KI im Arbeitsalltag für Change- und Wissensmanagement

00:00 Begrüßung aus Paris und die Agenda

Erwan Guiziou: Guten Morgen an alle, willkommen in unserem Webinar. Ich hoffe, Sie verstehen mich gut, akzentfrei wird es nicht. Ich bin heute in Paris am Hauptsitz der Firma, weil wir heute eine große Messe über Digital Workplace haben, da gehe ich heute Nachmittag hin. Das Thema heute ist KI im Arbeitsalltag, die erste Stufe sozusagen. Irgendwann gehen wir noch mehr ins Detail, wie man KI für Change- und Wissensmanagement nutzen kann. Heute geht es ganz einfach um den Alltag, und ich zeige, was unser Tool zurzeit kann. Es ist ziemlich schwierig, ein Webinar über dieses Thema zu machen, weil sich jede Woche oder alle zwei Wochen etwas ändert und wir ständig Neuigkeiten und neue Entwicklungen zu präsentieren haben. Das Thema bewegt sich sehr. Aber wir können die Tendenz zeigen und erklären, was KI kann und was heute noch Science-Fiction ist. Ich mache die Kamera weg, dann sehen Sie den Bildschirm besser. Fragen können Sie am Ende stellen, dringende Fragen auch schon im Laufe des Webinars.

Wir haben einiges zu sehen. Wir fangen mit der Definition an: Was ist KI? Dann teile ich ein paar Beispiele, was wir mit dem Tool machen können. Ich möchte mit Ihnen auch über KI nachdenken: Was sind die Konsequenzen? Es gibt einige, an die man noch nicht gedacht hat, und die finde ich interessant, damit man bewusst mit KI arbeitet. Und am Ende: Wie kann ich KI für mich selbst und meine Organisation benutzen, was sind die Kosten, was ist dieser Artificial Intelligence Act, und welche Anwendungsfälle sehen wir schon?

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03:05 Was KI ist: Simulation, Statistik, seit 1950, und sie braucht viele Daten

Erwan Guiziou: KI, was ist das? Ganz einfach, wie Sie hier sehen: die Simulation menschlicher Intelligenz durch Software-Heuristiken. Auf Deutsch: ein Programm, das statistisch viele Informationen gesammelt hat und sie wieder zurückgibt. Es ist nur ein Programm, ein Algorithmus, eine Maschine. Künstlich ist es, intelligent ist es statistisch, also nur in Anführungszeichen intelligent, wenn man es richtig füttert. Und das ist nicht neu, das existiert seit 1950. Ich hatte selbst in den 90er Jahren einen KI-Kurs. Nichts Neues, nur ist es mit den Trainingsdaten, die heute zur Verfügung stehen, und der Rechenleistung, die wir heute haben, viel beeindruckender als damals. Es gibt eine Analyse von Mustern, die jetzt möglich ist und vorher nicht möglich war. Das simuliert die menschliche Intelligenz. Keine Sorge, es ist nur eine Simulation, kein Mensch, nur eine Maschine. Das hilft, einiges zu machen, aber wir brauchen noch Menschen, die überlegen und korrigieren. KI kann nicht alles und ist nicht allmächtig, überhaupt nicht. Und sie verwendet viele Daten, sie braucht unheimlich viele Daten. Da stellt sich die Frage: Welche Daten, wem gehören sie, darf man sie benutzen oder nicht? Die Fragen des Eigentums an Daten sind wichtig.

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05:31 Drei Arten von KI: schwach, stark, super, und von Netflix bis zur bewussten KI

Erwan Guiziou: Es gibt drei Arten von KI. Ich lese nicht alles vor, die Folien bekommen Sie nach dem Webinar. Erstens Artificial Narrow AI, auch schwache KI genannt, nur für spezifische Aufgaben. Dazu gehört die berühmte generative KI. Zweitens General AI, die starke KI, mit der Fähigkeit zu lernen, in Anführungszeichen, ähnlich, aber nicht ganz wie ein Mensch. Das ist noch ein Konzept. Und drittens die Super AI, die Zukunft: Artificial Super Intelligence, die völlig selbständig denken, lernen, entscheiden und urteilen könnte. Das ist heute noch Science-Fiction.

Hier die Kategorien mit Beispielen. Die reaktive KI, wie bei Netflix: Es gibt definierte Regeln, das funktioniert in Echtzeit und lernt, was Sie anschauen, welche Serien, was Sie nicht anschauen, wann Sie aufhören. So kann der Algorithmus Ihnen etwas vorschlagen, das Ihrem Geschmack entspricht. Das ist noch sehr grob. Dann die KI mit begrenztem Speicher, die kann etwas mehr, wie OpenAI und ChatGPT. Ein Beispiel sind autonome Fahrzeuge, die noch nicht ganz da sind, weil andere Fragen dazukommen: Wenn ein Problem auftritt, besonders die Verantwortungsfrage. Dann die anderen Kategorien, Theorie des Geistes und bewusste KI, wie hier geschrieben: noch Science-Fiction. Wir sind noch nicht da, wir sind am Anfang von KI, und in den nächsten 15 bis 20 Jahren geht es weiter.

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08:25 Wenn es kostenlos ist, sind Sie das Produkt: Trainingsdaten, DSGVO, Patriot Act und CLOUD Act

Erwan Guiziou: Ganz wichtig, und ich bin immer erstaunt, dass Leute sich dessen nicht bewusst sind: KI muss trainiert werden, mit sehr vielen Daten. Ich sehe viele Bekannte und Freunde, die sagen: Ich habe ChatGPT für dies und jenes benutzt. Dann frage ich: Welche Version hast du genommen, die kostenlose, oder hast du monatlich bezahlt? Viele sagen: Ich habe die kostenlose Version genommen. Dann frage ich: Hast du die AGB gelesen? Meistens: Nein, warum, die sind sowieso 60 Seiten lang, keine Zeit dafür. Da steht aber ganz klar, dass die Firma, die die Software entwickelt hat, die Daten für sich selbst und zum Training der KI benutzen darf. Das heißt: Was Sie schreiben, was Sie fragen, wird für das Training benutzt und landet in der großen Menge an Dokumenten und Texten. Danach dürfen Sie nichts mehr sagen, wenn irgendwo Reflexionen, Ideen oder persönliche Daten erscheinen, die Sie der KI gegeben haben. Deshalb habe ich geschrieben: Nicht vergessen, wenn es kostenlos ist, sind Sie das Produkt. Ihre Daten werden benutzt.

Die zweite Frage: Wohin gehen diese Daten? DSGVO-mäßig muss man bei persönlichen Daten aufpassen. Manche sagen, es stört mich nicht, dass meine persönlichen Daten im Internet sind. Aber ich meine auch medizinische Daten, die Sie nicht unbedingt irgendwo im Internet sehen wollen. Wichtig ist auch zu verstehen: In den USA gibt es den Patriot Act und den CLOUD Act. Diese Gesetze sagen: Wenn die US-Regierung es möchte, kann sie jede amerikanische Firma auffordern, die Daten herauszugeben, um sie zu analysieren. Diese Firmen müssen, das ist eine Pflicht, sie haben keine Wahl. Das heißt, Microsoft, Google und so weiter geben die Daten, vielleicht nicht freiwillig, aber wegen des Gesetzes, an die Regierung, die sie analysieren kann. Die Frage ist, was sie damit macht. Man muss sich dessen bewusst sein und sich fragen: Welchen KI-Motor möchte ich benutzen, welche Software benutze ich, wohin gehen meine Daten? Wir als Softwarefirma bekommen mittlerweile sehr viele Fragen dazu. Unsere Daten bleiben in Europa, und wir als Softwarefirma benutzen diese Daten überhaupt nicht. Das ist unsere Politik, schwarz auf weiß festgeschrieben.

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12:38 KI-Nutzung in Deutschland: von 5,5 auf 27 Prozent, vergleichbar mit Internet und Elektrizität

Erwan Guiziou: Wie sieht es in Deutschland mit KI aus? 2019 waren es nur 5,5 Prozent Nutzung. Es hat nicht alles mit ChatGPT angefangen, das war früher auch schon der Fall. Es ist gestiegen: 2023 waren es 13,3 Prozent, und in einem Jahr ist es auf 27 Prozent gestiegen. Die Geschwindigkeit der Nutzung geht sehr schnell nach oben. In der Grafik rechts: Nutzung 27 Prozent. Es wird noch viel diskutiert, sollten wir das haben oder nicht, ist das etwas für uns: 34 Prozent. Für viele ist es noch kein Thema: 21 Prozent. In Planung: 18 Prozent. Wir werden wahrscheinlich nächstes oder übernächstes Jahr Richtung 40 Prozent gehen. Meiner Meinung nach ist KI eine große Änderung, nicht zu sagen Revolution, vergleichbar mit dem Internet damals oder früher mit der Elektrizität. Sie wird sehr viel daran ändern, wie wir arbeiten und was möglich ist. Das schauen wir in den folgenden Folien an. Aber vorher eine kleine Umfrage: Benutzen Sie selbst schon KI?

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14:25 Umfrage 1: Haben Sie schon KI im Intranet eingebunden?

Moderation: Die Umfrage läuft. Wir würden gern per Klick wissen: Haben Sie schon KI-Anwendungen in Ihr Intranet eingebunden? Es wird fleißig beantwortet, ich gebe noch einen Augenblick Luft. Das Ergebnis: 34 Prozent sagen, ja, haben wir schon. Nein sagen immerhin 36 Prozent. In Planung ist es bei weiteren 26 Prozent. 1 Prozent sagt, wir wollen das gar nicht haben, und 3 Prozent konnten oder wollten sich nicht äußern, weil sie keine Kenntnis darüber haben. Dann zurück zu den Folien.

Ergebnis der ersten Umfrage

Erwan Guiziou: Interessant. Ein kleiner Kommentar: Man kann auch ohne KI leben, das geht. Für das eine Prozent, das sagt, ich will es nicht: überhaupt kein Problem. Trotzdem sieht man, Ja und In Planung sind zusammen mehr als 50 Prozent. Das ist heute ein wichtiges Thema, das merkt man auch daran, wie viele heute teilnehmen. Wir versuchen zu zeigen, was Realität ist und was nicht.

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16:21 Übersetzen mit KI: schneller, aber korrigieren, und die „gute Verfassung“

Erwan Guiziou: Anwendungsszenarien mit kollaborativen Werkzeugen. Sie haben verstanden, wir sind eine Software für Intranet und Digital Workplace, und uns beschäftigt, wie man KI im Intranet und im Alltag benutzen kann. Die erste Möglichkeit, es gibt viele, aber die erste, die wir ständig benutzen, ist die Übersetzung von Texten. Wenn Sie mit anderen arbeiten, die nicht dieselbe Sprache sprechen, ist das praktisch. Nicht jeder kann jede Sprache, es braucht Zeit, eine Sprache zu lernen, und mit KI kann man Texte leichter und schneller übersetzen. Aber man muss aufpassen, die Übersetzung ist nicht jedes Mal korrekt. Ein Kollege hat mir auf Französisch gesagt, ich hätte eine gute Verfassung. Verfassung kann man als Konstitution übersetzen, gemeint war aber: Du bist heute gut gelaunt. Das hat nichts mit der Verfassung zu tun, wie man sie kennt. Man muss aufpassen und korrigieren, weil die KI nur im Kontext übersetzt. Nicht einfach sagen, ich habe es mit KI übersetzt, fertig, und so liefern. Korrigieren, anpassen, kontextualisieren und für die verschiedenen Kulturen anpassen. Nichtsdestotrotz ist es sehr praktisch und viel schneller, als selbst zu übersetzen. Und es ist eine Frage für Leute, die das als Beruf machen: Der Beruf ändert sich, es geht mehr um Anpassen und Korrigieren.

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18:47 Texte verfassen: Inspiration, Halluzinationen und der Zauberstab

Erwan Guiziou: Dann das Verfassen von Texten. Sie haben eine Idee, aber heute sind Sie nicht inspiriert, und Sie müssen diesen Artikel, diesen Blog, dieses Wiki schreiben. Dann kann ich die KI fragen, und das hilft, einen Text anzufangen. Es gibt keine Rechtschreibfehler und keine Grammatikfehler. Die Qualität muss man trotzdem prüfen: Ist korrekt, was da geschrieben wird? Die KI nimmt die Informationen von überall, und manchmal stimmt es nicht. Vor einem Jahr habe ich das gemacht, und die Antwort war: Jalios hat 100 Mitarbeiter. Wir waren letztes Jahr nur 70. Heute stimmt es, wir sind 100, aber damals war die Information total falsch. Man muss trotzdem prüfen. Es gibt sogenannte Halluzinationen: Wenn die KI die Information nicht findet, kann sie einfach etwas erfinden, ohne dass es stimmt. Man muss aufpassen. In allen Editoren gibt es mittlerweile dieses Zauberstab-Symbol. Den Zauberstab mag ich nicht, weil keine Magie dahintersteckt, nur Informatik und Statistik. Aber so wird es benutzt. Ich zeige Ihnen ein Beispiel aus unserer Software.

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20:39 Demo: ein Artikel zur deutsch-französischen Freundschaft und seine Zusammenfassung

Erwan Guiziou: Ich habe hier einen kleinen Artikel und einen Text vorbereitet: Schreiben Sie mir bitte, man soll höflich bleiben, einen Artikel über die deutsch-französische Freundschaft. Ich habe heute keine Inspiration, also frage ich die KI über den Zauberstab, einen Text zu entwickeln. Dann kann ich lesen und sehen: interessant, stimmt, das war der Élysée-Vertrag im Januar 1963, das stimmt alles. Der Text ist okay, ich füge ihn meinem Artikel hinzu und habe schon einen Text. Natürlich kann ich Dinge wegmachen und ein bisschen korrigieren, vielleicht gibt es ein paar Fehler oder Sachen, die nicht ganz richtig sind. Den Titel mache ich weg, und ich habe Zeit gewonnen, weil ich einen vorbereiteten Text habe. Im Artikel kann ich auch eine Einleitung oder eine Zusammenfassung des Textes machen. Ich sage der KI: Kannst du mir den Text zusammenfassen? Sie hatte nicht verstanden, dass der Text dahinter steht, also nehme ich den Text, kopiere ihn hinein und bitte um die Zusammenfassung. Man soll dazuschreiben, dass es von KI generiert ist und nicht von einem Menschen, aber wenn ich es ändere, ist alles okay. Einfügen, und ich habe die Zusammenfassung. Den Text dahinter muss ich natürlich löschen. Ganz praktisch, um einen Artikel vorzubereiten. Das ist viel schneller, als alles selbst zu schreiben, und grammatikalisch korrekt.

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24:04 Umgang mit Dokumenten: KI-Suche und Assistenten, Demo mit Lucia

Erwan Guiziou: Ein anderer Anwendungsfall ist der Umgang mit Dokumenten. Ich habe sehr viele Dokumente in meinem Intranet: Wikis, Artikel, Dokumente selbst, Inhalte von Dokumenten. Dann kann ich eine Suche machen, bei uns mit einem kleinen Symbol: entweder die normale Suche, wie man sie von Google kennt, oder die KI fragen, dass sie mir die Dokumente sucht und zeigt. Ich kann auch einen Assistenten benutzen und ihn in meiner Sprache fragen, zum Beispiel nach den Regeln zu einem bestimmten Thema. Wir haben hier Assistenten entwickelt, Sie können aber auch Ihre eigenen Assistenten entwickeln. Ich frage den Assistenten: Was sind die Regeln für Urlaub? Die Frage ist gestellt, und ich bekomme eine Antwort vom Assistenten.

Kurze Unterbrechung: Der Bildschirm lässt sich nicht verkleinern, die Antwort ist in der Übertragung schlecht zu sehen.

Der Assistent gibt mir die Regeln. Man muss trotzdem prüfen, ob es die richtigen Regeln sind. Sie haben hier zwei Reiter, Chat und Information. Information zeigt alle Infos, die genommen werden, also alle Dokumente, in denen die KI die Information sucht. Diese Dokumente können FAQ sein, Texte, auch Videos, auf Deutsch, Französisch, Spanisch oder irgendeiner Sprache, das ist egal. Das ist praktisch, weil ich begrenzen kann, welche Dokumente benutzt werden. Lucia ist unser HR-Assistent, der Assistent der Personalabteilung, hier in Paris zum Beispiel für die Gleichstellung von Männern und Frauen, für Spesen und so weiter. Das kann man alles der KI geben, und wenn Leute Fragen haben, fragen sie erst die KI und zweitens die Personalabteilung. Das hilft, denn die Personalabteilung hat nur acht Stunden am Tag, kann nicht alle Antworten wissen, weil es so viele Regeln gibt, und hat nicht immer Zeit. Da ist es praktisch, mit einer KI zu arbeiten, die die Arbeit erleichtert.

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28:57 Weitere Anwendungsfälle: Transkription, Untertitel, Suche im Dokument, eigene Prompts, Quiz aus Lerninhalten

Erwan Guiziou: Es gibt andere Anwendungsfälle, zum Beispiel die Transkription von Sprache zu Text: Sie nehmen eine Nachricht mündlich auf und bitten die KI, sie in Text umzuwandeln, oder umgekehrt. Wir haben auch KI für Untertitel von Videos, in der eigenen Sprache oder in Fremdsprachen. Manche Videos sind interessant, aber nicht ganz einfach zu verstehen, dann kann die KI untertiteln. Suche in einem bestimmten Dokument: In diesem Dokument mit 265 Seiten, finde mir bitte die Information zu einem bestimmten Thema. Es war nur ein Kapitel von zwei Seiten, oder die Information ist im Dokument verstreut, dann sagt mir die KI in einer Zusammenfassung: Da, da und da ist die Information, Seite 36, Seite 2, Seite 23. Das geht viel schneller, als selbst alles zu suchen. Mit unserem Tool kann man auch eigene Prompts machen: Ich gebe Informationen über einen Kunden und sage, kannst du mir bitte eine Success Story erstellen. Wir bieten die Möglichkeit, eigene Prompts zu bauen oder vordefinierte Prompts zu nutzen. Sie können auch Assistenten selbst kreieren, ohne Programmierung, alles Low-Code, nur Klicks. Ein Prompt, der letzte, ist auch interessant: Gib mir bitte alle Informationen zu allen Firmen, die im Text vorkommen. Bei einem sehr langen Text ist es praktisch, dass die KI sucht, wo die richtige Information ist.

Für Videos: Wir haben auch ein Learning Management System in unserer Software, mit Videos, Texten und so weiter. Wenn jemand mit dem Lerninhalt fertig ist, kann man der KI sagen: Nimm alle diese Inhalte und erstelle mir ein Quiz, damit ich prüfen kann, ob die Leute wirklich alles verstanden haben. Man kann alles selbst machen, aber die KI hilft unheimlich, weil sie alle Dokumente scannen und etwas vorschlagen kann. Natürlich müssen Sie dann selbst entscheiden: Diese Frage lieber nicht, diese schon, und das Quiz daran orientieren, was Ihrer Meinung nach wichtig ist. Schulungsinhalte kann man, wie beim Artikel gesehen, erstellen und danach korrigieren. Das sind ein paar Beispiele, ein paar weitere nenne ich ganz am Ende.

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32:45 Reflexion 1: der Papst im Daunenmantel, Deepfakes, was ist noch wahr

Erwan Guiziou: Ich möchte ein paar Konsequenzen und Reflexionen über KI mit Ihnen teilen. KI ist nicht die Lösung dafür, dass man nicht arbeiten muss. Man soll sich bewusst sein, was passieren kann, wenn man KI benutzt. Die erste Frage: Das kennen einige wahrscheinlich, es ist zwei Jahre alt. In sozialen Netzwerken gab es dieses Bild des Papstes, im März vor zwei Jahren. Es ist total falsch, voll KI-generiert. Man sieht es an der rechten Hand, die nicht so gut gemacht war, und es ist auch nicht sehr glaubwürdig, dass der Papst so etwas tragen würde, aber wer weiß. Es wird schwerer und schwerer zu unterscheiden, was wahr und was falsch ist, weil es sehr viel Text-zu-Bild-Software gibt. Sie schreiben einen Text, einen Prompt, und die KI generiert Bilder oder sogar Videos. Es gab Videos über Obama: Man nimmt Videos, die schon existieren, die Stimme kann man nach drei Sekunden simulieren, und dann kann man ein ganzes Video erstellen. Heute sieht man es noch einigermaßen, es gibt ein paar Sachen, die man erkennen kann. Die Frage ist, ob das in zehn Jahren noch möglich ist. Wahrscheinlich werden Tools entwickelt, die helfen zu erkennen, ob etwas generiert ist oder nicht. Für Lehrer an Universitäten ist es heute schon schwierig zu wissen, ob der Student alles selbst geschrieben hat. Bei Google gab es Software dafür, da war es praktisch möglich, aber jetzt wird es schwieriger und schwieriger.

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35:42 Reflexion 2: autonome Fahrzeuge, Urheberrecht à la Picasso, Deadbots

Erwan Guiziou: Von autonomen Fahrzeugen haben wir schon gesprochen. Sie sind noch nicht ganz auf der Straße, in den USA in manchen Städten schon, aber nicht überall. Warum? Es gibt die Frage von Verantwortung und Versicherung: Wer ist schuldig, wenn ein Unfall passiert? Wie verhält sich die KI, wenn die Situation nicht ganz klar ist? Die Technik ist mittlerweile gut entwickelt, das ist weniger die Frage. Dazu wieder die DSGVO-Frage, dass man in einer Situation gefilmt wird.

Für Künstler gibt es die Frage nach der Kunstarbeit. Hier rechts ein von Picasso gemaltes Bild, links eines, das eine KI-Software generiert hat. Geschmack ist Geschmack, aber man muss sich fragen: Was ist von einem Menschen, was von einer KI? Und die Frage des Urheberrechts: Wem gehört das Bild links, dem Künstler, dem, der die Software programmiert hat? Hat die Picasso-Familie Rechte an dem, was à la Picasso generiert wird? Bei Mozart sagt das Gesetz, das ist in der Public Domain, für alle verfügbar, da gibt es kein Problem. Aber bei Künstlern, die noch leben, gibt es diese Frage.

Die nächste ist etwas unheimlich, existiert aber schon heute: Deadbots. Sie nehmen alle Informationen über jemanden, Videos, Texte, was die Person gesagt und geschrieben hat, und füttern eine KI damit. Wenn die Person verstorben ist, können Sie mit der KI weitersprechen, und die KI simuliert die Person, die nicht mehr da ist. Dazu gibt es viele Fragen, nicht nur rechtlich. Ist dieses Gespräch echt? Natürlich nicht. Würde die Person, wenn sie noch lebte, so antworten? Hat die KI den Geist der Person verstanden? Philosophisch: Wenn man nicht trauern kann, wie lange soll diese KI zur Verfügung stehen? Es gibt schon einen Markt dafür, mit SaaS-Angeboten in der Cloud, weil Leute isoliert sind und mit Großvater oder Großmutter weitersprechen wollen, obwohl sie gestorben sind. Will man sich dadurch ewiges Leben verschaffen? Das wird religiös. Aber es gibt einen Markt. Sollte man das regeln, was sind die Gesetze? Wenn Sie denken, das ist Science-Fiction: Es existiert schon in den USA und in China, und einige Leute arbeiten daran, gesetzlich zu definieren, ob man ein Gesetz erstellen soll. Etwas unheimlich, aber darüber muss man sich Gedanken machen.

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40:30 Reflexion 3: Ökologie, DeepSeek und gefährdete Berufe

Erwan Guiziou: Zuletzt die Ökologie. Eine ChatGPT-Anfrage verbraucht zehnmal mehr Strom als eine Google-Suche. Sollte man KI benutzen oder eine normale Suche? Heute stehen die ökologischen Fragen leider nicht mehr so im Vordergrund. Für KI braucht man große Rechenzentren, die sehr viel Energie verbrauchen. Woher kommt diese Energie? Deshalb habe ich „Drill, baby, drill“ geschrieben, das hat man vor einem Monat gehört: noch mehr Energie produzieren, noch mehr Öl. Sie haben von DeepSeek gehört, das viel weniger Energie braucht und scheinbar genauso effizient ist wie ChatGPT. Sollte man DeepSeek benutzen? Wohin gehen die Daten bei DeepSeek? Auch die Frage. Wohin gehen die Daten bei ChatGPT? Auch die Frage. Rechts sieht man, je nachdem, was man macht: Textgenerierung verursacht weniger CO2-Emissionen als Bildgenerierung. Sollte man also Bilder mit KI generieren oder nicht? Man muss sich bewusst sein, dass es nicht neutral ist, KI zu benutzen.

Einige Berufe sind durch KI in Gefahr. Von Übersetzern haben wir gesprochen. Ich sehe es persönlich so: Es ist eine Hilfe, ein Tool, so muss man es sehen und benutzen. Bei Übersetzungen oder beim Schreiben geht es schneller, aber man braucht jemanden, der korrigiert. Rechts eine Grafik, komplementär oder ersetzbar: Das Schreiben von About-us-Seiten kann man mit KI ersetzen, bei Programmierung ist es schwieriger. Das waren Reflexionen über das Thema, die nicht ganz neutral sind.

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43:19 Umfrage 2: Wie zufrieden sind Sie mit Ihrem Intranet? KI als Zentrum der Suche

Erwan Guiziou: Jetzt eine kleine Umfrage, ob Sie das im Intranet benutzen oder wie Sie das mit Intranetprojekten sehen.

Moderation: Die Umfrage ist aktiv: Wie zufrieden sind Sie mit Ihrer aktuellen Intranetlösung? Es wird fleißig geklickt, vielen Dank für das Feedback. Ich habe schon einige Fragen im Chat, wir kommen am Ende noch ein paar Minuten in eine Fragerunde. Das Ergebnis ist ein sehr geteiltes Bild: 40 Prozent sagen gut zufrieden, 40 Prozent sagen eher nicht, aber 21 Prozent geben an, sie nutzen gar kein Intranet.

Ergebnis der zweiten Umfrage

Erwan Guiziou: Sehr interessant. Einige sind zufrieden, einige nicht. Wenn wir KI ins Intranet einführen, sind sie dann zufriedener? Hilft das, weil sie nicht zufrieden sind, weil sie Dokumente nicht finden? KI hilft dabei. Und die, die kein Intranet benutzen: Warum nicht? Haben sie dort die richtige Information nicht gefunden, ist die Information nicht relevant, und würde KI helfen? Meiner Meinung nach ja. Man kann das kombinieren, und KI ist vielleicht das Zentrum des neuen Intranets, wie die Suche das Zentrum ist. Mit den richtigen Rechten und Rollen könnte man die KI alles indexieren und suchen lassen. Die Frage ist, wer was sehen soll. Die KI kann die Antwort geben, sollte aber nicht alle Antworten an alle geben, nur die, die man lesen darf. Wenn ich frage, kannst du mir das Gehalt des Kollegen geben, sollte die KI sagen: Nein, das darf ich nicht. Außer ich bin der Manager des Kollegen, dann darf ich das. Das haben wir berücksichtigt. Ein kleines Beispiel, aber so kann man KI ins Intranet integrieren, und das macht das Intranet viel interessanter.

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46:42 In meiner Organisation: Zugriffsrechte, Anbieterwahl, DeepL, Aleph Alpha, Gladia und Mistral

Erwan Guiziou: Damit kommen wir zum Punkt „in meiner Organisation“, dann lasse ich genügend Zeit für Fragen. Für wen und von wem? Es sollte eine Zugriffskontrollliste geben: Wer kann was sehen, welche Inhalte sind für wen verfügbar? Und eine Architektur, die es möglich macht, den KI-Anbieter zu wählen. Es gibt sehr viele KI-Anbieter. Sollte man einen europäischen nehmen? Für die Übersetzung sage ich ganz klar: Ich benutze selbst DeepL, eine deutsche Firma. Nicht nur, weil ich möchte, dass meine Übersetzungsanfragen in Europa bleiben, sondern auch, weil die Qualität viel besser ist als bei den anderen Firmen, die ich bisher benutzt habe. Das ist mir wichtig, ich benutze es tagtäglich und will Übersetzungen von Qualität, und dazu noch ein deutsches KI-Übersetzungstool. Allgemein sehen Sie auf der Matrix mehrere KIs, die wir anbieten. Wir hatten vor, Aleph Alpha zu nehmen, den deutschen KI-Anbieter aus Heidelberg, aber leider sind sie zurzeit nicht so weit, das haben wir noch nicht integriert. Sie haben aber schon einige Möglichkeiten, amerikanische und französische KI-Anbieter.

Man muss auch bedenken, für welchen Zweck man die KI braucht. Bei mehrsprachiger Untertitelung haben Sie praktisch die Wahl zwischen Google Gemini und Gladia. Gladia ist französisch, Google Gemini amerikanisch, und man muss die Qualität sehen. Sagen wir, ich nehme Gladia, wunderbar, aber ich möchte Dokumente zusammenfassen: Das bietet Gladia nicht an. Dann nehme ich eine Mischung aus Gladia und, sagen wir, Mistral, und habe alle Anwendungsfälle, die möglich sind. Bei unserem Tool ist das transparent: Wenn Sie auf den Zauberstab klicken, benutzt die Software das eine oder das andere, aber Sie bestimmen selbst, welche KI Sie haben wollen. Sagen Sie, ich möchte nur mit dieser arbeiten, dann verknüpfen wir die KI, die Sie benutzen wollen. Sie müssen sich aber bewusst sein, welche KI was macht und wohin die Daten gehen, und dementsprechend das Abo nehmen.

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49:53 Was KI kostet: Preise je Million Tokens, 75 Dokumente, Abo und Modulpreis

Erwan Guiziou: Wie viel kostet das Ganze? Das ist nur eine Größenordnung, kein Angebot. Sie sehen verschiedene KIs, ganz rechts Albert, dann ChatGPT, Gemini von Google, Mistral AI in der Mitte, gerechnet pro Million Tokens in Dollar. Diese Preise habe ich gefunden, und es gibt große Unterschiede zwischen den KIs. Das günstigste ist DeepSeek, die chinesische KI. Ja oder nein? Das war genau dieselbe Frage wie vor zehn Jahren bei Huawei, dem Hardware-Anbieter. Man muss wissen, ob ja oder nein, aber bewusst entscheiden. Links habe ich geschrieben, was eine Million Tokens bedeutet: Eine Seite hat ungefähr 500 Wörter, das ist nur ein Beispiel. Mit einer Million Tokens können Sie etwa 75 Dokumente übersetzen oder zusammenfassen. Ein Dollar sind 0,90 Euro, und dazu müssen Sie den Modulpreis und das Abo bei der KI rechnen. KI ist also nicht ganz gratis, wenn Sie sie intern in einer Firma benutzen.

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51:45 Der EU AI Act: Risikostufen, Zeitplan, Anhang III

Erwan Guiziou: Ein paar Folien zum Artificial Intelligence Act, dem AI Act. Sie können die Texte lesen, die sind interessant. Die Europäische Kommission hat letztes Jahr einen Text veröffentlicht, und es gibt einige Regeln, die man befolgen muss. Hier sehen Sie den Kalender, die Planung der Umsetzung. Wir sind konform mit den Regeln und dem Gesetz in Europa. Es wird nach Risiko geregelt, minimales Risiko und so weiter. Wir sind mit unserer Software auf Stufe 2 des Risikos, und für nächstes Jahr sind wir konform. Ich empfehle, dieses Dokument zu lesen, es ist ein bisschen lang, aber Anhang III ist interessant: In verschiedenen Bereichen muss man mit KI aufpassen. Als hohes Risiko sind zum Beispiel Biometrie, Strafverfolgung, Dienstleistungen und Sozialleistungen aufgeführt. Da muss man sich bewusst sein, was man macht.

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53:22 Anwendungsfälle: Assistenten als Quelle, Recruiting mit Vorsicht, Marketing-Scoring, HR-FAQ

Erwan Guiziou: Ein paar Beispiele als letzte Folie. Die Informationssuche durch Assistenten haben wir erwähnt, das kann eine Quelle sein, Sie definieren die Quellen, sehr praktisch. Aber Achtung: KI sagt manchmal Blödsinn, wenn der Prompt nicht gut geschrieben ist. Man braucht ein bisschen Training und sollte es trotzdem von Experten überprüfen lassen, bevor man es veröffentlicht. Personalbeschaffung: Sie können viele Lebensläufe sammeln und der KI sagen, gib mir den Kandidaten, der meine Kriterien am meisten erfüllt, den perfekten Kandidaten gibt es nicht. Aber Achtung, Bewerber benutzen auch KI. Ich hatte selbst den Fall: Der Kandidat war toll, eine perfekte Präsentation, ich dachte, der hat alles verstanden. Nach dem zweiten oder dritten Interview hat er mir gesagt, er hat alles mit KI gemacht, also selbst nicht überlegt. Ich erwarte von den Kollegen, dass sie selbst überlegen können. Ich war enttäuscht, das war nicht der Kandidat, den ich gesucht habe. Man muss aufpassen, und man sieht mittlerweile Lebensläufe und Motivationsschreiben, die voll mit KI geschrieben sind und sich alle gleichen.

Marketing: Man kann die Kundendatenbank oder die Datenbank potenzieller Kunden benutzen und sagen, gib mir die Kunden mit Upselling-Potenzial. Man kann Prozesse vorprogrammieren: Wenn der oder die etwas Bestimmtes macht, gib ein Scoring. Personalwesen haben wir erwähnt: Standardfragen kann KI beantworten und die klassische FAQ ergänzen. Kommunikation haben wir besprochen. Ich kann für jeden eine Demo machen, später oder auf Anfrage. Wenn Ihre Frage heute nicht beantwortet wird, kontaktieren Sie uns, dann zeige ich die Assistenten richtig, nicht wie heute mit dem Demo-Effekt. Aber Sie haben es zumindest beim Texteschreiben und der Zusammenfassung von Dokumenten gesehen, das ist sehr praktisch.

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56:36 KI in der Intranet-Einführung und im Wissensmanagement, Automatisierung, Ausblick Change-Fatigue

Erwan Guiziou: Verwendung im Change Management bei der Intranet-Einführung: Ich habe kleine Icons in einer typischen Implementierung mit Vorbereitung, Pilotphase und Rollout gemacht. KI kann man ein bisschen überall nutzen, auch für Schulungen. Wenn Sie ein Schulungsvideo bekommen, können Sie es zusammenfassen oder übersetzen lassen, falls Kollegen nicht Deutsch sprechen. Sie können KI auch für das Community Management benutzen und fragen: Kannst du mir helfen, die Community ein bisschen zu animieren? Und für das Erstellen von Inhalten, das haben wir gesehen. Im Wissensmanagement selbst, darüber sprechen wir irgendwann in einem eigenen Webinar: Inhalte schreiben, aber auch Wissen überall im Intranet suchen, mit Fragen und Antworten. Ich weiß, aus welchem Dokument die Information kommt und auf welcher Seite, und kann viele Quellen haben. Zusammenfassungen haben wir gesehen, auch von Videos: Ich kann ein 40-Minuten-Video in einem Text von zehn Zeilen zusammenfassen lassen. Das ist praktisch, wenn ich keine Zeit habe, die 40 Minuten selbst anzuschauen, und einen bestimmten Punkt im Video suche. In Zukunft, das bereiten wir vor, können wir Prozesse automatisieren: Die KI kombiniert Informationen aus verschiedenen Quellen, schickt mir automatisch Benachrichtigungen oder startet Prozesse im Intranet mit verschiedener Software, die angebunden ist. Daran arbeiten wir zurzeit, das bringt viel Effizienz.

Damit bin ich fertig. Unser nächstes Webinar: Scannen Sie den QR-Code. Wir sprechen über Change-Fatigue und wie man sie bei der Intranet-Einführung vermeidet. Ein schönes Thema, weil es immer etwas Neues gibt und man irgendwann sagt: Das hat bis jetzt gut funktioniert, warum soll ich noch etwas verstehen? Die Change-Fatigue ist in unseren Organisationen schon da, und wir zeigen, was man tun kann, wenn ein neues Intranet kommt oder eine neue Funktionalität im bestehenden Intranet. Dann treffen wir uns wieder im April.

Diese Stelle im Video ansehen (56:36)

Die Mitschrift endet mit der Aufzeichnung. Die Fragerunde ist nicht im Video enthalten.