F.A.Z. Künstliche Intelligenz

F.A.Z. KI-Podcast Die New York Times hat OpenAI und Microsoft verklagt, Millionen Artikel der Zeitung ohne Erlaubnis für das Training ihrer KI-Modelle genutzt zu haben. Dies sei ein Verstoß gegen das Urheberrecht, weil die Softwarefirmen mit diesen Informationen ein Konkurrenzprodukt aufgebaut hätten. Damit sei der Zeitung ein Schaden in Milliardenhöhe entstanden, lautet der Vorwurf. Damit landet die Frage, ob und wann das Training und Nutzung generativer KI das Urheberrecht verletzt, erstmals prominent vor einem Gericht – das damit eine wegweisende Entscheidung für die Entwicklung der KI treffen kann. Die Entscheidung ist diffizil. Ein Text, der von einer Künstlichen Intelligenz wie ChatGPT erstellt wurde, ist zunächst eine Aneinanderreihung der jeweils statistisch wahrscheinlichsten Wörter. Als solche seien KI-generierte Texte an sich urheberrechtlich unproblematisch. Zum Problem werden sie aber dann, wenn sie als eigenes Werk verkauft werden, erklärt Matthias Orthwein, Anwalt bei der Anwaltskanzlei SKW Schwarz und Experte für IT-Recht, im F.A.Z.-Podcast „Künstliche Intelligenz“. Denn in das Training des KI-Modells seien unzählige Dokumente eingeflossen, die entweder zufällig oder durch cleveres Prompting von ChatGPT wieder als Output ausgegeben werden könnten. Doch auch bei selbst-erstellten Texten könne es vorkommen, „dass ich irgendwo schonmal etwas gesehen oder gelesen habe, und relativ nahe dran bin: George Harrison hat seinerzeit ‚Here Comes the Sun‘ geschrieben, und hatte kurz vorher in den USA einen vergleichbaren Song gehört.“ Für die Verbreitung solcher Texte müsse deshalb sorgfältig geprüft werden, ob jemand anderes daran schon Rechte hatte – „und nur weil ChatGPT mir den Text geschrieben hat, ändert sich daran nichts.“ Hier sei insbesondere die Wiedererkennbarkeit des Originaltextes urheberrechtlich relevant: Je weiter der generierte Text vom Ursprungstext entfernt liege, desto mehr Kreativität stecke darin, erklärt Orthwein. Die eigenhändige Anpassung von ChatGPT-Texten scheint also nicht nur deren Qualität, sondern auch den eigenen Urheberrechten zuträglich zu sein. Unter anderem für die Softwareindustrie stuft Orthwein solche Urheberrechte für KI-generierte Inhalte als problematisch ein. In der Softwareentwicklung sind inzwischen künstliche Intelligenzen wie GitHub Copilot weit verbreitet, die Programmierer mit passenden KI-generierten Vorschlägen bei der Arbeit unterstützen. Das sei aktuell beispielsweise für Softwareeinkäufer ein großes Problem, erzählt Orthwein. „Per se haftet der Softwareanbieter natürlich dafür, dass keine Rechte Dritter verletzt werden – aber eigentlich kann er das gar nicht. Weil er gar nicht weiß, mit welchen Ursprungs-Codes das Modell trainiert worden ist, mit denen er das verkaufte Produkt generiert hat.“ Hier wird es für KI-Anbieter deshalb elementar wichtig, dass sie ihre Modelle nachrüsten, sie sauber trainieren und dies mit erklärbaren Modellen auch nachweisen können, rät Orthwein. Andernfalls würde der Verkauf von Software, Texten, oder anderen Inhalten, die mit Hilfe solcher KI-Modelle erstellt wurden, zukünftig urheberrechtlich bedenklich – und damit die Brauchbarkeit von KI in Unternehmen fraglich. Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Hosts des Podcasts sind Peter Buxmann, Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik an der TU Darmstadt, und D:ECONOMY-Redaktionsleiter Holger Schmidt. Die Podcast-Folgen haben eine Länge von rund dreißig Minuten und erscheinen monatlich jeweils am ersten Mittwoch im Monat. Mehr über die Angebote unserer Werbepartner finden Sie HIER

F.A.Z. KI-Podcast mit SAP-Vorstand Thomas Saueressig Die strategische Bedeutung der generativen Künstliche Intelligenz treibt auch den Software-Giganten SAP an. Dieser hat in den vergangenen Wochen gleich mehrere Partnerschaften mit Unternehmen wie Open AI, Aleph Alpha und IBM bekanntgegeben und das Thema KI in den Unternehmensbereich Applikationsentwicklung verschoben. „In der Zukunft wird KI als ganz normaler Teil in Software eingebettet sein. In 5 Jahren wird keiner mehr fragen ‚Oh, ist da KI drin?‘, sagte SAP-Produktvorstand Thomas Saueressig im F.A.Z.-Podcast „Künstliche Intelligenz“. Die vergangenen zwölf Monate hätten die transformative Kraft der generativer KI gezeigt und damit eine Revolution der Softwarebranche eingeläutet. Bei der Entwicklung liege der Fokus nun darauf, mithilfe der Technologie echte Mehrwerte zu erzeugen: „Beispielsweise bei der Frage, ob mein Kunde in den nächsten zwei Tagen bezahlt: Unser Co-Pilot Joule kann jetzt automatisch in die Echtzeit-Zahlungshistorie des jeweiligen Kunden auswerten, aber wir können zusätzlich auch noch das Wissen von all unseren Kunden nutzen, die uns ihre Daten gegeben haben.“ Doch um in Deutschland die Vorzüge der generativen KI zukünftig auch ausschöpfen zu können, müsse die Weiterbildung vorangetrieben werden. „Beim Thema KI müssen wir schon von der Schule an neu denken, was damit jetzt passiert. Was sind die neuen Kernkompetenzen? Ich glaube wir müssen andere Kernkompetenzen von Anfang an unterrichten,“ meint Saueressig. Darüber hinaus sei aber auch das lebenslange Lernen relevant, um wirklich alle Altersgruppen mitnehmen zu können. In Singapur bekomme beispielsweise jeder Bürger finanzielle Unterstützung von der Regierung, um sich sein Leben lang kontinuierlich weiterzuentwickeln. Gerade bei solch wichtigen Technologien wie generativer KI müsse hier in Deutschland mehr getan werden. Bei SAP sei die KI inzwischen fest in jeder Applikationsentwicklungs-Organisation verankert, berichtet Saueressig. In einem zentralen Bereich würden die Standards gesetzt und zum Beispiel ein AI-Hub gebaut, während jede Applikationsentwicklungs-Organisation sich dann um die Umsetzung von Anwendungsszenarien kümmere. „Man kann de facto sagen, dass jeder Entwicklungsbereich der SAP – beim Jürgen Müller und bei mir – mit KI arbeitet. Deswegen sind es Tausende von Mitarbeitern, die entsprechend aktiv bei dem Thema KI sind.“ Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Podcast-Hosts sind Prof. Peter Buxmann und Dr. Holger Schmidt. Beide erforschen und lehren die Potenziale der KI und deren Auswirkungen auf Wirtschaft und Arbeit an der Technischen Universität Darmstadt. Peter Buxmann ist Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und beschäftigt sich seit vielen Jahren mit den Anwendungen von KI, der digitalen Transformation sowie datenbasierten Geschäftsmodellen. Holger Schmidt ist Dozent an der TU Darmstadt, leitet die F.A.Z.-Redaktion „Newsletter und Verticals“ und ist verantwortlicher Redakteur des F.A.Z.- D:ECONOMY-Briefings. Die Podcast-Folgen haben eine Länge von rund dreißig Minuten und erscheinen monatlich jeweils am ersten Montag. Mehr über die Angebote unserer Werbepartnerinnen und -partner finden Sie HIER

Der geplante AI Act zwinge zukünftig alle KI-Unternehmen, zunächst einmal „ihre Unschuld zu beweisen. Das dauert, kostet Zeit und Ressourcen. Während größere Unternehmen diese Aufwände leicht stemmen könnten, ist der AI Act für kleine KI-Start-ups deshalb ein kompetitiver Nachteil", sagt Tina Klüwer, Leiterin des KI Entrepreneurship Zentrum (K.I.E.Z.) in Berlin. Investoren könnten sich zudem bald zweimal überlegen, ob sie europäischen Start-ups die finanziellen Mittel für die Bewältigung der regulatorischen Hürde bereitstellen wollen – oder lieber in Startups anderer Länder investieren.

Sprachmodelle wie GPT-4 von OpenAI haben nicht nur für private Nutzer die Interaktion mit Künstlicher Intelligenz transformiert – auch Unternehmen stehen am Anfang einer Revolution. Aber „es muss noch viel gemacht werden für die industrielle Anwendung,“ schränkt Feiyu Xu ein. Xu, die bereits in der dritten Podcast-Folge als KI-Chefin von SAP zu Gast war, hat in diesem Jahr zusammen mit Vanessa Cann und drei weiteren KI-Experten das Startup Nyonic gegründet. Das Unternehmen entwickelt Sprachmodelle für die Anwendung in Unternehmen. Während sich allgemeine Modelle ihre Trainingsdaten aus dem Internet holen, sind Industrie-Daten nur selten frei verfügbar und tauchen deshalb in den bisherigen Sprachmodellen kaum auf. Daher verfügen die bisherigen Modelle zwar über ein vergleichsweise gutes Allgemeinwissen, aber für die Erstellung eines Gerichtsurteils oder eine Lieferkettenplanung fehle ihnen das Fachwissen. Genau deshalb habe Nyonic das Ziel, dieses Fachwissen bereits im Training in Sprachmodelle einzubetten, um sie für die industrielle Anwendung vorzubereiten. „Früher sagten wir Machine Learning, heute sagen wir Machine Teaching,“ berichtet Xu. Sprachmodelle müssten regelrecht erzogen werden, damit sie für Menschen nützlich werden. Deshalb sei es ein Fokus des Startups, ein Basismodell zu bauen, das in vielen Sprachen gute Ergebnisse liefere. Laut Cann solle dieses multilinguale Basismodell für die Industrie in einer ersten Alpha-Version im ersten Halbjahr 2024 verfügbar sein. Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Die beiden Hosts sind Peter Buxmann und Holger Schmidt. Beide erforschen und lehren die Potenziale der KI und deren Auswirkungen auf Wirtschaft und Arbeit an der Technischen Universität Darmstadt. Peter Buxmann ist Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und beschäftigt sich seit vielen Jahren mit den Anwendungen von KI, der digitalen Transformation sowie datenbasierten Geschäftsmodellen. Holger Schmidt ist Dozent an der TU Darmstadt und gleichzeitig Redaktionsleiter Newsletter und Verticals der Frankfurter Allgemeinen Zeitung sowie verantwortlicher Redakteur des F.A.Z. D:ECONOMY-Briefings. Mehr über die Angebote unserer Werbepartnerinnen und -partner finden Sie HIER

Der Strategie- und Digital-Experte Christoph Bornschein sucht mit eingeladenen Fachleuten nach Ideen der Zukunft. Es geht oft ums Digitale, aber weit darüber hinaus. Bornscheins Expertise erlaubt es, die Diskussion nicht an der Oberfläche zu belassen, sondern in die Tiefe zu gehen und Themen grundlegender zu diskutieren. Dabei ist gepflegter Streit durchaus möglich. Diese Reibung erzeugt Erkenntnis und (hoffentlich) auch auf Seiten der Zuhörenden neue Ideen. Der Ton ist charmant, aber direkt und auf den Punkt. Mitdenken ist gefragt.

André Loske, Chief Information Security Officer der Knauf Gruppe, erklärt, was zu tun ist. „Seit der Coronapandemie haben die Cyberbedrohungen für Unternehmen mehr als 300 Prozent zugenommen,“ sagt André Loske, Chief Information Security Officer der Knauf Gruppe. Gleichzeitig steigen die Kosten durch Cyberangriffe für die betroffenen Unternehmen. „Ein Ransomware-Angriff hat vor fünf Jahren Unternehmen durchschnittlich noch 700.000 Dollar gekostet. Mittlerweile hat sich das auf durchschnittlich 1,5 Millionen Dollar je Angriff verdoppelt.“ Einerseits erhöhen immer mehr digitale Geschäftsprozesse und die zunehmende Anzahl vernetzter Geräte die Angriffsfläche der Unternehmen, andererseits steigt die Professionalität der Angreifer – denen der technische Fortschritt in die Hände spielt: KI-basierte Sprachmodelle wie WormGPT unterstützen Cyberkriminelle bei der Erstellung überzeugender Phishing-Mails, um Passwörter von Nutzern abzugreifen. Darüber hinaus lässt sich Schadsoftware heutzutage automatisiert und in hoher Qualität mithilfe Künstlicher Intelligenz erzeugen. Auf diese Weise entstehen mehr als 300.000 neue Schadsoftwarearten pro Tag, berichtet Loske. Klassische Antivirensoftware kann da nicht mehr mithalten. „Der klassische Antivirenschutz ist mittlerweile tot“, sagt Loske sogar. Für Unternehmen bietet KI insbesondere beim Endpunktschutz einen erheblichen Mehrwert. Die KI überwacht das Verhalten auf den Computern der Beschäftigten und erkennt, ob es sich bei dem Verhalten um Schadsoftware handelt. Werden in einem Cyberangriff beispielsweise große Mengen an Daten verschlüsselt, kann die KI ein ungewöhnliches Verhalten erkennen und alarmiert das Unternehmen. In diesem Zusammenhang betont Loske jedoch auch, dass KI-basierte Cybersecuritylösungen heutzutage erhebliche finanzielle Aufwände für Unternehmen darstellen und insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen ein großes Risiko tragen, auf der Verteidigungsseite abgehängt zu werden. Im Fall eines Cyberangriff müssen Unternehmen Notfallpläne besitzen. Zusätzlich gibt es von den Polizeibehörden und dem Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik Anlaufstellen, an die sich betroffene Unternehmen wenden können. Wer Lösegeldforderungen hingegen nachkommt, riskiert auch in Zukunft im Fokus von Cyberkriminellen zu verbleiben. „Das Lösegeld zu bezahlen ist eigentlich nie eine gute Idee.“ Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Für den Podcast hat die F.A.Z. mit Peter Buxmann und Holger Schmidt zwei ausgewiesene KI-Experten an Bord geholt: Beide erforschen und lehren die Potenziale der KI und deren Auswirkungen auf Wirtschaft und Arbeit an der Technischen Universität Darmstadt. Peter Buxmann ist Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und beschäftigt sich seit vielen Jahren mit den Anwendungen von KI, der digitalen Transformation sowie datenbasierten Geschäftsmodellen. Sein Podcast-Partner Holger Schmidt ist Digital Economist, Speaker und Autor. Seine Kernthemen sind KI, Plattform-Ökonomie und digitale Geschäftsmodelle. Die beiden Hosts greifen in jeder Folge einen neuen Aspekt der Künstlichen Intelligenz auf, erklären Zusammenhänge und geben präzise Einordnungen. Die Folgen haben eine Länge von rund dreißig Minuten und erscheinen monatlich jeweils am ersten Montag.

In jüngster Zeit warnen führende Köpfe von Tech-Konzernen wie Sundar Pichai von Google oder Sam Altman von OpenAI immer wieder vor den möglicherweise zu großen und schnellen Fortschritten in der Künstlichen Intelligenz – und drehen das Rad dennoch immer schneller. „Wenn Top-KI-Experten vor ihren eigenen Produkten warnen, ist Regulierung indiziert“ sagt Jürgen Kühling, Professor für Öffentliches Recht an der Universität Regensburg sowie Vorsitzender der Monopolkommission. Den Regulierungsansatz der Europäischen Union bewertet der Jurist grundsätzlich sehr positiv. „Der Ansatz ist aus meiner Sicht super: Eigentlich fokussieren wir uns auf wirklich gefährliche KI und verbieten Dinge, die wir überhaupt nicht haben wollen – wie beispielsweise ein umfassendes Social-Scoring, wie es das in China gibt“, so Kühling. Darüber hinaus konzentriere man sich auf sogenannte Hochrisiko-KI-Systeme wie den Einsatz von KI bei der Strafverfolgung. Diese bekämen einen Haufen an Verpflichtungen wie Konformitätsbewertungen und Dokumentationspflichten, um beispielsweise Diskriminierung zu verhindern, während alle harmloseren KI-Anwendungsfälle in Ruhe gelassen würden. Der Teufel liege aber im Detail, denn die Klassifizierung von Fällen in verbotene, hochriskante oder harmlose KI bedürfe der Entwicklung von gut abgestimmten Mechanismen. Allerdings warnt er auch vor einer übertriebenen Regulierung, die für Unternehmen ein Wettbewerbsnachteil sein könnten. So könne beispielsweise auch das Datenschutzrechte ambivalente Effekte haben. „Die kluge Regulierung ist eine große Herausforderung für die Zukunft“, so Kühling. Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Für den Podcast hat die F.A.Z. mit Peter Buxmann und Holger Schmidt zwei ausgewiesene KI-Experten an Bord geholt: Beide erforschen und lehren die Potenziale der KI und deren Auswirkungen auf Wirtschaft und Arbeit an der Technischen Universität Darmstadt. Peter Buxmann ist Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und beschäftigt sich seit vielen Jahren mit den Anwendungen von KI, der digitalen Transformation sowie datenbasierten Geschäftsmodellen. Sein Podcast-Partner Holger Schmidt ist Digital Economist, Speaker und Autor. Seine Kernthemen sind KI, Plattform-Ökonomie und digitale Geschäftsmodelle. Die beiden Hosts greifen in jeder Folge einen neuen Aspekt der Künstlichen Intelligenz auf, erklären Zusammenhänge und geben präzise Einordnungen. Die Folgen haben eine Länge von rund dreißig Minuten und erscheinen monatlich jeweils am ersten Montag.

Computer sind teilweise schon besser als Bankberater. Was folgt daraus – und was nicht? Künstliche Intelligenz liefert bessere Aktientipps als der Berater in der Bank – aber die Anleger ignorieren sie weitgehend. Der KI fehle die Empathie und das Vertrauen, um die Anleger von ihren Entscheidungen zu überzeugen, berichtet Oliver Hinz, Professor für Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement an der Goethe Universität Frankfurt, im F.A.Z.-Podcast „Künstliche Intelligenz“ über ein Experiment. Die beste Option sei deshalb eine Kombination von KI-Systemen mit empathischen Bankberatern, die auch langfristig den höchsten Gewinn für ihre Kunden erziele. Künstliche Intelligenz dringt gerade in viele Bereiche der Finanzindustrie vor. Die amerikanischen Investmentbank JP Morgan hat in den vergangenen drei Monaten mehr als 3600 Stellen für KI-Experten ausgeschrieben und schon ein eigenes Modell von ChatGPT trainiert. Mit der KI ließe sich beispielsweise viel Tipparbeit einsparen, wenn sie aus aufgezeichneten Beratungsgesprächen automatisch relevante Inhalte extrahierten und in die Systeme der Bank einspeisten, berichtet Andreas Totok, Geschäftsbereichsleiter bei der Finanz Informatik Solutions Plus, einer hundertprozentigen Tochtergesellschaft des zentralen IT-Dienstleisters der deutschen Sparkassen. Von ChatGPT ist er privat beeindruckt, aber den Einsatz in der Bank sieht er wegen der starken Regulatorik noch nicht: „Wir dürfen nicht nur schauen, welche tollen Features es gibt, sondern auch: Wie kann ich diese nachvollziehbar gestalten?“, weist Totok auf eine wichtige Anforderung der Bankenaufsicht hin. KI kann auch helfen, Analystenkonferenzen automatisiert auszuwerten, erklärt Hinz. Bislang wird sich auf die Auswertung des Gesagten konzentriert. Neueste KI-Systeme könnten auch zusätzliche Informationen aus den Audiodateien herauslesen, beispielsweise ob der vortragende Finanzchef ängstlich klingt. Dabei wird zwar „der Informationsgewinn immer kleiner, je weiter wir mit den analytischen Methoden voranschreiten,“ in der Finanzindustrie würden sich aber diese Informationen dennoch in beträchtliche Summen übersetzen. Langfristig werde sich die Berufe in den Banken wandeln. Die Menschen werden weniger Zeit mit analytischen Tätigkeiten verbringen müssen und sich stattdessen auf den Aufbau von Vertrauen zu ihren Kunden konzentrieren können. „Ich vergleiche das gerne mit der Einführung des Geldautomaten,“ beschreibt Totok. Das Berufsbild habe sich komplett geändert, da heute kaum noch Bankmitarbeitende Geld händisch ausgeben oder entgegennehmen. Das sei sowohl bei Mitarbeitenden als auch in der Gesellschaft anerkannt. Hinz sieht deshalb Bedarf für einen gesellschaftlichen Diskurs: „Was möchten wir als menschliche Fähigkeiten behalten? Und was sind wir bereit zu verlernen und an die Maschine abzugeben?“ Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Für den Podcast hat die F.A.Z. mit Peter Buxmann und Holger Schmidt zwei KI-Experten an Bord geholt: Beide erforschen und lehren die Potenziale der KI und deren Auswirkungen auf Wirtschaft und Arbeit an der Technischen Universität Darmstadt. Peter Buxmann ist Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und beschäftigt sich seit vielen Jahren mit den Anwendungen von KI, der digitalen Transformation sowie datenbasierten Geschäftsmodellen. Sein Podcast-Partner Holger Schmidt ist Digital Economist, Speaker und Autor. Seine Kernthemen sind KI, Plattform-Ökonomie und digitale Geschäftsmodelle. Die beiden Hosts greifen in jeder Folge einen neuen Aspekt der Künstlichen Intelligenz auf, erklären Zusammenhänge und geben präzise Einordnungen. Die Folgen haben eine Länge von rund dreißig Minuten und erscheinen monatlich jeweils am ersten Montag.

Was die Computer im Auto schon können. Und was mit Daten noch möglich ist. Moderne Fahrzeuge werden stetig digitaler und sind heute mit vielen Sensoren ausgestattet, die eine große Menge an Daten über den Betrieb des Fahrzeugs aufzeichnen. Bei Zustimmung der Kunden können diese an den Hersteller geschickt und beispielsweise verwendet werden, um den Kunden rechtzeitig vor möglichen Ausfällen zu warnen. Während Menschen aufgrund der riesigen Datenmenge einige Parameter auswerten könnten, berge Künstliche Intelligenz das Potenzial, fast unlimitierte Datenmengen auszuwerten. „Wir sehen die große Chance, mit KI deutlich mehr Dimensionen gleichzeitig zu betrachten und damit schneller richtige Entscheidungen treffen zu können", sagt Stefan Lutz, Director Quality Sales bei Porsche, im F.A.Z.-Podcast Künstliche Intelligenz. So könnte beispielsweise geprüft werden, ob die Außentemperatur kombiniert mit bestimmten Länderkonstellationen eine Auswirkung auf eine Fehlerursache habe, und den Fahrer früh informieren. Kunden könnten damit Werkstattbesuche besser planen und weniger häufig „im Nieselregen auf dem Standstreifen der A8 stehen bleiben und den Pannendienst rufen müssen.“ „Vor allem die jüngeren Kunden erwarten Digitalisierung – die wollen coole und schnelle Services“, ergänzt Dominik Jung, Data Scientist bei Porsche. Auch im Kundenkontakt könnten mit neuen Chatbots wie ChatGPT schnellere Services angeboten werden. Traditionell kämen Porsche-Kunden mit Problemen zu ihrem Händler, der sich gegebenenfalls beim Importeur erkundige, der zusätzliche Informationen ebenfalls von weiter oben in der Vertriebskette einholen müsse. „Für das Beantworten dieser technischen Fragen ist natürlich eine Vielzahl an Themen relevant: Das Wissen, wo der gleiche Fehler schonmal auftrat, welche Umgebungsparameter es gab und wie er gelöst wurde […] – und die KI kann genau diesen Feldüberblick bekommen,“ beschreibt Lutz. Die KI könne dabei mit ähnlichen Fällen Vergleiche herstellen und daraus Informationen über die Fehlerursache des konkret vorliegenden Falls ableiten. Dieser Prozess könne durch die KI-Recherche somit deutlich beschleunigt werden. Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Für den Podcast hat die F.A.Z. mit Peter Buxmann und Holger Schmidt zwei ausgewiesene KI-Experten an Bord geholt: Beide erforschen und lehren die Potenziale der KI und deren Auswirkungen auf Wirtschaft und Arbeit an der Technischen Universität Darmstadt. Peter Buxmann ist Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und beschäftigt sich seit vielen Jahren mit den Anwendungen von KI, der digitalen Transformation sowie datenbasierten Geschäftsmodellen. Sein Podcast-Partner Holger Schmidt ist Digital Economist, Speaker und Autor. Seine Kernthemen sind KI, Plattform-Ökonomie und digitale Geschäftsmodelle. Die beiden Hosts greifen in jeder Folge einen neuen Aspekt der Künstlichen Intelligenz auf, erklären Zusammenhänge und geben präzise Einordnungen. Die Folgen haben eine Länge von rund dreißig Minuten und erscheinen monatlich jeweils am ersten Montag.

Kai Beckmann, Mitglied der Geschäftsführung beim Technologiekonzern Merck und Präsident des Arbeitgeberverbands Chemie, über Künstliche Intelligenz in der Pharma-Branche. „Ja, ich glaube jetzt kommt das goldene KI-Zeitalter,“ sagt Kai Beckmann, Mitglied der Geschäftsführung beim Technologiekonzern Merck und Präsident des Arbeitgeberverbands Chemie. Aktuell stehen Unternehmen aus der Pharma-Branche allerdings vor der Herausforderung, der neuen Innovationsgeschwindigkeit gerecht zu werden. KI sei zum Beispiel bei der Entwicklung von neuen Produkten, „wo es um Zeit und um das Herr-werden über große Datenmengen geht, ein erheblicher Hebel“, sagte Beckmann im F.A.Z.-Podcast „Künstliche Intelligenz. Zum Portfolio von Merck seien nun auch Softwarelösungen zu finden, zum Beispiel für das Management von Supply Chains in mehr als 100 Produktionsstätten weltweit. Hier scheiterten traditionelle Optimierungsverfahren, nicht jedoch KI-Ansätze. Um den Wandel in Richtung KI zu ermöglichen, müssten Unternehmen aus traditionell weniger IT-fokussierten Branchen jedoch weg von alten Denkweisen. Zu sagen „es gibt eine IT und die macht alles,“ sei beispielsweise der falsche Ansatz. Vielmehr sollte das Thema KI neben der IT-Abteilung auch von einer der Daten-Organisationsstruktur, die „den Nutzwert von Daten sichtbar macht,“ sowie einer Abteilung für die Geschäftsdimension getrieben werden, die prüft „wie digitale Produkte Kundennutzen schaffen.“ Auch bei der Formulierung von Datenstrategien sei für viele Anwendungsfälle nicht mehr das Ziel, exakte Informationen bereitzustellen. Häufig reichten auch ungefähr richtige Daten, um Nutzen zu schaffen: „Das Beispiel, das die meisten überzeugt ist: Viele von uns nutzen im Auto Stauprognosen – das sind alles andere als präzise Daten, und trotzdem ziehen wir die richtigen Schlüsse daraus.“