Wenn man den Hype der Anbieter hört, könnte man meinen, dass Unternehmenseinkäufer beim Thema generative KI voll dabei sind. Aber wie bei jeder neueren Technologie neigen große Unternehmen dazu, vorsichtig vorzugehen. Als die Anbieter im Laufe des Jahres fieberhaft neue generative KI-gestützte Produkte ankündigten, wurden die CIOs aufmerksam.
Einige Unternehmen haben tatsächlich versucht, ihre Ausgaben einzuschränken oder zumindest ausgeglichen zu bleiben, und nicht unbedingt nach neuen Möglichkeiten gesucht, Geld auszugeben. Die große Ausnahme besteht darin, dass Technologie es Unternehmen ermöglicht, effizienter zu arbeiten und mit weniger mehr zu erreichen.
Generative KI hat sicherlich das Potenzial dazu, ist aber auch mit eigenen Kosten verbunden, seien es höhere Kosten für diese Funktionen in einem SaaS-Produkt oder der Preis für den Zugriff auf eine große Sprachmodell-API, wenn Sie Ihre eigene erstellen Software intern.
In jedem Fall ist es wichtig, dass die Leute, die die Technologie implementieren, verstehen, ob sich ihre Investition auszahlt. Eine Umfrage von Morgan Stanley unter CIOs großer Unternehmen im Juli ergab, dass viele vorsichtig vorgehen: 56 % der Befragten gaben an, dass generative KI Auswirkungen auf ihre Investitionsprioritäten habe, aber nur 4 % hätten tatsächlich bedeutende Projekte gestartet. Tatsächlich befanden sich die meisten noch in der Evaluierungs- oder Proof-of-Concept-Phase. Dies mag ein sich schnell entwickelnder Bereich sein, aber er passt auch zu dem, was wir in Gesprächen mit CIOs hören.
Allerdings stehen CIOs, ähnlich wie bei der Konsumerisierung der IT vor einem Jahrzehnt, unter dem Druck, die Art von Erfahrungen zu liefern, die die Leute sehen, wenn sie online mit ChatGPT spielen, sagt Jon Turow, Partner bei Madrona Ventures.
„Ich denke, es lässt sich nicht leugnen, dass Unternehmensmitarbeiter, die interne Kunden des CIO oder CTO sind, alle ChatGPT ausprobiert haben und wissen, wie großartig es aussieht. Sie wissen, wo es noch früh ist, und sie wissen, wo es inspirierend ist, und mangels eines besseren Wortes wissen sie, wo sie Größe sehen. Daher stehen CIOs unter dem Druck, dieses Niveau zu erreichen“, sagte Turow gegenüber Tech.
Dadurch ist eine Spannung entstanden zwischen dem Wunsch, die internen Kunden zufrieden zu stellen, insbesondere wenn ein Teil dieses Drucks vom CEO ausgehen könnte, und der natürlichen Tendenz eines CIOs, vorsichtig zu agieren, selbst bei etwas, das so potenziell transformativ ist wie generative KI. „Dazu muss eine gewisse Struktur und Organisation dafür geschaffen werden, wie dies im Laufe der Zeit umgesetzt wird“, sagt Jim Rowan, Direktor bei Deloitte, der mit Kunden daran arbeitet, wie man generative KI unternehmensübergreifend auf organisierte Weise aufbauen kann.
„Bei unserer Zusammenarbeit mit Unternehmen denken wir oft darüber nach, welche Infrastruktur sie benötigen, um erfolgreich zu sein. Mit Infrastruktur meine ich nicht unbedingt Technologie, sondern wer sind die Menschen, was sind die Prozesse und die Governance … und ihnen die Fähigkeiten zu geben, dies einzurichten“, sagte Rowan. Dabei geht es vor allem um Anwendungsfälle und den Einsatz der Technologie zur Lösung eines bestimmten Problems.
Dies steht im Einklang mit der Art und Weise, wie CIOs, mit denen wir gesprochen haben, die Umsetzung in ihren Organisationen angehen. Monica Caldas, CIO der Versicherungsgesellschaft Liberty Mutual, begann mit einem Proof of Concept für einige tausend Personen und sucht nach Möglichkeiten, diesen für ihr Unternehmen mit 45.000 Mitarbeitern zu erweitern.
„Wir wissen, dass generative KI in praktisch jedem Bereich unseres Unternehmens weiterhin eine entscheidende Rolle spielen wird. Deshalb investieren wir in viele Anwendungsfälle, um sie weiterzuentwickeln und zu verfeinern, um unsere Mitarbeiter zu unterstützen und ihnen bessere interne Fähigkeiten zu verleihen“, sagt sie sagte.
Mike Haney, CIO bei Battelle, einem auf Wissenschaft und Technologie spezialisierten Unternehmen, hat dieses Jahr ebenfalls Anwendungsfälle für generative KI untersucht. „Wir haben also in den letzten vielleicht sechs oder neun Monaten diesen ganzen Vorstoß für KI unternommen und sind jetzt an dem Punkt angelangt, an dem wir spezifische Anwendungsfälle für jedes einzelne Team und jede Funktion innerhalb des Unternehmens entwickeln.“ Er weist darauf hin, dass es noch früh sei und noch nach Möglichkeiten gesucht werde, wie es helfen könne. Bisher seien die Ergebnisse jedoch gut, was die Bereitstellung effizienterer Vorgehensweisen betreffe.
Kathy Kay, Executive VP und CIO bei Principal Financial Group, einem Finanzdienstleistungsunternehmen, sagt, ihr Unternehmen habe mit einer Studiengruppe bei Null angefangen. „Wir haben also jedem Mitarbeiter, der ein Interesse oder eine Leidenschaft hatte, die Möglichkeit gegeben, mitzumachen, also sind es etwa 100 Leute. Es ist eine Kombination aus Ingenieuren und Geschäftsleuten, und wir kuratieren derzeit wahrscheinlich 25 Anwendungsfälle, von denen drei in Produktion gehen werden [soon],“ Sie sagte.
Sharon Mandell, CIO bei Juniper Networks, sagt, dass ihr Unternehmen an einem ersten Pilotprojekt mit Microsoft rund um Copilot für Office 365 teilnimmt, und anekdotisch hat sie eine Reihe von Rückmeldungen von Leuten gehört, die es lieben, bis hin zu denen, die weniger beeindruckt sind, aber sie sagt, dass der Versuch, die Produktivitätssteigerung zu messen, eine Herausforderung bleibt, auch wenn Microsoft damit begonnen hat, Dashboards bereitzustellen, die zumindest den Grad der Akzeptanz und Nutzung anzeigen.
„Das Schwierige daran ist, dass es keine Daten über die Produktivität der Menschen gibt. Egal was passiert, Sie verwenden eher anekdotische Informationen, bis Sie wirklich gut darin sind, diese Dashboards von Microsoft zu verstehen, die Ihnen zeigen, wie die Leute sie verwenden“, sagte sie.
Wenn Unternehmen von der potenziellen Leistungsfähigkeit der generativen KI hören, ist es nur natürlich, dass sie mehr darüber erfahren und sie nutzen möchten, um ihren Organisationen zu helfen, effizienter zu arbeiten. Gleichzeitig sind Führungskräfte jedoch zu Recht etwas vorsichtig. Sie erkennen, dass dies noch am Anfang steht und sie durch Experimente lernen müssen, ob es sich tatsächlich um eine transformative Technologie handelt.