Generative KI für verbessertes Risikomanagement in KMU

Die Gründung und Aufrechterhaltung von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) stellt erhebliche Herausforderungen dar. Unternehmer müssen mit begrenzten Ressourcen und erheblichen Wissenslücken in einem Spektrum von Informationsanforderungen – von Gesundheit und Sicherheit bis hin zu Unternehmensführung, Besteuerung und Personalmanagement – navigieren. Trotz des umfassenden Einsatzes von generativer künstlicher Intelligenz (GAI) in Bereichen wie Medizin, Bildung und Finanzen bleibt deren Anwendung und Forschung im Risikomanagement von KMU bemerkenswert spärlich. Diese Forschung zielt darauf ab, diese Lücke zu schließen, indem die Vorteile von GAI im Rahmen des Risikomanagementzyklus aufgezeigt werden, der entscheidend für die Verbesserung der Erfolgsaussichten kleinerer Unternehmen ist. Mit den schnellen technologischen Fortschritten und der weit verbreiteten Integration von GAI in Büro- und Haushaltsumgebungen ergibt sich die Gelegenheit, maßgeschneiderte Risikomanagement-Tools speziell für KMU zu entwickeln. Die Analyse skizziert eine konzeptionelle Fallstudie im Lebensmittel- und Getränkesektor, in der ein Unternehmer ein neues Restaurant eröffnet. Die Studie verfolgt die iterative Anwendung von GAI in allen Phasen des Risikomanagementzyklus: Identifikation, Verständnis, Bewertung, Behandlung und Überwachung. Insbesondere integriert sie retrieval augmented generation (RAG), die Informationen von der irischen Gesundheits- und Sicherheitsbehörde (HSA) in ihre Prozesse einbezieht. Darüber hinaus werden GAI-Assistenten geschaffen und eingesetzt, um Aufgaben, die für den Risikomanagementzyklus entscheidend sind, wie die Berechnung von Risikofaktoren, auszuführen. Ein zentrales Ergebnis ist die Erstellung eines Risikoregisters für jede potenzielle Gefährdung, das die praktische Anwendung von GAI in der Risikoabschätzung demonstriert. Diese Werkzeuge verdeutlichen das Potenzial von GAI, sich in der komplexen, informationsdichten und regulierungsintensiven Landschaft zeitgenössischer Geschäftsumgebungen zu navigieren. Diese Erkundung unterstreicht, wie GAI die Entscheidungsfindung und Risikoevaluierung verbessern kann, und fördert weitere Diskussionen und Forschungen zur Entwicklung nutzerfreundlicher GAI-Technologien.