Was Unternehmen für das KI-Zeitalter wissen müssen

Janet George ist eine Pionierin der künstlichen Intelligenz. Seit mehreren Jahrzehnten dient sie Technologiegiganten – darunter Oracle, Intel, Apple, Yahoo! und eBay – indem sie Computersysteme entwickelt, die eher wie das menschliche Gehirn funktionieren. Und das hat sie durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, LLMs und tiefen neuronalen Netzen erreicht.

„Meine Erfahrung mit KI reicht zurück in die Zeit, als Cloud Computing, Deep Learning, riesige Datensätze und fortschrittliche GPU-Fähigkeiten zusammenzuwachsen begannen“, sagt sie.

Seit 2025 leitet George das AI Center of Excellence bei Mastercard, wo ihr Schwerpunkt auf der Nutzung modernster Technologien zur Verbesserung, zum Schutz und zur Personalisierung von Zahlungssystemen liegt. Sie begleitet Mastercard auch auf seinem Weg zu einer KI-orientierten Organisation — ein Ziel, das sie für Unternehmen jeder Größe fördert.

Künstliche Intelligenz hat sich in den letzten zwei Jahren rasant entwickelt und Erwartungen geweckt, dass sie die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Abläufe gestalten, neue Produkte entwickeln und mit Kunden interagieren, radikal verändern wird. George ist der Ansicht, dass Unternehmen, die offen für Veränderungen sind und sich bemühen, die Fähigkeiten und Grenzen der KI zu verstehen, die besten Voraussetzungen für Erfolg haben werden.

Wir haben diesen Technologiepionier gefragt, was Führungskräfte wissen müssen, um in unserer zunehmend KI-gesteuerten Welt die Nase vorn zu behalten. 

George: Zuerst muss man lernen, den Hype auszublenden und sich auf einen skalierbaren ROI zu konzentrieren. Ziel sollte es sein, über das Experimentieren mit generativer KI hinauszugehen und sie in der gesamten Organisation einzusetzen. Führungskräfte müssen wirkungsvolle und realistische Anwendungsfälle identifizieren, die den Kundennutzen durch ROI tatsächlich steigern, anstatt nur Produktivitätstools zu verfolgen, denn jeden Tag taucht ein neues Produktivitätstool auf.

Ich denke außerdem, dass der ethische und verantwortungsvolle Einsatz von KI extrem wichtig ist. Dies bedeutet, proaktiv gegen mögliche Verzerrungen in Betriebsabläufen oder Betriebsdaten vorzugehen, Transparenz bei der Verwendung unserer Daten zu gewährleisten und das Vertrauen der Kunden zu erhalten.

Technologische Kompetenz ist wirklich entscheidend. Ich glaube nicht, dass Führungskräfte den Code selbst schreiben müssen, aber sie sollten die Komplexität, die Fähigkeiten und die Grenzen der KI verstehen, einschließlich der Frage, wie man Risiken minimiert und Ungenauigkeiten in den Daten oder jegliche Sicherheitslücken erkennt.

Dennoch sollte KI als ein Werkzeug betrachtet werden, das die menschliche Intelligenz erweitert, nicht ersetzt. Indem Führungskräfte die Entwicklung von Modellen fördern, in denen KI Routineaufgaben übernimmt, können sie ihren Mitarbeitern ermöglichen, sich auf Kreativität, Empathie und strategisches Denken zu konzentrieren.

In den letzten Jahren hat die KI eine bemerkenswerte Transformation durchlaufen, weg von maschinellem Lernen der ersten und zweiten Generation und Merkmalsextraktion mit Gradient-Boost-Algorithmusmodellierung hin zum Deep Learning mit neuronalen Netzen mit Transformer-Modellierung der dritten und vierten Generation, mit Aufmerksamkeitsmechanismen und Selbstlernfähigkeit. Dieser Wandel ist gekennzeichnet durch das Aufkommen sehr großer Sprachmodelle, wie zum Beispiel generative vortrainierte Transformer (GPTs), die neu definiert haben, was KI leisten kann.

Diese Innovationen, die durch immense Datenressourcen und GPU-Beschleunigung ermöglicht werden, haben es der KI erlaubt, eine Leistung auf menschlichem Niveau zu erreichen. Es gab einen exponentiellen Sprung in der Art und Weise, wie die Technologie Informationen abruft, Kontext versteht und Intelligenz demonstriert, insbesondere im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache und des logischen Denkens. Moderne autonome Systeme und KI-Agenten sind daher so konzipiert, dass sie das menschliche Gehirn nachahmen und Elemente wie das episodische Gedächtnis und fortgeschrittene kognitive Fähigkeiten integrieren. Ich bin immer wieder erstaunt darüber, wie sehr alle unsere wissenschaftlichen Fortschritte von biologischen Erkenntnissen inspiriert sind.

Künstliche Intelligenz verändert die Finanzbranche und das Bankwesen grundlegend. Sie entwickeln sich von der Nutzung einfacher Automatisierung hin zu Institutionen, die generative KI in den Vordergrund stellen und sehr entschlossen handeln und moderne KI-Technologien einsetzen.

Und all dies soll ihnen einen sehr bedeutenden Wettbewerbsvorteil gegenüber jenen verschaffen, die auf veraltete Systeme und manuelle Prozesse angewiesen sind. Eine EY-Umfrage aus dem Jahr 2025 ergab, dass 71 % der Banken Gen-AI-Funktionen implementiert oder testweise eingeführt haben, wobei 61 % bereits starke Auswirkungen feststellen und 89 % in den nächsten zwei Jahren mit starken Auswirkungen rechnen, die von Kosteneinsparungsinstrumenten bis hin zur Steigerung des Umsatzwachstums reichen.

Wir nutzen KI schon seit langem für Risikomanagement und Betrugserkennung. KI-Agenten können nun Transaktionen und Muster über Konten und Kanäle hinweg überwachen, Risiken in Millisekunden bewerten und Anomalien bei Standort und Ausgabengeschwindigkeit erkennen, die ältere Erkennungsmethoden leicht übersehen können. Generative KI-Agenten können die Anzahl falsch positiver Ergebnisse im operativen Netzwerkverkehr deutlich reduzieren. Autonome Agenten können im Namen der Bank komplexe End-to-End-Aufgaben verstehen, logisch denken und handeln, wie beispielsweise die Bearbeitung von Kreditstreitigkeiten. 

George: Anstatt sich primär auf Marken-Websites oder traditionelle Suchmaschinen zu verlassen, nutzen Verbraucher heute KI-gestützte Frage-Antwort-Tools, um ihre Kaufentscheidungen zu treffen. Einem aktuellen Bericht zufolge nutzen 60 % der Verbraucher KI zum Einkaufen, und 46 % dieser Personen vertrauen KI mehr als Freunden, wenn sie sich zu Outfits beraten lassen – einige der Erkenntnisse, die unsere kontinuierlichen Investitionen in den agentenbasierten Handel und die Entwicklung von Tools und Services wie Agent Pay und Agent Suite vorantreiben.

Wir beobachten auch einen verstärkten Einsatz von KI-gestütztem Kundenservice. Verbraucher interagieren jetzt auf Einzelhandels-Websites mit KI-Agenten, im Gegensatz zu herkömmlichen Chatbots, um sofortigen Zugang zu erhalten rund um die Uhr. Das Unglaubliche ist jedoch, dass diese Agenten so ausgefeilt sind, dass sie komplexe Gespräche verstehen und steuern können und sich an verschiedene Sprachmuster, Tonlagen und Akzente anpassen.  

Kleine Unternehmen haben generative KI eingeführt, um eine Vielzahl von routinemäßigen Geschäftsprozessen zu automatisieren – administrative Arbeiten, Terminplanung, Bestandskontrolle und Dateneingabe – wodurch diese Aufgaben effizienter und genauer erledigt werden können.

Im Bereich des Finanzmanagements beobachten wir außerdem den Aufstieg KI-gestützter virtueller CFOs , die es kleinen Unternehmen ermöglichen, Echtzeit-Datenanalysen ihrer Cashflows zu erhalten, potenziell betrügerische Aktivitäten zu erkennen und die Cybersicherheit durch die Überwachung von Transaktionen und Netzwerkverkehr zu verbessern.

Abschließend möchte ich noch erwähnen, dass einer der Vorteile für kleine Unternehmen die Kostenreduzierung ist. Durch die Automatisierung von Routine- und sich wiederholenden Aufgaben können sie die Arbeitskosten deutlich senken und eine höhere Effizienz erzielen, wodurch Zeit frei wird, die zuvor für manuelle Tätigkeiten aufgewendet wurde. Jetzt können sich Unternehmer auf strategisches Wachstum und Wettbewerbsvorteile konzentrieren. Kleine Unternehmen erhalten die Möglichkeit, bessere und schnellere Dienstleistungen anzubieten, wodurch sie effektiv mit größeren Organisationen konkurrieren können.