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.
Was sind Large Language Models?
Large Language Models sind komplexe neuronale Netzwerkalgorithmen, die auf der Grundlage von Deep Learning entwickelt wurden, um menschenähnliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Durch die Analyse großer Textmengen erlernen sie die statistischen Zusammenhänge zwischen Wörtern und können so kohärente und natürliche Texte generieren. Durch ihre umfassende Schulung sind LLMs in der Lage, die Feinheiten der Sprache, der Grammatik, des Kontextes und sogar bestimmte Aspekte des Allgemeinwissens zu erfassen. LLMs sind darauf ausgelegt, menschliche Spracheingabe zu verstehen und menschenähnliche Textausgabe zu produzieren. LLMs helfen Unternehmen, unstrukturierte Daten in wertvolles Wissen umzuwandeln. Large Language Models haben sich in den letzten Jahren rasant entwickelt und finden Anwendung in vielen Bereichen, von der maschinellen Übersetzung bis hin zur Erstellung kreativer Inhalte. LLMs sind eine Variante der generativen KI. Genauer gesagt sind sie der textgenerierende Teil der generativen KI.
Multimodale LLMs
Inspiriert durch den Erfolg von LLMs in Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache, gibt es nun eine wachsende Anzahl von Forschungsarbeiten, die LLMs in die Lage versetzen, verschiedene Informationsmodalitäten wie Bild, Video und Audio wahrzunehmen. Multimodale LLMs (MLLMs) bieten erhebliche Vorteile im Vergleich zu Standard-LLMs, die nur Text verarbeiten. Durch die Einbeziehung von Informationen aus verschiedenen Modalitäten können MLLMs ein tieferes Verständnis des Kontextes erreichen, was zu intelligenteren Antworten führt.
Und wie funktioniert ein Large Language Model?
Die leistungsstärksten Sprachmodelle basieren auf der Transformer-Architektur, die im Kern aus einem Deep-Learning-Modell (einer bestimmten Art von neuronalem Netzwerk) besteht. Diese neuronalen Netzwerke sind darauf spezialisiert, sequenzielle Daten wie Texte zu verarbeiten und zu generieren. Sie verwenden einen speziellen Mechanismus (Attention), um die Abhängigkeiten zwischen Wörtern in einem Satz zu verstehen. Dadurch können sie nicht nur Texte übersetzen oder zusammenfassen, sondern auch kreative Texte wie Gedichte oder Computercode generieren. Im Gegensatz zu einfachen Sprachassistenten, die auf festen Regeln basieren, lernen Transformer-Modelle aus riesigen Datenmengen und können so komplexere und nuanciertere Aufgaben lösen. Die Fähigkeiten von LLM eröffnen Unternehmen ein breites Anwendungsfeld, um bessere Ergebnisse zu erzielen und tiefere Erkenntnisse zu gewinnen.
Entwicklung von Anwendungsfällen
Um optimale Ergebnisse mit Large Language Models zu erzielen, müssen verschiedene Aspekte berücksichtigt werden. Der Einsatzzweck und die Aufgabe, die dem LLM gestellt wird. Eine entscheidende Rolle kommt der Aufgabenstellung zu, dem Framing, um die gewünschten Ergebnisse in einem geeigneten Format zu erhalten. Ein weiterer Prozess ist das Fine-Tuning, bei dem z.B. die Wahl der richtigen Temperatur – vereinfacht gesagt die Kreativität des LLM – die Ergebnisse des Modells beeinflusst. Eine hohe Temperatur kann beispielsweise zu einem besonders kreativen Modell führen, was jedoch für bestimmte Aufgaben nicht ideal ist. Darüber hinaus ist die Kommunikation mit dem Modell selbst, das Prompt Engineering, sehr wichtig, um die Anweisungen an das Modell so zu formulieren, dass es das gewünschte Ergebnis liefert.
Anwendungsfälle von LLM Automatisierung
Zwar existieren Sprachmodelle bereits seit geraumer Zeit, jedoch haben sie erst in jüngster Zeit ein hohes Maß an Reife und Effizienz erreicht. Ein bedeutender Schub in der Entwicklung großer Sprachmodelle (LLMs) war die Einführung des GPT-3-Modells (ChatGPT) durch OpenAI im Jahr 2020. Dieses Modell kann über eine Webschnittstelle oder eine API von OpenAI genutzt werden. Der gesamte Austausch erfolgt ausschließlich in Textform: Man gibt Text ein und die KI übernimmt die Aufgabe, die bereitgestellten Informationen zu vervollständigen, zu erweitern, zu modifizieren oder zu ersetzen.
LLM als Allzweckwerkzeug
Die Protagonisten fortgeschrittener KI-Technologien betrachten LLMs bereits als Allzweckwerkzeuge für eine Vielzahl von Aufgaben. Das ist auf ihre Fähigkeit zurückzuführen, den Kontext von Texten zu verstehen und daraus neue Texte zu generieren. Diese Flexibilität ermöglicht eine breite Palette von Anwendungen. Von der einfachen Übersetzung und Beantwortung von Fragen über die Erstellung komplexer Texte bis hin zur Unterstützung bei der Datenanalyse können LLMs in vielen Bereichen eingesetzt werden. Ihre Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Stile und Tonlagen macht sie zu leistungsstarken Werkzeugen für die natürliche Sprachverarbeitung.
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Nahezu unbegrenzte Anwendungsmöglichkeiten
Die Möglichkeiten, die sich durch den Einsatz von LLMs ergeben, sind nahezu unbegrenzt. Es ist schwer, alle potenziellen Anwendungsfälle aufzuzählen, da ständig neue Ideen entstehen. Die Entwicklung von LLMs ist ein kontinuierlicher Prozess, und es ist zu erwarten, dass in Zukunft noch viele weitere Anwendungen auftauchen. Nachfolgend haben wir einige Anwendungsbeispiele zusammengestellt (ohne Anspruch auf Vollständigkeit).
Bearbeiten von Leistungsverzeichnissen
Large Language Models revolutionieren die Angebotserstellung in zahlreichen Branchen. Von der IT über die Telekommunikation bis hin zur Automobilindustrie und dem Gesundheitswesen ermöglichen LLMs eine automatisierte und effiziente Bearbeitung von Leistungsverzeichnissen und Angeboten. Ob es um die Erstellung komplexer Angebote für Telekommunikationsinfrastrukturen, die Automatisierung von Angebots- und Vertragsbearbeitung in der Logistik oder die Erstellung von Ausschreibungen im Gesundheitswesen geht – LLMs bieten in vielen Bereichen einen enormen Mehrwert. Durch die Automatisierung routinemäßiger Aufgaben können Unternehmen ihre Effizienz steigern, Fehler reduzieren und sich auf strategisch wichtigere Aufgaben konzentrieren. Beispielsweise können umfangreiche Leistungsverzeichnissen von potenziellen Kunden, die Basis sind für Preisindikationen oder auch Angebotsschätzungen, automatisiert strukturiert und erschlossen werden, digital mit bestehenden Produktdatenbanken „gematcht“ werden und im Nachgang konkrete Angebotsentwürfe bereitgestellt werden. Im Kern basiert dies auf den Zugriff auf ein umfangreiches Angebotsarchiv, die Nutzung von LLMs zur Generierung von Texten sowie Nutzung von Matching-Algorithmen zum Abgleich von verschiedenen Dokumenten wie Produkt- bzw. Leistungskatalogen. Dies macht es möglich, auf Kundenanfragen hin detaillierte und umfassende Angebote automatisiert in wenigen Stunden statt wie bisher üblich manuell in mehreren Tagen zu erstellen.
Individuelle Angebotserstellung
Das Erstellen von individuellen Angeboten ist ein zentraler Bestandteil des Kundenservices. Wenn individuelle Angebote erstellt werden müssen, ist dies oft ein sehr zeitaufwendiger Prozess, der mehrere Stunden für das Anfertigen eines ausführlichen Angebots in Anspruch nehmen kann, selbst wenn Vorlagen für die Angebote verwendet werden. Die Ähnlichkeiten zwischen den Angeboten führten dazu, dass ein Großteil der Arbeitszeit für das Zusammenstellen des Angebots aus älteren Dokumenten aufgewendet wird. Durch die Automatisierung der Angebotserstellung, bei der LLM in einem sicheren Container Zugriff auf alle bestehenden Angeboten gewährt wird, kann eine Zeitersparnis von über 70 Prozent erreicht werden. Auch aufwendige Angebote können so in weniger als einer Stunde überprüft und an die Bedürfnisse des Kunden individualisiert angepasst werden. Konkretes Beispiel aus einem unserer Kundenprojekte: Aus einer Anfrage nach einer App generiert das System innerhalb kürzester Zeit einen 12-seitigen Angebotsentwurf, der lediglich noch geringfügige Anpassungen erfordert.
Umfassende Informationsquelle
Künstliche Intelligenz revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen auf ihre Daten zugreifen. Durch blitzschnelle Sortierung und Organisation riesiger Datenmengen macht sie Informationen für jeden Mitarbeiter leicht verfügbar. Ob Dokumente, E-Mails oder Datenbanken – KI vereint all das in einer intelligenten Wissensdatenbank. Mit einer einfachen Suchleiste, ähnlich wie bei Google, finden Mitarbeiter schnell Antworten auf Fragen wie „Welche Verträge laufen bald aus?“ oder „Wer sind unsere wichtigsten Kunden in Frankfurt?“. Selbst komplexe Aufgaben wie das Erstellen von Schulungsunterlagen erledigt die KI im Handumdrehen, basierend auf vorhandenen Informationen. Die Implementierung solcher Systeme ist vergleichsweise einfach. Die größte Herausforderung besteht darin, den Zugriff auf sensible Daten zu regeln. Hier ist menschliches Know-how gefragt, um ein sicheres Berechtigungskonzept zu entwickeln.
Automatisierte und intelligente Bestellprozesse
Eintreffende Bestellungen, oft unstrukturiert per E-Mail, erfordern derzeit eine manuelle Prüfung und Eingabe. Die manuelle Verarbeitung eingehender Bestellungen ist zeitaufwendig und fehleranfällig. Leistungsstarke Sprachmodelle können diese E-Mails automatisch analysieren und in ein strukturiertes Format umwandeln, so dass die Bestellabwicklung automatisiert werden kann. Auch ausgehende Bestellungen lassen sich mit KI optimieren. Online-Shops können beispielsweise ihre Bestellungen bei Lieferanten automatisieren, indem die KI historische Daten auswertet und optimale Bestellmengen berechnet. Im Kundendialog kann KI bei spezifischen Buchungsanfragen, die eine persönliche Beratung erfordern, einen Großteil der Abwicklung übernehmen. Durch den Einsatz von KI können Unternehmen ihre Prozesse erheblich beschleunigen und so ihre Mitarbeiter von Routineaufgaben entlasten.
Kundendienst
Viele Unternehmen kämpfen mit der Flut an Kundenanfragen und langen Wartezeiten. Generative KI bietet hier eine Lösung: Sie unterstützt Kundensupport-Mitarbeiter, indem sie automatische Antwortvorschläge liefert, die auf einer riesigen Datenbank vergangener Gespräche basieren. Anstatt jede Antwort neu zu formulieren, können Mitarbeiter die vorgeschlagenen Texte einfach überprüfen und anpassen. Bei ausreichenden Daten können sogar einfache Kundenanfragen vollständig automatisiert beantwortet werden. Ein Beispiel ist Brack.ch, deren Chatbot dank KI-Unterstützung den Kundenservice um 10% effizienter macht und für eine hohe Qualität der Antworten sorgt.
KI Use Case - Automatisierung der Angebotserstellung mit Large Language Models
Content-Generierung
Die Qualität von Inhalten ist entscheidend für den Erfolg eines Unternehmens. LLMs können dabei helfen, die Qualität von Inhalten zu verbessern, indem sie sicherstellen, dass sie konsistent und sprachlich korrekt sind. ChatGPT und ähnliche Tools erleichtern das schnelle Erstellen von Inhalten, doch oft fehlt es an Authentizität. Um überzeugende Texte zu generieren, muss die KI auf den spezifischen Sprachstil und die Inhalte eines Unternehmens trainiert werden. Einige Unternehmen nutzen diese Technologie bereits erfolgreich. So erstellt ein großer US-amerikanischer Autohändler mit Hilfe von Microsoft Azure OpenAI aussagekräftige Fahrzeugbeschreibungen auf Basis von Kundenbewertungen. Generative KI kann auch bei der Erstellung von Bildern unterstützen. Tools wie DALL-E ermöglichen es, automatisch passende Bilder zu Textinhalten zu generieren und so die visuelle Gestaltung von Inhalten zu vereinfachen.
Auftragsbearbeitung
LLMs können Bestellungen in verschiedenen Formaten (E-Mails, PDFs, etc.) und in natürlicher Sprache verstehen und verarbeiten. Sie extrahieren präzise relevante Informationen aus unstrukturierten Daten, wie z.B. Produktdetails, Mengen und Lieferadressen. LLMs sind in der Lage, Kundenanfragen in Echtzeit zu bearbeiten, personalisierte Angebote zu erstellen und damit einen hervorragenden Kundenservice zu bieten. Sie automatisieren die Erstellung von E-Mails, Auftragsbestätigungen und anderen Kommunikationsformen und sparen so Zeit und Ressourcen. Durch den Einsatz von LLMs können Unternehmen ihre Auftragsabwicklungsprozesse deutlich effizienter gestalten, die Kundenzufriedenheit steigern und sich von der Konkurrenz abheben. LLMs ermöglichen eine flexible, personalisierte und automatisierte Auftragsbearbeitung, die sich an die individuellen Bedürfnisse der Kunden anpasst.
Extrahieren von Informationen
LLMs sind in der Lage, Informationen aus großen Textmengen zu extrahieren und bestehende Texte zu ergänzen. Sie können Schlüsselentitäten wie Namen, Orte, Daten und andere wichtige Informationen aus Texten wie E-Mails, Kundenbewertungen oder Social-Media-Posts herausfiltern und Zusammenhänge zwischen diesen Entitäten herstellen, z. B. wer arbeitet wo oder wann fand ein bestimmtes Ereignis statt. LLMs können aber auch neuen Text generieren, der inhaltlich zum ursprünglichen Text passt. Diese Funktion ist besonders nützlich in kreativen Bereichen wie dem Schreiben von Geschichten oder dem Verfassen von Marketingtexten.
Vertriebsautomatisierung
LLMs können eine Vielzahl von Aufgaben automatisieren und optimieren, von der Identifizierung potenzieller Kunden bis hin zur Vorhersage künftiger Umsätze. Sie können große Datenmengen analysieren, um potenzielle Kunden zu identifizieren und zu qualifizieren. Durch die Analyse von Kundendaten können personalisierte Empfehlungen und Angebote erstellt und historische Daten analysiert werden, um zukünftige Umsätze vorherzusagen.
Datenanalyse und Erkenntnisgewinnung
LLMs revolutionieren auch die Datenanalyse. Denn sie können große Mengen an unstrukturierten Daten (z.B. Texte, Social Media Posts) analysieren und verarbeiten. Sie sind in der Lage, komplexe Zusammenhänge in den Daten zu erkennen und Muster zu identifizieren, die für Menschen oft schwer zu erkennen sind und liefern wertvolle Erkenntnisse oder Prognosen, wie beispielsweise Kundenfeedback, Markttrends und zukünftige Entwicklungen. Unternehmen können diese Erkenntnisse nutzen, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsstrategien zu optimieren.
Erstberatung zu Intelligent Automation mit LLMs
Fazit
Large Language Models sind eine Schlüsseltechnologie für die digitale Transformation. Ihre Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren, eröffnet eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten in unterschiedlichen Branchen. Der Einsatz von LLMs für eine Vielzahl nachgelagerter Aufgaben rückt deshalb verstärkt in den Fokus von Unternehmen. Täglich werden neue Anwendungsmöglichkeiten entdeckt und erforscht. Der Nutzen von LLMs wird durch ihre Fähigkeit, sich an den spezifischen Stil und Ton des zu verarbeitenden Textes anzupassen, weiter erhöht, wodurch die Ergebnisse immer benutzerfreundlicher und kontextbezogener werden. Trotz ihres breiten Anwendungsspektrums darf jedoch nicht vergessen werden, dass LLMs wie alle KI-Systeme nur so gut sind wie die Daten, auf denen sie trainiert wurden.
