KI im Unternehmen: Praxisbericht aus Berlin

In dieser Podcast-Episode spreche ich mit Thomas Fröhlich,
Gründer von GenAI Berlin, über den aktuellen Stand der
KI-Adoption in Unternehmen. Wir beleuchten, wie Unternehmen KI
einsetzen, wo sie Fortschritte machen und wo sie noch
Schwierigkeiten haben. Thomas, der als KI-Berater tätig ist, gibt
Einblicke in seine Arbeit mit verschiedenen Unternehmen und deren
Herausforderungen.




Der KI-Hype und der Weg zur Klarheit: Thomas
beschreibt den anfänglichen Hype um KI und seinen Fokus
darauf, Klarheit in den Markt zu bringen. Sein Meetup in
Berlin diente als Plattform für den Austausch und das tiefere
Verständnis von KI-Anwendungsfällen.




Die Rolle von Large Language Models (LLMs):
Wir sprechen über LLMs und ihre Anwendungsmöglichkeiten, von
der Texterstellung über Bild- und Videoanalyse bis hin zu
Multimodalität. Thomas demonstriert die Möglichkeiten, indem
er von seiner eigenen Nutzung von Tools wie Google Gemini
berichtet, um Fragen zu beantworten und Inhalte zu
generieren. Er betont die einfache Interaktion durch Sprache
im Gegensatz zu aufwändigem Prompt Engineering.




Praktische Anwendung und Workshops: Thomas
bietet Workshops an, die von KI-Grundlagen bis hin zur
Strategieentwicklung und der Identifizierung von
Anwendungsfällen (Use Cases) reichen. Ein Schwerpunkt liegt
auf der Suche nach "Low Hanging Fruits" – also
Anwendungsfällen mit geringem Aufwand und hohem Nutzen.




Herausforderungen bei der Implementierung:
Ein wesentlicher Stolperstein ist die Integration von KI in
bestehende IT-Systeme. Die Komplexität der IT-Landschaft in
vielen Unternehmen behindert die schnelle Implementierung von
KI-Lösungen. Ein vielversprechender Ansatz besteht darin, KI
auf Betriebssystemebene zu integrieren, um die Integration in
verschiedene Anwendungen zu vereinfachen.




Skalierung und ROI: Die Skalierung von
KI-Pilotprojekten in die Produktion stellt eine weitere
Herausforderung dar. Die Erwartungshaltung an die
Fehlerfreiheit von KI-Systemen muss realistisch bewertet
werden. Der Return on Investment (ROI) von KI muss sorgfältig
abgewogen werden, unter Berücksichtigung von Kosten und
Nutzen.




Kernaussage: Der erfolgreiche Einsatz von KI in
Unternehmen erfordert nicht nur die Auswahl der richtigen
Technologie, sondern vor allem eine ganzheitliche Betrachtung der
Digitalisierungsstrategie, der Dateninfrastruktur und der
internen Prozesse. Ein schrittweiser Ansatz mit Fokus auf
konkrete Anwendungsfälle und realistischen Erwartungen ist
entscheidend.


Links in dieser Ausgabe
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