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Wie generative KI die Zusammenarbeit verbessert
Generative KI hat sich zum führenden Technologiethema entwickelt. Digitale Assistenten und Ideengenerierung sind zwei Wege, wie die Technologie die Produktivität steigern könnte.
ChatGPT ist ein heißer Techniktrend, und nur wenige Innovationen in irgendeinem Bereich haben in so kurzer Zeit so viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Für diejenigen, die 2023 als das "Jahr der KI" betrachten, hat ChatGPT bereits alle notwendigen Beweise geliefert, und wir haben kaum an der Oberfläche gekratzt.
Doch wie bei anderen neuen Technologien beginnt die Akzeptanz in der Welt der Verbraucher. Viele haben mit ChatGPT experimentiert, während der kommerzielle Einsatz in der Geschäftswelt erst jetzt in Gang kommt. Generative KI für Unternehmen nimmt allmählich Gestalt an, wenn es um Collaboration und Contact Center geht, aber angesichts der kurzen Erfolgsbilanz nur vorsichtig.
Microsoft Teams war ein früher Anwender von ChatGPT, daher ist es wichtig, die Schritte des Unternehmens als Hauptinvestor in OpenAI zu beobachten. Die Anbieter von Unified Communications as a Service (UCaaS) folgen dem Beispiel von Microsoft. Es ist jedoch wichtig, zu wissen, dass ChatGPT nur eine Form der generativen KI ist und dass Innovationen von jedem Anbieter oder Plattformbetreiber kommen können. Die Möglichkeiten sind endlos. Um Ihnen einen Eindruck davon zu vermitteln, was Sie erwarten können, stellen wir Ihnen hier zwei neue Bereiche für generative KI im Bereich der Zusammenarbeit vor.
1. Digitale Assistenten
Dieser Anwendungsfall nimmt einige verschiedene Formen an, zum Beispiel einen intelligenten persönlichen Assistenten oder einen virtuellen Sitzungsassistenten. Im Laufe der Zeit werden weitere Varianten hinzukommen, aber die zugrunde liegende Idee ist, wie generative KI Anwendungen verbessern kann, die zur Verwaltung und Automatisierung persönlicher Arbeitsaufgaben entwickelt wurden. Zu einem großen Teil geschieht dies bereits mit Spracherkennung, bei der Arbeitnehmer mit Bots über die Stimme interagieren, um Routineaufgaben zu automatisieren, etwa Kalendereinträge, das Verwalten von Meetings, das Abschreiben von Besprechungsnotizen und das Diktieren von E-Mails.
Die KI-Komponente bedeutet, dass diese Assistenten im Laufe der Zeit durch maschinelles Lernen immer mehr über den Arbeitnehmer lernen, so dass die KI in der Lage ist, eine größere Bandbreite an Aufgaben mit höherer Komplexität zu übernehmen. Wenn das Vertrauen wächst, kann jeder Mitarbeiter im Grunde einen persönlichen virtuellen Sekretär haben, so dass mehr Zeit für die Arbeit bleibt, die tiefes Denken, intensive Zusammenarbeit und Kreativität erfordert.
Mit einer KI-Grundlage, die diese digitalen Assistenten ermöglicht, kann generative KI einen neuen Wert für die Zusammenarbeit schaffen, der über die Spracherkennung hinausgeht. Die Fähigkeit der KI, Sprachkommunikation akkurat zu handhaben, ist eine wesentliche Voraussetzung für den Aufbau von Vertrauen bei den Endanwendern. Sobald dies der Fall ist, werden sich die Endanwender eher auf Anwendungen wie ChatGPT verlassen können.
Diese Anwendungen werden sich von anderen unterscheiden, da sie KI und Suche nicht nur nutzen, um Informationen aus einer Vielzahl von Quellen zu sammeln, sondern auch, um neue Formen von Inhalten zu erzeugen. Die Ausgabeergebnisse müssen vom Endanwender festgelegt werden, und wie bei einem menschlichen Sekretär wird der Bot angewiesen, das zu generieren, was benötigt wird, zum Beispiel E-Mail-Antworten, Zusammenfassungen von Meetings und Berichte.
Was über das hinausgeht, was Sie heute mit konversationeller KI machen können, ist die Möglichkeit, jede Ausgabe auf ein bestimmtes Publikum oder sogar eine bestimmte Person zuzuschneiden. Generative KI ist nicht nur in der Lage, diese Art von Inhalten zu erstellen, sondern erkennt bei ausreichender Anleitung auch die Eigenschaften des Lesers gut genug, um eine persönlichere und sympathischere Umgebung zu schaffen. Allerdings kann ChatGPT genauso gut falsch wie richtig liegen, so dass noch Raum für Verbesserungen bleibt, aber im Moment sind die Möglichkeiten klar.
2. Ideengenerierung
Dieser Anwendungsfall verdeutlicht, wie sich generative KI von den früheren Formen der KI unterscheidet. Die meisten KI-Anwendungsfälle am Arbeitsplatz und in Contact Centern dienen entweder der Spracherkennung oder der Suche, hauptsächlich zur Automatisierung von Arbeitsabläufen oder zur Verwaltung großer Datenmengen.
Diese Anwendungen haben eindeutig einen geschäftlichen Nutzen, aber ihre Domäne sind ausschließlich die vorhandenen Informationsquellen, entweder in Form von Sprache oder Text. Da KI von Natur aus digital ist, kann sie nur mit digitalisiertem Input arbeiten. Deshalb ist die digitale Transformation für den Erfolg von KI so entscheidend und die meisten KI-Anwendungen befinden sich noch im Anfangsstadium. Viele historische Informationen werden Teil des Datenozeans werden, der das Lebenselixier der KI ist.
Generative KI stellt einen völlig anderen Anwendungsfall für KI dar – nämlich die Nutzung dieser vorhandenen digitalen Daten und die Generierung neuer Formen von Inhalten. Man könnte sagen, dass sie neue Formen von Inhalten schafft, aber das wirft Fragen über KI auf, die hier nicht behandelt werden.
Man kann zwar sagen, dass generative KI nicht das Denken für den Benutzer übernehmen sollte, aber die Ideengenerierung ist in der Tat ein gültiger Anwendungsfall. Irgendwann erfordern die meisten Szenarien der Zusammenarbeit kreatives Denken und frische Ideen, zum Beispiel bei der Entwicklung neuer Produkte, der Auffrischung einer Marke oder der Reaktion auf einen neuen Wettbewerber. Das Gleiche gilt für alltäglichere Aufgaben, die vielleicht nicht einmal teambasiert sind, zum Beispiel das Schreiben eines Geschäftsplans oder eines Berichts.
Der rote Faden, der sich durch all diese Aufgaben zieht, ist die Suche nach der ersten Inspiration oder der großen Idee, die den Prozess in Gang setzt. Den meisten Menschen fällt es schwer, ihren kreativen Instinkt anzuzapfen, und sie kommen nicht darüber hinweg, auf ein leeres Blatt zu starren und auf Eingaben zu warten. Das gilt insbesondere, wenn sie unter Zeitdruck stehen. Hier kommt die generative KI ins Spiel, bei der der Benutzer den Bot mit Kontext füttert und ihm ein paar Ideen liefert, die den Einstieg erleichtern.
Egal, ob Sie eine Grundstruktur für einen Bericht, ein Bild für ein neues Produkt oder Beispiele für gutes Branding benötigen: mit etwas Ausprobieren durchforstet diese Art von Bot einen weitaus größeren Fundus, als es ein Mensch könnte, und das in viel kürzerer Zeit. Das sind die inhärenten Stärken der KI, und mit generativer KI können Benutzer ihre Arbeit oder Projekte verbessern, wenn die kreative Inspiration fehlt.
