnisse des Nutzers.
Haben Sie aus Ihrer jeweiligen Erfahrung heraus 2-3 Tipps an Industrieunternehmen, die sich mit dem Einsatz von GenAI in ihrem Betrieb auseinandersetzen möchten?
Alexander Graf: Ganz entscheidend sind die Definition des «richtigen» und schnell validierbaren Use Cases, das zeitnahe Bereitstellen von qualifizierten und sicheren Daten zum Aufbau des Modells sowie ein klares Committent der benötigten Ressourcen.
Dr. Michael Rieger: Unternehmen, die bereits Erfahrung mit der Implementierung traditioneller AI-Projekte gesammelt haben, können viele dieser Erkenntnisse auf GenAI-Projekte übertragen. Technische Expertise sowie die organisatorische Bereitschaft und Investitionswilligkeit sind auch für die Integration von GenAI-Projekten unerlässlich. Ich möchte jedoch zwei Aspekte besonders betonen.
Nebst der ungeminderten Wichtigkeit qualitativ hochwertiger Daten nimmt der Datenschutz sensibler Informationen eine zentrale Rolle in GenAI-Projekten ein, insbesondere wenn diese Projekte bereichsübergreifend implementiert werden. Oftmals gilt: Je mehr unternehmensspezifische Daten in ein GenAI-Modell einfliessen, desto präziser und wertvoller sind die generierten Antworten, gerade wenn GenAI zur Unterstützung strategischer Entscheidungen genutzt wird. Dabei sind es gerade diese sensiblen Unternehmensdaten, die einen besonderen Schutz erfordern.
Es ist zudem von entscheidender Bedeutung, dass Mitarbeiter um die Stärken und Schwächen von GenAI Bescheid wissen. Denn obwohl viele GenAI-Anwendungen, bereits sehr intuitiv bedienbar erscheinen, kann gerade dieses Verständnis die Qualität der Zusammenarbeit zwischen Mitarbeiter und GenAI deutlich verbessern. Daher sollte der Schulung von Mitarbeitern im Umgang mit GenAI hohe Priorität eingeräumt werden.
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