Unternehmen, die Large Language Models (LLMs) einsetzen, können einen erheblichen Mehrwert schaffen und einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil erzielen, da die Modelle für eine Vielzahl von Anwendungsfällen angepasst werden können. Einige Anwendungsfälle erfordern nur eine minimale Feinabstimmung und eine geringere Datenmenge, während andere nur durch eine Aufgabenanweisung ohne Beispiele (Zero-Shot-Learning) oder durch eine geringe Anzahl von Beispielen (Some-Shot-Learning) gelöst werden können. Bei allen LLM-Anwendungsfällen ist jedoch entscheidend, wie gut die Lösung zu den Werten und der Strategie des Unternehmens passt.
Wachstumsraten von 79 Prozent
LLMs haben den großen Vorteil, dass sie unsere menschliche Arbeit ergänzen oder skalieren können, denn sie können mit großen Datenmengen umgehen und diese in einer hohen Geschwindigkeit analysieren, die menschliche Fähigkeiten übersteigt. Durch die Automatisierung zeitintensiver Arbeitsfunktionen können große Sprachmodelle die Betriebskosten erheblich senken. Kein Wunder, dass Marktauguren Large Language Models eine rosige Zukunft voraussagen. Während 2023 laut einer Umfrage von Datanmi nur 23 % der Unternehmen den Einsatz von LLMs planten, soll der globale LLM-Markt bis 2030 um durchschnittlich jährlich 79,8 Prozent wachsen.
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Demokratisierung der Datenanalyse
Sprachmodelle können große Mengen interner und externer Daten – darunter Berichte, Nachrichtenartikel und Kundenfeedback – schnell scannen und verarbeiten, um Muster und Trends zu erkennen. Durch die Übersetzung natürlicher Sprache in SQL ermöglichen LLMs einen breiteren Zugang zu Unternehmensdaten. So können auch Mitarbeiter ohne tiefgreifende SQL-Kenntnisse eigenständig Datenanalysen durchführen. Diese Demokratisierung der Datenanalyse trägt dazu bei, Silos aufzubrechen und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen zu fördern. Schnellere und fundiertere Entscheidungen sind die Folge, sei es bei der Entwicklung eines neuen Produkts oder einer neuartigen Marktsegmentierung. Intelligente Modelle, die mit den Daten des Unternehmens trainiert werden, können sich wiederholende Aufgaben übernehmen und so Ressourcen für strategischere Entscheidungen freisetzen.
Anforderungen analysieren
Der erfolgreiche Einsatz von Large Language Models hängt wesentlich davon ab, wie gut sie in die spezifischen Arbeitsabläufe eines Unternehmens integriert sind. Um den größtmöglichen Nutzen zu erzielen, ist es unerlässlich, die individuellen Anforderungen und Herausforderungen einer Organisation zu analysieren. Nur so können die konkreten Anwendungen, die möglichen Chancen und Möglichkeiten von den LLMs in konkreten spezifischen Abläufen erarbeitet und eingesetzt werden. Blindes Vertrauen in LLMs ohne vorherige sorgfältige Prüfung kann zu ineffizienten Prozessen und sogar zu einer erhöhten Arbeitsbelastung führen. Es ist essenziell zu verstehen, dass nicht jedes Unternehmen die gleichen Anwendungsfälle für LLMs hat. Vielmehr muss jedes Unternehmen individuell ermitteln, welche Anwendungsfälle für seine Organisation wertvoll sind.
LLM-Anwendung muss zum Unternehmen passen
Nicht ganz unwichtig ist auch die Frage, ob der identifizierte LLM-Anwendungsfall mit den Unternehmensrichtlinien übereinstimmt und ob er einen Kundennutzen bringt. All diese Überlegungen sollen Unternehmen nicht davon abhalten, LLM-Anwendungsfälle zu identifizieren und zu entwickeln, sondern sie vielmehr dafür sensibilisieren, alle Vor- und Nachteile abzuwägen. Zumal es genügend Empfehlungen und Erfahrungen gibt, in welchen Konstellationen LLM-Lösungen besonders geeignet sind, zum Beispiel wenn viele unstrukturierte Daten im Unternehmen eingehen, wenn eine hohe Vielfalt von Informationen und Spezifikationen vorliegt oder wenn viele Informationen verteilt und dezentral vorliegen und nicht zentral verfügbar sind. Ganz wichtig ist auch, zu prüfen, welche Funktionen und Prozesse durch das LLM unterstützt werden können. Neben der Berücksichtigung der Wünsche der Mitarbeiter geht es auch darum, die Anforderungen der Kunden optimal zu bedienen. Im Zentrum der Überlegungen sollten aber vor allem die eigenen Mehrwerte wie beispielsweise Zeiteinsparung, Verbesserung der Prozesse oder Erhöhung der Effizienz stehen.
Breites Spektrum an LLM-Anwendungsmöglichkeiten
LLMs bieten ein breites Spektrum an Anwendungsmöglichkeiten, doch der Schlüssel zum Erfolg liegt in der Identifikation maßgeschneiderter Lösungen für spezifische Herausforderungen. Um den maximalen Nutzen aus LLMs zu ziehen, sollten Unternehmen ihre bestehenden Prozesse kritisch hinterfragen. Dabei sollten die Vielzahl der Daten, die Menge der unstrukturierten Daten und die unterschiedlichen Bedarfsträger mit ähnlichen Inhalten im Fokus der Überlegungen stehen. Besonders prädestiniert für den Einsatz von LLMs sind Aufgaben, die eine intensive Verarbeitung natürlicher Sprache erfordern, wie z. B. das Lesen, Schreiben oder Interpretieren von Texten.
Bewertung des Optimierungspotenzials
Ein weiterer wichtiger Schritt ist die Bewertung des Automatisierungs- und Optimierungspotenzials. Routineaufgaben im Kundensupport, die ein hohes Maß an Textverarbeitungskompetenz erfordern, können beispielsweise effizient von LLMs übernommen werden. Dadurch können sich menschliche Mitarbeiter auf komplexere Aufgaben konzentrieren. Die Verfügbarkeit und die Qualität der Daten sind entscheidende Faktoren für den Erfolg einer LLM-Implementierung. LLMs sind auf umfassende und relevante Daten angewiesen, um verlässliche Ergebnisse liefern zu können. Unternehmen sollten daher ihre vorhandenen Datenbestände auf ihre Eignung für die Nutzung in LLMs analysieren.
Skalierbarkeit berücksichtigen
Bei der Auswahl von Einsatzszenarien sollten Unternehmen zudem die Skalierbarkeit und die potenziellen Auswirkungen der LLM-Lösung berücksichtigen. Aufgaben, die eine hohe Skalierbarkeit oder eine erhebliche Verbesserung der Ergebnisse erfordern, eignen sich besonders gut für den Einsatz von LLMs. Beispiele hierfür sind die automatisierte Erstellung von Inhalten, die Durchführung von Analysen oder die Bereitstellung personalisierter Empfehlungen.
Technische Überlegungen
Dem Aufbau einer Lösung unter Verwendung von LLMs gehen auch in technischer Hinsicht mehrere wichtige Überlegungen voraus, angefangen bei der Modellarchitektur über die Datenerfassung und -verarbeitung, das Training und die Feinabstimmung bis hin zur Integration mit bestehenden Systemen. Der Zeit- und Ressourcenaufwand für diese Phase kann je nach Komplexität des Anwendungsfalls und dem Umfang der LLM-Implementierung erheblich variieren. Sobald die LLM-Lösung eingerichtet und betriebsbereit ist, kommen die laufenden Betriebskosten ins Spiel. Diese Kosten umfassen Infrastrukturkosten (z. B. Cloud-Computing-Ressourcen, Speicherplatz und Bandbreite), Lizenz- oder Abonnementgebühren für LLM-Dienste sowie potenzielle Kosten im Zusammenhang mit der Datenerfassung und -pflege. Neben den laufenden Kosten müssen auch die technischen Kosten berücksichtigt werden, die für die Wartung und Verbesserung der LLM-Lösung im Laufe der Zeit erforderlich sind. Dazu gehören die Überwachung der Modellleistung, die Behebung von Drift und Verschlechterungen, die Aktualisierung des Modells mit neuen Daten, das Neutraining zur Verbesserung der Genauigkeit und die Implementierung von Verbesserungen oder neuen Funktionen auf der Grundlage der sich entwickelnden Anforderungen der Anwendungsfälle.
Ein Dashboard für die Übersicht
Um den Erfolg eines Projekts transparent zu machen, ist die Einrichtung eines Dashboards sinnvoll, in dem beispielsweise die Anzahl der zu bearbeitenden Angebote und die Bearbeitungszeit festgelegt, gemessen und übersichtlich darstellt werden.
Neben der Festlegung des Werts, wann der Business Case erfolgreich ist, sollten auch die damit verbundenen Kosten zu berücksichtigen. Was kostet die Entwicklung einer ersten Lösung? Wie sieht es mit den laufenden Kosten aus, wenn die Lösung in Betrieb ist, und mit den technischen Kosten, die für die Wartung und Verbesserung der Lösung erforderlich sind? All diese Faktoren beeinflussen, wie schnell die Investition in den LLM-Anwendungsfall einen tatsächlichen wirtschaftlichen Mehrwert generiert. Der Vergleich der Investitionsrendite mit den Erwartungen des Unternehmens ist daher ein wichtiger letzter Schritt in der Checkliste für die Auswirkungen.
LLMs erfordern kontinuierliche Pflege
Aus unserer Erfahrung heraus sind Anwendungsfälle besonders geeignet, die hohe Volumina an Daten aufweisen, die unstrukturierten Daten im Fokus der Betrachtung stehen und an der Schnittstelle zur natürlichen Sprache Automatisierungen realisiert werden. Weiterhin können Anwendungen sehr rentabel sein, wo heute herkömmliche Systeme regelbasierter Lösungen viel weniger gute Ergebnisse erbringen als LLM basierte, da auch komplexere Dokumente und Inhalte automatisiert extrahiert werden können, gruppiert und mit anderen Daten gematcht werden und damit Ergebnisse erreicht werden, die vorher nicht möglich waren. Die Validierung der Ergebnisse jedoch einfach ist. Allerdings ist LLM keine Fire-and-Forget-Innovation, sondern sie erfordert kontinuierliche Pflege und menschliche Unterstützung, um erfolgreich zu sein.
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Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Auswahl des richtigen LLM eine gründliche Bewertung der Anwendungsfälle erfordert, bei der Faktoren wie aufgabenspezifische Fähigkeiten und Sprachunterstützung berücksichtigt und Modelle anhand relevanter Benchmarks verglichen werden müssen. Letztlich geht es nicht nur um die Einführung einer neuen Technologie, sondern um einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise, wie Daten genutzt werden und Entscheidungen getroffen werden. Die Vorteile gehen über Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen hinaus und fördern eine Kultur der Innovation und der datengesteuerten Strategie.
