Generative KI ist die Antwort: Wie lautete die Frage?

Tom Godden (00:10):
Deshalb sagen wir oft, dass generative KI die Antwort ist. Was war die Frage? Generative KI ist wirklich eine aufregende neue Technologie. Es ist eine transformative Technologie. Tatsächlich glauben wir, dass es wahrscheinlich den transformativen Technologien wie Druckmaschine, Elektrizität, PC, Internet und sogar der Cloud ebenbürtig ist.

Phil Le-Brun:
Sie sagen, die Technologie ist neu; in gewisser Weise ist sie der Höhepunkt von 60 Jahren Entwicklung, was mit der Cloud, die kostengünstige Berechnungen ermöglicht, und dann Fortschritte in Dingen wie statistischen Techniken, das Transformer-Modell, das jetzt für generative KI verwendet wird, all das ist möglich geworden. Es gab also diese Anhäufung neuer Durchbrüche, die uns an einen Punkt gebracht haben, an dem wir in Organisationen einige absolut unglaubliche Dinge tun können.

Miriam McLemore:
Die Sache, die ich hinzufügen würde, sind Daten, oder? Wir haben uns alle Sorgen um Daten gemacht. Wir sind unter Daten begraben. Generative KI bietet Ihnen einen Weg, um diese Daten tatsächlich zu nutzen und sie produktiv für einige Dinge zu verwenden, die Sie gerade beschrieben haben, egal ob es sich um verbesserte Chat-Bots, Callcenter oder die Erstellung von Inhalten handelt. Es gibt eine neue Ankündigung, die wir gerade auf HealthScribe gemacht haben – Sie haben in der Arztpraxis gesessen und dem Arzt beim Tippen am Computer zugesehen. Bringen wir den Arzt zurück ins Zimmer mit dem Patienten. Es gibt also einige großartige neue Funktionen, aber es geht darum, Daten nutzbar zu machen.

Tom Godden:
Und beim Thema generative KI sind wir alle begeistert von all den Basismodellen, den großen Sprachmodellen. Die Leute wollen ohne große Umschweife ans Ziel kommen und anfangen, generative KI zu nutzen. Aber es sind Ihre Daten, die den Unterschied ausmachen werden. Wenn Sie nicht über eine solide Datengrundlage verfügen, werden Sie es wirklich schwer haben, mit generativer KI mehr als nur sehr clevere Kunststücke zu vollbringen. Sie als Unternehmen, als Firma, müssen wirklich diese Vorhersagbarkeit, diese kontextbezogenen Informationen erreichen, und Ihre Daten werden dabei den Unterschied ausmachen.

Miriam McLemore:
Was mir daran gefällt, ist, dass der Großteil der Verantwortung für die Daten im Backoffice angesiedelt ist. Jetzt muss sich das Führungsteam bei der Datenstrategie einbringen.

Phil Le-Brun:
Und jetzt sind wir an einem Punkt angelangt, an dem wir uns als Unternehmen auf den Weg gemacht haben, Machine Learning und künstliche Intelligenz zu demokratisieren. Das ist aber oft auf diejenigen beschränkt gewesen, die sich mit der Technologie auskennen. Dies gleicht jetzt die Wettbewerbsbedingungen aus. Wenn Sie sich einige der McKinsey-Daten ansehen, gehen sie davon aus, dass 75 % des Nutzens generativer KI aus vier Bereichen stammen werden: Kundenbetrieb (Dinge wie Call Center), Vertrieb und Marketing, Forschung und Entwicklung und dann Softwareentwicklung. Sie haben zum Beispiel über Chatbots gesprochen. Die Möglichkeit, ein Gespräch mit einer Marke zu führen, bei dem ich als Kunde das Gewünschte erhalte, das aber auch dem Unternehmen etwas bringt, weil es Geld spart und Reibungsverluste in der Kundenbeziehung vermeidet: Das wird zu einem Wettbewerbsvorteil.

Miriam McLemore (03:20):
Ich war gerade bei einem unserer Kunden und dort arbeitet man wirklich hart daran, sich der Hektik und Geschwindigkeit des Tagesgeschäfts zu entziehen, dem, was einen beschäftigt, aber daran hindert, nach vorne zu blicken, Visionen zu entwickeln. Wie brechen wir als Führungskräfte dieses Modell? Sie schauen von außen nach innen, Sie erwarten Veränderungen. Wir müssen uns als Führungspersönlichkeiten verändern, und das betrifft auch die Bürokratie, die als Bremsklotz wirkt.

Tom Godden:
Nun, das ist eine transformative Veränderung, genau wie Cloud-Computing, genau wie die digitale Transformation. Und ich denke, viele unserer alten Praktiken tun uns hier gut. Man muss die richtige Kultur schaffen. Man muss die Organisation richtig hinbekommen. Man muss sich die Prozesse oder Mechanismen, wie wir sie gerne nennen, genau ansehen und sie an die richtige Stelle bringen. Andernfalls kaufen Sie zwar einen superschnellen Rennwagen, haben aber keine Boxencrew und keinen Fahrer, die dafür ausgebildet und bereit und in der Lage sind, ihn zu benutzen. Und es wird nirgendwohin führen. Sie werden wahrscheinlich davon profitieren, aber wir sprechen davon, transformativ zu sein, denn das ist das Problem. Die Konkurrenz steht nicht still, oder? Ihre Konkurrenten sitzen nicht still. Und vieles davon hat einen First-Mover-Vorteil. Sie müssen also transformativ sein oder sogar so weit gehen, dass Sie Ihre Branche umkrempeln, und dazu brauchen Sie all diese Komponenten.

Phil Le-Brun:
Scott Galloway, Professor, spricht darüber, dass Sie sich keine Sorgen über die Auswirkungen von KI auf Ihr Unternehmen machen sollten. Sie sollten sich Sorgen über die Auswirkungen derjenigen machen, die wissen, wie KI zur Transformation ihres Unternehmens eingesetzt werden kann. Und Miriam, Sie haben das Sprichwort „groß denken, klein anfangen, schnell skalieren.“ Und ich denke, das müssen wir tun. Man darf sich nicht in den Hype verlieben, aber kleinliches Denken ist eine sich selbst erfüllende Prophezeiung. Wie können Sie also wirklich Visionen entwickeln, wie Sie Ihr Unternehmen umgestalten können? Fangen Sie jetzt an, überwinden Sie Ihre Trägheit und lernen Sie, wie Sie dies nutzen können. Erfahren Sie möglichst schnell, was in Ihrem Unternehmen funktionieren wird.

Tom Godden (05:27):
Die Lösung liegt in der generativen KI, lautet die Antwort. Wie lautet die Frage? Tun Sie es nur, weil es einen Mehrwert bietet. Verwenden Sie generative KI, weil sie das richtige Werkzeug ist. Oft sehen wir „nur“ Datenanalysen oder, was lächerlich ist, „normale“ künstliche Intelligenz, „normales“ Machine ‎Learning, das vor sechs Monaten so weit fortgeschritten schien. Manchmal eignen sie sich besser für das Problem, das gelöst werden muss. Und Sie brauchen nicht die ganze Arbeit und Mühe der generativen KI, um diese Dinge zu erledigen. Lassen Sie sich vom Wert leiten. Tun Sie es nicht nur, weil all die coolen Kids es tun.

Miriam McLemore:
Aber bleiben Sie dran.

Tom Godden:
Also, los geht's. Seien Sie ungeduldig. Es gibt einen First-Mover-Vorteil. Das ist transformativ. Auch dies entspricht einigen der anderen großen Umbrüche, die wir gesehen haben, und Sie müssen in Gang kommen. Sie müssen es ausprobieren.

Phil Le-Brun:
Es gibt nichts, was Sie davon abhalten könnte, sofort loszulegen. Sie können große Sprachmodelle jetzt über AWS SageMaker JumpStart verwenden. All diese Dinge sind hier zu finden. Es ist ein Pay-as-you-go-Modell, aktivieren Sie es, probieren Sie es aus. Wenn es nicht funktioniert, deaktivieren Sie es.

Miriam McLemore:
Sie können jetzt eine Datenstrategie erstellen. Sie hätten es gestern tun sollen.

Tom Godden:
Es ist auf jeden Fall gut für Sie, ob Sie nun generative KI betreiben oder nicht. Und bringen Sie Ihr Cloud-Haus in Ordnung. Wenn Sie noch nicht robust und ausgereift waren, holen Sie sich ein Cloud Center of Excellence und das Team, das sich um diese Dinge kümmern kann. Tun Sie es, weil es einfach eine gute Idee ist, aber tun Sie es, weil es auch erforderlich sein wird. Es geht um Grundelemente für generative KI.

Phil Le-Brun:
Und überlassen Sie das nicht einfach dem CIO. Keine Respektlosigkeit gegenüber dem CIO, aber das ist eine geschäftliche Herausforderung. Ich meine, wir als Führungskräfte müssen Finanzen verstehen, müssen Personalmanagement verstehen. Ich denke, dass Führungskräfte aus dem geschäftlichen Bereich jetzt ihren Zeh in das Wasser der Technologie und der Daten halten und herausfinden müssen, was sie wissen müssen. Wie du meinst, Tom, ist das keine Zauberei. Dies wird eine Kombination aus Technologie, Änderung der Geschäftsprozesse und Veränderung der Mitarbeiter sein. Wie bringt man das zusammen? Das können Sie nicht nur dem IT-Team überlassen.

Tom Godden (07:26):
Und als Teil davon müssen wir verantwortungsvolle KI ganzheitlich betrachten. Sie sollten über ein Programm für verantwortungsvolle KI verfügen, wenn Sie bereits KI und ML betreiben. Aber generative KI wird Sie aufgrund ihres generativen Charakters dazu zwingen, das wirklich zu verdoppeln und zu verstehen, wie Sie Vorurteile von Dingen abschwächen, wie Sie Halluzinationen innerhalb Ihrer Systeme verhindern, sogar toxische Ergebnisse, sofern Sie nicht über die richtigen Strukturen verfügen. Wir haben viel darüber gesprochen, das Galloway-Zitat, es geht darum, dass die Leute verstehen, wie man generative KI einsetzt, aber es ist diese menschliche Aufsicht, die so wichtig sein wird. Wir sind noch nicht ganz an einem Punkt angelangt, an dem wir bereit sind, den Menschen vollständig aus der Gleichung zu streichen. Vielleicht tun Sie das in der Produktion, aber Sie haben unter menschlicher Aufsicht getestet und getestet, wie es funktioniert, und es ist ein lebendiges, atmendes Ding. Im Gegensatz zu vielen Programmen, die wir früher geschrieben haben, testet man sie, sie funktioniert, bringt sie in Produktion und man sagt: „Toll, wir werden weitermachen. Wir kommen zurück und testen es später. Vielleicht irgendwann mal wieder.“ Nein, das wird etwas sein, bei dem Sie regelmäßig Anwendungsfälle und Tests durchführen wollen. Ich meine täglich, in manchen Dingen vielleicht sogar stündlich, um sicherzustellen, dass Sie die Kontrolle haben.

Miriam McLemore:
Ich liebe deinen Standpunkt, und Phil, du sagst das oft, du musst vorsichtig mit deiner Sucht nach Vorhersagen sein, weil du diese Technologie nutzen kannst, um Dinge zu sagen und zu bestätigen, an die du glaubst. Sie müssen vorsichtig sein und sich die Daten anhören, diese nutzen, um neue Wege zu eröffnen und neue Ansätze in Betracht zu ziehen.

Phil Le-Brun:
Ich denke, es geht um vieles, worüber wir mit Daten sprechen: Über 75 % der Probleme, die wir mit Daten sehen, betreffen Menschen, Organisation und Kultur. Und es beginnt mit Führung. Modellieren Sie als Führungskraft das Verhalten? Stellen Sie die Daten in Frage? Stellen Sie die richtigen Fragen? Versuchen Sie nur, die bereits getroffene Entscheidung zu bestätigen? Aber ich denke, das ist eine so interessante, aufregende Zeit, wenn Sie jetzt ein Geschäftsführer sind, das Potenzial, das Sie haben, aber auch die Verpflichtung, die Sie in Bezug auf verantwortungsvolle KI haben. Und es geht nicht nur um die Ethik und Vorurteile und dergleichen, es sind die Auswirkungen dessen, was Sie tun. Ich denke, wir machen mit Amazon Bedrock das Richtige, nämlich das Modell in einer sicheren Umgebung in Ihre Umgebung zu bringen. Verwenden Sie Ihre Daten, um dieses Modell zu trainieren, anstatt Ihre Daten in ein öffentliches Modell aufzunehmen. Wir wissen aber auch, dass es kein einheitliches Basismodell gibt, das all Ihre Probleme lösen wird.

Tom Godden:
Und hier wird Bedrocks wahre Stärke ins Spiel kommen. Die Möglichkeit, über eine API auf diese Sprachmodelle zuzugreifen, und die Möglichkeit, diese bei Bedarf zu variieren und zu verändern oder auf ein neues Modell für einen neuen Anwendungsfall zuzugreifen, und zwar in kürzester Zeit, genau wie bei allen anderen AWS-Services. Hochfahren, wenn sie sie brauchen, runterfahren, wenn Sie sie nicht brauchen.

Phil Le-Brun (10:28):
Und wenn Sie Ihr eigenes Modell bauen wollen, dann sollten Sie nicht gleich ins kalte Wasser springen. Gott sei dank. Gott segne Sie. Aber lassen Sie sich nicht darauf ein. Ich meine, Sie könnten 10, hundert Millionen Dollar ausgeben, aber wenn es dafür einen echten Geschäftsszenario gibt, sollten Sie zunächst herausfinden, was Sie mit der Technologie, die Sie haben, wirklich machen müssen. Aber dann haben Sie die Infrastruktur in der Cloud. Sie haben Dinge wie Trainium und Inferentia von AWS, um die Kosten für Inferenzen und Schulungen zu senken. Also fast unabhängig davon, wohin Sie in der Zukunft gehen, Sie kommen nicht umhin, Ihre Datenstrategie festzulegen und es führt kein Weg an der Cloud vorbei. Das sollten Sie nicht zu Hause ausprobieren.

Tom Godden:
Lassen Sie uns eine Minute über die Eitelkeitskennzahlen rund um die grundlegenden Modelle sprechen. Die neuesten Statistiken besagen, dass die größten Fundamentmodelle über 500 Milliarden Parameter haben. Klingt echt cool. Prima. Ich hätte gern fünf. Warum kann ich nicht 800 Milliarden haben? Aber ich denke, was wir auch sehen, ist, dass man manchmal nicht so viel Größe braucht. Tatsächlich kann es zu falscheren Ergebnissen und Antworten führen. Eine zweckorientierte – auch eine öffentliche, Open-Source-Version –, die jedoch speziell auf den Anwendungsfall zugeschnitten ist, den Sie versuchen, die auf Ihre kontextuellen Geschäftsinformationen abgestimmt ist, hat höchstwahrscheinlich bessere Ergebnisse und eine bessere Effektivität als diese Eitelkeitskennzahlen, über die es sich wunderbar unterhalten lässt. 500 Milliarden Parameter klingen absolut fantastisch, sind aber möglicherweise nicht das, was zur Lösung des Problems benötigt wird.

Miriam McLemore:
Ja, die richtigen Daten für das richtige Problem. Und wieder, wie du gesagt hast, fange mit dem Problem an. Arbeiten Sie rückwärts von einem Geschäftswert aus, den Sie vorantreiben, sich darauf stützen und einen Ausgangspunkt auswählen können. Es ist eine aufregende Zeit, aber es wird eine Minute dauern, bis Sie Ihren Rhythmus und den Mehrwert Ihres Ansatzes herausgefunden haben. Ich bin erstaunt über die Kunden, die sich bereits darauf einlassen und einige unglaubliche Wege beschreiten, die wir alle kopieren werden. Und das ist meiner Meinung nach eines der großartigen Dinge, und bei AWS-Sitzungen ist es, sich auf andere Kundenanwendungsfälle einzulassen und von denen zu lernen, die Dinge ausprobiert haben. Sie müssen nicht alles selbst machen.

Tom Godden:
Wir haben über Code Whisperer gesprochen. Ich sehe viele Leute, die sich auch sehr für Contact Center interessieren. Es ist eine Umgebung, die reich an Zielen ist. Sie haben eine direkte Beziehung zum Kunden, also müssen Sie vorsichtig sein, aber es ist auch ein geringeres Risiko, wenn Sie vielleicht im Gesundheitswesen versuchen, die nächste neue Therapie zu entwickeln. Bitte tun Sie es, wir brauchen diese Art von Fortschritt. Aber jetzt haben wir ein wirklich hohes Risiko; wirklich, wirklich kompliziert. Ich sehe auch, dass einige Leute ihr Intranet betrachten, und wenn es bei Ihnen so ist wie bei mir, dann ist es der Ort, an dem die Informationen sterben. Sie hatten eine großartige Suchmaschine, die so gut wie nichts darin gefunden hat, und jetzt haben Sie eine großartige Gelegenheit, all diese Informationen in Ihrem Unternehmen zu nutzen und freizuschalten, aber auch eine großartige Möglichkeit, sie zum Leben zu erwecken, damit die Leute ihr Potenzial erkennen und dies auf eine Art und Weise tun können, die mit geringem Risiko erfolgt. Das bietet einen großen Mehrwert. Tun Sie es. Seien Sie ungeduldig.

Miriam McLemore (13:35):
Das ist eine der großen Ankündigungen, die wir gemacht haben, rund ums Training, oder? Denn wie lernt man, wie man das macht? Gehen Sie also hinaus, qualifizieren Sie Ihr Team, qualifizieren Sie Ihr Führungsteam. Wir haben eine Reihe von Angeboten, die unseren Kunden helfen können, ihre Organisationen darin zu schulen, wo sie anfangen sollten und welche Tools verfügbar sind, damit Sie Ihre eigene Entscheidung für den richtigen Ansatz für Ihr Unternehmen treffen können.

Phil Le-Brun:
Learn and Be Curious – Neugierig bleiben und nie aufhören zu lernen Ich meine, wir haben den Kurs für Führungskräfte von der Schulung bis hin zur Zertifizierung. Der Ansatz ist ganz direkt: Was ist generative KI? Wir haben jetzt den Coursera-Kurs, der fantastisch ist. Wenn Sie wirklich ins Detail gehen wollen und einige der Dinge, über die Sie gesprochen haben, über das Gleichgewicht zwischen Datenmenge und Parametern und das richtige Gleichgewicht berechnen und finden wollen. Es ist also alles vorhanden. Vieles davon ist öffentlich zugänglich. Tun Sie es jetzt. Fangen Sie jetzt gleich mit dem Lernen an. Es ist nie zu früh.

Tom Godden:
Und diese Schulung wird Ihnen helfen, Menschen mitzunehmen, denn seien wir ehrlich, dies ist eine transformative Technologie, die aber auch disruptiv sein kann. Manche Menschen sind zu Recht sehr besorgt darüber, was das bedeutet? Nicht nur für meinen Aufgabe. Ich muss Miete zahlen, eine Hypothek abbezahlen und meinen Kindern eine Ausbildung ermöglichen. Habe ich immer noch eine Rolle in dieser neuen, unglaublich aufregenden, transformierten Welt? Was wird es mit der Gesellschaft machen? Und ich denke, ihnen zu helfen, ihre Rolle zu erkennen, ihnen zu helfen, zu verstehen, welche Rolle sie spielen können, und sie durch dieses Training zu unterstützen, wird dabei noch wichtiger werden als bei anderen transformativen Entwicklungen, die wir gesehen haben.

Phil Le-Brun:
Ja, brechen Sie Ihre Silos auf. Ich meine, du hast von Vorurteilen gesprochen, Tom. Der beste Weg, Vorurteile auszuräumen, besteht darin, ein Team zu haben, das Ihren Kundenstamm repräsentiert. Außerdem wissen wir, dass Machine Learning im Allgemeinen, generative KI, das gesamte Unternehmen durchsetzen wird. Es wird trotz Ihrer Organisationsstruktur funktionieren, nicht deswegen. Befreien Sie sich also von Ihrer Bürokratie. Ich schätze, man kann generative KI verwenden, um einiges davon loszuwerden, aber es geht zurück zu dem, was ...

Tom Godden:
Mir ein neues Organigramm erstellen?

Phil Le-Brun:
Ja, automatisiere PowerPoint.

Miriam McLemore:
Sagen Sie mir, wer dafür zuständig sein sollte.

Phil Le-Brun:
Da wird sich eine gewisse Voreingenommenheit einschleichen. Das ist richtig. Aber nutzen Sie es, um Ihren Wettbewerbsvorteil wirklich zu verstehen. Schauen Sie sich Unternehmen wie Autodesk an, die generative KI verwenden, jetzt reduzieren sie das Gewicht einiger ihrer Designs auf 40 %. Was für ein großer Nachhaltigkeitsvorteil. Aber sie haben wirklich festgestellt: „Wo können wir es nutzen, um für unser Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen?“

Tom Godden:
Tun Sie es, weil es einen Mehrwert bietet. Tun Sie es nicht nur, weil die coolen Kids es tun.

Phil Le-Brun (16:11):
Was ich interessant finde, ist, dass es oft diese Spannung gibt zwischen „spare ich Geld, weil die Zeiten hart sind“ oder „Bin ich innovativ?“ und ich glaube nicht, dass es mehr eine Wahl gibt. Sie müssen beides machen. Und die Realität ist, dass in der Organisation so viel Geld verschwendet wird. Ich denke also, dass 94 % der CXOs in einer Studie gezeigt haben, dass ihre eigene Organisationsstruktur sie daran hindert, innovativ zu sein. All diese Bürokratie. Wie lange brauchen Sie, um eine Entscheidung zu treffen? Was wir augenzwinkernd den „bürokratischen Massenindex“ nennen. Wie viel Zeit verbringen Sie tatsächlich mit sinnvoller Arbeit, anstatt auf eine Entscheidung zu warten? Wie können Sie diese Entscheidungen beeinflussen? Ich denke also nicht, dass es heißt: „Sind Sie innovativ oder sparen Sie Geld?“ Ich denke, Sie tun beides. Wenn Sie die Kosten für undifferenzierte Arbeit senken, diese für Innovationen freigeben, wird es zu einem positiven Kreislauf. Und nutzen Sie sogar Machine Learning, generative KI, um einen Teil der Kosten und der Bürokratie in Ihrem eigenen Unternehmen zu reduzieren.

Miriam McLemore:
Was wir gesehen und unseren Kunden gesagt haben, ist, dass Einschränkungen Innovationen tatsächlich besser vorantreiben, als wenn wir alles griffbereit haben. Wenn man in eine Zwickmühle gerät, wird man kreativ und überlegt: „Wie komme ich aus dieser Situation heraus?“ Sie können schwierige wirtschaftliche Zeiten nutzen, um anders zu denken. Sie haben keine Wahl. Aber ich denke auch, dass, wie Sie sagten, bei generativer KI die Produktivität und die Einsparung eines Teils dieser undifferenzierten Arbeit einer der wichtigsten Werte sein werden. Ich war viele Jahre bei der Coca-Cola Company und habe Inhalte generiert, neue Websites, neue Erlebnisse, neue Bilder für unsere Verbraucher und Kunden, POS-Material generiert. Das wird die Martech-Branche grundlegend verändern.

Tom Godden:
Wir haben gesehen, wie sich das bei anderen Transformationen abgespielt hat. Die wahre Veränderung ist nicht immer nur die Technologie, sondern auch Ihre Bereitschaft, die Technologie auf eine neue Art und Weise anzuwenden. Wir haben das bei Elektrizität gesehen und die Art und Weise verändert, wie wir Fabriken angelegt und betrieben haben. Wir waren in der Lage, Fabriken 24 Stunden am Tag sicherer zu betreiben. Auch hier war die Technologie der Enabler, dieser erste Enabler, aber die eigentliche Transformation fand statt, als wir den Prozess überdachten. Wenn wir uns das ansehen und nach diesem neuen Gleichgewicht suchen, müssen wir zurückgehen und uns unsere Prozesse ansehen und fragen: Warum mache ich das? Erlaubt mir die generative KI, darüber nachzudenken, dies auf eine ganz andere Art und Weise zu tun? Automatisieren Sie nicht einfach Ihre Vergangenheit mit generativer KI. Nutzen Sie die Gelegenheit, um diese Dinge zu überdenken und ganz anders zu machen.