01202 Einsatz von KI und ChatGPT in der betrieblichen Praxis am Beispiel Qualitätsmanagement
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Der Beitrag fokussiert sich auf den Einsatz generativer KI-Technologien, insbesondere ChatGPT, im Kontext des Qualitätsmanagements in Unternehmen. Nach einer begrifflichen Grundlage und Darstellung der schnellen Entwicklung und Funktionen von ChatGPT wird die Relevanz und verantwortungsbewusste Nutzung von generativer KI diskutiert. Der Beitrag betrachtet beispielhafte Anwendungsfälle von ChatGPT im Qualitätsmanagement, systematisiert KI-Technologien und beleuchtet ihre jeweiligen Einsatzbereiche. Schlussendlich bietet er praktische Handlungsempfehlungen. von: |
1 Einführung
Die Zielsetzung dieses Artikels zu generativer KI und KI allgemein ist es, Fach und Führungskräften sowie ihren Teams zu helfen, über die Einsatzmöglichkeiten von generativer KI und anderen KI-Technologien im Qualitätsmanagement besser nachdenken zu können und zu überlegen wie KI die Arbeit Qualitätsmanagement sowie die strategische Positionierung verbessern kann.
Zunächst bietet dieser Beitrag ein Glossar an, um die wichtigsten Begriffe zum Einstieg kurz darzulegen, um besser in die Welt der KI einsteigen zu können. Der nächste Abschnitt befasst sich mit der rasanten Entwicklung von generativer KI seit der Veröffentlichung im November 2022 und zeigt die grundsätzlichen Funktionen von ChatGPT & Co. auf. Darauf aufbauend werden die relevanten Aspekte des verantwortungsvollen Einsatzes von (generativer) KI erörtert und die exemplarischen Einsatzmöglichkeiten von ChatGPT im Qualitätsmanagement thematisiert und bewertet. Dann folgt die Systematisierung von KI-Technologien in einer differenzierten Betrachtung und seiner Einsatzbereiche, um KI zielgerichteter einsetzen zu können. Denn die eine KI wird nicht die Lösung sein und ChatGPT kann einfach nicht alles leisten. Das wird helfen, sämtliche verfügbaren technischen KI-Optionen besser zu verstehen.
Hype oder Chance?
Inmitten der Aufregung um generative KI seit der Veröffentlichung von ChatGPT, Bard, Llama & Co. und anderen Tools zur Erstellung von Inhalten durch KI fragen sich die Unternehmer, Fach- und Führungskräfte verständlicherweise, ob das lediglich ein technischer Hype ist oder eine bahnbrechende Chance? Und wenn Letzteres der Fall ist, welchen Mehrwert generative KI für mein Unternehmen haben kann? Diese Frage beleuchtet dieser Artikel im Verlauf speziell mit dem Fokus auf betriebliches Qualitätsmanagement. Der Beitrag schließt dann mit einer Handlungsempfehlung zur Einführung von KI im Qualitätsmanagement sowie mit den benötigten Kompetenzen (Future Skills) ab, um KI Schritt für Schritt einzuführen.
Inmitten der Aufregung um generative KI seit der Veröffentlichung von ChatGPT, Bard, Llama & Co. und anderen Tools zur Erstellung von Inhalten durch KI fragen sich die Unternehmer, Fach- und Führungskräfte verständlicherweise, ob das lediglich ein technischer Hype ist oder eine bahnbrechende Chance? Und wenn Letzteres der Fall ist, welchen Mehrwert generative KI für mein Unternehmen haben kann? Diese Frage beleuchtet dieser Artikel im Verlauf speziell mit dem Fokus auf betriebliches Qualitätsmanagement. Der Beitrag schließt dann mit einer Handlungsempfehlung zur Einführung von KI im Qualitätsmanagement sowie mit den benötigten Kompetenzen (Future Skills) ab, um KI Schritt für Schritt einzuführen.
Beginnen wir mit ChatGPT, denn ChatGPT hat bei den Menschen auf aller Welt einen Nerv getroffen. ChatGPT hat in nur zwei Monaten nach seiner Veröffentlichung im November 2022 ca. 100 Millionen Nutzer erreicht. Dies demokratisierte künstliche Intelligenz in einer bisher nicht gekannten Weise. Durch ihre sofortige Zugänglichkeit unterscheidet sich die generative KI von allen anderen KI-Anwendungen. Nutzer benötigen dafür keine Qualifikation oder Erfahrung. Fast jeder, der in der Lage ist Fragen zu stellen, kann ChatGPT nutzen. Und wie bei anderen bahnbrechenden Technologien wie dem PC oder dem iPhone kann eine generative KI-Plattform viele Aufgaben für Menschen jeden Alters oder Bildungsstands und an jedem Ort mit Internetzugang unterstützen.
Generative KI
All dies ist möglich, weil generative KI-Chatbots für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden können. Im Gegensatz dazu waren frühere Generationen von KI-Modellen oft „spezifisch”. Das heißt, sie konnten nur eine Aufgabe, wie z. B. im Vertrieb die Kundenverhaltensanalyse ausführen und erfüllen.
All dies ist möglich, weil generative KI-Chatbots für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden können. Im Gegensatz dazu waren frühere Generationen von KI-Modellen oft „spezifisch”. Das heißt, sie konnten nur eine Aufgabe, wie z. B. im Vertrieb die Kundenverhaltensanalyse ausführen und erfüllen.
Generative KI kann beispielsweise eine Zusammenfassung für einen technischen Bericht mit 20.000 Wörtern erstellen, einen Entwurf einer Marktstrategie für ein Unternehmen entwerfen und fünf verschiedene Rezepte für die zehn Zutaten im Kühlschrank eines Kunden erstellen. Die Kehrseite dieser Vielseitigkeit ist, dass generative KI manchmal weniger genaue Ergebnisse liefern kann, was dem KI-Risikomanagement generell neue Aufmerksamkeit verschafft. Insbesondere für das Qualitätsmanagement ist das von grundlegender Bedeutung. Denn Qualität ist genau das Gegenteil von Ungenauigkeit oder Zufall.
Leitplanken für Prozesse
Mit den richtigen Leitplanken lassen sich einerseits mit generativer KI neue Einsatzbereiche im Unternehmen erschließen und anderseits bestehende Prozesse beschleunigen, skalieren oder anderweitig verbessern.
Mit den richtigen Leitplanken lassen sich einerseits mit generativer KI neue Einsatzbereiche im Unternehmen erschließen und anderseits bestehende Prozesse beschleunigen, skalieren oder anderweitig verbessern.
Stellen Sie sich ein Verkaufsgespräch mit einem Kunden vor. Eine speziell geschulte KI könnte einem Vertriebsmitarbeiter Upselling-Möglichkeiten vorschlagen. Bisher basierten diese Vorschlagsmöglichkeiten in der Regel nur auf statischen Kundendaten wie z. B. demografische Daten und Kaufverhalten, die vor Beginn des Kundenanrufs erhoben wurden. Ein generatives KI-Tool könnte dem Vertriebsmitarbeiter in Echtzeit Upselling-Möglichkeiten vorschlagen, die auf dem tatsächlichen Inhalt des Gesprächs beruhen und auf internen Kundendaten, externen Markttrends und Daten von Social-Media-Influencern basieren. Gleichzeitig könnte generative KI einen ersten Entwurf eines Verkaufsgesprächs anbieten, den der Verkäufer anpassen und personalisieren kann. Nun sollte man dieses Beispiel einmal wirken lassen und der Frage nachgehen, was das für die Tätigkeiten im Qualitätsmanagement bedeuten könnte.
Das vorangegangene Beispiel zeigt die Auswirkungen der Technologie auf eine bestimmte Tätigkeit. Aber fast jeder Wissensarbeiter kann wahrscheinlich von der Zusammenarbeit mit generativer KI profitieren. Auch wenn generative KI zur Automatisierung einiger Aufgaben eingesetzt werden kann, wird ein Großteil ihres Werts daraus resultieren, wie Softwareanbieter wie z. B. Microsoft es schaffen, generative KI-Technologie in alltägliche Office-Werkzeuge zu integrieren, die von Wissensarbeitern verwendet werden. Erste Schritte sind da bereits gemacht. Solche verbesserten KI-gestützten Office-Werkzeuge könnten die Produktivität erheblich steigern und das vermutlich auch im Qualitätsmanagement.
Wie und wann starten?
Unternehmen, Fach- und Führungskräfte wollen wissen, ob sie jetzt handeln sollten und wenn ja, wie sie beginnen können. Auch diesen Aspekt beantwortet dieser Artikel. Einige Unternehmen sehen vielleicht die Chance den Wettbewerb zu überholen, indem sie sich mit Mitarbeitern aufstellen, die mit generativen KI-Anwendungen an ihrer Seite ihre Arbeit besser und schneller erledigen. Andere wollen vielleicht erst einmal vorsichtig beginnen, mit einigen Anwendungsfällen experimentieren und mehr lernen, bevor sie große Investitionen tätigen. Auch für diese Sichtweise bietet dieser Beitrag Lösungs- und Handlungsempfehlungen.
Unternehmen, Fach- und Führungskräfte wollen wissen, ob sie jetzt handeln sollten und wenn ja, wie sie beginnen können. Auch diesen Aspekt beantwortet dieser Artikel. Einige Unternehmen sehen vielleicht die Chance den Wettbewerb zu überholen, indem sie sich mit Mitarbeitern aufstellen, die mit generativen KI-Anwendungen an ihrer Seite ihre Arbeit besser und schneller erledigen. Andere wollen vielleicht erst einmal vorsichtig beginnen, mit einigen Anwendungsfällen experimentieren und mehr lernen, bevor sie große Investitionen tätigen. Auch für diese Sichtweise bietet dieser Beitrag Lösungs- und Handlungsempfehlungen.
Unternehmen müssen darüber nachdenken, ob sie über das notwendige technische Fachwissen, die Technologie- und Datenarchitektur, das Betriebsmodell (Operating Model) und die Risikomanagementprozesse verfügen, die Implementierungen generativer KI erfordern werden.
Die Begeisterung für generative KI ist greifbar und Unternehmen, Fach- und Führungskräfte wollen zu Recht mit überlegtem und bewusstem Tempo vorankommen die Vorteile dieser neuen Technologie nutzen zu können.
