15 Anwendungsfälle für generative KI für Unternehmen
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Derzeit wird viel über generative KI und über Möglichkeiten und Einschränkungen dieser Technologie gesprochen. Generative KI, wie etwa große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) erstellen eigene Inhalte, indem sie die Muster und Strukturen anwenden, die sie anhand von umfangreichen Trainingsdaten erlernt haben, ohne die Daten selbst zu speichern. Diese Modelle können unter anderem Text, Softwarecode oder Kunst erstellen. Obwohl sie Inhalte erstellen, werden sie in absehbarer Zeit noch keine Menschen ersetzen.
Dennoch transformieren sie verschiedene Branchen weltweit, etwa zur Verbesserung der Cybersicherheitsabwehr oder bei der Personalisierung von Kundenerlebnissen. Tatsächlich gaben 99 % aller befragten Unternehmen an, dass generative KI das Potenzial hat, Veränderungen im entsprechenden Unternehmen zu bewirken.
Sehen wir uns an, wie generative KI neue Möglichkeiten eröffnet und alltägliche Geschäftsvorgänge transformiert, indem sie ihre Nutzer dabei unterstützt.
Generative KI verbessert die Cybersicherheitsabwehr
Generative KI vervielfacht die Wirkungskraft von Cybersicherheitsteams. Junior-Analysten haben einfacheren Zugang zu erweiterten Sicherheitsmaßnahmen durch intuitive Schnittstellen mit natürlicher Sprache und lernen die Anwendung komplexer Sicherheitskonzepte auch ohne Expertenwissen in Programmierung oder Mathematik. Senior-Analysten erhalten eine Unterstützung im ständig wachsenden Bedrohungsumfeld, das durch generative KI verstärkt wird.
Hier sind einige Beispiele dafür, wie generative KI die Cybersicherheit bei der Erkennung, Untersuchung und Abwehr von Bedrohungen (TDIR) unterstützt:
Threat Hunting: Angenommen, ein Analyst muss hunderte von Alerts durchforsten. Welche Alerts sind echte Bedrohungen, die abgewehrt werden müssen? Mit generativer KI können Sicherheitsanalysten mit nur einem Tastendruck hunderte von Warnungen filtern, um eine Handvoll Angriffe zu ermitteln.
Erweiterte Erkennung: KI-Modelle verbessern die Erkennung ungewöhnlicher Verhaltensweisen durch Mustererkennung, Verhaltensanalysen und vieles mehr. Analysten können mit natürlicher Sprache nach ungewöhnlichen Anmeldeversuchen, unerwarteten Dateizugriffen oder anderen Indikatoren für bösartige Aktivitäten fragen.
Prädiktive Analyse: KI-gestützte Systeme können potenzielle Schwachstellen vorhersagen und identifizieren und proaktive Verteidigungsmaßnahmen empfehlen, bevor Bedrohungen eine Chance haben, in Ihre Systeme einzudringen.
Automatisierte Berichterstellung: Im Fall eines Sicherheitsincidents kann generative KI automatisch Incidentberichte zusammenstellen, inklusive Art des Incidents, betroffener Systeme, potenzieller Auswirkungen und empfohlener Behebungsschritte. Damit haben es Sicherheitsanalysten einfacher, passende Maßnahmen zu ergreifen.
Generative KI verbessert die betriebliche Resilienz
Generative KI verbessert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Betriebsdaten mit AIOps überwachen und analysieren – und KI einsetzen, um den IT-Betrieb zu automatisieren und zu optimieren. Generative KI übersetzt komplexe Datensätze mithilfe von natürlicher Sprache in leicht verständliche Einblicke, damit Experten und fachfremde Personen gleichermaßen fundierte Entscheidungen treffen, Ursachenanalysen durchführen und Ausfälle minimieren können. Beispiele für wichtige Anwendungen:
- Nachvollziehbarkeit: Falls Sie möglichst schnell domänenspezifisches Wissen brauchen, kann generative KI mithilfe von Retrieval Augmented Generation (RAG) Funktionen, Logs oder Traces in leicht verständlicher Sprache erklären.
Prädiktive Wartung: In Branchen wie etwa der Automobilfertigung können KI-gestützte Tools für prädiktive Wartung helfen, Systemprobleme vorherzusagen und zu beheben. KI kann Defekte in Maschinen noch vor dem Auftreten vorhersagen und Fachkräfte benachrichtigen, die das Problem beheben, bevor der Fertigungsprozess davon betroffen ist.
Datensynthese: Daten, die auf Anwendungsprobleme hindeuten, können aus vielen verschiedenen Quellen stammen. Site Reliability Engineers können mithilfe von KI-Tools Informationen aus verschiedenen Quellen zu umsetzbaren Berichten zusammenfassen, Daten vereinfachen und Ursachenanalysen durchführen.
Schritte zur Implementierung von generativer KI in Ihrem Unternehmen
Generative KI für bessere Kundenerlebnisse
Generative KI revolutioniert Kundenerlebnisse durch personalisierte Interaktionen und einfachere Informationsbeschaffung für Kunden. Hier sind einige Beispiele für die Auswirkungen von generativer KI auf Nutzererlebnisse:
Verbesserte Such-Tools: KI-Such-Tools helfen den Nutzern, schnell exakte Informationen zu finden, egal ob es Kunden sind, die nach Produktempfehlungen suchen, oder Servicemitarbeiter, die Protokollrichtlinien für den Kunden-Support benötigen. Wenn Nutzer die gesuchten Informationen finden, steigt ihre Zufriedenheit.
Interaktive digitale Handbücher: In Branchen wie etwa Verbraucherprodukte (z. B. eine Türklingel) können KI-Chatbots in Echtzeit interaktive Hilfestellung zu Produktfeatures und zur Fehlerbehebung leisten. Auf diese Weise steigt die Nutzerzufriedenheit und es sind weniger Supportanrufe erforderlich.
Personalisierte Empfehlungssysteme: Generative KI kann maßgeschneiderte Produktempfehlungen anhand individueller Kundenanfragen erstellen, um Personalisierung und Zufriedenheit zu steigern. Tatsächlich verweilen 88 % aller Online-Shopper mit höherer Wahrscheinlichkeit auf einer Einzelhandels-Website, die ein personalisiertes Erlebnis bietet, inklusive 96 % der Personen aus Generation Z und 97 % aller Millenials.
Anwendungsfälle für generative KI in der Praxis
Unternehmen in zahlreichen Branchen profitieren bereits von generativer KI:
Einzelhandel: Kunden können in die Suchleiste einer Heimwerker-Website ein Projekt eingeben, an dem sie arbeiten, etwa „Katzenbaum bauen“, und erhalten eine komplette Liste der benötigten Materialien. Auf diese Weise erhalten sie Expertenratschläge und können ihr Kauferlebnis vereinfachen.
Telekommunikation: Generative KI liefert proaktive Empfehlungen und Abhilfemaßnahmen für Netzwerkprobleme Site Reliability Engineers können Fragen zur Netzwerkintegrität stellen und Antworten in Echtzeit erhalten. Auf diese Weise lassen sich Netzwerkausfälle minimieren und Kosten für Notfallreparaturen einsparen.
Finanzdienstleistungen: Finanzinstitute können die Genauigkeit und Geschwindigkeit ihrer Betrugserkennung verbessern und Aufgaben automatisieren, um Kosten zu sparen. Generative KI-Tools lernen, nach welchen Verhaltensmustern sie Ausschau halten müssen, um Betrugsversuche in Echtzeit zu erkennen und Analysten Folgemaßnahmen für die Behebung zu empfehlen.
Technologie: Generative KI kann die Prototyp- und Designerstellung für Produkte beschleunigen, indem das Potenzial der Menschen erweitert und schneller mehr Ideen generiert werden. Dies ist hilfreich beim Erstellen neuer Produkte, beim Erweitern von Diensten und beim Lösen von Problemen. Vertriebsteams können generative KI einsetzen, um E-Mails zu generieren, Interaktionen mit Interessenten zusammenzufassen usw. KI-gestützte Programmierung kann helfen, Bugs in Echtzeit zu erkennen, um die Produktionseinführung zu beschleunigen.
Öffentlicher Sektor: Generative KI kann Missionsergebnisse erheblich beschleunigen, Bürgerdienstleistungen verbessern und in Behörden tätigen Analysten und Security-Fachkräften jederzeit die richtigen Daten zutage fördern, indem generative KI auf sichere Weise mit den Behördendaten kombiniert wird.
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Generative KI bedeutet nicht, dass menschliche Fähigkeiten ersetzt, sondern vielmehr verbessert und erweitert werden. Durch die Optimierung von Prozessen in den Bereichen Cybersicherheit, Observability und Kundenerlebnisse können Unternehmen in allen Branchen mit generativer KI effizient, proaktiv und reaktionsschnell arbeiten. Mit zunehmender Weiterentwicklung bietet diese Technologie ein praktisch grenzenloses Potenzial für transformative Anwendungen in zahlreichen Branchen.
Verwirklichen Sie diese Anwendungsfälle. Entdecken Sie die Schritte zur Implementierung von generativer KI in Ihrem Unternehmen.
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