Die CxO-Reihe: Tipps für die Implementierung generativer KI von Accenture

Für unseren neuesten Blog in der CxO-Reihe hatte ich das Vergnügen, mit Shallu Gupta, Intelligent Automation CTO für Tech for Operations bei Accenture Operations, zu sprechen, die die Automatisierungsinitiativen über alle Bereiche hinweg vorantreibt. Wir sprachen über den Aufstieg der generativen KI und welche Trends sie während der Implementierung bei den Kunden von Accenture sieht.

Können Sie uns ein wenig über Ihre Rolle und über Ihren Karriereweg im Vorlauf dazu erzählen?

Gupta: Ich besitze über 22 Jahre IT-Erfahrung und komme aus dem Bereich der Core-Softwareentwicklung. Meine derzeitige Aufgabe besteht darin, in Zusammenarbeit mit Top-Tier-Lieferanten, Delivery-Teams und Geschäftstransformations-Teams bei Accenture technologische Strategien im Einklang mit unseren Geschäftszielen zu entwickeln. Ich möchte dabei sicherstellen, dass sich unsere Technologie-Roadmap an unserer allgemeinen Geschäftsstrategie ausrichtet, damit wir in einer sich schnell weiterentwickelnden Technologielandschaft wettbewerbsfähig bleiben können. Der Aufbau und die Verwaltung von Technologiepartnerschaften mit Schlüssellieferanten und -partnern ist ebenfalls ein wichtiger Aspekt meiner Aufgabe. So haben wir Zugang zu den neuesten Technologien und Lösungen, die die betriebliche Effizienz steigern und unsere Geschäftsergebnisse verbessern können.

Als Automation CTO ist es mir ein Anliegen, über neue Technologien, Branchentrends und Best Practices auf dem Laufenden zu bleiben. Durch die Förderung einer Kultur der Innovation und Zusammenarbeit möchte ich transformative Veränderungen vorantreiben, die sich positiv auf unsere Unternehmensleistung auswirken.

KI und generative KI haben für Ihre Kunden ganz klar hohe Priorität und stehen bei ihnen ganz oben auf der Agenda. Was sind die wichtigsten Trends, die Sie beobachten, und Bereiche, in denen die Kunden das größte Interesse und Potenzial für diese Technologien zeigen?

Gupta: Ich persönlich bin sehr daran interessiert, die Möglichkeiten der generativen KI für alle Bereiche von Accenture Operations zu nutzen. Bei Accenture führen wir derzeit mehrere Experimente in verschiedenen Abteilungen (Finanzen, Marketing und Forschung, Talente und HR usw.) durch und messen dabei die Auswirkungen von generativer KI auf die verschiedenen Phasen des SDLC (Software Development Life Cycle) – von der Ermittlung bis zur Bereitstellung. Denn sie hat das Potenzial, die Produktivität der Entwickler durch Code-Generierung, Code-Debugging und andere erweiterte Funktionen erheblich zu verbessern.

In unserem Unternehmen setzen wir bereits KI ein, um unseren Kunden intelligente Automatisierungslösungen zu bieten. Diese Lösungen umfassen verschiedene Bereiche wie die Digitalisierung von Dokumenten, die auf NLP (Natural Language Processing = Verarbeitung natürlicher Sprache) basierende Automatisierung und die prädiktive Analyse. Durch die Integration von KI-Technologien haben wir unseren Kunden geholfen, Kosten zu senken, die betriebliche Effizienz zu steigern und das Kundenerlebnis insgesamt zu verbessern.

In der gegenwärtigen Landschaft suchen die Kunden zunehmend nach integrierten End-to-End-Lösungen und weniger nach individuellen Einzellösungen. Sie wünschen sich eine umfassende Plattform, die ein einheitliches Ökosystem bietet und nicht auf mehreren isolierten Tools beruht. Die Einführung der generativen KI hat diesen Trend weiter verstärkt, wobei der Schwerpunkt auf NLP und NLG (Natural Language Generation = Erzeugung natürlicher Sprache) liegt. Mit diesen Technologien möchten die Kunden vor allem den Kundenservice verbessern, Konversationen automatisieren und hochwertige schriftliche Inhalte erstellen, die den von Menschen erstellten Inhalten möglichst ähnlich sind.

Die Ausrichtung der Unternehmensziele auf eine KI-Strategie sollte im Vordergrund stehen. Woran lässt sich Ihrer Meinung nach der Erfolg am besten messen?

Gupta: Es gäbe da sowohl quantitative als auch qualitative Messgrößen, wie zum Beispiel:

• Kunden-Feedback
• Einfluss auf Finanzkennzahlen (Kosten, Einnahmen, ROI)
• Auswirkungen auf betriebliche Kennzahlen (Effizienz, Effektivität, Produktivität)
• Mitarbeiterzufriedenheit (Work-Life-Balance)

Welche weiteren Überlegungen müssen Unternehmen bei der Implementierung ihrer KI-Strategie berücksichtigen?

Gupta: Meiner Meinung nach sollten Organisationen Folgendes beachten:

• Analyse von Qualifikationslücken:
  Unternehmen sollten eine umfassende Analyse von Qualifikationslücken durchführen, um Bereiche zu ermitteln, wo zusätzliche Schulungen oder Neueinstellungen erforderlich sind.
• „Kommandozentrale“:
  Die Implementierung einer „Kommandozentrale“ kann für Unternehmen bei der Verwaltung von KI-Systemen sehr hilfreich sein, da hier die Überwachung und Kontrolle von KI-Operationen, Leistung und potenziellen Problemen in Echtzeit geschieht.
• Kosten-Nutzen-Analyse:
  Unternehmen sollten unbedingt vor der Implementierung von KI-Lösungen eine Kosten-Nutzen-Analyse durchführen, da sie sich an den übergeordneten Geschäftszielen ausrichten müssen.
• Effektives Bias-Management:
  Die Umsetzung solider Bias-Management-Praktiken erfordert vielfältige und repräsentative Datensätze, die regelmäßige Überprüfung von Algorithmen und die kontinuierliche Überwachung, um Verzerrungen und Voreingenommenheit zu erkennen und zu vermindern. Dies sorgt für Fairness, Transparenz und die ethische Nutzung von KI-Technologien.
• Einrichtung einer robusten Supportfunktion:
  Unternehmen sollten eine starke Supportfunktion einrichten, um Mitarbeiter und Stakeholder bei der effektiven Nutzung der KI-Technologien zu unterstützen. Ein zuverlässiges Supportsystem hilft bei der Bewältigung von Herausforderungen, gewährleistet einen reibungslosen Betrieb und maximiert der Nutzen von KI-Systemen.
• Funktionierender Feedback-Mechanismus:
  Die Einrichtung eines Feedback-Mechanismus ist für Unternehmen unerlässlich, um ihre KI-Strategien kontinuierlich zu verbessern. Dies treibt letztlich die Innovation voran und sorgt dafür, dass die KI-Lösungen auf den sich verändernden Bedarf des Unternehmens und seiner Stakeholder abgestimmt werden.

Durch die Berücksichtigung dieser zusätzlichen Faktoren neben den bereits genannten können Unternehmen den Erfolg und die Effektivität ihrer KI-Strategien steigern, während sie gleichzeitig Risiken minimieren und den Nutzen der KI für ihre Abläufe maximieren.

Was sind einige der wichtigsten Hindernisse, die Unternehmen im Blick haben sollten?

Gupta: Das wichtigste Hindernis sind Datenschutz und Datensicherheit. Unternehmen müssen darauf achten, dass sie die Art und Weise, wie Daten gehandhabt, verarbeitet, geschützt, gesichert und verwendet werden, fest im Griff haben. Weitere Hindernisse sind der Umgang der Organisationen mit Urheberrechtsfragen, die Erstellung unverzerrter Ergebnisse sowie die Konsistenz.

Wie können Organisationen dafür sorgen, dass die Strategie, die sie heute wählen, langfristig nachhaltig bleibt?

Gupta: Der Fortschritt der KI bietet uns eine Vielzahl von Chancen, und Unternehmen stehen unter dem Druck, sie zu verwenden. Ich würde sagen, jede Organisation sollte verantwortungsbewusst mit dem Thema umgehen, denn Innovation bringt viele Chancen, aber auch Verantwortung mit sich. Hier einige Dinge, die Unternehmen beachten sollten:

• Ermitteln Sie die Bereiche, in denen die KI zuerst eingeführt werden soll, und planen Sie eine langfristige Strategie für die Roadmap ihres Einsatzes.
• Planen Sie, welche Kompetenzen benötigt werden, und entwickeln Sie eine Strategie für entsprechende Qualifizierungen Ihrer Mitarbeiter.
• Ermitteln Sie Schlüsselkennzahlen zur Messung Ihres Erfolgs.
• Kennen Sie die Grenzen und die Modelle, die Sie verwenden werden.
• Führen Sie ein solides Governance-Modell ein, um die einschlägigen Vorschriften einhalten zu können.
• Führen Sie bewährte Testverfahren und Qualitätskontrollen ein, bevor ein KI-System in die Produktion übernommen wird.
• Setzen Sie Systeme zur kontinuierlichen Überwachung Ihrer KI-Systeme ein und stellen Sie ein geschultes Support-Modell bereit, um Probleme umgehend und nachhaltig zu beheben.
• Richten Sie einen leistungsfähigen Feedback-Mechanismus ein.

Wie wird sich das Feld der generativen KI Ihrer Meinung nach in den nächsten 12 bis 24 Monaten weiterentwickeln?

Gupta: Die kontinuierliche Weiterentwicklung der einzelnen Schichten im Tech-Stack der generativen KI weist auf vielversprechende Erhöhungen ihrer Wirksamkeit für die Verbraucher hin. In Zukunft werden Unternehmen die Möglichkeit haben, die Technologie auf ihren spezifischen Bedarf abzustimmen, indem sie ihre eigenen Daten nutzen, um sie nahtlos in ihre Anwendungen zu integrieren. Es ist zu erwarten, dass die Nachfrage nach Kompetenzen zur Feinabstimmung der bestehenden Modelle basierend auf den Unternehmensanforderungen stark ansteigt. Meiner Meinung nach wird Prompt-Engineering zu einer immer wichtigeren Kompetenz von Entwicklern und Ingenieuren werden.

Die rasanten Fortschritte führen schon jetzt immer wieder zu neuen Modellen, und wir gehen davon aus, dass in den nächsten 1 bis 2 Jahren noch ausgereiftere vortrainierte Modelle auf dem Markt verfügbar sein werden. Diese Modelle werden den Unternehmen erweiterte Fähigkeiten und weitere Optionen für die Implementierung generativer KI-Lösungen ermöglichen, die auf ihre individuellen Geschäftsziele abgestimmt sind.