Wie die meisten von uns in der Technologiedienstleistungsbranche haben wir untersucht, wie wir KI für unsere bestehenden und neuen Kunden nutzen können.

Bevor wir uns den Möglichkeiten zuwenden, lassen Sie uns eine kurze Zusammenfassung des aktuellen Standes der Dinge machen.

KI, oder wie wir es lieber nennen, LLMs, konzentrieren sich hauptsächlich auf die folgenden Bereiche: Text, Bilder und in einem späteren Stadium Video & Ton. Allerdings sind Video & Ton zum Zeitpunkt des Schreibens dieses Artikels noch nicht vollständig öffentlich zugänglich.

Wenn wir über KI sprechen, beziehen wir uns lieber auf sie als LLMs, denn im aktuellen KI-Jargon haben wir tatsächlich auch andere Bereiche. In der vergangenen Dekade wurde KI als maschinelles Lernen, Data Mining, neuronale Netzwerke und sogar einige Bereiche der Geschäftsanalytik bezeichnet. LLMs sind nur die neuesten Ergänzungen in diesem Bereich und wer weiß, welche neuen Technologien in naher Zukunft auftauchen werden.

Für die Zwecke dieses Artikels beziehen wir uns, wenn wir von KI sprechen, tatsächlich auf LLMs.

Also, wie können LLMs Ihrem Unternehmen helfen?

Wir haben die folgenden Hauptbereiche identifiziert.

Anwendungen

Textverarbeitung

LLMs haben sich als erfolgreich in der Textverarbeitung erwiesen, sei es in Form von Textzusammenfassung, Datenauswertung und Datenverarbeitung. Alle diese "Aktivitäten" oder "Aufgaben" für die KI, auch bekannt als LLM, können über verschiedene Kanäle ausgegeben werden. Der offensichtlichste ist in Form eines Chatbots, aber auch andere Kanäle können implementiert werden: formularbasierte Webseiten oder UI-Anwendungen. 

Unternehmen, die über große Mengen an proprietären Daten verfügen, wie z.B. potenzielle Kunden, interne Dokumente, Produktbeschreibungen, können LLMs auf folgende Weisen nutzen:

Textzusammenfassung 

Selbsterklärend, aber um es zu verdeutlichen, beziehen wir uns auf diese Aufgabe als die Fähigkeit, verschiedene Texte (und vielleicht in der Zukunft Bilder) in weniger Worte zu komprimieren, die die Schlüsselpunkte hervorheben.

Datenauswertung

Sie können LLMs verwenden, um Daten direkt in CSV, JSON oder Excel-Format aus verschiedenen Datenquellen wie Lebensläufen, potenziellen Kunden, Webseiten usw. zu extrahieren. Grundsätzlich können alle Aufgaben, die in der Vergangenheit von Webcrawlern, UI-Robotern, Python-Skripten usw. ausgeführt wurden, jetzt durch Aufgaben ersetzt werden, die von LLMs ausgeführt werden.

Datenverarbeitung 

Unter Datenverarbeitung verstehe ich die Fähigkeit, einen Text zu "verstehen" und eine neuartige Antwort zu liefern, die nicht (notwendigerweise) ausführlich in den Eingabedaten ("Text") enthalten war. Hier wird der Hauptunterschied in der Qualität durch das verwendete LLM bestimmt. Je größer das Modell ist, desto intelligenter ist es in Bezug auf das Verständnis von Daten. Ich werde in einem anderen Beitrag erklären, wie sich diese Modelle unterscheiden.

Datenvalidierung

Sie können LLMs in jede bestehende (oder neue) Datenvalidierung integrieren. So können Sie anstelle der klassischen Validatoren: Ist es numerisch? Ist es eine Telefonnummer? Ist es eine Sozialversicherungsnummer? Jetzt können Sie LLMs verwenden, um den Inhalt einer spezifischen Eingabe abzufragen (z.B. Beschreibt dieser Text einen Unfall? - wenn Ihre Anwendung Schadensfälle bearbeitet, oder z.B. Enthält der bereitgestellte Text Informationen, die Symptome einer Krankheit sein könnten? - wenn Ihre Anwendung gesundheitsbezogen ist). 

All diese Aufgaben können problemlos in jede Geschäftsanwendung integriert werden oder Sie können sich dafür entscheiden, einen neuen Lieferkanal zu eröffnen und einen Chatbot zu erstellen, der diese Informationen an Ihre Zielgruppen (Kunden, Mitarbeiter usw.) liefert.

Ein weiterer Bereich, in dem LLMs nützlich sein könnten, ist die Textgenerierung.

Textgenerierung

Wahrscheinlich das bekannteste Merkmal der aktuellen LLMs war die Fähigkeit, Text oder besser gesagt, Inhalt zu generieren. Dies wird durch den großen Datensatz ermöglicht, der in das Modell eingespeist wurde und der auf der Grundlage eines "Prompts" in der Lage ist, Antworten zu erstellen. 

Einige Anwendungen haben bereits ihren Weg in die Geschäftswelt gefunden.

Code-Assistenten

Technologieunternehmen (und Entwickler auf individueller Basis) haben LLMs genutzt, um ihnen bei der Generierung von Code-Vorlagen, der Fehlerfindung oder der Verbesserung von bestehendem Code zu helfen, mit großartigen Ergebnissen. Diese Anwendung ist definitiv hier, um zu bleiben und wird wahrscheinlich obligatorisch Teil jeder Code-Entwicklungsstapel und der meisten Plattformen da draußen (Open Source oder proprietär) sein.

Copywriting

Gültige Fälle und "nefarious" Akteure verwenden LLMs, um Inhalte zu verschiedenen Themen zu generieren. Information und Desinformation sind auf der gleichen Ebene, das Ergebnis dieser LLMs. Auf der Geschäftsseite beginnen LLMs, verwendet zu werden, um Anzeigen, Dokumente, Berichte usw. zu generieren. Wenn Ihre Geschäftsanwendung voller Textfelder ist, die Texteingaben erfordern, wird es in der Zukunft höchstwahrscheinlich eine Schaltfläche geben, die Ihnen hilft, die Informationen in diesem Feld auszufüllen.

Vor- & Nachteile

Ich möchte auch die Vor- und Nachteile der Implementierung von LLMs in Ihrem Unternehmen zusammenfassen.

Kosten

Wir glauben, dass die Kosten derzeit der wichtigste Faktor sind, den man berücksichtigen sollte. Während die "Währung" einer LLM-Eingabe derzeit eher günstig ist (Preis pro Token), können die Kosten bei Geschäftsanwendungen, die von Unternehmen genutzt werden, leicht auf tausende von Dollar ansteigen, wenn mehrere Personen Abfragen im LLM durchführen. Ein weiterer Kostenfaktor sind die Beratungskosten, die mit der Implementierung von LLMs verbunden sind. Derzeit ist die Anzahl der Personen, die LLM-Anwendungen verstehen und liefern können, eher gering und daher teuer.

Private LLMs vs. öffentliche LLMs

Nicht viele Organisationen sind bereit, ihre proprietären Daten in LLMs einzuspeisen, nicht einmal als Eingabe. Obwohl die meisten LLM-Anbieter versichern, dass sie diese Daten nicht als Eingabe zur weiteren Verstärkung ihrer Modelle verwenden, kann man sich dessen aufgrund der (offensichtlichen) Undurchsichtigkeit des Codes, der die LLMs ausführt, nicht sicher sein. Daher werden mehr Unternehmen bereit sein, ihre eigenen privaten LLMs auf ihrer eigenen Hardware zu betreiben. Dies wird die Kosten für die Implementierung von LLMs für Ihre Anwendung weiter erhöhen.

Halluzinationen

Es ist sehr gut dokumentiert, dass LLMs Halluzinationen haben. Wenn wir von Halluzinationen innerhalb von LLMs sprechen, beziehen wir uns auf ihre "Unfähigkeit", falsche/erfundene Referenzen zu generieren. Die Tatsache, dass sie ihre Ergebnisse mit einem hohen Grad an Vertrauen oder ohne angemessene Referenzen zur Unterstützung der Information äußern. Dies liegt hauptsächlich daran, dass LLMs im Grunde genommen Zahlen zusammenfassen und jeder kleine "Fehler", der in einem Stadium des Generierungsprozesses auftritt, durch die nächsten Schritte innerhalb des Modells vervielfacht wird. Es gibt jedoch Möglichkeiten, die Auswirkungen von Halluzinationen zu begrenzen.

Wir hoffen, dass dieser Artikel Ihnen genügend Informationen liefert, um Ideen zu generieren, wie LLMs für Ihre Organisation nützlich sein könnten.

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