Bereits zum 12. Mal hieß es am 29. November in Darmstadt: „Digital Business meets Science„. Zum Thema „Generative KI – vom Hype zum Unternehmenseinsatz“ versammelten sich Expert*innen, Innovator*innen und Interessierte im Wilhelm-Köhler-Saal der Technischen Universität.

Prof. Dr. Peter Buxmann, Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik, Software & Digital Business an der TU Darmstadt, und Christof Schleidt, Head of Strategy & Business Development, Digital Transformation Unit bei Fujitsu Services GmbH, eröffneten die Veranstaltung und betonten dabei, wie froh und dankbar sie für die langjährige Partnerschaft zwischen Fujitsu und der „Software and Digital Business Group“ der TU Darmstadt sind.

Künstliche Intelligenz im Unternehmenseinsatz

Auch in diesem Jahr folgte die Veranstaltung ihrem bewährten Format: Vorträge aus Wissenschaft und Wirtschaft beleuchteten das übergeordnete Thema aus verschiedenen Blickwinkeln. Dr. Timo Koppe von der TU Darmstadt und Christof Schleidt führten mit großer Begeisterung als Moderatoren durch den Nachmittag.

Dr. Niels Reimers, Director Machine Learning bei Cohere, machte dabei den Anfang auf der Seite der Wirtschaft und sprach über die Anwendung von generativer Künstlicher Intelligenz auf Unternehmensdaten. Er betonte dabei, dass vorgefertigte generative KI-Lösungen nicht immer ideal als intelligente Arbeitsassistenten für Unternehmen funktionieren. So stoßen sie bei spezifischen Fragestellungen zu Unternehmensthemen schnell an ihre Grenzen.

Eine mögliche Alternative zur Gestaltung intelligenter Arbeitsassistenten stellt der Retrieval Augmented Generation (RAG)-Ansatz dar. Er zielt darauf ab, die Generierung von Inhalten durch den Zugriff auf externe Informationen zu verbessern. Damit muss sich das Modell nicht nur auf zuvor trainierte Daten stützen. Vielmehr kann es zusätzlich aktiv Informationen suchen, zum Beispiel in der Unternehmensdatenbank, und diese in den generierten Text integrieren.

Wie kreativ darf Generative KI werden?

Nach diesen faszinierenden Einblicken lenkte Dr. Matthias Ortwein, Rechtsanwalt für IT-Recht und Partner bei SKW Schwarz, die Aufmerksamkeit auf die rechtlichen Aspekte des Themas Generative KI.

In seinem Vortrag „Wie kreativ darf Generative AI werden? Praxishilfe zwischen Künstlicher Intelligenz und menschlichen Gesetzen“ erörterte er die komplexen Regelwerke, die den Schutz von KI-generierten kreativen Werken regeln. Er betonte, dass es in keiner Rechtsordnung ein Eigentumsrecht an Daten gebe und wies ebenfalls darauf hin, dass der Output einer Künstlichen Intelligenz erst dann schutzfähig wird, wenn er in einem menschlichen Werk weiterverarbeitet wird.

Anwendungen und Risiken der personalisierten Sprachgenerierung

Im dritten Vortrag der Veranstaltung gab Prof. Dr. Lucie Flek, Leiterin der Gruppe „Data Science and Language Technologies“ an der Universität Bonn und der Universität Marburg, einen tiefen Einblick in die personalisierte Sprachgenerierung und die damit verbundenen Herausforderungen und Chancen. In ihrem Vortrag „Personalised language generation – challenges and opportunities“ beleuchtete sie, wie Natural Language Generation nutzerbasiert individualisiert werden kann. Das ist einerseits durch eine Anpassung des Outputs an Nutzerinformationen wie Produktpräferenzen möglich, andererseits ist auch eine Integration von personalisierten Eigenschaften wie Empathie und Tonalität in Chatbots denkbar.

Damit, so Prof. Dr. Flek, eröffnen sich vielfältige Anwendungsfelder wie zum Beispiel der personalisierte Kundensupport. Es gibt aber ebenfalls einige wichtige Fragen zu Privatsphäre, Sicherheit, Erklärbarkeit und Bias, die für einen sicheren Einsatz beantwortet werden müssen.

Co-Piloten in der Softwareentwicklung

Den Abschluss machte dann Marcel Naujeck, Lead Architect Computer Vision Solutions / Capability Owner AI bei Fujitsu, der über „Softwareentwicklung im Wandel: Ein Reality-Check für den Einsatz von Large Language Models“ sprach. Dabei befasste er sich mit der Evolution der Softwareentwicklung und dem Einsatz von generativer KI in der Programmierung. Er berichtete, wie sich die Informationsbeschaffung für die Softwareentwicklung im Laufe der Zeit verschoben hat, von physischen Büchern und Schulungen hin zu Online-Dokumentationen und Community-Plattformen.

Ein weiteres Thema waren Co-Piloten, spezialisierte Large Language Models für das Coding. Marcel Naujeck beleuchtete sowohl die damit verbundene Produktivitätssteigerung als auch die Risiken. Letztere umfassen insbesondere die Möglichkeit, dass die Modelle Methoden und Konzepte halluzinieren, die nicht existieren. Trotzdem ist die Zusammenarbeit von menschlichen Expert*innen und Co-Piloten gerade für komplexe Zusammenhänge erfolgversprechend – solange die menschliche Expertise und die Validierung der KI-Antworten entscheidend sind.

Abgerundet wurde die 12. „Digital Business meets Science“ von Adrian Glauben von der TU-Darmstadt. Der Co-Founder des Start-ups Genow.ai bot einen Einblick in etablierte Prompt-Engineering-Taktiken für einen effizienteren Umgang mit Künstlicher Intelligenz.

Wir sehen uns 2024

Alle Vorträge fanden großen Anklang bei den anwesenden Zuschauern und führten zu interessanten Fragen und angeregten Diskussionen. Bei einem anschließenden Get-together bestand dann die Möglichkeit, in informeller Atmosphäre wertvolle Netzwerke zu knüpfen und Gedanken zu den vorgestellten Themen auszutauschen.

Wir freuen uns sehr, dass wir diese Veranstaltung organisieren durften und können es kaum bis zum nächsten Mal erwarten! Einen kleinen Rückblick auf den Tag finden Sie bei YouTube – oder direkt hier im Blog:

 

 

Galerie: Digital Business meets Science 2023