Wie Sie die Technologie eines Chatbots erfolgreich in Ihrem Unternehmen implementieren

Künstliche Intelligenz lässt sich in Sprachanwendungen sinnvoll einsetzen. Solche Konzepte nennt man in der Branche auch Large Language Models (LLMs). Ein KI-basiertes LLM greift auf riesige Mengen von Textdaten zurück und nutzt aktuelle Technologien zur Verarbeitung von Sprache. So kann ein LLM sowohl Text verstehen als auch möglichst menschenähnlich mit Text darauf reagieren. Klarer Fall: Diese KI-Modelle werden viele Geschäftsprozesse revolutionieren und sind deshalb ein wichtiger Teil der KI-Landschaft. ChatGPT steht dabei sicherlich an der Spitze dieses Wandels – ein äußerst lukrativer Wandel übrigens. Brainy Insights schätzt, dass der Markt für generative Künstliche Intelligenz bis 2032 ein Volumen von 188,62 Milliarden US-Dollar erreichen wird, wobei Nordamerika den größten Anteil am Markt für generative KI haben dürfte.

Dabei hätten sich LLMs niemals so schnell entwickelt, wenn es nicht eine neuartige Deep-Learning Architektur des Maschinellen Lernens gegeben hätte. Ihr Name: Transformers. Dieses künstliche neuronale Netzwerk wurde 2017 in Transformer Model Architecture vorgestellt und hat die Verarbeitung natürlicher Sprache (“Natural Language Processing”, NLP) ebenso revolutioniert wie das Verständnis von Aufgaben. Transformers hat die NLP nochmals deutlich verbessert und damit die Entwicklung leistungsfähigerer und vielseitigerer KI-Modelle ermöglicht. Die bekanntesten Beispiele für große Sprachmodelle sind BERT, ChatGPT-3, ChatGPT-4, Bard AI, Notion AI und The Pathways Language Model (PaLM).

Momentan nutzen die meisten Unternehmen LLMs noch als „Early Adopters“, doch das kann und wird sich schnell ändern. Es lohnt sich deshalb, die geschäftlichen Anwendungsfälle der LLM-Implementierung in der realen Welt im Blick zu behalten und ihre Ergebnisse zu analysieren.

LLM-Anwendungsfall in der lebensmittelverarbeitenden Industrie

Ein Unternehmen aus der lebensmittelverarbeitenden Industrie, mit dem Software Mind zusammenarbeitete, wollte die zeitraubende Aufgabe der Analyse einer großen Menge von Forschungspapieren vermeiden. Die Lösung des arbeitsintensiven Problems lautete GPT-3. Nachdem wir den Chatbot einer erfolgreichen Feinabstimmung unterzogen, eine interne API aufbauten und ein Tool für die Benutzeroberfläche (UI) entwickelten, hatten die Wissenschaftler des Unternehmens nahtlosen Zugriff auf das Modell für die Forschungsanalyse. Was waren die unmittelbaren Ergebnisse des Einsatzes des GTP-3-Modells?

Verbesserte Effizienz: Mit dem schnellen Zugriff auf die Forschungsunterlagen und deren Prüfung konnten die Forschenden des Unternehmens umgehend fundierte Entscheidungen treffen.

Geringere Arbeitsbelastung: Da das Modell wesentliche Informationen aus den Forschungsunterlagen extrahieren und zusammenfassen kann, ließ sich der manuelle Aufwand des Teams erheblich reduzieren.

Verbesserte Innovation: Die Forschenden des Unternehmens konnten durch  den vereinfachten Zugriff auf Forschungsunterlagen neue Möglichkeiten und Trends erkennen. Dadurch wurden innovative Produkte und Verfahren entwickelt.

Geringere Kosten: Das Unternehmen sparte wertvolle Ressourcen und Zeit, die zuvor für die manuelle Analyse von Forschungsergebnissen aufgewendet wurden, und senkte damit seine Kosten.

Sie möchten weitere reale Anwendungsfälle von LLM-Implementierungen sehen und erfahren, was als Nächstes auf LLMs zukommt? Dann schauen Sie sich das On-Demand-Video How to enhance your business with AI and Large Language Models an.

LLMs bieten schier unendliche Möglichkeiten für alle Branchen. Die Frage ist allerdings:  Welche Implementierungsmethoden sind am effektivsten für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen?

Acht Best Practices für die Implementierung großer Sprachmodelle

In vielen Fällen werden Unternehmen die Vorteile fortschrittlicher KI-Modelle nutzen. Hier sind acht wichtige Schritte, um Ihre Reise erfolgreich zu beginnen.

Überlegen Sie, an welcher Stelle ein LLM Ihnen helfen kann: Analysieren Sie Ihre Geschäftsabläufe, um herauszufinden, wo ein LLM nützlich sein könnte. Das könnte zum Beispiel im Kundensupport, bei der Erstellung von Inhalten oder bei der Datenanalyse sein. Identifizieren Sie dann Aufgaben, die Sie an einen LLM übergeben können.

Entscheiden Sie sich für das passende Modell: Wählen Sie einen Chatbot aus, der Ihren Anforderungen entspricht. Dabei sollten Sie die Komplexität der Aufgaben, die Fähigkeiten des Modells und den benötigten Ressourcenbedarf berücksichtigen.

Bereiten Sie die Daten vor und stimmen Sie sie ab: Sorgen Sie dafür, dass die relevanten Daten gesammelt und verarbeitet werden, um das gewählte Modell damit zu „füttern“. Dabei ist es wichtig, sicherzustellen, dass das Modell mit Ihrem Geschäftskontext übereinstimmt und genaue, auf Ihren Bereich bezogene Ergebnisse liefert.

Planen Sie die Integration in bestehende Systeme: Um einen reibungslosen Betrieb und minimale Unterbrechungen sicherzustellen, integrieren Sie den LLM in Ihre bestehenden Geschäftsprozesse und technologische Infrastruktur.

Überwachen und bewerten Sie die Leistung: Kontrollieren Sie regelmäßig die Leistung des implementierten LLMs anhand von verschiedenen Kennzahlen wie Genauigkeit, Reaktionszeit und Benutzerzufriedenheit. Auf diese Weise können Sie mögliche Schwachstellen aufdecken und gezielt Verbesserungen vornehmen.

Berücksichtigen Sie ethische und datenschutzrechtliche Aspekte: Stellen Sie sicher, dass mögliche ethische und datenschutzrechtliche Risiken im Zusammenhang mit der Verwendung von Künstlicher Intelligenz berücksichtigt werden. Gleichzeitig sollten Sie Datenschutzbestimmungen einhalten und KI-Technologien verantwortungsvoll einsetzen.

Denken Sie an Skalierbarkeit und Wartung: Planen Sie für die laufende Wartung und mögliche Skalierung Ihrer LLM-Implementierung. Berücksichtigen Sie dabei Aspekte wie Datenspeicherung, Rechenressourcen und regelmäßige Modellaktualisierungen.

Sorgen Sie für eine Kultur, die KI akzeptiert: Unterstützen Sie die Akzeptanz und das Verständnis von KI-Technologien im gesamten Unternehmen, indem Sie Schulungen und Ressourcen für Mitarbeiter bereitstellen. Dadurch können Mitarbeiter den Chatbot effektiv nutzen und dessen Vorteile annehmen und somit voll ausschöpfen.

Ein kurzer Zeitraum für die Anpassung von LLMs

Beginnen Sie frühzeitig mit der Implementierung von LLMs, um von den Vorteilen dieser neuen Technologie profitieren zu können. Experten empfehlen Unternehmen, innerhalb von 3 bis 5 Jahren die angebotenen Lösungen der neuen KI-Welle zu integrieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Chatbots werden kontinuierlich besser und präziser, und die Nutzung dieser Technologie wird Unternehmen einen signifikanten Vorteil verschaffen. Wenn Unternehmen nicht innerhalb dieses begrenzten Zeitrahmens handeln, besteht die Gefahr, dass sie ins Hintertreffen geraten, wie es Nokia auf dem Smartphone-Markt passiert ist, als das Unternehmen den notwendigen Wandel nach der Einführung des iPhones verpasste.

Damit die Implementierung von LLMs in jeder Branche erfolgreich ist, bedarf es der Zusammenarbeit mit einem erfahrenen Team, das stets über die neuesten Entwicklungen im Bereich der KI informiert ist. Wenn Sie sich dafür interessieren, wie LLMs auch Ihrem Unternehmen helfen können, zögern Sie nicht, uns über das untenstehende Formular zu kontaktieren. Unsere Experten stehen Ihnen gerne zur Verfügung.