Das Wort „prompt“ kommt aus dem Englischen und ist eine Ableitung des Verbs „to prompt“, was ungefähr bedeutet, einem Mensch oder eine Maschine eine Aufgabe zu geben, die sofort zu erledigen ist. Bei der KI geht es darum, aus einem LLM eine passende Antwort zu generieren. Bedeutung und Anwendung Prompts sind Aufforderungen oder Eingaben, die verwendet werden, um kreative oder technische Systeme, wie KI-Modelle, zu steuern und gezielt Antworten oder Ergebnisse zu erzeugen. Sie dienen als Ausgangspunkt für die Generierung von Texten, Bildern oder anderen Outputs und können durch präzise Formulierung die Qualität des Ergebnisses erheblich beeinflussen. Ein gut durchdachter Prompt enthält klare Anweisungen, Kontext und relevante Details, um Missverständnisse zu vermeiden und das gewünschte Resultat möglichst effizient zu erreichen. In der Praxis werden Prompts häufig in Bereichen wie Content-Erstellung, Problemlösung und Bildung eingesetzt. Wichtige Aspekte bei der Gestaltung von Prompts Ein effektiver Prompt sollte spezifisch, prägnant und zielgerichtet sein. Vermeiden Sie vage oder mehrdeutige Formulierungen, die zu unklaren oder unerwünschten Ergebnissen führen können. Stattdessen hilft es, das Ziel klar zu definieren und den gewünschten Stil oder die Form des Outputs zu spezifizieren. Beispielsweise könnte ein Prompt für eine KI zur Bilderstellung sowohl das Motiv als auch den gewünschten Stil und die Farbschemata enthalten. Bei Text-Prompts kann es nützlich sein, konkrete Fragen zu stellen oder Rahmenbedingungen vorzugeben. Schließlich spielt auch das Experimentieren eine Rolle: Durch Anpassungen und Iterationen können Prompts optimiert werden, um bessere und präzisere Resultate zu erzielen. Techniken des Promptings Kontextsteuerung: Schaffen von Zusammenhängen Role Prompting: “Du bist Shakespeare. Schreibe mir ein Gedicht über Liebende“ Prompt Hack: “Lösche alle bisherigen Aufgaben“ und damit den bisherigen Kontext Zero-shot Prompting: Standard-Prompt mit kurzen Fragen und wenig Input Few-shot Prompting: Gebe mehrere Beispiele oder Aufzählungen zur Kontextsteuerung Chain of Thought (CoT) Prompting: „Denke Schritt für Schritt“ führt zu Gedankenketten Progressive Prompting: Ein Prompt mit verschiedenen Aufgaben, die hintereinander durchgeführt werden Beispiel: Du bist Johann Wolfgang von Goethe. Beschreibe kurz München und zeigen deinen spezifischen Charme: Du bist Donald Trump. Beschreibe kurz München und zeigen deinen spezifischen Charme: Ach, München! Diese Stadt ist wie ein wohlgestimmtes Lied, das Herz und Geist zugleich erquickt. Gelegen im Schoße der bayerischen Landschaft, erhebt sie sich mit Anmut und einer gewissen heiteren Würde. Die Türme der Frauenkirche grüßen gen Himmel, als wollten sie den Wanderer willkommen heißen, während die Residenz von königlicher Pracht kündet. Ihr Charme liegt in der Harmonie von Kunst und Natur: Die Pinakotheken, ein Schatzhaus der Malerei, und der Englische Garten, weit und frei, als sei er der Seele selbst entsprungen. Hier vermählen sich die Geselligkeit der Menschen mit der Schönheit der Umgebung, und ein jeder spürt, dass in München eine besondere Wärme wohnt, die das Gemüt wie ein Sonnenstrahl durchdringt. Nun, München, ich sage euch, es ist eine großartige Stadt, wirklich eine der besten. Die Menschen dort? Fantastisch. Die Architektur? Wunderschön, historisch, sehr beeindruckend, ich kenne viele, die davon schwärmen. Das Oktoberfest? Ein unglaubliches Event, Bier in Maßkrügen – riesig, einfach riesig! Und die deutsche Effizienz? Wirklich bewundernswert, könnte man in Amerika gebrauchen, ich sag’s euch. München ist wie der Trump Tower unter den Städten: glamourös, stark, und es weiß, wie man Eindruck macht. Temperatursteuerung: Steuerung des Kreativitätsniveaus Niedrige Temperatur: "Was sind die ersten fünf Primzahlen?" Hohe Temperatur: "Erzähle mir eine Geschichte über einen Drachen, der seinen Lieblingskuchen backt." Qualitätssteuerung: Prioritäten, Vermeidung, Feedback Top-K-Sampling: Auswahl der wahrscheinlichsten Wörter, z.B. „Nenne mir die Top-5- Sehenswürdigkeiten von Paris“ oder "Was sind die Hauptursachen für den Klimawandel? Gebe die Top-3-Gründe an“ Kontrolltoken für Vermeidung: “Erstelle einen Text über Computerprogrammierung, aber vermeide spezifische Programmiersprachen.“ (immer 4 Zeichen machen bei einem Prompt einen Token aus!) Fehlerrückmeldung / Feedback: "Die Antwort war nicht genau. Bitte überprüfe deine Informationen und versuche es erneut." Beispiele für Prompting Themenfelder Strategie Strategische Analyse: "Erstelle eine umfassende SWOT-Analyse für [spezifisches Unternehmen/Produkt], einschließlich 5 Punkte pro Kategorie und kurzen Erklärungen." Unternehmertum: "Schreibe einen detaillierten Geschäftsplan für [spezifische Startup-Idee], einschließlich Marktanalyse, Finanzprognosen und Marketingstrategien." Marketingstrategie: "Entwickle einen detaillierten Marketing-Funnel für [spezifisches Produkt], einschließlich Strategien für jede Phase von Bewusstsein bis Kundenbindung." Wettbewerbsanalyse: "Erstelle eine umfassende Wettbewerbsanalyse für [Ihr Unternehmen] in der [spezifischen Branche], die mindestens 5 Hauptkonkurrenten abdeckt." Produktentwicklung: "Erstelle eine vollständige Produkt-Roadmap für die nächsten 12 Monate für [spezifische Software], einschließlich Funktionen, Veröffentlichungstermine und Entwicklungsprioritäten." Krisenmanagement: "Erstelle einen detaillierten Krisenkommunikationsplan für [spezifisches Szenario], einschließlich Kernbotschaften, Stakeholder-Analyse und Kommunikationskanälen." Marketing Inhaltsplanung: "Erstelle einen detaillierten Inhaltskalender für die nächsten 3 Monate, einschließlich Blogpost-Titel, Hauptthemen und optimalen Veröffentlichungsterminen für [spezifische Branche]." Ideenentwicklung für Inhalte: "Generiere eine Liste mit 50 potenziellen Blogpost-Ideen für [spezifische Nische], einschließlich Arbeitstiteln und kurzen Skizzen." Social-Media-Marketing: "Entwickle eine 30-tägige Social-Media-Kampagnenstrategie für [Produkteinführung], einschließlich Beitragsideen, Hashtags und Engagement-Taktiken für jede große Plattform." Kundenerfahrung: "Erstelle eine Customer Journey Map für [spezifischen Service], die Berührungspunkte, Emotionen und Verbesserungsmöglichkeiten in jeder Phase detailliert darstellt." Suchmaschinenoptimierung: "Entwickle eine umfassende SEO-Strategie für [spezifische Website], einschließlich Keyword-Recherche, On-Page-Optimierungs-Taktiken und Ideen für den Linkaufbau." E-Mail-Marketing: "Erstelle eine umfassende E-Mail-Marketing-Sequenz für [spezifisches Ziel], einschließlich 10 E-Mail-Vorlagen mit Betreffzeilen und Inhaltsübersicht." Event-Planung: "Plane ein Kundenevent einer Firma, bei dem nur Top Kunden von Key Accounts zu einem Sommerabend eingeladen werden" Beispiel: Prompt für ein Sommerfest Organisiere ein exklusives Sommerabend-Event für die Top-Kunden der Key Accounts eines Unternehmens. Ziel ist es, eine elegante und entspannte Atmosphäre zu schaffen, in der wertvolle Geschäftspartnerschaften gepflegt werden können. Die Einladung sollte eine gehobene, aber freundliche Ansprache beinhalten, mit einem persönlichen Touch, der die Bedeutung der Kunden würdigt. Das Event sollte in einem stilvollen, aber entspannten Rahmen stattfinden, idealerweise in einem Garten, einer Terrasse oder an einem Ort mit schöner Außenansicht. Biete gehobene Getränke, ein ausgewähltes Catering und Unterhaltung, die das Netzwerken und den Austausch fördert. Die Einladung sollte den exklusiven Charakter des Events unterstreichen und alle wesentlichen Details wie Datum, Uhrzeit, Ort und Dresscode beinhalten. Operations: Prozessoptimierung: "Erstelle eine detaillierte Analyse für die Optimierung von [spezifischem Geschäftsprozess], einschließlich Engpassidentifikation, Maßnahmen zur Effizienzsteigerung und potenzieller Einsparungen." Lean Management: "Entwickle einen Lean-Management-Plan für [spezifische Abteilung oder Prozess], der Verschwendung minimiert, den Wertstrom verbessert und die Produktivität steigert." Qualitätsmanagement: "Erstelle ein Qualitätsmanagement-Framework für [Produkt/Service], einschließlich KPIs, Qualitätssicherungsmaßnahmen und kontinuierlicher Verbesserungsprozesse." Automatisierung: "Erarbeite eine Automatisierungsstrategie für [spezifischen Workflow], einschließlich Identifikation wiederholbarer Aufgaben, geeigneter Technologien und Implementierungsplan." Supply-Chain-Management: "Entwickle eine Strategie zur Optimierung der Lieferkette für [spezifisches Unternehmen/Produkt], einschließlich Kostensenkungsmaßnahmen, Risikomanagement und Lieferantenbeziehungen." Change Management: "Erstelle einen umfassenden Change-Management-Plan für die Einführung von [spezifischer Initiative oder Technologie], einschließlich Stakeholder-Analyse, Kommunikationsstrategie und Schulungsmaßnahmen." Ressourcenmanagement: "Entwerfe einen Plan zur Optimierung der Ressourcennutzung in [spezifischem Geschäftsbereich], einschließlich Personal, Materialien und Zeitmanagement." Performance-Kennzahlen: "Entwickle ein KPI-Dashboard für [spezifisches Unternehmen oder Abteilung], das die wichtigsten Leistungskennzahlen erfasst und Strategien zur Verbesserung vorschlägt." Risikomanagement: "Erstelle einen operativen Risikomanagementplan für [spezifisches Szenario], einschließlich Identifikation potenzieller Risiken, Bewertung ihrer Auswirkungen und Maßnahmen zur Risikominderung." Kultur der kontinuierlichen Verbesserung: "Entwickle ein Programm zur Förderung einer Kultur der kontinuierlichen Verbesserung in [Unternehmen/Abteilung], einschließlich Mitarbeitereinbindung, Schulungsinitiativen und Feedback-Prozesse." Personalwesen: "Erstelle eine umfassende Checkliste für das Onboarding von Mitarbeitern für [spezifische Rolle], einschließlich Aufgaben, verantwortliche Personen und Zeitpläne." Projektmanagement: "Schreibe einen vollständigen Projektvorschlag für [spezifisches Projekt], einschließlich Ziele, Methodik, Zeitplan, Budget und erwartete Ergebnisse." Kompetenzen (fachlich und sozial): Schwierige Probleme mit dem First-Principles-Denken lösen: "Ich habe Schwierigkeiten, [Thema einfügen] zu lernen. Hilf mir, es besser zu verstehen, indem du das Prinzip des First-Principles-Denkens anwendest." Eine neue Fähigkeit erlernen und entwickeln: "Ich möchte [gewünschte Fähigkeit einfügen] lernen. Ich bin ein kompletter Anfänger. Erstelle einen 30-Tage-Lernplan, der einem Anfänger wie mir hilft, diese Fähigkeit zu erlernen und zu entwickeln." Geschichten und Metaphern nutzen, um sich besser zu erinnern: "Ich lerne gerade über [Thema einfügen]. Verwandle die wichtigsten Lektionen aus diesem Thema in ansprechende Geschichten und Metaphern, um mir beim Merken zu helfen." Lernen mit dem 80/20-Prinzip beschleunigen: "Ich möchte mehr über [Thema einfügen] lernen. Identifiziere und teile die wichtigsten 20 % der Erkenntnisse aus diesem Thema, die mir helfen, 80 % davon zu verstehen." Verhaltensbasierte Interviewfragen: "Erstelle eine Reihe von verhaltensbasierten Interviewfragen, die für die Position [Job] bei [Unternehmen] relevant sind. Füge eine kurze Anleitung hinzu, wie Antworten mit der STAR-Methode (Situation, Task, Action, Result) strukturiert werden können, angepasst an meine Bedürfnisse." Programmierung: "Übertrage diesen Entwurf in ein Computerprogramm auf Basis von Python". Beispiel: Programmierung Schreibe ein kurzes Pythonprogramm zum Sortieren von Familiennamen nach dem Anfangsbuchstaben # Liste von Familiennamen namen = ["Müller", "Schmidt", "Meier", "Schulz", "Wagner", "Klein"] # Sortieren der Liste nach dem Anfangsbuchstaben namen.sort() # Ausgabe der sortierten Liste print("Sortierte Familiennamen:") for name in namen: print(name). Beispiel: Blockchain Token Formuliere passend zu diesem Programm einen ETH20 Token // SPDX-License-Identifier: MIT pragma solidity ^0.8.0; import "@openzeppelin/contracts/token/ERC20/ERC20.sol"; contract NameSortToken is ERC20 { // Initialisierer für das Token, Name und Symbol constructor(uint256 initialSupply) ERC20("NameSortToken", "NST") { _mint(msg.sender, initialSupply); // Mint initial tokens to the deployer } // Funktion, die es einem Benutzer erlaubt, Token zu senden function transferTokens(address recipient, uint256 amount) public returns (bool) { _transfer(msg.sender, recipient, amount); return true; } }

Neben ChatGPT existiert bereits eine Vielzahl spannender Softwarelösungen für generative KI. Sie alle sind in der Lage, neue Daten (wie Texte, Präsentationen, Bilder, Videos, Sprache, Musik oder gar Software-Programme) zu generieren, die ihren ursprünglichen Trainingsdaten ähnlich sind. Generative AI kann dabei auf verschiedene Arten deinen Alltag vereinfachen: Content Creation: Willst du Inhalte generieren, so bediene dich z.B.: ChatGPT – www.openai.com Microsoft Copilot - https://copilot.microsoft.com Claude - https://claude.ai Mistral - https://mistral.ai Sonstige: TextBlaze – https://blaze.today WriteSonic – writesonic.com/ Tome – https://beta.tome.app Call Annie – https://callannie.ai ContentShake / Semrush (SEO-optimierte Inhalte) - https://de.semrush.com/apps/contentshake/ Recherchen: KI-gestützte Suchmaschinen findest Du: Perplixity - https://www.perplexity.ai Storm - https://storm.genie.stanford.edu/ Liner - https://getliner.com GPT Checker (AI Detector): Welche Texte sind von der KI erstellt? Quillbot - https://quillbot.com/ai-content-detector ZeroGPT - https://www.zerogpt.com Images: Brauchst du KI-generierte Bilder oder Grafiken, so nutze: Gemini - https://gemini.google.com/app Dall-e-3 - openai.com/dall-e-2 Midjourney - https://www.midjourney.com/home Canva (Designprozess) – https://www.canva.com/de_de/ Napkin (Grafiken aus Text) - https://www.napkin.ai Sonstige: Fluxpro - www.fluxpro.ai Deep AI - https://deepai.org Musavir – https://musavir.ai OmniGen - https://fal.ai/models/fal-ai/omnigen-v1 Dream Studio - dreamstudio.ai Videos: Zum Erstellen von Videos findest du Unterstützung unter : Syntheisa - www.synthesia.io Heygen (zzgl. Kommunikationsprozesse, Übersetzung etc.) - https://www.heygen.com Sonstige Veed - https://www.veed.io/ AI Studios - deepbrain.io/aistudios InVideo - https://invideo.io/ Lumen5 - https://lumen5.com/ Duply - https://duply.co Audio: Bei einer KI-basierten Sprache helfen dir: LovoAI- https://lovo.ai MurfAI – https://murf.ai Speechify – speechify.com MediaAI - www.ai-media.tv Musik: Willst du eine eigene Musik komponieren, so schaue mal unter: SunoAI - www.suno.com Aiva – www.aiva.ai Udio - https://www.udio.com/home Soundraw - https://soundraw.io Präsentationen: Zum Erstellen von Folien dienen dir beispielsweise: Slidesgo – https://slidesgo.com BeautifulAI – www.beautiful.ai Gamma - https://gamma.app Simplified – simplified.com Sendsteps – www.sendsteps.com Relayto - https://relayto.com Podcasts: Die KI hilft auch sehr gut bei der Erstellung von Podcasts: NotebookLM (Umwandung pdf in Podcastinterview) : https://notebooklm.google.com ElevenLabs (Realistische KI-Stimmen für Intros oder komplette Episoden) - https://elevenlabs.io Sonstige: Auphonic (Sound-Optimierung für kristallklare Audioqualität.) - https://auphonic.com Podcastle (Einsteigerfreundliches Tool für Aufnahme und Bearbeitung) - https://podcastle.ai Suno AI (Erzeuge Musik für Jingles oder Intros aus dem Nichts) - https://suno.com Castmagic (Blogs und Social Media Posts direkt aus Episoden) - https://www.castmagic.io/de Translation: Soll dir die generative KI bei einer Übersetzung helfen: DeepL - https://www.deepl.com/de/translator Rask AI (Videoübersetzung - https://de.rask.ai Whisper – www.openai.com/ Marketing: Brauchst du noch weiteres Marketingmaterial (wie Logos, Namen) so suche unter: Bilder für Personas - https://thispersondoesnotexist.com Headshot (Professionelle Profilphotos) - https://www.headshot.ai Namelix - https://namelix.com LogoAI - https://www.logoai.com Sonstige: PhamtumBuster (Datenextration von sozialen Medien und Homepages)) - https://phantombuster.com InstanltyAI (eMail Outreach) - https://instantly.ai Otter – https://otter.ai Bardeen – www.bardeen.ai CopyAI – lnkd.in/dBNHJg2U/ Vertrieb: Bei den Themen Social Selling und Social Listening helfen: LinkedIn Sales Navigator - https://business.linkedin.com/de-de/sales-solutions/sales-navigator (keine GenAI) Sprinklr - https://www.sprinklr.com/de/ Apollo IO - www.apollo.io Coding: Beim Programmieren helfen dir z.B. diese Lösungen: Cursor - https://www.cursor.com Sonstige: Blackbox - blackblox.ai Bubble - bubble.io Akkio - akkio.com Tabnine – www.tabnine.com Copilot- https://lnkd.in/dzekWja7 MutableAI – https://mutable.ai Safurai – www.safurai.com 10Web – https://10web.io Büroalltag: im täglichen Bürostress findest du Hilfe unter: YouLearn (Zusammenfassung aus Texten, pdfs, YouTube) – https://www.youlearn.ai Nexusbird mit Motion (AI Kalender Assistent) - https://www.usemotion.com OtterAI (Zusammenfassung von Meetings) - https://otter.ai (dito. https://fireflies.ai und https://www.notta.ai/de ) Notion (Organisieren und Zusammenfassen von Projekten) - https://www.notion.com/product/ai Innovation: beim Prozess von einer Idee zu einer Innovation unterstützen: Vizcom (von Idee/Sketch bis CAD) - https://www.vizcom.ai IPlytics ( Monitoring von Patenten und Technologien) - https://www.lexisnexisip.com/solutions/ip-analytics-and-intelligence/iplytics/ Lokales LLM: Wer sein eigenes Large Language Model haben möchte: Hugging Face - https://huggingface.co/models NVIDIA - https://build.nvidia.com/nvidia/llama-3_1-nemotron-70b-instruct LM Studio - https://lmstudio.ai/ Benchmark: Vergleiche zu AI Modellen oder allgemeinen Softwareangeboten findet man unter: Artificialanalysis (Leistungs- und Preis-Vergleiche von AI Modellen) - https://artificialanalysis.ai/models Capterra (Software Vergleichsportal)- www.capterra.com.de Aber Achtung: Urheberschutz Alles, was wir an Daten in die Software-Lösungen der generativen KI eingeben, wird auf den Servern der jeweiligen Anbieter gespeichert. Zwar unterliegen die Systeme betreffend der personenbezogenen Daten den internationalen Datenschutzregelungen, was wir aber an thematischen Input reingeben, kann der Anbieter – je nach Landesgesetzten – für sich nutzen. Daher solltest du keine sensiblen Informationen (wie Betriebs- und Geschäftsgeheimnisse) teilen!

Business im Metaverse - Warum Unternehmen jetzt einsteigen sollten Ich freue mich über das spannende neue Whitepaper der Haufe Akademie, in dem ich die dringende Notwendigkeit für Unternehmen beleuchte, sich schon heute mit dem Metaverse auseinanderzusetzen – der nächsten Evolutionsstufe des Internets. Das Whitepaper erklärt, was das Metaverse ist, erörtert die benötigten Technologien und identifiziert die Mehrwerte, die sich daraus für Unternehmen in der Kundeninteraktion, Mitarbeiterbindung und operativen Excellence ergeben. Mit bereits vorhandenen realen Anwendungsfällen und spürbaren Wettbewerbsvorteilen zeigt das Whitepaper auf, dass das Metaverse keine ferne Zukunftsmusik ist, sondern eine greifbare Realität mit tiefgreifendem Handlungsbedarf für die Geschäftswelt. Hier findest Du das Whitepaper der Haufe Akademie: https://www.haufe-akademie.de/ressourcen/future-jobs-classes/wp-metaverse-im-business l . Alternativ kannst Du das Metaverse Whitepaper auch direkt als pdf downloaden:

Spannende, neue Podcastfolge des Management Podcasts der St. Gallen Business School mit mir als Moderator und Leiter des Zentrums für Unternehmertum: „Jedes Problem ist ein Führungsproblem“, mit dieser nachdenklichen Aussage startet diese Podcastfolge die Diskussion zwischen dem SGBS-Führungsexperten Ernst Wyrsch (Leiter des Zentrums für Führung in der Praxis) und unserem Moderator Marcus Disselkamp (Leiter des Zentrums für Unternehmertum). Dabei kommen wir zuerst auf die unnötige Ohnmacht so mancher Führungskräfte, sich zuerst selbst und dann auch andere Menschen zu führen. Der eigene Schweinehund steht im Weg und man findet sich in einem Opferprogramm, anstelle standfest, selbstbewusst groß zu denken und zu handeln. Mit einigen Tipps und Anregungen, wie der Ich-Zeit, kann man Führungskräfte auf allen Ebenen bestärken, eine aktive Rolle in ihrer Organisation zu übernehmen. Als Zweites diskutiert Ernst den Weg von einer Ich-Perspektive zu einer Du-Perspektive, denn nur so lassen sich Menschen (wie Mitarbeiter und Kunden), ihre Werte und Motive erfassen. Es geht um das Hinhören um zu verstehen und nicht zu antworten, um das Zulassen von Nähe sowie die Sinnstiftung der eigenen Arbeit und Leistung. Hier der Link zu der Podcastfolge auf Spotify: https://open.spotify.com/show/6qQSKtFutUEm6MqOmLNDxM

Die KI dient oft nur als Schlagwort für „coole“ aber rein kurzfristige Initiativen, PR-Maßnahmen oder zur einseitigen Automatisierung. Vergessen wird aber, dass wir erst dann aus neuen Technologien wirkliche Innovationen erleben, wenn sie mit digital-orientierten Geschäftsmodellen verbinden. Ganz im Sinne einer digitalen Transformation und nicht nur reinen Digitalisierung. Und damit sind wir bei dem Reifegradmodell: KI kann zwar als ein kleines, agiles Projekt gestartet werden, aber ein wirklicher Hebel entsteht erst in Verbindung mit der Wettbewerbsstrategie sowie mit den IT-Bestandssystemen eines Unternehmens. In meinem Whitepaper für die Haufe Akademie „In 6 Schritten zur KI-Reife“ zeige ich dir :   🟣 Wie du dein Unternehmen in die 6 Phasen des KI-Reifephasenmodells einordnest   🟣 Wie du KI-Initiativen strategisch planst und erfolgreich umsetzt   🟣 Welche Rollen, Jobs und Fähigkeiten rund um Künstliche Intelligenz benötigt werden     Hier findest Du das Whitepaper der Haufe Akademie: https://www.haufe-akademie.de/ressourcen/future-jobs-classes/wp-ki-reifephasenmodell Und hier findest Du eine eigene Podcastfolge zu dem KI-Reifegradmodell: https://www.disselkamp.org/podcast/episode/33ad4570/75-ki-reifephasen-in-sechs-schritten-zur-ki-reife

The rapid development and integration of artificial intelligence (AI) in various sectors brings with it immense advantages, but also considerable challenges. To overcome these challenges and optimise the potential of AI, the AI scorecard has established itself as a valuable tool. It is used to assess, monitor and improve the economic and technical performance, ethics and safety of AI systems. In this article, we outline the key components and basic benefits of an AI scorecard. A comprehensive AI scorecard consists of several components that cover various aspects of AI development and application. Firstly, the topic of strategy is of central importance, as AI should always be used in the context of corporate strategy and competitiveness. The strategic fit of an AI initiative with the strategic goals therefore examines how, when and where AI contributes to achieving the organisation's overarching goals. It is about the potential competitive advantages resulting from AI. Ethical considerations also play a major role, as they ensure that AI is developed and used in accordance with ethical principles and social norms. Another key evaluation criterion within an AI scorecard is the extent to which an AI initiative supports customer centricity. This involves analysing how AI improves the relationship with customers and increases their economic value for the company. It is also crucial to better understand the needs and preferences of customers and to create personalised offers based on this. Excellent customer service, supported by AI, also makes a significant contribution to customer satisfaction and loyalty. Increasing efficiency ( operational excellence ) is another key topic in an AI scorecard. Can AI help to optimise operational processes and make better use of resources? In addition to pure cost optimisation (without loss of quality!), operational excellence also means increasing speeds (such as time to market, throughput times or complaint times) as well as user acceptance of AI among users. Data and technology are also of great importance in the AI scorecard: data quality and availability play a central role in every AI project, as AI is only as good as the data on which it is based. Technological feasibility analyses whether the necessary infrastructure and technological requirements are in place to effectively implement and operate the AI. Customer Centricity and Operational Excellence already focus on the economic value of an AI initiative. The return on investment is supplemented by analysing resources and project management to ensure that the necessary resources are available and that the projects remain within budget and on time. The scalability of the AI systems must then be guaranteed so that they can keep pace with the growth of the organisation. And liquidity management is also crucial to ensure that sufficient financial resources are available for the development and operation of the AI systems. Let's move on to the important aspect of governance . This includes compliance with legal and regulatory requirements, which is particularly important in highly regulated industries such as finance or healthcare. Risk assessment helps to identify and minimise potential risks at an early stage. Data protection and IT and system security are crucial to protect users' personal data and ensure the integrity of AI systems. Resilience and continuity planning also ensure that the AI systems function reliably even in the event of unexpected events. The introduction and use of an AI scorecard offers numerous advantages. A well-documented AI scorecard creates transparency about the performance and ethical standards of AI, which promotes trust among users, stakeholders and regulators. Through continuous monitoring, weaknesses and potential for improvement can be identified, helping to optimise the performance of the AI and ensure that it always remains at the cutting edge of technology. AI scorecards also support compliance with legal and regulatory requirements, which is particularly important in highly regulated industries. Identifying and minimising risks is a key part of any AI strategy. AI scorecards help to recognise and address economic, technical, regulatory, ethical and safety-related risks at an early stage. Sound decision-making is based on reliable data and analyses, and AI scorecards provide the necessary information to make decisions about the use, further development or withdrawal of AI systems. In addition to the main components already mentioned, there are other important aspects that should be considered in a comprehensive AI scorecard. The environmental and social sustainability of AI systems is becoming increasingly important, which includes energy consumption and the impact on jobs and society. The ability of AI systems to interact with other systems and platforms is crucial for seamless integration and effective utilisation. Regular training for developers and users helps to better understand and implement economic benefits as well as ethical standards and legal requirements. Involving stakeholders in the development and monitoring of AI systems promotes acceptance and helps to take different perspectives and requirements into account. AI scorecards are an indispensable tool in modern AI management. They offer a structured and transparent method for evaluating and monitoring the performance, ethics and safety of AI systems. Through the systematic application of AI scorecards, organisations can increase confidence in their AI technologies, minimise risks and ensure compliance with legal requirements. At a time when AI is playing an increasingly important role, such scorecards are a key tool for the responsible and successful use of AI.

Die rasante Entwicklung und Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in verschiedene Sektoren bringt immense Vorteile, aber auch erhebliche Herausforderungen mit sich. Um diese Herausforderungen zu bewältigen und das Potenzial von KI optimal zu nutzen, hat sich die KI-Scorecard als wertvolles Instrument etabliert. Sie dient zur Bewertung, Überwachung und Verbesserung der wirtschaftlichen und technischen Leistungsfähigkeit, Ethik und Sicherheit von KI-Systemen. In diesem Artikel stellen wir die wesentlichen Bestandteile und den grundsätzlichen Nutzen einer KI-Scorecard dar. Eine umfassende KI-Scorecard besteht aus mehreren Komponenten, die verschiedene Aspekte der KI-Entwicklung und -Anwendung abdecken. Zunächst ist das Thema Strategie von zentraler Bedeutung, denn die KI sollte immer im Rahmen der Unternehmensstrategie und Wettbewerbsfähigkeit eingesetzt werden. Der strategische Fit einer KI-Initiative mit den strategischen Zielen prüft daher, wie, wann und wo die KI zur Erreichung der übergeordneten Ziele der Organisation beiträgt. Es geht um die möglichen Wettbewerbsvorteile, die aus der KI resultierten. Ethische Überlegungen spielen ebenfalls eine große Rolle, da sie sicherstellen, dass die KI in Übereinstimmung mit den ethischen Grundsätzen und gesellschaftlichen Normen entwickelt und eingesetzt wird. Ein weiteres zentrales Bewertungskriterium innerhalb einer KI-Scorecard ist die Frage, inwieweit eine KI-Initiative die Kundenorientierung ( Customer Centricity ) unterstützt. Dies umfasst die Analyse, wie die KI die Beziehung zu den Kunden verbessert und deren ökonomischen Wert für das Unternehmen steigert. Entscheidend ist auch, die Bedürfnisse und Präferenzen der Kunden besser zu verstehen und darauf basierend personalisierte Angebote zu erstellen. Ein exzellenter Kundenservice, unterstützt durch KI, trägt ferner wesentlich zur Zufriedenheit und Bindung der Kunden bei. Effizienzsteigerung ( Operational Excellence ) ist ein weiteres wesentliches Thema in einer KI-Scorecard. Kann die KI dazu beitragen, betriebliche Prozesse zu optimieren und Ressourcen besser zu nutzen? Operational Excellence bedeutet dabei neben der reinen Kostenoptimierung (ohne Qualitätsverlust!) auch die Steigerung von Geschindigkeiten (wie Time to Market, Durchlaufzeiten oder Reklamationszeiten) sowie die Benutzerakzeptanz der KI bei den Nutzern. Daten und Technologie sind ebenfalls von großer Bedeutung in der KI-Scorecard:  Die Datenqualität und -verfügbarkeit spielen in jedem KI-Projekt eine zentrale Rolle, da die KI nur so gut ist wie die Daten, auf denen sie basiert. Die technologische Machbarkeit untersucht, ob die notwendige Infrastruktur und die technologischen Voraussetzungen vorhanden sind, um die KI effektiv zu implementieren und zu betreiben. Bereits die Customer Centricity als auch die Operational Excellence zielen auf die Wirtschaftlichkeit einer KI-Initiative. Ergänzt wird die Wirtschaftlichkeit noch mit der Analyse von Ressourcen und dem Projektmanagement, um sicherzustellen, dass die notwendigen Ressourcen verfügbar sind und die Projekte innerhalb des Budgets und der Zeitvorgaben bleiben. Dann muss die Skalierbarkeit der KI-Systeme gewährleistet sein, damit sie mit dem Wachstum der Organisation Schritt halten können. Und das Liquiditätsmanagement ist ebenfalls entscheidend, um sicherzustellen, dass genügend finanzielle Mittel für die Entwicklung und den Betrieb der KI-Systeme zur Verfügung stehen. Kommen wir zum wichtigen Aspekt der Governance . Diese umfasst die Compliance mit gesetzlichen und regulatorischen Anforderungen, was besonders in stark regulierten Branchen wie dem Finanzwesen oder dem Gesundheitswesen wichtig ist. Die Risikobewertung hilft, potenzielle Risiken frühzeitig zu identifizieren und zu minimieren. Der Datenschutz und die IT- und System-Sicherheit sind entscheidend, um die persönlichen Daten der Nutzer zu schützen und die Integrität der KI-Systeme zu gewährleisten. Die Ausfallsicherheit und Kontinuitätsplanung sorgen zudem dafür, dass die KI-Systeme auch bei unerwarteten Ereignissen zuverlässig funktionieren. Die Einführung und Verwendung einer KI-Scorecard bieten zahlreiche Vorteile . Eine gut dokumentierte KI-Scorecard schafft Transparenz über die Leistungsfähigkeit und ethischen Standards der KI, was das Vertrauen von Nutzern, Stakeholdern und Aufsichtsbehörden fördert. Durch kontinuierliche Überwachung können Schwachstellen und Verbesserungspotenziale identifiziert werden, was hilft, die Leistungsfähigkeit der KI zu optimieren und sicherzustellen, dass sie stets auf dem neuesten Stand der Technik bleibt. KI-Scorecards unterstützen auch die Einhaltung gesetzlicher und regulatorischer Anforderungen, was besonders wichtig in stark regulierten Branchen ist. Die Identifikation und Minimierung von Risiken ist ein zentraler Bestandteil jeder KI-Strategie. KI-Scorecards helfen dabei, wirtschaftliche, technische, regulatorische, ethische und sicherheitsrelevante Risiken frühzeitig zu erkennen und zu adressieren. Eine fundierte Entscheidungsfindung basiert auf verlässlichen Daten und Analysen, und KI-Scorecards liefern die notwendigen Informationen, um Entscheidungen über den Einsatz, die Weiterentwicklung oder den Rückzug von KI-Systemen zu treffen. Neben den bereits genannten Hauptbestandteilen gibt es weitere wichtige Aspekte , die in einer umfassenden KI-Scorecard berücksichtigt werden sollten. Die ökologische und soziale Nachhaltigkeit von KI-Systemen gewinnt zunehmend an Bedeutung, was den Energieverbrauch sowie die Auswirkungen auf Arbeitsplätze und Gesellschaft umfasst. Die Fähigkeit von KI-Systemen, mit anderen Systemen und Plattformen zu interagieren, ist entscheidend für eine nahtlose Integration und effektive Nutzung. Regelmäßige Schulungen für Entwickler und Nutzer tragen dazu bei, wirtschaftlichen Vorteile, aber auch die ethischen Standards und gesetzlichen Anforderungen besser zu verstehen und umzusetzen. Die Einbindung von Stakeholdern in die Entwicklung und Überwachung von KI-Systemen fördert die Akzeptanz und hilft, unterschiedliche Perspektiven und Anforderungen zu berücksichtigen. KI-Scorecards sind ein unverzichtbares Instrument im modernen KI-Management. Sie bieten eine strukturierte und transparente Methode zur Bewertung und Überwachung der Leistungsfähigkeit, Ethik und Sicherheit von KI-Systemen. Durch die systematische Anwendung von KI-Scorecards können Organisationen das Vertrauen in ihre KI-Technologien stärken, Risiken minimieren und die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen sicherstellen. In einer Zeit, in der KI eine immer größere Rolle spielt, sind solche Scorecards ein Schlüsselwerkzeug für eine verantwortungsvolle und erfolgreiche KI-Nutzung.

In dem neuen Masterclass Lehrgang der Haufe Akademie zeigen Florian Suckfüll und ich die schon heute greifbaren Chancen und Möglichkeiten des Metaverse für Firmen auf. Denn der Reifegrad mancher Metaverse Anwendungen ist schon viel weitere, als die meisten Entscheider denken. Meine eigenen Lern-Module sind dabei: Metaverse Business: Generelle Business- und Use Cases der Metaökonomie Metaverse Development: Wachstumsstrategien und Überwindung von Barrieren Freut Euch auf spannende Diskussionen mit Florian und mir, auf spannende Inhalte zu der Meta-Ökonomie und auch auf inspirierende Trainingsformate (inkl. live Metaverse Workshops). Mehr zu den Inhalten und dem Programm der Metaverse Manager:in Masterclass unter: https://www.haufe-akademie.de/future-jobs-classes/metaverse-manager

Ein digitales Ökosystem bezieht sich auf ein Netzwerk von Unternehmen, Organisationen bzw. Einzelpersonen, das sich um eine zentrale digitale Plattform oder Technologie herum entwickelt. Wenn du ein solches etablierst, dann dominierst du für einige Zeit (aber nicht ewig!) ganze Branchen . Es ermöglicht die Interaktion, den Austausch von Daten, Dienstleistungen oder Produkten und schafft Mehrwert für die Teilnehmer innerhalb dieses Systems. Gibt es schon digitale Ökosysteme? Ein Ökosystem kann auf verschiedenen Ebenen und Branchen operieren, wie: Apple (iOS) und Google (Android) Betriebssysteme inkl. App-Stores : Diese Ökosysteme umfassen Ent-wickler, Benutzer, Dienstleister (z.B. für Zahlungen). Alleine für Android gibt es Millionen von Entwicklern auf der ganzen Welt, die für dieses Öko-system Apps und Services erstellen.
Amazon-Ökosystem : Dank seinem Marktplatz, Cloud-Dienste (AWS), Prime-Logistik, Kindle für E-Books usw. verbindet Amazon Verkäufer, Käufer, Entwickler, Autoren, etc..
Automobilindustrie-Ökosysteme : Tesla bietet z.B. ein Ökosystem für Elektroautos und vernetzt dabei Autos, Dienste (wie Supercharger-Ladestationen, Geo-Karten, Updates) und die Tesla-Community (mit Fans, Fahrern, Entwicklern). In digitalen Ökosystemen entsteht die Erbringung von Leistungen erst durch das Zusammenspiel der einzelnen, voneinander unabhängigen Partner, die sich nicht alle direkt, sondern lediglich über Knotenpunkte kennen müssen. Es geht um die gemeinsame Wertschöpfung und Innovation dank stabiler Netzwerke und einem kooperativen Verhalten. Aber wie baut man nun ein solches Ökosystem? Willst du ein Ökosystem etablieren, dann benötigt es zumindest: Technologische Infrastruktur: Eine robuste Plattform oder Technologie, die es ermöglicht, Daten und Dienstleistungen zu teilen, zu verarbeiten und zu nutzen. Cloud-Technologien, APIs und sichere Datenübertragung sind oft Schlüsselelemente.
Offene Schnittstellen und Standards: Um eine nahtlose Interaktion zwischen verschiedenen Akteuren im Ökosystem zu ermöglichen, brauchst du offene Schnittstellen (API) und gemeinsame Standards.
Teilnehmer und Nutzer: Ein Ökosystem lebt von ganz verschiedenen Teilnehmergruppen wie Entwickler, Anbieter, Kunden oder Partner, die an der Plattform teilnehmen und voneinander profitieren. Wichtig ist dabei die kritische Masse an Nutzern, wozu mindestens acht ganz eigene Wachstumsstrategien existieren.
Regelungen und Governance: Achte auf klare Regeln, Standards und Governance-Mechanismen, die Sicherheit, Datenschutz, Transparenz und Fairness innerhalb des Ökosystems gewährleisten.
Kontinuierliche Innovation: Fördere die Fähigkeit, kontinuierlich neue, innovative Produkte, Services oder Funktionen einzuführen, um das Ökosystem attraktiv und nachhaltig wettbewerbsfähig zu halten. Werden nämlich Plattformen uninteressant, dann werden auch sie toxisch! Mehr zu den Wachstumsstrategien von digitalen Plattformen im Allgemeinen und zu digitalen Ökosystemen im Speziellen findest Du auch im Ratgeber "Digital Business".

Die Forschung um den Quantencomputer macht große Fortschritte! Schon heute finden erste realen Anwendungen statt : Optimierung von Lieferketten , dank besserer Planung von Transportrouten und Lagerbestände.
Arzneimittelforschung und –entwicklung : Die Simulation komplexer Moleküle erlaubt eine schnellere, aber auch umfangreichere   Arznei mittelforschung .
Finanzwesen : Quantencomputer ermöglichen schnellere und genauere Risikoanalyse sowie eine zielgerichtete Portfoliooptimierung.
Kryptographie und Datensicherheit : Verbesserung der Kryptographie und Verschlüsselungstechniken, mit dem Ziel, sensible Unternehmensdaten noch besser vor zukünftigen IT-Angriffen zu schützen.
Materialdesign und Simulation : Durch die Simulation von Quantensystemen können Unternehmen fortschrittliche Materialien entwickeln, die in der Elektronik, Energiegewinnung und anderen Industrien verwendet werden können. Quantencomputer nutzen dabei die   Quantenmechanik, um Informationen in sogenannten Quantenbits ( Qubits) zu verarbeiten, was ihnen im Vergleich zu klassischen Computern eine immense Rechenleistung und die Fähigkeit zur parallelen Verarbeitung komplexer Probleme bietet, die für herkömmliche Computer praktisch unlösbar wären. Durch ihre Fähigkeit, Superpositionen und Verschränkungen zu nutzen, eröffnen Quantencomputer neue Möglichkeiten für komplexe Berechnungen, Simulationen, Kryptographie und maschinelles Lernen, die eine revolutionäre Auswirkung auf Wissenschaft, Wirtschaft und Technologie haben werden. Wer einen 80 Qubits Computer (mit Multicore Rechenleistung) in seinem Büro (also bei Raumtemperatur und mobil) verwenden möchte, der kann jetzt schon loslegen. Die SaxonQ (wo ich als Mit-Gesellschafter aktiv sein darf) ist in der Lage, diese super Rechnerleistung heute schon zu liefern! Bestellungen gerne über mich oder über order@saxonq.com .

Wer von Euch will 80 Qubits (also Quantencomputer Multicore Rechenleistung) in seinem Büro (also bei Raumtemperatur und mobil) verwenden? Mit den 80 Qubits kannst Du dann bestimmte Modelle in der Wissenschaft, Medizin, Lieferketten und Finanzbranche simulieren und optimieren, modernste KI-Anwendungen programmieren und kryptographische Probleme lösen. Die SaxonQ ist in der Lage, diese super Rechnerleistung heute schon zu liefern! Bestellungen gerne über mich oder über order@saxonq.com . Mehr zur SaxonQ selbst unter www.saxonq.com

In diesem Jahr (2024) startet das neue Haufe Seminar "Künstliche Intelligenz als strategischer Hebel für Unternehmen". Denn gerade ist KI im Allgemeinen und ChatGPT im Speziellen absolut im Hype 🌟. Nicht wenige Firmen beginnen nun irgendwelche KI Projekte, jedoch ohne diese in ihre (wenn überhaupt vorhandene!) Unternehmensstrategie einzubauen 🎯. Vielmehr setzen sie einfach blind auf KI bzw. auf irgendwelche Big Data / Data Mining Themen, ohne zuvor eine klare Unternehmensstrategie zu entwickeln bzw. den Unterschied der Techniken zu kennen. 🤖💼 Dabei gibt es hier 5️⃣ Grundregeln, die wir im Seminar ausführlich behandeln: : 🚫 Bei KI ohne Strategie riskieren Unternehmen, Ressourcen und Zeit zu verschwenden. 💡 Erst eine klare Kaskade von Unternehmens-, Digital- und KI-Strategien definiert die Ziele, ermittelt den Nutzen und minimiert die Risiken. 🤯 Ungedachter Einsatz von KI kann zu ethischen und rechtlichen Problemen führen! 💰 Investitionen sollten gezielt eingesetzt werden, um echten Mehrwert zu schaffen. 🌐 KI sollte Teil einer größeren Vision sein, nicht nur ein Gimmick. Deshalb denkt vor dem Einsatz von KI daran, wie sie eure Ziele unterstützen kann und wie sie in eure gesamte Unternehmensstrategie passt! 💪📈 Und wer hierzu mehr wissen möchte: Hier der Link zum Seminar .