McKinsey zeigt Use Cases für ChatGPT & Co.

Generative KI wie ChatGPT hat das Potenzial, die Arbeitswelt zu verändern. In der Wirtschaft verspricht man sich von solchen Anwendungen vor allem Zeitersparnisse, beispielsweise in der Softwareentwicklung, aber auch in vielen weiteren Businessbereichen. Selbst dort, wo Kreativität gefragt sei, könnte die neue Generation von KI-Modellen zum Einsatz kommen, stellt McKinsey fest. Die Unternehmensberatung fasst in einem Beitrag die bisher absehbaren Use Cases zusammen. 

Einige konkrete Anwendungsfälle gibt es bereits, andere sind erst in der Entstehung. Man entwickelt und erprobt beispielsweise Tools fürs Marketing und Sales-Abteilungen, für das operative Geschäft, für die IT, das Risikomanagement und Rechtsfragen, für die HR-Abteilungen sowie für die Unterstützung respektive für die Optimierung der Arbeitszeit von Angestellten.

Für diese Anwendungsgebiete bieten sich gemäss McKinsey folgende Use Cases für generative KI an: 

Marketing und Sales

• Erstellen von Inhalten für Marketing- und Sales-Aktivitäten, einschliesslich Texten, Bildern und Videos, beispielsweise für Social Media Marketing oder technische Dokumentationen für den Verkauf. 
• Erstellen von Anleitungen zur Verwendung von branchenspezifischen Produkten wie bestimmten Konsumgütern oder Medikamenten. 
• Analyse von Kundenfeedback, indem man relevante Themen auf Basis von Online-Texten und -Bildern zusammenfasst und zur Weiterverwendung aufbereitet. 
• Quaitätsmanagement für den Aussendienst, indem man zum Beispiel auf Risiken hinweist oder Empfehlungen für die Interaktion mit Kunden abgibt. 
• Chatbots zur Verkaufsunterstützung, um potenziellen Kunden beispielsweise technische Details von Produkten zu erklären oder die Verkaufsberatung zu verbessern. 

Operatives Geschäft

• Chatbots für den Kundensupport, um Fragen zu Produkten zu klären, einschliesslich der Generierung relevanter Cross-Selling-Leads.
• Erkennung von Produktionsfehlern oder sonstigen Defekten anhand von Bildern, um Probleme zu begründen. 
• Rationalisierung des Kundenservice durch Automatisierung von Prozessen und Steigerung der Produktivität der Angestellten.
• Vergleichende Analyse von Dokumenten, um beispielsweise geschäftsrelevante Vertragsklauseln oder Schuldbeträge ausfindig zu machen. 

Informatik

• Erstellen von Code und Dokumentationen, um die Entwicklung zu beschleunigen, oder um eine Programmier- oder Skriptsprache in eine andere zu konvertieren, zum Beispiel von JavaScript auf Python. 
• Automatische Generierung oder Vervollständigung von Datentabellen inklusive Kontextinformationen. 
• Generierung von synthetischen Daten, um das Training von Machine-Learning-Modellen auf Basis von unstrukturierten Daten zu verbessern. 

Risikomanagement und Rechtsfragen

• Verfassen und Überprüfen von Rechtsdokumenten wie Verträgen oder Patentanträgen. 
• Zusammenfassung von umfangreichen Rechtstexten, auch in Fremdsprachen. 
• Selektion von relevanten Informationen aus Rechtstexten. 
• Beantwortung von Fragen zu grossen Mengen an Rechtsdokumenten. 

HR

• Erstellen von rollen-, unternehmens- oder branchenspezifischen Interviewfragen für Vorstellungsgespräche. 
• Bereitstellung von Self-Service-HR-Funktionen, zum Beispiel durch ein automatisiertes FAQ für Mitarbeitende oder durch automatisierte Verhandlungen von Arbeitsbedingungen. 

Unterstützung für Mitarbeitende / Optimierung der Arbeitszeit

• Optimierung der Kommunikation von Mitarbeitenden, beispielsweise durch automatisierte E-Mail-Antworten, Übersetzungen oder Formulierungen für die Geschäftskorrespondenz. 
• Erstellen von Business-Präsentationen auf der Grundlage von textbasierten Aufforderungen, einschliesslich Visualisierungen auf Basis von Texteingaben.
• Zusammenfassungen erstellen, zum Beispiel auf Basis von Texten, Präsentationen oder Online-Videomeetings. 
• Abfragen von unternehmensinternen Datenbanken und Dokumentationen, beispielsweise im Intranet oder in Schulungsdokumenten.
• Automatisierung der Buchhaltung durch Sortieren und Extrahieren von Dokumenten mithilfe von automatischen E-Mail-Scannern und KI-basierter Dokumentenerkennung.

McKinsey gibt Führungskräften auch einige Tipps mit auf den Weg. Wer generative KI in einem Unternehmen einsetzen möchte, sollte zunächst die Geschäftsbereiche bestimmen, die am meisten von dieser Technologie tangiert werden könnten. Anschliessend solle man ein interdisziplinäres Team zusammenstellen, das klären solle, wo die Technologie helfen und wo sie womöglich Schaden anrichten könnte. Anschliessend gehe es um den Aufbau eines Ökosystems aus Partnern und Plattformen, um die gewünschten Änderungen zu implementieren. Und schiesslich sei es wichtig, heisst es am Schluss des McKinsey-Berichts, Leitplanken für die Einführung von generativer KI zu setzen. 

Seit dem 10. Februar ist ChatGPT übrigens auch als kostenpflichtige Version für Nutzerinnen und Nutzer in der Schweiz verfügbar. Lesen Sie hier, was die Bezahl-Version alles bieten soll.