{"id":26407,"date":"2024-04-03T10:16:58","date_gmt":"2024-04-03T08:16:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=26407"},"modified":"2024-03-26T10:22:22","modified_gmt":"2024-03-26T09:22:22","slug":"generative-ki-fuer-unternehmen-und-der-datenschutz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=26407","title":{"rendered":"Generative KI f\u00fcr Unternehmen und der Datenschutz"},"content":{"rendered":"\n

Autor\/Redakteur: Christian Schmitz, Director Open Source bei plusserver<\/a>\/gg<\/p>\n\n\n\n

In Unternehmen wird h\u00e4ufig mit Dokumenten und Texten gearbeitet: E-Mails lesen und beantworten, Vertr\u00e4ge verstehen, Protokolle schreiben und Kunden-Feedback auswerten. Es ist naheliegend, hierf\u00fcr Generative KI wie ChatGPT, Mistral oder plusKI zu nutzen. Zum typischen Softwarekatalog der meisten Unternehmen geh\u00f6rt KI aber nicht. Die Folge: Es entsteht eine neue Art von Schatten-IT.<\/p>\n\n\n\n

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Quelle: plusserver<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n\n\n\n\n

Laut aktueller Daten von Statista<\/a> nutzten Mitte 2023 knapp 64 Prozent der deutschen Berufst\u00e4tigen ChatGPT f\u00fcr die Arbeit. Daten<\/a> aus den USA von Anfang 2023 legen nahe, dass eine gro\u00dfe Mehrheit der Nutzer (70 Prozent) KI inoffiziell nutzt. Die Zahlen in Deutschland d\u00fcrften sehr \u00e4hnlich sein. Das ist sowohl aus Sicht des Datenschutzes als auch unter Cybersecurity-Aspekten sehr risikoreich.<\/p>\n\n\n\n

Generative KI bringt Unternehmen viele Vorteile<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Zahlreiche Entwickler von generativer KI stammen aus den USA oder China. Zumindest in ihren Heimatm\u00e4rkten vertreten diese Unternehmen andere Datenschutzkonzepte als in der EU \u00fcblich. Eingegebene Daten werden gespeichert und f\u00fcr das Training oder die Feineinstellung der Modelle genutzt. Dadurch ist es leicht m\u00f6glich, dass Gesch\u00e4ftsgeheimnisse oder gesch\u00fctzte Personendaten ihren Weg in die Sprachmodelle finden. Zudem kann die KI fehlerhafte Angaben machen.<\/p>\n\n\n\n

Der Schl\u00fcsselaspekt beim sicheren KI-Einsatz ist die Kontrolle \u00fcber die Daten. Das ist mit den bisher pr\u00e4sentierten Sprachmodellen der gro\u00dfen Player nur schwer m\u00f6glich. Trotzdem haben moderne Sprachmodelle viele Vorteile und k\u00f6nnen das Personal deutlich entlasten. KI \u00fcbernimmt m\u00fchsame und zeitaufwendige Aufgaben wie das Schreiben von Berichten, Protokollen oder E-Mails. Viele Prozesse wie Antworten auf Kundenanfragen werden beschleunigt. Zudem sind Sprachmodelle in der Lage, E-Mails und Dokumente zu analysieren und beispielsweise die Intention eines Kunden zu erkennen.<\/p>\n\n\n\n

Unternehmen sollten sich der neuen Technologie nicht verschlie\u00dfen, zumal die Mitarbeiter die Neuerungen h\u00e4ufig durch die Hintert\u00fcr einf\u00fchren. Eine sinnvolle L\u00f6sung ist eine Inhouse-KI, die mit internen Daten trainiert wird und beispielsweise beim Schreiben von Texten mit Unternehmensinhalten hilft. M\u00f6glich wird das durch Open-Source-Software (OSS).<\/p>\n\n\n\n

Open-Source-KI f\u00fcr Unternehmen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Das Training eines gro\u00dfen Sprachmodells erfordert eine hochentwickelte und leistungsf\u00e4hige Hardware. Bei OSS-Projekten muss diese entweder selbst angeschafft oder \u00fcber einen externen Partner in der Cloud zur Verf\u00fcgung gestellt werden. Auf diese Weise kann die Hardware an die Bed\u00fcrfnisse angepasst werden, damit die geforderten Aufgaben im Unternehmen erf\u00fcllt werden k\u00f6nnen \u2013 vorausgesetzt das Modell wird spezifisch antrainiert. Dabei werden vom Unternehmen genutzte Texte eingesetzt, etwa interne Dokumente, E-Mails und Inhalte aus CRM-Systemen oder Wissensdatenbanken.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr dieses sogenannte Anreichern des Modells mit internen Daten muss ein gut geplanter Prozess aufgesetzt werden, damit Daten, Aufgaben und F\u00e4higkeiten der OSS-KI auch zusammenpassen. Im Anschluss hat das Modell ausreichend \u201eWissen\u201c, um beispielsweise bei Kundenanfragen oder der Formulierung von Dokumenten helfen zu k\u00f6nnen. Dadurch erreichen die Unternehmen einen weiteren Vorteil: Die Bedienung der Sprachmodelle ist einfacher. Da GPT & Co. keine spezifischen, eigenen Nutzerinhalte kennen, muss jeder Arbeitsgang durch umfangreiches \u201ePrompt Engineering\u201c mit den gew\u00fcnschten spezifischen Informationen vorbereitet werden. Besonders komfortabel ist das nicht und st\u00f6\u00dft an praktische Umsetzungsgrenzen. Ein mit eigenen Daten nutzbares OSS-Modell kann dagegen direkt befragt werden.<\/p>\n\n\n\n

Doch diese Vorgehensweise erfordert IT-Ressourcen und viel Know-how im Unternehmen. Eine weniger aufwendige Alternative ist die Nutzung von \u201eAI as a Service\u201c. Wie bei allen XaaS-Angeboten betreibt hierbei der Anbieter das Modell und sorgt f\u00fcr Zuverl\u00e4ssigkeit und Sicherheit. Ideal ist daf\u00fcr ein deutscher Serviceprovider, der den EU-Datenschutz erf\u00fcllt und KI in einer Private Cloud anbietet. Das erlaubt den sicheren Betrieb von KI ohne Probleme mit Datensicherheit und -schutz.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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