AI als Wachstumsmotor: Spanische Unternehmen verstärken Fokus auf GenAI-Technologien
Das Interesse an künstlicher Intelligenz (KI) und insbesondere generativer KI (GenAI) erlebt derzeit einen Höhenflug. Unternehmen aus verschiedensten Branchen setzen zunehmend auf diese Technologien, um Kundenerfahrungen zu personalisieren, die Effizienz der Mitarbeiter zu steigern, Betriebsabläufe zu optimieren oder neue Inhalte zu erstellen – sei es in Form von Texten, visuellen Darstellungen, Audioinhalten oder Codes.
Die Einsatzmöglichkeiten von GenAI sind dabei breit gefächert und erstrecken sich über alle Unternehmensprozesse. Besonders in Spanien verspricht der Markt für generative KI-Technologien ein erhebliches Wachstum. Prognosen von GlobalData zufolge soll das Potenzial der GenAI-Lösungen von 19 Millionen US-Dollar im Jahr 2022 auf beeindruckende 425 Millionen US-Dollar im Jahr 2027 ansteigen. Dies entspricht einer außergewöhnlichen durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 86 %.
Diese Entwicklung deutet auf eine starke Nachfrage nach GenAI-Lösungen unter spanischen Unternehmen hin und korreliert mit globalen Trends der verstärkten KI-Adaption. Dennoch gibt es Herausforderungen bei der effektiven Integration von GenAI in die Unternehmensstrukturen, insbesondere im Hinblick auf die Operationalisierung der Modelle, um manuelle Aufgaben zu ersetzen und stabile Prozesse zu etablieren.
Der Bereich der Dokumentenanalyse ist hier ein zentrales Beispiel. Rubén Granados, Leiter des Data-Science-Teams bei Telefonica Tech, hebt hervor: 'Wir verfügen bereits über verschiedene GenAI-Lösungen für Dokumentenanalyse und automatisierte Textgenerierung, die Unternehmen bedeutende Ressourcen und Zeit sparen, während menschliche Fehler minimiert werden. Allerdings gelingt dies nur dann, wenn wir wissen, wie man sie effektiv in den Arbeitsalltag integriert.'
Er betont, dass die Implementierung anspruchsvoller ist, als oftmals angenommen. Um in einem speziellen Bereich und für eine bestimmte Aufgabe optimale Ergebnisse zu erzielen, müssen Lösungen auf die individuellen Bedürfnisse der Kunden zugeschnitten werden. Die Integration von GenAI-Lösungen in Dokumentenanalysesysteme von Unternehmen ist ein komplexer Vorgang.
Für manche Unternehmen erweist sich der Implementierungsprozess als ressourcenintensiver und zeitaufwändiger als erwartet. Ein häufiges Hindernis ist die Unsicherheit darüber, welches große Sprachmodell verwendet werden sollte. Da es signifikante Unterschiede zwischen den auf dem Markt verfügbaren generativen Modellen gibt, ist es entscheidend, das geeignetste Modell entsprechend des Anwendungsfalls und der angestrebten Ziele auszuwählen.
Zwar können Open-Source-Modelle die Kosten senken, doch ist dabei die Datensicherheit zu berücksichtigen, und ihre Anwendbarkeit auf spezifische Anwendungsfälle ist beschränkt. Ein Mangel an interner Expertise beim Einsatz dieser Modelle kann zudem zu Fehlanpassungen, unerwartet langen Implementierungszeiten und nicht vorhergesehenen Kosten führen.
