Künstliche Intelligenz

Viele Unternehmen versuchen, Funktionen der Generativen Künstlichen Intelligenz (GKI) in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren, aber der Prozess ist komplizierter, als es auf den ersten Blick scheint. Für eine erfolgreiche Integration ist das richtige Large Language Model (LLM) erforderlich. Häufig gibt es jedoch nicht das Modell, das für einen bestimmten Anwendungsfall eines Unternehmens am besten geeignet ist. Unternehmen stehen daher vor der Herausforderung, die Lücke zwischen dem, was Standardmodelle leisten können, und dem, was sie tatsächlich benötigen, zu schließen.

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. 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. EErfahren Sie, wie Sie die richtigen Prozesse auswählen.

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.

Im Laufe der Jahrtausende entwickelte der Mensch gesprochene Sprachen zur Kommunikation. Sprache ist der Kern aller Formen menschlicher und technischer Kommunikation. Sie stellt die Wörter, die Semantik und die Grammatik bereit, die zur Vermittlung von Ideen und Konzepten erforderlich sind. In der KI-Welt dient ein Large Language Model (LLM) einem ähnlichen Zweck: Es bietet eine Grundlage für die KI-getriebene Kommunikation und die eigenständige Generierung neuer Texte.

Die Erwartungen an Künstliche Intelligenz (KI) im Wirtschaftsleben sind oft hoch. Alle Unternehmen wollen von den Vorteilen profitieren. Wenn es eben geht, soll KI dem Geschäftsmodell über Nacht Superkräfte einhauchen. Aber wenn die Verantwortlichen nicht aufpassen, überholt die technologische Entwicklung am Markt den Projektfortschritt, so dass die KI-Lösung schon veraltet ist, bevor sie überhaupt zum Einsatz kommt. Was kann man also tun, um mit seiner KI-Entwicklung eine Erfolgsgeschichte zu schreiben?

Auch dann, wenn die Dokumente digitalisiert sind, bleibt die manuelle Analyse ihres Inhalts die Regel – sei es, um Kundenanfragen zu überwachen, die an eine generische E-Mail-Adresse gesendet werden, lokal ausgestellte Verträge mit Unternehmensvorlagen zu vergleichen oder Schlüsselinformationen aus Mietverträgen zu extrahieren. Innovative Technologien, die mit trainierten Algorithmen arbeiten, ermöglichen es aber mittlerweile, digitale Dokumente und Papierdokumente zu scannen, zu lesen und zu verstehen. Das Zauberwort heißt Intelligent Document Processing (IDP).