Smarte Chatbots und der allgemeine Trend der „generativen KI“ beherrschen heute die Schlagzeilen – und beschäftigen auch IT-Einkäufer und Datenexperten in großen Unternehmen.

Beim Executive Innovation Retreat von Battery Ventures, das Anfang dieses Monats in Carmel Valley, Kalifornien, stattfand, diskutierten Führungskräfte von mehr als 30 Fortune-500- und Global-2000-Unternehmen eine Vielzahl neuer Daten-/KI-Anwendungen, die sie nutzen, um ihre Unternehmen effizienter zu führen und zu bedienen Kunden besser.

Gleichzeitig waren sich viele einig, dass sich die generative KI noch in einem sehr frühen Stadium der Einführung in großen Unternehmen befindet. Darüber hinaus ist es oft immer noch schwierig, den ROI einiger futuristischer Dateninitiativen zuzuordnen oder neue Anwendungen auf einer weitläufigen IT-Infrastruktur auszuführen, die altmodischer ist (sprich: nicht in der Cloud ausgeführt wird), als viele vielleicht erwarten. „Wenn Daten ein Vermögenswert sind, dann möchte ich wissen, wie hoch der ‚Return on Asset' ist“, bemerkte ein Teilnehmer.

Alles in allem, wenn es um KI geht, „kommt noch viel auf uns zu, und es ist wichtig, sich darauf einzulassen“, sagte ein leitender Angestellter einer großen nationalen Versicherungsgesellschaft, der auf einer Podiumsdiskussion auf der Veranstaltung sprach.

Viele Unternehmen versuchen immer noch, die grundlegenden Elemente der generativen KI in den Griff zu bekommen und haben „Vertrauen in die Daten“, was zu einer schnellen Einführung und Nutzung von Technologien wie Datenkennzeichnung, Datenbeobachtbarkeit und Datenverwaltung führt. Einige Teilnehmer waren sich einig, dass es Jahre dauern wird, bis sich diese grundlegenden Systeme verfestigt haben, bevor sich die KI der nächsten Generation in Unternehmen wirklich ausbreiten kann.

Doch selbst kleine Anwendungen von KI können wirkungsvoll sein. Die Verwendung von Daten zur intelligenteren Ausrichtung des Verkaufs von Medicare Advantage-Policen an Senioren trug dazu bei, den Verkauf dieses Produkts für ein teilnehmendes Unternehmen um einige Prozent zu steigern, was laut einer Führungskraft beeindruckend war. Ein anderer sprach über die Verwendung von Daten/KI, um Kundendienstmitarbeiter aus bestimmten Regionen des Landes mit ähnlichen Kunden zusammenzubringen; Das Unternehmen stellte beispielsweise fest, dass einige Kunden aus dem Nordosten am Telefon möglicherweise nicht so gut auf einen Agenten mit einem starken texanischen Akzent reagieren.

Andere Führungskräfte sprachen über den erfolgreichen internen Einsatz von KI, wie z. B. das Koppeln von Avataren mit Chatbots, um Mitarbeitern zu helfen, ihre Vorteile zu nutzen.

Aber für viele „ist KI ein echtes Schlagwort, aber es ist schwer umzusetzen“, bemerkte ein Teilnehmer. Regulatorische Hürden sind ein Problem: Im Gesundheitswesen drohen viele Kämpfe darüber, wem zum Beispiel Gesundheitsakten genau gehören und wie umfassend Cloud-Anbieter und Unternehmen sie nach Informationen durchsuchen können, um sie später kommerziell zu nutzen.

Am Ende eines Panels fragte Dharmesh Thakker, General Partner von Battery, die Gruppe, ob sie KI irgendetwas nicht anvertrauen würden . Es war wirklich schwierig, Beispiele zu finden. Ein Teilnehmer merkte an, dass ein neues Unternehmen namens DoNotPay angeboten habe, KI einzusetzen , um Angeklagten bei der Bekämpfung von Strafzetteln vor Gericht zu helfen. Es wird von Anwälten angefochten, die befürchten, dass KI sie aus dem Geschäft bringen könnte, so das Unternehmen. Das Unternehmen behauptet bereits, KI zur Beilegung von zwei Millionen Kundendienststreitigkeiten und Rechtsfragen eingesetzt zu haben.

Der Battery-Retreat umfasste auch kurze Pitch-Sessions mit einer Handvoll Unternehmen aus dem Battery-Portfolio und Diskussionen zu Nicht-Datenthemen, einschließlich der Frage, wie positive DevOps-Kulturen gefördert und die Produktivität von Softwareentwicklungsteams maximiert werden können, die heute oft dezentralisiert und schwer zu verwalten sind . Viele Teilnehmer waren fasziniert von einer Diskussion über die sogenannten „DORA“-Metriken, vier Benchmarks zur Messung der DevOps-Leistung. (Diese Metriken wurden vom DevOps-Forschungs- und Bewertungsteam von Google nach einer mehrjährigen Studie entwickelt.)

Die vier Standards – denen einige Teilnehmer zustimmten, könnten eine gute Möglichkeit sein, sowohl Entwickler als auch Führungskräfte in Unternehmen einzubeziehen – sind die Bereitstellungshäufigkeit; Vorlaufzeit ändern; Ausfallrate ändern; und mittlere Zeit bis zur Genesung.