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Large Language Models (LLMs) eröffnen unbegrenzte Anwendungsmöglichkeiten
Die Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren rasante Fortschritte gemacht. Diese Entwicklung wurde insbesondere durch Large Language Models (LLMs) vorangetrieben. Diese Modelle, die auf riesigen Datenmengen trainiert werden, sind in der Lage, menschenähnliche Texte zu generieren, Fragen zu beantworten und komplexe Aufgaben zu lösen. Obwohl LLMs in aller Munde sind, sind die Anwendungsbereiche für viele Unternehmen oft noch unklar.
Komplexe Prozesse mit RPA und LLMS effizient automatisieren
Die Digitale Transformation hat in den letzten Jahren an Fahrt aufgenommen und Unternehmen suchen nach innovativen Wegen, um ihre Prozesse zu optimieren und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. In einer Ära, in der die Digitale Transformation zunehmend den Wettbewerbsvorteil von Unternehmen bestimmt, gewinnen Automatisierungslösungen rasant an Bedeutung. Eine vielversprechende Kombination, die dabei helfen kann, ist die Verbindung von Robotic Process Automation (RPA) und Large Language Models (LLMs). Die Integration von RPA mit LLMs markiert einen revolutionären Schritt, der das Potenzial hat, selbst komplexe und nicht-regelbasierte Prozesse zu automatisieren.
UiPath öffnet die Tür zur KI-gestützten Automatisierung
Der Aufstieg der Künstlichen Intelligenz (KI) hat die Unternehmenslandschaft erheblich verändert. Viele Unternehmen erkennen die Vorteile von KI und Automatisierung bei der Förderung von Innovationen und der Steigerung der Mitarbeiterproduktivität. Einige Führungskräfte und Unternehmen stehen jedoch vor Herausforderungen, wenn es um die Integration von KI in ihre Abläufe geht. Um diese Lücke zu schließen, hat UiPath generative KI-Funktionen in seine Plattform für Geschäftsautomatisierung integriert.
Die digitale Transformation der Automobilindustrie
Die Digitalisierung findet sich in nahezu jeder Branche in den zentralen Strategien der Unternehmen wieder. Auch die Automobilbranche steht vor einem fundamentalen Umbruch und muss sich digitalisieren. Im Vergleich zu anderen Branchen steckt die Automobilindustrie hier jedoch noch in den Anfängen fest.
Neuste Beiträge im Blog
Digitale Transformation im Mittelstand: Praxisnahe Lösungen für die 5 größten Herausforderungen
Die digitale Transformation ist für viele mittelständische Unternehmen längst kein Luxus mehr, sondern eine Notwendigkeit. Doch die Umsetzung gestaltet sich oft schwieriger als erwartet. In diesem Artikel erfahren Sie, warum die Digitalisierung im Mittelstand so herausfordernd ist und welche Maßnahmen helfen können, den Prozess zu beschleunigen und zukunftssicher zu gestalten.
Die 6 Fallstricke des agilen Transformationsprozesses und wie Sie ihnen begegnen können
Agile Transformationen bieten Unternehmen die Chance, Geschäftsprozesse langfristig schneller, flexibler und kundenorientierter zu gestalten. Für viele Unternehmen ist sie ein notwendiger Schritt, um in zunehmend komplexen und dynamischen Märkten wettbewerbsfähig zu bleiben. Doch wie bei jeder tiefgreifenden Veränderung gibt es auch hier zahlreiche Stolpersteine, die den Prozess ins Stocken bringen können. In diesem Artikel beleuchten wir die sechs häufigsten Fallstricke im agilen Transformationsprozess und zeigen auf, wie Sie Ihnen erfolgreich begegnen können.
Foundation Model oder Large Language Model?
Wenn Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel kommt, tauchen immer häufiger zwei Begriffe auf: Foundation Model (FM) und Large Language Model (LLM). FMs und LLMs stellen eine bedeutende Veränderung im Bereich der KI dar. Beide haben wesentlich zum Fortschritt in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP – Natural Language Processing) beigetragen. Die beiden Begriffe werden oft synonym verwendet, was zu Verwirrung führt. Obwohl die beiden Begriffe einige Gemeinsamkeiten aufweisen, sind sie nicht identisch. Ein genauerer Blick auf die Unterschiede zwischen den Begriffen verdeutlicht das breite Anwendungsspektrum und die Auswirkungen von FM über die Sprachverarbeitung hinaus. Ein Large Language Model ist eine Art Grundlagenmodell, das nur Text verstehen und erzeugen kann. FMs hingegen können Bilder, Text, Sprache und Video verarbeiten.
Unsere Erfolgsgeschichten
KI Use Case – LLM-Automatisierung der Angebotserstellung
Erfahren Sie in diesem KI Use Case, wie sich mittels Large Language Model die Angebotserstellung im produzierenden Gewerbe nahezu komplett automatisieren lässt.
Use Case – Robotic Process Automation im E-Commerce
Automatisierung des Preisvergleichs bei einem Online-Händler
Use Case – Robotic Process Automation im IT Service
Automatisierung der Ticketbearbeitung in der Automobilbranche
Use Case – Robotic Process Automation im Banking
Automatisierung der Bearbeitung von Pfändungseingängen bei der Volksbank BraWo
Unsere Whitepaper
Intelligent Process Automation
Erfahren Sie, wie IPA funktioniert und wie auch Ihr Unternehmen von intelligenter Prozessautomatisierung profitieren kann.
Robotic Process Automation im Unternehmenseinsatz
Erfahren Sie, ob die RPA-Technologie alle Anforderungen erfüllt, die Unternehmen an ihre Software-Architektur stellen.
Robotic Operations Center
Erfahren Sie, wie Sie den reibungslosen Betrieb der RPA Bots sowie deren effektive Überwachung und Wartung sicherstellen können.