Wie wichtig ist (und bleibt) der human in the loop (HITL)?
Der HITL ist an zwei Stellen integraler Bestandteil:
Zum einen ist der Mensch als zentrale Instanz zur Kontrolle und Steuerung der künstlichen Intelligenz aus dem Prozess nicht wegzudenken. Der HITL ist notwendig, um LLMs und KI im Allgemeinen zu verbessern – d. h. durch gezielte fachliche Hinweise zurechtzuweisen, um Erkennungsraten zu verbessern – und verantwortungsvoll zu nutzen. Dies ist insbesondere in stark regulierten Einsatzbereichen wie der Versicherungswirtschaft essenziell, um das Vertrauen in die Technologie zu stärken und die Entscheidungen der KI nachvollziehen zu können.
Zum anderen wird trotz modernster KI-Technologie der Mensch im Fokus stehen. Es wird immer Bereiche geben, in denen die maschinelle Erkennung Unterstützung durch den Menschen benötigt – aufgrund variierender Inputqualitäten, nicht ausgewogener Datenmengen und bis dato für die KI komplett unbekannter Fragestellungen.
HITL entspricht hier auch den Empfehlungen der BaFin zu Big Data und KI sowie der Grundidee der DSGVO zum Thema der automatisierten Entscheidungen.
Welche LLMs (OpenAI, Aleph Alpha, LLama2, BLOOM, ...) setzt adesso bei seinen Kunden ein?
Als IT-Dienstleister berät adesso seine Kundinnen und Kunden technologieagnostisch, um die jeweils bestmögliche Lösung für die vorliegende Herausforderung zu finden bzw. zu erarbeiten. Das bedeutet, wir wählen jetzt und auch zukünftig die besten LLMs für den spezifischen Anwendungszweck aus – unabhängig von Hersteller und Technologie. Bisher haben wir produktive Projekterfahrungen mit OpenAI, Aleph Alpha, Llama2 und BARD sammeln können. Die Labor- und Showcase-Experience geht da noch erheblich weiter.
Wie viele Jahre brauchen die Unternehmen, um ihre Kernprozessen zu verändern? Z. B. LLMs zu implementieren?
Diese Frage lässt sich ohne eine Definition des Kernprozesses nicht abschließend beantworten. Verbesserungen an der Kundenschnittstelle, zum Beispiel durch den Einsatz von Bots auf Basis von LLMs, lassen sich in ersten Ausbaustufen in wenigen Wochen umsetzen. Dagegen erfordert eine Anpassung der Kernprozesse innerhalb der Bestandsführung beispielsweise ggf. große architekturelle Anpassungen und damit umfassende Vorbereitungen. Generell gilt: Je tiefer die Prozesse integriert sind, desto aufwändiger ist die Umsetzung von KI in bestehende bzw. gewachsene IT-Systeme.
Welche Auswirkungen erwartet adesso abseits von Technologie- und Effizienzgewinnen auf die Versicherungsunternehmen?
Wie bereits in der Diskussion zur Sprache kam, ermöglichen die GenAI-Technologien die Übernahme repetitiver Aufgaben. Damit schaffen sie Freiräume für Fachexpertinnen und -experten in der Versicherungsbranche, sich mit wichtigen oder auch neuen Themenfeldern zu beschäftigen. Außerdem ermöglichen sie eine durchgängigere und effizientere Beratung der Kundinnen und Kunden und sorgen somit für eine höhere Kundenzufriedenheit.
Wird es durch die LLMs eine Demokratisierung von AI geben? Oder wird die Wertschöpfung bei wenigen globalen Playern entstehen?
Aufgrund der starken Bewegung im Markt und der schnellen Entwicklungszyklen ist zu dieser Frage derzeit keine fundierte Antwort möglich. Bemerkenswert sind die hohen Investitionen von großen Technologieunternehmen, um die Möglichkeiten der Technologien zu erschließen und sie, wie z. B. mit dem Microsoft Copilot, über die bestehende Anwendungslandschaft einer breiten Masse von Nutzerinnen und Nutzern zur Verfügung zu stellen.
