Künstliche Intelligenz: Die Neue Elektrizität
Andrew Ng, ein prominenter Experte auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI), hat KI als "die neue Elektrizität" bezeichnet. Dieser Vergleich illustriert, wie KI, ähnlich wie die Elektrizität in der Vergangenheit, tiefgreifend in unseren Alltag integriert wird. Schon heute ist KI in vielen Applikationen und Softwaresystemen präsent und wird in Zukunft ein unverzichtbarer Bestandteil unseres Lebens sein.
Der Vergleich zwischen Europa und den USA in Bezug auf KI und Elektrizität
In der KI-Forschung gilt Amerika derzeit als unangefochtener Spitzenreiter. Dies bedeutet jedoch nicht, dass die USA zwangsläufig die größten Nutznießer dieser Technologie sein müssen. Als Beispiel kann die Entwicklung des Wechselstroms durch Nikola Tesla in Amerika herangezogen werden. Trotz dieser amerikanischen Innovation sind die europäischen Stromnetzwerke in Bezug auf Effizienz, Nachhaltigkeit und Sicherheit überlegen. Diese Überlegenheit liegt nicht darin, wo oder von wem eine Technologie erfunden wurde, sondern wie sie implementiert und genutzt wird. Europa könnte zwar in der Wissenschaft etwas zurückliegen, hat jedoch den Vorteil, aus den Fehlern der Pioniere zu lernen. Betrachtet man den Wechselstrom, so hat Europa im Gegensatz zu den 110-Volt-Systemen in den USA, effizientere 220-Volt-Systeme implementiert.
Europas Vision für Künstliche Intelligenz
Mein Wunsch für Europa ist es, bei der Künstlichen Intelligenz ähnliche Erfolge zu erzielen, wie wir es bei den Stromnetzen geschafft haben: Effizienter, nachhaltiger, sicherer und insgesamt intelligenter zu sein. Aktuelle Initiativen, insbesondere in Österreich, unterstützen diesen Weg. Dort werden beispielsweise KI-Wissensvermittlung und die Entwicklung von Prototypen mit bis zu 80% der Projektkosten gefördert. Mehr dazu in späteren Paragraphen, aber zuerst lasst uns Unternehmen und deren KI Potenzial analysieren.
KI-Nutzen für Unternehmen: Eine Vereinfachte Perspektive
Ähnlich wie jede Firma von einer eigenen Webseite profitieren kann, besteht auch für jedes Unternehmen das Potenzial, von Künstlicher Intelligenz (KI) zu profitieren. Es ist jedoch nicht erforderlich, dass jedes Unternehmen seine eigene KI-Technologie entwickelt. Analog zur Erstellung einer Webseite, wo oft externe Experten hinzugezogen werden, kann auch im Bereich der KI auf professionelle Dienstleister zurückgegriffen werden.Ein weit verbreitetes Missverständnis ist, dass für die Programmierung eigener KI-Systeme umfangreiche Datenmengen benötigt werden. Dies trifft jedoch nicht zu. Ein überzeugendes Beispiel hierfür ist die Fähigkeit moderner KI-Systeme, mit nur wenigen Beispielen innerhalb eines Prompts effektive Schlussfolgerungen zu ziehen – ein Prozess, der im Fachjargon als "In-Context-Learning" bekannt ist.Um zu veranschaulichen, wie unterschiedliche Unternehmen von KI profitieren können, führe ich in diesem Beitrag eine einfache Unterscheidung zwischen zwei Unternehmenstypen ein: Typ 1 und Typ 2 Unternehmen.
Typ 1: Diese Unternehmen, die über keine spezialisierten eigenen Daten verfügen, können KI-Technologien dennoch schnell und effizient übernehmen. Ein Beispiel ist ein Einzelhandels-KMU, das KI-Applikationen von Drittanbietern für die Analyse von Kundendaten einsetzt, um das Kundenerlebnis zu verbessern, obwohl es keine maßgeschneiderten Datensätze hat um ihre eigenen KI Modelle zu trainieren. Die Hauptaufgabe für diese Unternehmen besteht darin, die richtigen bereits entwickelten KI-Anwendungen zu identifizieren, die mit generischen, öffentlich verfügbaren oder annonymisierten Daten arbeiten können.
Typ 2: Diese Unternehmen verfügen über spezialisierte Daten, die es ihnen ermöglichen, Nischen-KI-Lösungen zu entwickeln. MeinDienstplan hat zum Beispiel Zehntausende von generierten Arbeitseinsatzplänen, die mit menschlichen Präferenzen abgeglichen sind! Es wäre schade, diese Daten nicht zu nutzen, um auf datengesteuerte Weise neue Einsatzpläne zu generieren, um potenziell Tausenden von Organisationen zu helfen, ihre menschenzentrierten Arbeitseinsatzpläne in Sekunden zu erstellen, wobei die Präferenzen jedes Mitarbeiters und die rechtlichen Einschränkungen berücksichtigt werden. Die Herausforderung von Typ 2 Unternehmen liegt oft in der Handhabung und Verarbeitung großer Mengen spezialisierter Daten, der Entwicklung der richtigen KI-Architektur und der effizienten und kostengünstigen Bereitstellung des endgültigen Systems. Ein Typ 2 Unternehmen kann in der Zukunft auch einen zusätzlichen Revenue Stream bekommen in dem es ihre spezialisierte KI in das OpenAI-Ökosystem integriert.
Moment mal? Was meine ich damit, ein Typ 2 KMU in das OpenAI-Ökosystem zu integrieren? Stellen Sie sich vor, Ihr Unternehmen besitzt einzigartige Daten, wie solche, die zur Erstellung gesetzeskonformer Arbeitseinsatzpläne verwendet werden. Diese Daten, die OpenAI nicht zugänglich sind, können genutzt werden, um ein auf spezifische Planungsaufgaben zugeschnittenes KI-Modell zu erstellen. In der Praxis könnte diese Integration bedeuten, dass bei einer ChatGPT-Aufforderung, die einen Arbeitseinsatzplan erfordert, nahtlos auf Ihre spezialisierte KI-Lösung zurückgegriffen wird. Diese Zusammenarbeit basiert auf einem gemeinsamen Umsatzmodell, das beiden Parteien finanziell zugutekommt. Dies ist noch nicht sehr gut definiert, aber OpenAI hat bereits Aussagen darüber gemacht und seine Vision, das Betriebssystem aller KIs und Anwendungen zu sein. Lasst uns abwarten, was die Zukunft bringt, aber eines ist sicher: Wenn dein Unternehmen etwas besser machen kann als alle anderen, weil dein Unternehmen Daten besitzt, die niemand sonst hat, wird dein Unternehmen belohnt werden.
Mehr zu dieser Idee von OpenAI selbst: Link UND ich empfehle dringend, das gesamte Video anzusehen.
ACHTUNG! Wenn du Wissen besitzt das nicht zugänglich ist für Unternehmen wie openAI, lade deine Dokumente und dein Fachexpertenwissen nicht einfach in chatGPT hoch! Überlege dir eine Typ 2 Unternehmensstrategie!
Der proaktive Anwendungs-Ansatz Österreichs in Bezug auf die KI-Herausforderung wird durch Förderprogramme hervorgehoben, welches eine umfangreiche Finanzierung biete. Zum Beispiel fördert das AWS AI-Wissen Programm, Projekte bis zu 80% welches sich an KMUs ohne tiefe KI-Kenntnisse richtet. Mit Hilfe externer Unternehmen wie AILands können österreichische Unternehmen den Prozess der Beantragung dieser Fördermittel navigieren und ihr Potenzial als Typ 1 oder Typ 2 Unternehmen identifizieren. AILands unterstützt auf der gesamten Reise vom KI-Wissenstransfer, über die Erstellung von KI- und Datenstrategien, bis hin zur Entwicklung, Datensatzerstellung, MLops-Bereitstellung, Überwachung, Vertrauenswürdiger KI und Sicherstellung der Sicherheit von KI-Systemen. Unternehmen aus verschiedenen Branchen können sich bewerben, wobei das Programm darauf ausgelegt ist, vielfältige KI-Projekte von der Entstehung bis zur Ausführung zu umfassen. Diese Initiativen helfen Unternehmen, modernste KI in ihren Unternehmen anzuwenden & selbst zu entwickeln, während die eigenen KI Investitionen minimiert werden.
Ein breites Spektrum an KI-Anwendungen Die österreichische Förderlandschaft bietet eine Vielzahl von Möglichkeiten, nicht nur begrenzt auf Sprachmodelle. Sie umfasst KI-Anwendungen in der Bildverarbeitung, Tabellendatenbearbeitung und prädiktive Analytik zur Vorhersage von Kundenkonvertierungen, potenziellen Investoren oder zukünftige Unternehmensumsätze. Um die Förderfähigkeit eines Projekts sicherzustellen, sollten KMUs auf spezifische Kriterien des Programms verweisen. Wir bei AILands helfen gerne bei der Navigierung des Antragsverfahrens und optimieren Ihre Fördermöglichkeiten, wir arbeiten eng mit The Minted zusammen, unserem Partner für die geschäftliche ausarbeitung österreichischer & europäischer Zuschüsse.
Untersuchen wir zwei Beispiele
Beispiel 1: Wissenstransfer für ein österreichisches KMU. Ein österreichisches KMU, das sich auf Einzelhandel spezialisiert hat, könnte diese Förderung für den KI-Wissenstransfer nutzen. Das Projekt, das 10.000€ kostet, würde die umfassende Schulung durch externe KI-Experten zur Nutzung von KI für das Bestandsmanagement und die Analyse des Kundenverhaltens beinhalten. Das Unternehmen müsste nur 2.000€ bezahlen, wobei die restlichen 80% durch das Programm finanziert werden.
Beispiel 2: Wissenstransfer und Prototypenentwicklung. Betrachten Sie ein produzierendes KMU, das einen internen KI-Prototypen für die Qualitätskontrolle entwickeln möchte. Die Gesamtkosten für den Wissenstransfer und die Entwicklung des Prototyps betragen 30.000€. Das KMU würde nur 6.000€ zahlen, während das AWS-Programm den Rest übernimmt. Diese Förderung ermöglicht es dem KMU, von null KI-Integration zu einem funktionierenden KI-Prototypen zur Verbesserung der Produktionsqualität zu gelangen.
Lassen Sie uns die Möglichkeiten der AI-Integration für Ihr Unternehmen erkunden und mehr über europäische angewandte KI und Finanzierungsmöglichkeiten erfahren. Wir laden Sie ein, einen kostenlosen 30-minütigen Beratungstermin mit uns zu buchen. Bleiben Sie außerdem informiert und auf dem neuesten Stand, indem Sie sich für den AI-Generalist-Newsletter anmelden. Diese Möglichkeiten sind Ihr Tor, um die Kraft der KI auf Ihrer Geschäftsreise zu nutzen.
In the rapidly evolving landscape of AI, Europe, and particularly Austria, faces unique challenges AND opportunities. While Europe might be perceived as lagging in AI research compared to giants like OpenAI, initiatives in Austria are creating a promising platform for growth, especially for SMEs.
Europe's AI Dilemma: The Research and Application Gap Despite the perception of Europe lagging behind in AI research, the continent boasts significant initiatives like the EU’s Horizon 2020 program, showcasing a commitment to AI advancement. A testament to Europe's contribution is Sepp Hochreiter's pioneering work on Long Short-Term Memory (LSTM) networks and xLSTM networks, which are cornerstones in AI development. The challenge extends beyond research; Europe is also focused on translating AI advancements into practical business applications. For instance, AI-driven roaster and work schedule generation while keeping human values and ethics in place illustrates successful implementation. Especially initiatives from the Austrian Wirtschaftsservice to accelerate AI knowledge transfer and real-world ethical AI implementation in Small and Medium Sized Organizations is the exact right step to execute! What this means in detail we will figure out in the following sections. Very well done Austrian Wirtschaftsservice and Thanks for your effort. First let me categorize SMEs into two types of AI Businesses: Type 1 and Type 2.
The Two Types of SMEs in the AI Arena SMEs can be broadly categorized into two types in the context of AI application:
Type 1 SMEs: These businesses, lacking specialized data, can still rapidly and efficiently adopt AI technologies. An example is a retail SME using AI for customer data analysis, enhancing customer experience despite not having bespoke data sets. The primary challenge for them is identifying the right AI solutions that can work with generic or publicly available data or already developed AI Solutions.
Type 2 SMEs: These have specialized data, enabling them to develop niche AI solutions that could integrate into the OpenAI ecosystem. MeinDienstplan for example has tens of thousands of generated work schedules mapped with human preferences! It would be a shame not to use this data to generate new Schedules in a data-driven way to potentially help thousands of organizations generate their human-centered work schedules in seconds keeping every employee’s preference and the legal restrictions in mind. The Type 2 SME’s challenge often lies in handling and processing large volumes of specialized data effectively, developing the right AI Architecture, and deploying the final system efficiently, and cost-effectively.
Wait a second? What do I mean by integrating a Type 2 SME into OpenAI’s ecosystem? Imagine your company possesses unique data, like that used for generating legally compliant work schedules. This data, inaccessible to OpenAI, can be leveraged to create an AI model tailored for specific scheduling tasks. In practice, this integration could mean that when a ChatGPT prompt requires a work schedule, it could seamlessly defer to your company’s specialized AI solution. This collaboration operates on a shared revenue model, benefiting both parties financially. This is not very well defined yet but openAI already made statements about this and its vision of being the Operating System of all AIs and Applications. Let’s see what the future brings but one thing is for sure: if you can make something better than everybody else because you have the data nobody else has you will be rewarded.
More on this idea by openAI itself: Link AND I highly recommend watching the whole video.
Austria's proactive approach to the AI challenge is highlighted through its AWS (Austrian Wirtschaftsservice) program, which offers substantial funding that covers 80% of AI project costs. This program, aimed at SMEs lacking deep AI knowledge, provides crucial financial support for AI integration into their operations. With the aid of external companies like AILands, Austrian SMEs can navigate the process of obtaining this funding and identify their potential as either Type 1 or Type 2 SMEs. AILands assists in the entire journey from AI knowledge transfer, crafting AI and data strategies, to development, dataset creation, MLops deployment, monitoring, and ensuring AI system security. Businesses from various industries are eligible to apply, with the program designed to encompass diverse AI projects, from their inception to execution. Again 80% funded from the Austrian State! These initiatives help SMEs apply state-of-the-art AI to their companies!
A Broad Spectrum of AI Applications The Austrian funding landscape offers a wide range of opportunities, not just limited to language models. It encompasses AI applications in image processing, tabular data handling, and predictive analytics for forecasting revenues and weather. To ensure a project's eligibility for funding, SMEs should refer to specific criteria provided by the program. We at AILands are happy to navigate the application process and optimize your funding opportunities, we are closely working together with The Minted who is our partner for the business side of Austrian Grands.
Let’s investigate two Examples
Example 1: Knowledge Transfer for an Austrian SME. An Austrian SME specializing in retail could utilize this funding for AI knowledge transfer. The project, costing 10.000€, would involve external AI experts providing comprehensive training on utilizing AI for inventory management and customer behavior analysis. The company would only need to pay 2.000€, with the remaining 80% funded by the program.
Example 2: Knowledge Transfer and Prototype Development. Consider a manufacturing SME aiming to develop an internal AI prototype for quality control. The total cost for knowledge transfer and the prototype's development is 30.000€. The SME would pay just 6.000€, while the AWS program covers the rest. This funding allows the SME to move from zero AI integration to having a working AI prototype for enhancing production quality.
Let’s explore the possibilities of AI integration for your business and learn more about European applied AI and funding opportunities, we invite you to book a free 30-minute consultation call with us. Additionally, stay informed and up-to-date by signing up for the AI-Generalist Newsletter. These opportunities are your gateway to harnessing the power of AI in your business journey.
