Warum Enterprise-KI eine Evolution und keine Revolution ist

Von Manoj Chaudhary, CTO

Plädoyer für einen intelligenteren Ansatz zur künstlichen Intelligenz.

Es scheint, als ginge keinen Tag vorbei, ohne dass man einen weiteren Artikel darüber sieht, was die KI revolutionieren wird. Diese Woche reichte das Spektrum von pharmazeutische Entwicklung und Veröffentlichung zu Minenräumung und unsere Kanalisationssysteme. Gleichzeitig gibt es mindestens ebenso viele Ansichten darüber, wie sich KI letztlich auf die Menschheit auswirken wird – von “die Welt retten” bis hin zu “unser Schicksal besiegeln”.”

Ob man nun ein KI-“Zoomer” oder ein KI-“Doomer” ist, eines ist sicher: Wenn es um künstliche Intelligenz geht, stehen alle Systeme auf volle Fahrt voraus. Doch während KI das Potenzial hat, positive Veränderungen in einem Ausmaß herbeizuführen, das wir uns kaum vorstellen können, bietet uns der derzeitige, überstürzte Sturmlauf wirklich die besten Chancen, dorthin zu gelangen?

Ich verfolge einen anderen Weg: Einen schrittweiseren, durchdachten und bewussten Ansatz, der den Arbeitnehmern ein Mitspracherecht einräumt. Diese Philosophie bringt KI hervor, die als Kraftverstärker für den Menschen konzipiert ist und es ihm ermöglicht, mehr zu erreichen, als er oder die KI allein leisten könnten.

Wir wollen alle die Welt verändern

Ökonomen hatten traditionell eine rosige Sicht auf neue Technologien. Die Vorteile mögen zwar nicht gleichmäßig verteilt sein, haben sie argumentiert, aber diese Entwicklungen heben im Allgemeinen alle Boote, ohne dass jemand schlechter dasteht. Aber eine wachsende Fülle an mehr Granulare Daten stellen diese Überzeugungen in Frage., was zu Modellen führt, die zwei auseinanderstrebende Pfade für eine durch KI gestärkte Welt vorhersagen.

Einer davon basiert auf einem von oben nach gesteuerten, rasanten Ansatz für KI. Diese Philosophie strebt danach, eine KI zu produzieren, die gut genug ist, um Menschen zu ersetzen, mit dem ultimativen Ziel, Rollen zu eliminieren.

Zusätzlich zu den offensichtlichen wirtschaftlichen Auswirkungen gibt es weitere Probleme bei diesem Ansatz. Wir haben bereits begonnen, die Nachteile des exekutivzentrierten “Erst schießen, dann zielen”-Ansatzes für KI zu sehen.

McDonald’s Habe gerade ein zweijähriges Pilotprogramm beendet für seine KI-Bestellannahme. Der McAI missverstand Bestellungen regelmäßig; die Probleme reichten von einem Chatbot, der Bacon zu einem Eiscreme hinzufügte, bis hin zu einer Bestellung, die als “2.610 Chicken McNuggets” missinterpretiert wurde.”

Ähnlich verhält es sich mit einem Richter hat kürzlich gegen Air Canada entschieden aufgrund falscher Informationen, die ihr Chatbot an einen Fluggast weitergegeben hatte. Die Begründung schien zu sein, dass, wenn KI menschliche Rollen übernehmen wolle, sie auch die damit verbundenen Verantwortlichkeiten übernehmen müsse.

Mit mir kannst du nicht rechnen

Diese Fälle veranschaulichen das Hauptproblem beim Ansatz einiger Unternehmen im Bereich der KI: Indem sie versuchen, eine Revolution nach ihrem Zeitplan zu erzwingen, enden sie mit schlechteren Produkten, einem mangelhaften Kundenerlebnis, weniger Arbeitsplätzen und einem größeren Risiko – und das alles für nur wenige greifbare geschäftliche Vorteile.

Dafür gibt es sogar einen Begriff, geprägt von dem MIT-Professor Daron Acemoglu und Pascual Restrepo von der Boston University: “so-so technology” (so-lala-Technologie). Diese Technologie neigt dazu, gerade gut genug zu sein, um menschliche Arbeitsplätze zu ersetzen, aber nicht gut genug, um irgendetwas nennenswert zu verbessern.

Das klassische Beispiel ist die Selbstbedienungskassentechnologie: Sie funktionierte gut genug, um einige, aber nicht alle Kassenarbeitsplätze überflüssig zu machen, aber sie funktionierte eigentlich nicht Nun. Es irritierte Kunden ebenso wie Mitarbeiter, die sich mehr denn je überlastet sahen, da sie sowohl die Kunden überwachen als auch die Maschinen bedienen mussten.

Jetzt schwingt das Pendel wieder in die andere Richtung, da der Einzelhandel seine Abhängigkeit von dieser Technologie abschafft, einschränkt oder drastisch zurückfährt. Einige nennen dies eine Gegenreaktion, andere eine Korrektur, aber ich sehe darin eine Branche, die den Fehler erkannt hat, von Null auf Revolution gehen zu wollen, ohne auch nur einen der Zwischenschritte zu tun. Mit anderen Worten: Sie versuchten, eine Revolution zu erzwingen, wo sie eigentlich eine Evolution hätten anstreben sollen.

Du weißt, dass alles gut wird

Jitterbit arbeitet bereits an der nächsten Phase unserer Produkt-Roadmap, und KI spielt darin eine wichtige Rolle. Aber wir wollen unsere Produkte nicht “revolutionieren”. Wir werden nicht in die Falle tappen, KI um der KI willen anzubauen und am Ende Funktionen zu haben, die bestenfalls “mild nützlich” und schlimmstenfalls irritierend, Furcht einflößend oder sinnlos sind.

Der Social-Media-R巨人 Meta sorgte kürzlich für Schlagzeilen, als er ankündigte, seine generativen KI-Modelle mit von Nutzern bereitgestellten Daten zu trainieren – ob die Nutzer das wollten oder nicht. Das Unternehmen erklärte zwar, es werde “Widersprüche im Einklang mit den relevanten Datenschutzgesetzen prüfen”, aber das bedeutet in Regionen wie den USA, die kaum solche Schutzmaßnahmen kennen, nur wenig.

In der EU sieht die Lage jedoch anders aus. Meta ist nun aufgrund des regulatorischen Drucks gezwungen, die Einführung seiner KI dort vorübergehend auszusetzen, was nur ein Jahr, nachdem das Unternehmen wegen ähnlicher Datenschutzverstöße in der EU mit einer Geldstrafe in Höhe von $1,3 Milliarden belegt wurde, für noch mehr negative Medienaufmerksamkeit sorgt.

Die Zahl und der Umfang dieser Vorschriften werden zusammen mit generativer KI zunehmen – ganz zu schweigen von den Wachstumsschmerzen, mit denen die KI-Plattformen selbst konfrontiert sein werden, wie zum Beispiel die wiederholte Ausfälle von OpenAIs ChatGPT Anfang Juni. Wenn Ihr Produkt von den Angeboten nur eines einzigen Unternehmens abhängt, was passiert, wenn dieses Unternehmen mit einer ähnlichen Unterbrechung konfrontiert wird?

Als Teil unseres stärker evolutions- und integrationsbasierten Ansatzes zur Einführung von KI haben wir für diesen Eventualfall vorgesorgt, indem wir eine Technologie entwickelt haben, die vollständig KI-agnostisch ist. Das Schöne an der Landschaft der großen Sprachmodelle (LLM) ist die enorme Anzahl an verfügbaren Optionen, die jeweils ihre eigenen Vorteile bieten.

Wir haben uns schon lange verpflichtet, das Beste aus den von Ihnen geschätzten Lösungen zusammenzubringen, damit Sie diese für mehr Effizienz und Benutzerfreundlichkeit integrieren können. Denselben Ansatz verfolgen wir bei KI. Da wir erkennen, dass der wahre Wert von KI darin liegt, Ihre eigenen Daten optimal nutzen zu können, ermöglicht die nächste Entwicklungsstufe von Jitterbit Unternehmen die Freiheit, zu arbeiten, ohne von einer bestimmten Gen-KI-Plattform abhängig zu sein.

Indem Sie die Möglichkeit erhalten, eine breite Palette von LLMs für verschiedene Aufgaben zu nutzen – von Mistral und Perplexity bis hin zu Copilot und Azure AI von Big Tech –, können Sie nahtlos zwischen den Tools wechseln, wobei Ihre Daten – und nicht das von Ihnen ausgewählte LLM – das entscheidende Differenzierungsmerkmal sind.

In den kommenden Monaten werden wir weitere Details zu diesen Entwicklungen bekannt geben. Aber in der Zwischenzeit können Sie sicher sein, dass Jitterbits KI-Entwicklung zielgerichtet, sinnvoll und von großem Nutzen für Ihre Belegschaft und Ihr Unternehmen sein wird.