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Aug 08, 2023

Wie EY generative KI in seinem Geschäft einsetzt

Generative künstliche Intelligenz ist heutzutage alles, worüber jeder reden kann. Und Chief Innovation Officers haben dies sicherlich genau im Auge. Jeff Wong, der globale Chief Innovation Officer bei EY,

Generative künstliche Intelligenz ist heutzutage alles, worüber jeder reden kann. Und Chief Innovation Officers haben dies sicherlich genau im Auge.

Jeff Wong, Global Chief Innovation Officer bei EY, berät CEOs und EY-Mitarbeiter dabei, neue Technologien zu verstehen und sie in Geschäftsprozesse zu implementieren. Wong ist außerdem im Vorstand von AI4ALL, einer gemeinnützigen Organisation, die sich zum Ziel gesetzt hat, Vielfalt und Inklusion in der KI zu erhöhen.

Wie viele Unternehmen experimentiert EY mit generativer KI und der Feinabstimmung von Datensätzen für bestimmte Geschäftsaufgaben. Das riesige Buchhaltungs- und Beratungsunternehmen begann letztes Jahr mit dem Aufbau auf der GPT-Technologie von OpenAI. Aber EY, das eine Viertelmillion Kunden hat und mit den meisten der Fortune Global 500 zusammenarbeitet, sagt, dass es bei der neuartigen Technologie einen vorsichtigen und bewussten Ansatz verfolgt.

Wong sprach kürzlich mit Quartz darüber, wie EY generative KI einsetzt, wie KI Arbeitsplätze verändert, ethische Überlegungen für Unternehmen, die die Technologie nutzen, und wie man Hype und Realität in der Technologiewelt erkennen kann. Das Gespräch wurde aus Gründen der Klarheit und Länge leicht bearbeitet.

Jeff Wong: Erstens nutzen wir es für unsere eigenen Zwecke. Und zweitens gibt es offensichtlich eine Reihe von Kunden auf der ganzen Welt, die sehr, sehr an diesem Bereich interessiert sind, und deshalb entwickeln wir generative KI-Tools für sie.

Intern gibt es Hunderte verschiedener Projekte, die vorgeschlagen werden. Wir haben sehr sorgfältig darauf geachtet, mit welchen Maßnahmen wir fortfahren, denn wir möchten sicherstellen, dass wir dies auf sichere und durchdachte Weise tun. Ein Beispiel ist unsere EY-Gehaltsabrechnung. Es gibt eine ganze Reihe von Fragen, die Menschen zum Thema Lohn- und Gehaltsabrechnung stellen, insbesondere wenn Menschen im Ausland sind und Fragen dazu haben, welche Steuererklärungen sie einreichen sollten. Also haben wir alle Lohnsteuergesetze in ein generatives KI-System geladen, das auf einer der Megaplattformen sitzt. Dann können wir diese Fragen zur Gehaltsabrechnung direkt in einer Chat-Funktion wie ChatGPT abfragen, anstatt mit Leuten zu antworten, die nicht rund um die Uhr arbeiten. Das ist für uns noch ein frühes Beta-Experiment, aber die Zeitrückkehr und die Genauigkeitssteigerungen sind ziemlich erheblich.

Wissen Sie, das ist eigentlich keine generative KI-Frage. Dies ist eine datenpolitische Frage. Und wir haben eine Datenrichtlinie, die eine Kundenklausel in unseren Verträgen vorsieht, die es uns ermöglicht, Kundendaten auf privatisierte Weise für Dinge wie die Schulung unserer KI-Systeme zu nutzen. Wir haben dazu die ausdrückliche und nicht die stillschweigende Erlaubnis. Zweitens verfügen wir über ein strenges Prozessteam für die Überprüfung der Informationssicherheit, sodass wir über ein umfassendes technisches und rechtliches Verständnis des tatsächlichen Ansatzes [im Hinblick auf] Daten, Informationen, Sicherheit und Datenschutz verfügen.

Aus ethischer Sicht haben wir gesagt, dass wir keine Dinge tun werden, bei denen uns die mit dem Ergebnis verbundene Voreingenommenheit unangenehm ist. Wenn wir also nicht verstehen können, wie wir Voreingenommenheit kontrollieren, werden wir diese Anstrengung nicht so früh in der KI unternehmen. Wenn es um generative KI geht, können Sie objektive Fragen stellen wie: Gilt dieses Gesetz unter diesen Umständen? Das ist eine objektive Frage; Voreingenommenheit ist dort weniger ein Problem. Aber wenn Voreingenommenheit ein größeres Problem wäre, würden wir zögern, das Projekt umzusetzen.

Da wir ein reguliertes Unternehmen sind, pflegen wir bisher eine enge Beziehung zu allen Regulierungsbehörden. Und das Fantastische an fortschrittlichen Technologien, einschließlich KI, ist, dass wir von Regierungen auf der ganzen Welt gebeten wurden, uns zu unseren Gedanken und Theorien dazu zu äußern, wie fortschrittliche Technologien im Allgemeinen reguliert werden sollten. Wir machen das also für Blockchain, wir machen das für Quanten, wir machen es auch für KI.

Für uns sind die regulatorischen Rahmenbedingungen nicht optional. Sie sind erforderlich. Wir verfügen über Teams, die den Überblick über regulatorische Rahmenbedingungen auf der ganzen Welt behalten, einschließlich fortschrittlicher Technologien, einschließlich künstlicher Intelligenz. Deshalb verfolgen wir es überall sehr genau.

Wir glauben, dass dies eine großartige Möglichkeit bietet, viele der Aufgaben und Arbeitsfunktionen, die wir auf der ganzen Welt haben, zu automatisieren, und wir gehen davon aus und planen, sie im vollen Umfang der Technologie zu nutzen.

Wir haben während meiner gesamten Zeit hier bei EY KI- und Automatisierungstechnologien angewendet. Jedes Mal, wenn wir es tun, sind unsere Teams außerordentlich begeistert und begrüßen diese Technologien. Und wenn es nicht schnell genug geht, fragen und fordern sie es. Das Gleiche passiert in der generativen KI. Wir erhalten so viele Anfragen aus der ganzen Welt von Leuten, die sagen: „Hey, wir glauben, dass wir unseren Teil des Geschäfts besser und schneller erledigen können; Wir glauben, dass wir es auf diese Weise nutzen können, um bessere Fragen für unsere Kunden zu beantworten.“

Besteht die Gefahr, dass [KI] Störungen im Hinblick auf Arbeitsplatzwechsel und Arbeitsplatzverluste verursacht? Wir haben es noch nicht gesehen. Aber verstehen wir die damit verbundenen Risiken? Ja, das verstehen wir. Deshalb hatten wir gegenüber unseren Mitarbeitern immer die Verpflichtung sicherzustellen, dass wir ihnen die Schulungstools zur Verfügung stellen, mit denen sie sich ständig weiterentwickeln können. Das ist also alles von unserem Badge-System, mit dem sie mehr über KI auf mehreren Ebenen, Blockchain auf mehreren Ebenen und Quanten auf mehreren Ebenen lernen können. Außerdem bieten wir einige verschiedene Master-Abschlüsse kostenlos an.

Ich denke, Unternehmen auf der ganzen Welt müssen darüber nachdenken, wie sie damit umgehen. Und ehrlich gesagt denke ich, dass auch Regierungen auf der ganzen Welt darüber nachdenken sollten. Wie schaffen sie eine kontinuierliche Weiterbildung und bieten ihnen die Möglichkeit, ihre Bürger auf der ganzen Welt weiterzubilden?

Ja, es muss mehr Vielfalt bei wichtigen Technologien geben, einschließlich und wahrscheinlich insbesondere für KI. Wir haben bei unseren eigenen Rekrutierungsbemühungen gesehen, dass es sehr schwierig ist, eine Reihe vielfältiger Fähigkeiten aus Ingenieuren, Produktleuten, Politikern und Menschen zu rekrutieren, die sich mit künstlicher Intelligenz auskennen, um diesen Kontext zu verstehen und zu verstehen.

Uns wurde klar, dass wir uns bis zur High School zurückarbeiten mussten, damit diese Pipeline funktionierte, um sicherzustellen, dass die Pipeline robust genug war, um vielfältige Stimmen ins Feld zu bringen. Ohne diese Vielfalt haben wir einige der Herausforderungen der Vergangenheit erlebt, bei denen die Leute einfach nicht erkennen, wann ihr Algorithmus eine voreingenommene Ausgabe liefert. Wir müssen einen Weg finden, Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund, unterschiedlicher ethnischer Zugehörigkeit und unterschiedlichem Geschlecht sowie mit unterschiedlichen Selbstidentifikationen zu ermutigen, an diesen weltbestimmenden Technologien teilzunehmen. Andernfalls besteht die Gefahr, dass sich einige der in unserer Geschichte inhärenten Vorurteile wiederholen.

Ich denke, in einem Jahr wird es bestimmte Aktivitäten und Dinge geben, die erstaunlich gut funktionieren – Dinge wie Systeme, die diesem Gespräch hier zuhören, Notizen machen, die wichtigsten Punkte herausziehen und es für Sie zusammenfassen können, damit Sie es nicht müssen es alleine zu machen. Einige der anderen Dinge, die wir gesehen haben – bei denen ich meiner Maschine verbal sagen kann, dass sie alle Anomalien in diesem Datensatz ermitteln soll, mir zeigen kann, wo der Umsatz zurückgegangen ist, oder mir erklären kann, warum – diese Beispiele erfordern mehr Arbeit. Ich denke also, dass wir in einem Jahr einige bemerkenswert coole Tools sehen werden, die für uns funktionieren, aber nicht unbedingt das Versprechen und die Veränderung auf breiter Basis.

Ich möchte auch betonen: Das ist wirklich normal. Der Hype darüber, was es leisten kann, übersteigt die Realität, was fast immer der Fall ist – und das ist in Ordnung. Ich denke nur, dass es mehr als ein Jahr dauern wird, bis alles zustande kommt. In fünf oder acht Jahren wird es im Büro wahrscheinlich deutlich anders sein, wo wir KI bitten können, E-Mails wirklich kompetent zu schreiben und zu beantworten. Oder vielleicht führen Ihr E-Mail-System und mein E-Mail-System einen kompletten eigenständigen Austausch, bei dem Ihr System weiß: „Hey, da ist etwas in Ihrem Artikel – Sie übersehen einen Punkt, und Sie sollten diese Frage stellen“, und es stellt meine Frage System. Und sie gehen mehrmals hin und her, und vielleicht überprüfen wir nur die Endverhandlung. Man konnte diesen Fortschritt sehen, aber ich denke, der Zeitrahmen wird eher im Fünf-Jahres-Horizont liegen als im Ein-Jahres-Horizont.

Das ist eigentlich ganz einfach. Die Hype-Kurve hängt mit den Vorstellungen der Menschen über das Versprechen dessen zusammen, was möglich ist, und das ist erstaunlich. Ich liebe Dinge auf Hype-Niveau. Die Realitätskurve sind die Produkte, die ich sehe und die ich berührt habe. Der große Vorteil meines Arbeitsplatzes besteht darin, dass wir fast alles auf der Welt sehen können, da die Leute uns gerne Dinge zeigen. Und so sehe ich, dass ich sehen kann, was real ist.

Das Versprechen ist übertrieben, aber es ist wirklich, wirklich cool. Die Realität ist auch wirklich cool.

Unterbewertet. Im Laufe der Zeit überbewertet, heute jedoch unterbewertet.

Uff, das ist gut. Überbewertet im Sinne von: Ich weiß nicht, ob wir sie noch eine Weile sehen werden. Aber wir können sie jetzt tun.

Unterbewertet. Portugal ist großartig.

Unterbewertet. Scheitern ist ein wesentlicher Bestandteil des Lernprozesses. Bei allem muss es um ständiges Lernen und Wachstum gehen, und wenn man dabei nicht bereit ist, das Risiko eines Scheiterns einzugehen, weiß ich nicht, wie sehr man wachsen kann.

Oh, das ist gut. Die Auswirkungen werden kaum diskutiert. Ich würde also sagen, unterbewertet. In einer Welt, in der 1 % Ihrer gesamten Verschlüsselung kaputt ist, ist das eine katastrophale Veränderung. Wenn Sie also jetzt nicht darüber nachdenken, verstehen Sie meiner Meinung nach nicht die Risiken, die mit diesen katastrophalen Veränderungsereignissen des schwarzen Schwans verbunden sind, und das sind Dinge, über die Sie nachdenken müssen.

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