Generative KI: Das Potenzial und die Herausforderungen für Unternehmen
Das San Francisco Bay Gebiet hat sich in den letzten Jahren als Brennpunkt der Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) etabliert. Insbesondere Große Sprachmodelle (LLMs) erregen Aufmerksamkeit durch ihren transformativen Einfluss auf Unternehmen. Sie revolutionieren Geschäftsprozesse, steigern die Kundenzufriedenheit und fördern die Kreativität.
Die Integration von LLMs stellt jedoch in der sich ständig wandelnden KI-Landschaft eine technische Herausforderung dar. Selbst erfahrene Fachleute können Schwierigkeiten haben, die Feinheiten der Implementierung von Generative KI zu verstehen. Dennoch ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, mit diesen Innovationen Schritt zu halten und ihr Potenzial zu nutzen.
Anwendungen in der Praxis: Unternehmensbeispiele für Generative KI
Große Unternehmen fragen sich: Warum in Generative KI investieren? Lohnt sich der Aufwand?
Drei konkrete Anwendungsbeispiele verdeutlichen das Potenzial von LLMs:
1. Produktivitätssteigerung im Vermögensmanagement bei Morgan Stanley: Das Unternehmen nutzte OpenAI's GPT4, um einen internen Chatbot zu erstellen. Dieser ermöglicht es Vermögensverwaltern, schnell wichtige Informationen abzurufen, wodurch der Kundenservice verbessert und die Effizienz erheblich gesteigert wurde.
2. Entwicklerproduktivität bei Stripe: Stripe setzte GPT4 ein, um seine Nutzer – insbesondere Entwickler, die umfangreiche technische Dokumentationen suchen – zu unterstützen. Entwickler können nun technische Fragen stellen oder Unterstützung bei der Fehlerbehebung suchen.
3. Erweiterte Lernfähigkeit bei Duolingo: Durch die Einführung von GPT4 hat Duolingo seine Lernfähigkeiten erweitert und bietet nun neue Funktionen in Duolingo Max an, darunter eine "Erkläre meine Antwort"-Option und einen "Rollenspiel"-Chatbot.
Die Fähigkeit der Generative KI, menschliche Sprache zu verstehen, ist mehr als nur ein Trend; sie hat das Potenzial, ganze Branchen zu revolutionieren.
Implementierung von LLMs in Unternehmen
Alle genannten Unternehmen nutzten OpenAI’s GPT4, doch es gibt verschiedene Wege, LLMs zu implementieren, jeder mit seinen eigenen Vor- und Nachteilen.
Ein Großteil der Arbeit rund um ein Grundmodell (Foundational Model, FM) ist standardisiert, wie z.B. das Verwalten einer Datenbank oder eines Webservers. Der entscheidende Schritt ist jedoch, ein FM funktionsfähig zu machen. Dieser Schritt kann komplex sein und sowohl die Experimentierphase als auch die breite Implementierung verlangsamen.
Schlussfolgerung
Die Wahl des richtigen Grundmodells ist entscheidend. Es ist das Herzstück der gesamten Operation und seine Auswahl und Implementierung sind von zentraler Bedeutung. Es gibt nicht unbedingt einen universell besseren Ansatz, daher bieten wir Kriterien an, um das am besten geeignete Modell auszuwählen, darunter Modellleistung, Kostenstruktur, Einrichtungszeit und -komplexität, Funktionen und Datenschutzkontrolle.
In einer Welt, die immer stärker auf natürliche Sprachinteraktion angewiesen ist, steht nicht mehr zur Debatte, ob, sondern wie man LLMs am besten in Unternehmen integriert.
