Im letzten Blogbeitrag haben wir dazu geschrieben, was uns bezüglich des Einsatzes der künstlichen Intelligenz in Unternehmen beschäftigt, welche Erfahrungen es gibt und welche kritischen Fragen wir diesbezüglich haben. In diesem Teil geht es nun um die Idee, wie wir zu einer Beantwortung der Fragen kommen. In unseren Überlegungen spielte eine große Rolle, dass wir eine solche Analyse nicht alleine vornehmen wollten. Im Gegenteil: Wer könnte denn besser geeignet für eine solche Analyse sein, als eine KI selbst? Das war nicht nur eine rhetorische Frage, sondern für uns der Impuls dafür, wie wir unser Vorgehen entwickelt haben.

Unser Vorgehen

Mit der Idee, die KIs dazu zu befragen, sind wir auf Claude „zugegangen“, um beispielhaft eine Skizze zu entwerfen, wie das konkrete Vorgehen aussehen könnte. Bereits dieser „Dialog“ war aus unserer Sicht sehr fruchtbar und hat uns in der Absicht bestätigt, dies anhand verschiedener vorgegebener Fragen, also als eine Art „Interview“ der KIs, zu führen. Folgende „Selbstauskunft“ von Claude zur Grundidee möchten wir Ihnen nicht vorenthalten:

„Die Idee, verschiedene KI-Systeme direkt zu ihren eigenen Einsatzbedingungen zu befragen, finde ich besonders interessant – das gibt eine authentische Perspektive aus ‚erster Hand‘. Eine […] Blogreihe zur ‚Kritik der KI‘ mit Fokus auf effizienten Unternehmenseinsatz trifft definitiv einen Nerv der Zeit. Unternehmen stehen ja oft vor der Herausforderung, zwischen dem Hype und der praktischen Realität zu navigieren.“

Die einzelnen Systeme und ihrer Anbieter

Der Begriff KI wird mittlerweile sehr vielfältig verwendet und bezeichnet zum Teil extrem unterschiedliche Systeme. Da wir eine Auskunft über die notwendigen Voraussetzungen einer Implementierung in Unternehmen erhalten wollen bezieht sich unser Test auf generative KI-Systeme, also diejenigen Chatbots, die als LLM (Large Language Models) bezeichnet werden. Auch bezüglich der Auswahl der zu befragenden Systeme haben wir uns mit Claude „abgestimmt“, wobei unsere ursprüngliche Auswahl so geblieben ist, weil wir damit unterschiedliche Einsatzbereiche abdecken. Dabei ist die Abgrenzung nicht besonders trennscharf, andererseits erwarten wir von einer Erweiterung der Auswahl keinen besonderen Zugewinn an Erkenntnissen.

Nach diesen Vorüberlegungen und der konkreten Vorbereitung der Befragung mit Claude gehen also für uns ins Rennen:

• Claude von Anthropic als generalistische Konversations-KI (in einem unabhängigen Chat).
• ChatGPT von OpenAI als die bekannteste KI, sozusagen der Standard.
• Copilot von Microsoft für den Development-/Office-Bereich und Unternehmensdaten.
• Das KI-Team von IONOS für spezifische Hosting- und Web-Services (bzw. als Beispiel eines Hosting Anbieters und die Spezialisierung von KI-Agenten).

Der „Interviewleitfaden“

Besonders interessiert uns bei der Befragung welche strukturellen Voraussetzungen notwendig sind, damit es mit dem Einsatz einer KI klappt. Zusätzlich möchten wir gerne Hinweise darauf haben, warum gerade so viele Projekte scheitern. Hierzu noch einmal Claude:

„Das ist ein sehr wichtiger Fokus! Das Scheitern von KI-Integrationsprojekten ist tatsächlich ein weit verbreitetes Problem, obwohl die Technologie selbst oft funktioniert.“

In einem letzten Schritt haben wir – wieder gemeinsam mit Claude – einen Fragebogen bzw. Interviewleitfaden entwickelt, der nun bei allen Systemen in der gleichen Form zur Anwendung kommt. Eine Besonderheit, die wir nachträglich eingefügt haben, ist die, dass die KIs aufgefordert werden, eine These oder Arbeitshypothese für die Integration einer KI in Unternehmen zu entwickeln, die auf den Antworten basieren. Diese dienen uns als Berater:innen – und Ihnen als Anwender:innen – zur Orientierung. Die Ergebnisse werden wir in eigenen Beiträgen unmittelbar wiedergeben. Am Ende der Befragung werden wir eine Zusammenfassung und Analyse zur Verfügung stellen.

Disclaimer

Dies ist der zweite Teil einer siebenteiligen Blogreihe zum Thema „Kritik der KI“, in der wir verschiedene LLMs dazu „befragen“, was sie bezüglich ihrer eigenen Implementierung vorschlagen. Die Ergebnisse werten wir in einem abschließenden Teil aus und kontrastieren dazu unsere eigenen Empfehlungen aus der Praxis. Lesen Sie gerne die weiteren Beiträge im Rahmen unseres Blogs.

Beitragsbild: geralt auf Pixabay