Business GPT

Generative KI datenschutzkonform im Unternehmen verwenden

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Das KI-Modell „Business GPT“ der Telekom ist eine geeignete Alternative zu ChatGPT, damit sensible Unternehmensdaten nicht an unbefugte Dritte gelangen und Mitarbeiter trotzdem von den Potenzialen generativer KI profitieren können.

Die Lösung bietet generative KI, basierend auf ChatGPT, aber datenschutzkonform und sicher durch das Datenhosting auf geprüften Servern der Telekom.

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Mal eben einen Text über ein neues Produkt erstellen lassen und diesen dann auch noch mit einer selbst erstellten Grafik illustrieren? Mit generativer KI (GenAI) geht das schnell und unkompliziert. Auf Basis leistungsstarker Large Language Models (LLMs) können generative KI-Tools unter anderem Texte, Grafiken, Videos, Sprache, Audio in beliebigen Sprachen oder sogar Gesang erzeugen und verarbeiten. Das ermöglicht es, zahlreiche Aufgaben deutlich schneller zu erledigen – auch in Unternehmen.

Dabei gibt es allerdings einen Haken: Die Anbieter der KI-Tools nutzen die in den Prompts eingegebenen Daten für das weitere Training ihrer LLMs. Hinzu kommen mögliche Sicherheitslücken und damit die Gefahr von Datenleaks.

Um das Potenzial von GenAI optimal und sicher zu nutzen, bietet sich stattdessen ein unternehmenseigenes KI-Modell an. Gerade für kleinere Unternehmen sind solche proprietären Lösungen allerdings oft zu teuer. Hier gibt es eine sinnvolle Alternative: Etliche Anbieter von KI-Modellen stellen vorgefertigte Lösungen für den betrieblichen Einsatz bereit, die registrierten Nutzer*innen über das Intranet einen sicheren Zugriff erlaubt. Für die Unterstützung bei der Umsetzung und Implementierung können Unternehmen etwa auf IT-Dienstleister zurückgreifen.

Generative KI: Schatten-IT vermeiden

Man kennt es beispielsweise von freier Software: Sie bietet den Anwender*innen unkompliziert Funktionen, um die Effizienz, Produktivität und/oder den Komfort von Arbeitsschritten oder ganzen Prozessen deutlich zu verbessern. Es ist also naheliegend, dass Beschäftigte sich diese zu Nutze machen wollen – ob diese Tools von der IT freigegeben sind oder nicht. Im schlechtesten Fall sind das öffentliche Anwendungen mit unzureichender Daten- und Rechtssicherheit.

Vor der gleichen Herausforderung stehen die IT-Verantwortlichen nun mit GenAI. Den Produktivitätsgewinn lassen sich Mitarbeitende zurecht nicht entgehen. Daher sollten die Verantwortlichen hier eine klare Strategie mitsamt Leitplanken vorgeben, um eine transparente Nutzung von Künstlicher Intelligenz zu gewährleisten. Dazu gehört auch, den Mitarbeitenden sorgfältig ausgewählte, datenschutzkonforme KI-Tools an die Hand zu geben und entsprechend im Umgang zu schulen. Ein solches kann beispielsweise Business GPT sein – eine bedarfsgerechte KI-Umgebung für unternehmensinterne Zwecke. Von diesen Vorteilen profitiert beispielsweise bereits der internationale Energieparkentwickler UKA. Der Einsatz als individuelle Unternehmensanwendung auf Basis von GPT 3.5 und 4 ermöglicht den registrierten Mitarbeitenden den Zugang über das eigene Intranet via Identitäts- und Zugriffsverwaltung.

Business GPT: Sichere KI-Anwendungen für Unternehmen

Business GPT ist eine von der Telekom entwickelte und bereitgestellte private KI-Umgebung für Unternehmen, die dadurch generative KI mit internen Daten in einer eigens dafür bereitgestellten und gesicherten Cloud-Infrastruktur nutzen können. Kern dieser Umgebung ist ein Chat-Interface, an das standardmäßig OpenAIs LLMs GPT 3.5 und GPT 4 angebunden sind. Optional können Unternehmen ihre eigenen Dokumente als zusätzliche Datenbasis nutzen. Die Anbindung interner Datenquellen ermöglicht dem KI-Modell, diese Informationen effizienter zu nutzen und für die Mitarbeitenden aufzubereiten. So können diese fundiertere Entscheidungen treffen. Business GPT ist zudem in der Lage, unterschiedliche Sprachen im Dialog zu verarbeiten.

Ein großer Vorteil dieses Modells: Anders als öffentlich nutzbare Angebote der Cloud-Anbieter steht jedem Unternehmen ein eigenes Modell zur Nutzung bereit und wird nicht mit Anderen geteilt.

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Private KI-Modelle steigern Effizienz und Innovationskraft

Das private KI-Modell lässt sich unter anderem in folgenden Anwendungsbereichen einsetzen:

  1. Kundenservice: als virtueller Assistent rund um die Uhr Kundenanfragen beantworten
  2. Interner Support: Informationen schneller finden und interne Anfragen bearbeiten
  3. Marketing und Vertrieb: die Customer Journey durch personalisierte Kommunikation optimieren und so die Conversion verbessern
  4. Training und Entwicklung: als interaktive Lernplattform die individuellen Bedürfnisse der Lernenden abdecken
  5. Produktmanagement: durch Analyse des Kundenfeedbacks effizient neue Möglichkeiten zur Produktoptimierung aufdecken
  6. HR und Recruiting: den Screening-Prozess im Recruiting deutlich beschleunigen und vereinfachen
  7. Datenanalyse und Reporting: schnell große Mengen an Unternehmensdaten auswerten, um leicht verständliche Berichte und Zusammenfassungen als Entscheidungsgrundlage zu erstellen
  8. Projektmanagement: Aufgaben organisieren, Status nachverfolgen und automatische Updates bereitstellen

Damit ist das Ende der Fahnenstange allerdings längst noch nicht erreicht – generative KI kann Unternehmen bei einem breiten Spektrum an Aufgaben unterstützen.

Entscheidet sich ein Unternehmen für eine private KI-Umgebung, so wird es künftig von kontinuierlichen Weiterentwicklungen der Systeme profitieren können. Neue Möglichkeiten bieten sich dabei insbesondere bei der kanalübergreifenden Kommunikation mit Kund*innen. Digitale Avatare sind etwa schon heute eine interaktive Möglichkeit in der Produktberatung. Mit einer umfassenden Datenbasis via LLM und einem GenAI-basierten User Interface vervielfältigt sich das Potenzial für natürlich anmutende Gespräche noch einmal. Das funktioniert sowohl über Websites oder in Apps, als Dialog-Display in stationären Filialen oder mittels XR-Technologien und schafft so eine konsistente Kundenerfahrung.

Flüchtiger Hype oder zukunftsweisend?

Betrachtet man die Entwicklung in den vergangenen zwei Jahren, beeindruckt eines ganz besonders: die Geschwindigkeit, in der GenAI-Lösungen sich vom Spielzeug für Digital Natives zur echten Unterstützung für Unternehmen gemausert haben. Und diese Verschiebung hat noch lange nicht ihren Höhepunkt erreicht. Gartner hat im August 2023 Generative KI im Hype-Cycle auf dem „Gipfel der überhöhten Erwartungen“ und kurz vor dem Absturz in den „Trog der Desillusionierung“ eingeordnet – auf den der Weg in die Produktivität folgt. Gegenüber dem aktuell häufig noch experimentellen Einsatz von GenAI werden sich also Anwendungsfälle für Unternehmen herauskristallisieren, die deren Produktivität deutlich verbessern werden.

Tatsächlich stehen aktuell viele der Einführung von KI-Lösungen in Unternehmen noch skeptisch gegenüber. Die Gründe dafür sind facettenreich; Ethik, Regulierung und Datenschutz bilden hier nur einen Teil ab. Doch der Nutzen von GenAI wird am Ende gegenüber den Zweifeln überwiegen, ob Unternehmen sich darauf vorbereiten oder nicht. Daher sollten sie sich intensiv damit auseinandersetzen, welche Möglichkeiten, Chancen und Risiken der GenAI-Einsatz im Unternehmen mit sich bringen – und welche Folgen der Verzicht.

Angesichts der sensiblen Natur von Unternehmensdaten lohnt sich in der Regel die Investition in Forschung, Entwicklung und Implementierung eigener oder zumindest individuell zugeschnittener GenAI-Anwendungen. Datenschutzkomforme KI-Umgebungen wie Business GPT bieten hier alle wichtigen Funktionen und sind gleichzeitig erschwinglich. Unternehmen können ihre Prozesse so beschleunigen und den manuellen Aufwand für repetitive Aufgaben senken. Das jeweils für sie passende KI-Modell steigert die Effizienz, ist skalierbar und schafft Freiräume. Diese können wiederum dazu dienen, innovative neue Lösungen zu entwickeln und so die eigene Marktposition zu stärken.

Martin

Wunderwald

Telekom MMS

Consultant Analytics & AI

Martin Wunderwald ist seit 2020 für die Deutsche Telekom MMS tätig. Sein Schwerpunkt liegt in der Übersetzung von Kundenherausforderungen in die technische Lösungskonzeption mittels Methoden der Künstlichen Intelligenz, insbesondere in dem Bereichen Computer Vision und Optimierung. Aktuell macht er sich für die Weiterentwicklung des KI-Portfolios der Deutschen Telekom stark.
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