Turning Foundation Models Into Business - Wie KI die CX verändert

Turning Foundation Models Into Business - Wie KI die CX verändert
Mitschnitt-Länge: 40 Minuten
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Mitschrift verfügbar

Wie generative KI-Modelle Personalisierung und Effizienz in der B2B-Customer Experience skalieren – Chancen, Risiken und Praxisbeispiele.

Prof. Dr. Peter Gentsch analysiert in einer Impuls-Keynote die Integration generativer KI-Modelle in die Customer Experience von Enterprise-Unternehmen. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie sich die breite Verfügbarkeit und schnelle Adaption von Sprachmodellen wie ChatGPT auf Geschäftsprozesse und die Personalisierung von Kundeninteraktionen auswirken. Gentsch vergleicht klassische, eng fokussierte KI-Modelle mit universellen Foundation Models und betont die Notwendigkeit, diese gezielt an unternehmensspezifische Anforderungen anzupassen. Die Keynote zeichnet sich durch eine Verbindung von technischer Tiefe, praktischen Use Cases und einer kritischen Betrachtung der Qualitätssicherung aus. Besonderes Augenmerk liegt auf der Skalierung von Personalisierung, der Integration in bestehende Prozesse und den Auswirkungen auf Organisation und Arbeitswelt.

Im inhaltlichen Fokus stehen die Potenziale und Herausforderungen beim Einsatz generativer Sprachmodelle im B2B-Kontext. Gentsch erläutert, wie Mechanismen wie Attention Layer, Embeddings und Fine-Tuning durch menschliches Feedback die Leistungsfähigkeit der Modelle bestimmen. Er differenziert zwischen explorativen und unternehmenskritischen Anwendungsfällen und hebt hervor, dass Qualitätssicherung, Integration von Unternehmenswissen und kanalübergreifende Nutzung erfolgskritisch sind. Beispiele wie die Generierung personalisierter Inhalte, KI-basierte Q&A-Systeme und hybride Suchlösungen verdeutlichen die Bandbreite der Einsatzmöglichkeiten. Gleichzeitig adressiert Gentsch die Risiken ungefilterter Inhalte, regulatorische Herausforderungen und die Notwendigkeit von Governance-Mechanismen. Abschließend betont er, dass die erfolgreiche Nutzung von Foundation Models ein Umdenken in Organisation, Technologieauswahl und Prozessintegration erfordert.

Foundation Models werden zur zentralen Schnittstelle im Unternehmen – sie sind nicht nur ein weiteres Tool, sondern das neue Betriebssystem für Customer Experience. – Peter Gentsch

Wir erleben gerade eine Demokratisierung der KI: Noch nie war es so einfach, KI einzusetzen und zu experimentieren – das wäre sträflich, es nicht zu tun. – Peter Gentsch

Die Qualitätssicherung bleibt die größte Herausforderung – ohne klare Workflows und Integration ins Backend kann ich keine verlässlichen End-to-End-Prozesse aufbauen. – Peter Gentsch

  • Foundation Models wie generative Sprachmodelle ermöglichen eine neue Dimension der Automatisierung und Personalisierung in der Customer Experience.

  • Die Qualitätssicherung und Integration von Foundation Models in unternehmenskritische Prozesse erfordert zusätzliche Workflows, Fine-Tuning und eigene Wissensmodelle.
  • Die Demokratisierung von KI-Technologien senkt die Einstiegshürden, jedoch bleibt die Umsetzung von End-to-End-Lösungen im Unternehmenskontext komplex.
  • Personalisierte Inhalte und dialogfähige Systeme auf Basis von Foundation Models können klassische Chatbots und Sucherlebnisse deutlich übertreffen, wenn sie richtig implementiert werden.
  • Die Herausforderung liegt darin, Foundation Models so zu adaptieren, dass sie sowohl skalierbar als auch compliance-konform und qualitativ hochwertig im Business-Kontext funktionieren.

Turning Foundation Models Into Business adressiert die strategische Herausforderung, generative KI-Modelle nicht als isolierte Technologie, sondern als Katalysator für einen grundlegenden Wandel in der Customer Experience zu begreifen. Die Relevanz für Enterprise-Organisationen liegt im Spannungsfeld zwischen der Demokratisierung von KI und der Komplexität ihrer Integration in unternehmenskritische Prozesse. Sichtbar wird ein Denkfehler: Die Annahme, generative Sprachmodelle könnten als Out-of-the-Box-Lösung sofort produktiven Mehrwert liefern, unterschätzt die Notwendigkeit von Qualitätssicherung, Prozessanpassung und Governance. Gleichzeitig verschiebt sich Verantwortung – von der reinen Technologieauswahl hin zur aktiven Gestaltung von Workflows, Compliance und organisationalem Lernen. Die eigentliche Transformation betrifft weniger die technische Infrastruktur als vielmehr die Art, wie Unternehmen Personalisierung, Automatisierung und Dialogfähigkeit als strategische Assets begreifen und operationalisieren. Zielkonflikte entstehen zwischen Skalierbarkeit und Kontrolle, zwischen Experimentierfreude und regulatorischer Absicherung, zwischen Effizienzgewinn und der Gefahr, bestehende Silos durch neue Insellösungen zu ersetzen.

Handlungsrelevant ist die Forderung nach einem kanalagnostischen, unternehmensweiten Ansatz für die Integration von Foundation Models, der technische, organisatorische und kulturelle Prinzipien verbindet. Exemplarisch wird deutlich, dass die Qualität von KI-basierten Dialogsystemen nur durch gezieltes Fine-Tuning, Einbindung von Unternehmenswissen und laufende Qualitätssicherung gewährleistet werden kann. Für die Zielgruppe verschiebt sich die Perspektive: Nicht die Technologie selbst, sondern deren passgenaue Adaptation an Geschäftsprozesse und die Fähigkeit, neue Rollenprofile und Verantwortlichkeiten zu definieren, entscheiden über den Erfolg. Der Beitrag fordert dazu auf, bestehende Denkmodelle zu hinterfragen, Experimentierräume zu schaffen und Governance-Strukturen zu etablieren, die sowohl Innovation als auch Compliance ermöglichen. Damit wird die operative Praxis zum Prüfstein für strategischen und kulturellen Wandel – und die Integration von Foundation Models zur Managementaufgabe, die weit über IT und Digital Innovation hinausreicht.

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