„Künstliche Intelligenz kann beim Wissenstransfer eine entscheidende Rolle spielen“

Hallo Jens, du hast bei der Handelsblatt-Jahrestagung „Betriebliche Altersversorgung 2024“ über Künstliche Intelligenz im Kontext der Zusatzversorgungskassen referiert. Wo siehst du mögliche gewinnbringende KI-Anwendungsfelder bei den Zusatzversorgungskassen?

Jens Sattler:

In erster Linie denke ich, dass die KI-Technologie beim Wissenstransfer eine entscheidende Rolle spielen kann und einen signifikanten Mehrwert schaffen wird. Einerseits kann hierdurch der Dokumentationsprozess vereinfacht werden, da für die KI ein strukturierter Aufbau eines Dokumentes nicht von Bedeutung ist und der Inhalt in einen Dokumentenübergreifenden Kontext gesetzt werden kann. Wer kennt nicht den Spruch: “Man muss nicht alles wissen, man muss lediglich wissen, wo es steht?” Dieser Spruch verdeutlicht meines Erachtens ein großes Dilemma. Wir produzieren oftmals an unterschiedlichen Stellen so viel Wissen, dass man schnell den Überblick verlieren kann. Wo etwas steht und darüber hinaus welches die aktuelle Version ist, geht dabei schon mal verloren. Mit der KI-Technologie wird man zukünftig einen Service haben, mit dem man sich in natürlicher Sprache austauschen kann und der einem die gewünschten Informationen nutzerspezifisch und in natürlicher Sprache aufbereitet.

Welche KI-Programme hast du bei der Tagung vorgestellt und wie könnten diese konkret bei kundenorientierten Unternehmen oder Zusatzversorgungskassen eingesetzt werden?

Zum einen haben wir im Vorfeld die Möglichkeiten, Videos und Sprache mit KI-Technologie zu generieren, aufgezeigt und ein kleines Video ausgehend von einer deutschen Aufzeichnung in unterschiedliche Sprachen übersetzen lassen. Das zeigt sehr gut, wie multilinguale Sprachmodelle funktionieren. Darüber kann das Video vollautomatisch an die spezifische Zielsprache (Stichwort: Lippensynchronität) angepasst werden. Bei Unternehmen, die mit einer breiten Zielgruppe an Kunden interagieren und spezifische Sprachen abbilden müssen, ist das eine sehr wichtige Funktionalität. Ich bin davon überzeugt, dass wir in ein paar Jahren Dokumente, Erklärvideos, etc. für uns und unsere Kunden nur noch in einer Sprache produzieren, diese dann jedem Kunden in seiner Muttersprache auf Knopfdruck generieren und zur Verfügung stellen können. Das ist für unsere Kunden mit den in Deutschland sehr komplexen Verwaltungsprozessen und erklärungsbedürftigen Formularen eine enorme Erleichterung. Im Unternehmen selbst kann ein wissensbasierter Sprach-Bot ebenfalls einen enormen Mehrwert bieten, der, trainiert mit dem Abteilungswissen, zu allen Fragen des Fachbereichs eine verständliche Antwort parat hat. In den kommenden Jahren werden wir mit der zunehmenden Problematik konfrontiert werden, dass langjährige Mitarbeitende in Rente gehen. Das abfließende Wissen dieser Mitarbeitenden werden wir mit Hilfe der KI-Technologie wahrscheinlich besser konservieren und kompensieren können.

Du bist in deiner Keynote auf unternehmensspezifische KI, d.h. lokale KI-Modelle, eingegangen. Welche Vorteile siehst du bei diesen lokalen Modellen?

Lokale KI-Modelle haben den grundlegenden Vorteil, dass keine Daten (unternehmensspezifische Informationen wie auch Prompts der Anwender) nach außen abfließen können. Insbesondere in unserem Arbeits- und Kundenumfeld und den damit verbundenen datenschutzrechtlichen Rahmenbedingungen ist es essentiell notwendig, dafür zu sorgen, dass keine unternehmensspezifischen Daten ungewollt abfließen können. Der lokale Betrieb eines KI-Modells ermöglicht es dem Unternehmen, auf Basis seiner individuellen Richtlinien datenschutzrechtliche Aspekte zu gewährleisten und trotzdem KI-Modelle nutzen zu können.

KI kann auch eingesetzt werden, um eine kontextbasierte Code-Prüfung statt der statischen Code-Analyse durchzuführen. Kannst du für alle Nicht-Entwickler erläutern, welche Optimierung sich daraus ergibt?

Die automatische Code-Analyse in den vergangenen Jahren basierte größtenteils auf statischen Prüfungen, die gewährleisteten, dass die Syntax der Programmierung korrekt eingehalten wurde. Stell dir vor, du liest einen Aufsatz und du hast lediglich die Aufgabe, zu prüfen, ob jeder darin enthaltene Satz grammatikalisch korrekt aufgebaut ist: Ist ein Verb, ein Nomen, ein Satzzeichen usw.  vorhanden? Am Ende deiner Prüfung hast du lediglich sichergestellt, dass keine Rechtschreibfehler mehr in dem Aufsatz sind und jeder Satz in sich grammatikalisch korrekt ist. Du kann jedoch nicht sagen, ob der Inhalt des Aufsatzes sinnvoll ist, da du den Inhalt nicht überprüft hast. Den inhaltlichen Kontext kennst du gar nicht. Genau hier kann nun mit den KI-Mechanismen eine inhaltliche Analyse durchgeführt werden, die überprüfen kann, ob der generierte Code nicht nur grammatikalisch korrekt, sondern auch noch inhaltlich sinnvoll ist.

Darüber hinaus stellst du das Anwendungsszenario eines Chat-Bots vor. Wie unterscheidet sich dieser Chat-Bot von bisherigen Modellen?

Bisherige Chat-Bots sind regelbasiert, was bedeutet, dass sie gemäß vorgegebenen Regeln (Erkennung von Schlagworten oder Mustern) eine vorgefertigte Antwort erzeugen. Diese Anweisung hat der Programmierer im Voraus erstellt und beim Coding des Chat-Bots hinterlegt. KI-basierte Chat-Bots können natürliche Sprache “verstehen” und basieren somit nicht auf vorprogrammierten Regelwerken. Die KI-basieren Chat-Bots sind sich einem kontextuellen Zusammenhang “bewusst”. Sie können sich an frühere Nachrichten erinnern und den Dialog fortsetzen, als ob sie ein Gesprächspartner wären, der sich daran erinnert, was zuvor gesagt wurde. Weiterhin können KI-basierte Chat-Bots aus den geführten Konversationen lernen und somit ihr Wissen stetig anpassen. Auch eine Anpassung der Chat-Bots auf Basis des Gesprächspartners ist möglich, so dass er mit einem Experten ein anderes Gespräch führt als mit einem Laien.

Wenn du deine eigene KI programmieren würdest, was würde sie können?

Tatsächlich habe ich bereits einige KI-Modelle zum Spaß “programmiert”, was erstaunlicherweise inzwischen (z.B. mit den Features von OpenAI ) sehr einfach ist. Weiterhin habe ich auch bereits große KI-Modelle lokal installiert und damit erste Erfahrungswerte gesammelt. Auch dies ist inzwischen durch die große Open Source Community sehr einfach und für mich immer wieder erstaunlich, wenn man sich bewusst macht, dass man auf einer kleinen Festplatte das komplette Wissen aller Internetseiten hat, und, mit Fragestellungen in natürlicher Sprache, dieses Wissen abrufen kann.

Wenn ich einen Wunsch frei hätte, dann wäre es wahrscheinlich eine KI, die immer die richtigen Antworten parat hat, denn bei aller Euphorie um das Thema KI, gibt es einige Stolpersteine und Schwachstellen (z.B. Halluzination), die man kennen sollte, wenn man sich mit dem Thema intensiv beschäftigen will. Das können wir aber gerne in einem kommenden Interview besprechen. 😊

Wie genau wird sich unsere Arbeit in Anbetracht der neuen Technologie aus deiner Sicht verändern und was sollten wir hierfür tun?

Aus meiner Sicht wird die neue Technologie in unterschiedlichen Bereichen eine große Unterstützung und prozessuale Hilfe sein, jedoch ist es oftmals sehr wichtig, sich zu verdeutlichen, wo die neue Technologie auch ihre Grenze hat und wo sie uns nicht helfen können wird. Ich bin davon überzeugt, dass der Kern aller Prozessoptimierung und Digitalisierung trotz aller Technik immer noch der gemeinsame Austausch zwischen IT und Fachbereich, zwischen Anbieter und Anwender sein wird. Nur wenn wir diesen Austausch beibehalten und intensivieren, können wir auch die Mehrwerte liefern, die die neue Technologie uns bietet und der Anwender letztendlich benötigt. Dieses gemeinsame Miteinander, der konstruktive Austausch und die Lösungsidentifikation sollten wir bei aller Begeisterung für die Technik daher festigen und stetig ausbauen.

 

Bild: Quelle „Fotos: Handelsblatt Jahrestagung BAV“ A.Knezevic@handelsblattgroup.com