Künstliche Intelligenz (KI) hat noch lange nicht den Sprung in die breite Anwendung geschafft. Viele Firmen kämpfen mit der Technologie, die sich unhöflich, fehleranfällig oder einfach zu kompliziert darstellen kann. Statt erhoffter Effizienzgewinne bleiben oft nur Enttäuschungen zurück, denn die Entwicklung verläuft langsamer als gedacht.
Auf der Suche nach dem perfekten KI-Sommelier
Zum Beispiel wollte die App CellarTracker sich mithilfe von OpenAIs ChatGPT einen KI-Sommelier zulegen – also ein System, das Nutzern Weinvorschläge basierend auf ihren Vorlieben anbietet. Doch das US-Startup hatte schnell ein Hindernis zu überwinden: „Er ist einfach zu höflich“ – anstatt klare Aussagen zu machen wie „Es ist sehr unwahrscheinlich, dass Ihnen der Wein schmeckt!“, mussten sie die KI mehrere Wochen darauf trainieren, ehrliche Empfehlungen zu geben, sagt CellarTracker-Chef Eric LeVine.
Die Erfahrungen bei CellarTracker sind nicht einzigartig. Viele Unternehmen, die seit der Veröffentlichung von ChatGPT vor drei Jahren auf KI setzen wollten, mussten ernüchternd feststellen, dass sich die großen Erwartungen bezüglich Effizienzsteigerung und zusätzlicher Gewinne nur in den seltensten Fällen erfüllt haben. Den IData von Forrester zufolge konnten nur 15 Prozent von über 1500 befragten Firmen von Künstlicher Intelligenz profitieren. Eine Analyse der BCG ergab, dass nur fünf Prozent der Unternehmen tatsächliche Vorteile beim Einsatz dieser Technologie sahen.
KI weiterhin als Zukunftsvision, aber langsamer als gedacht
Trotzdem bleibt KI bei vielen Managern auf der Agenda – sie sehen in ihr eine unverzichtbare Zukunftstechnologie. Jedoch wird die Massenanwendung entscheidend später kommen als erhofft. Laut Forrester wollen einige Unternehmen bis 2026 ein Viertel ihrer ursprünglichen KI-Investitionen zurückstellen. Dabei merkt Analyst Brian Hopkins an, dass die Entwicklerunternehmen den Eindruck erweckt haben, alles würde sich rasch ändern: „Die Firmen, die diese Technologie entwickelt haben, haben die Geschichte verbreitet, dass sich alles schnell ändern wird – aber so schnell ändern wir Menschen uns nicht!“
Rückkehr zur ’natürlichen Intelligenz‘
Aufgrund dieser widrigen Umstände haben einige Unternehmen ihre KI-Strategien überdacht. So setzt der schwedische Zahlungsdienstleister Klarna im Kundenservice wieder verstärkt auf menschliche Mitarbeiter. CEO Sebastian Siemiathowski gibt zu, dass viele Kunden lieber persönlich sprechen möchten: „Wenn man eine kundenorientierte Strategie verfolgt, kann man sich nicht ganz auf KI stützen.“
Gazelle vorangeht auch der US-Mobilfunkanbieter Verizon. Dort steht KI vor allem bei einfachen Anfragen zur Verfügung und dient eher der Weiterleitung zu richtigen menschlichen Ansprechpartnern. Laut Ivan Berg, der bei Verizon für KI-Projekte zuständig ist, spendet Empathie ein zu wichtiges Element, um KI-Agenten ausschließlich für alle Kundenkommunikation einzusetzen.
Die Technologie könnte laut Shashi Upadhyay von Zendesk bis zu 80 Prozent der Kundenanfragen erledigen, aber diese Vorstellung, dass KI alles regeln kann, sei übertrieben.
Technische Hürden: Schwierigkeiten mit der KI
Die Technik der Künstlichen Intelligenz hat noch einige „Kinderkrankheiten“ zu überwinden. Ein häufiges Problem ist das, was Experten „Sycophancy“ oder „Schleimerei“ nennen, also die Tendenz der KI, ständig rechtzugeben und damit möglicherweise die Qualität der Antworten zu beeinträchtigen. Es war auch das unter CellarTracker zu reparieren: Die KI musste dazu ermutigt werden, „Nein“ sagen zu dürfen.
Doch nicht nur die Cleverness der AntwortenCH haben Firmen Schwierigkeiten, sondern auch beim Zusammenfassen von großen Dokumenten. Der Bahn-Dienstleister Cando eckte an, als ihre KI nicht in der Lage war, ein hunderte Seiten dickes Regelbuch korrekt zu komprimieren; es gab Fälle, in denen gewöhnliche Rechtsnormen komplett erdacht wurden – eine Situation, die Experten als „Halluzination“ bezeichnen. Intern haben sie das ganze Projekt nach mehreren Investitionen von mehreren Hunderttausend Dollar in der Entwicklung gestoppt.“Voller Überzeugung dachten wir, es wäre kein Problem!“ erinnert sich Geschäftsführer Jeremy Nielsen.
Laut Anastasios Angelopoulos, Mitbegründer des Start-ups LMArena, welches sich mit Testprogrammen zur KI-Leistungsfähigkeit beschäftigt, sage viele, KI sei wie ein Ferrari in Mathe, jedoch ein Esel beim Erstellen von Kalendereinträgen und das globale Verständnis der Welt fehlt vielen KI-Systemen manchmal gänzlich.
Einige der älteren Hürden kann auch die Zusammenarbeit neuer Firmen, wie OpenAI oder Anthropic verringern. Tatsächlich wollen sie ihre Teams erweitern, während sie Firmen in der NFT-Zusammenführung helfen. “Deshalb haben viele entweder zu früh zu viel gewollt”, so OpenAI-Managerin Ashley Kramer und “erst versuchen zu ermitteln, an welchen Stellen sich Prozesse signifikant beginnen können, auch wenn das Ergebnis am Ende günstig für den Haushalt ist.“,.
