Der Konzept der künstlichen Intelligenz existiert sehr viel länger als viele von uns ahnen. Und sogar wenn man moderne Interpretationen des Begriffs betrachtet, machen Unternehmen Fortschritte in der KI seit Jahrzehnten.
Aber allein im letzten Jahr hat eine Art von Intelligenz namens generative KI die Erwartungen vieler übertroffen. Praktisch über Nacht ignorieren Unternehmen KI nicht mehr, sondern suchen nach Möglichkeiten, ihre Stärken zu nutzen - einige mit erheblichem Erfolg.
Was genau ist generative KI und wie können Sie es in Ihren eigenen Betrieb integrieren? Lassen Sie es uns herausfinden.
Was ist generative KI?
Zuallererst ist es wichtig klarzustellen, dass "künstliche Intelligenz" ein sehr weiter Begriff ist. Es gibt verschiedene Arten von KI, die in verschiedene Klassifizierungssysteme unterteilt werden können.
In diesem Artikel befassen wir uns mit generativer KI und LLM im Speziellen. Sie haben vermutlich beide Begriffe schon häufig gehört.
Generative KI (oder gen KI) ist ein Modell der künstlichen Intelligenz, welches Inhalte wie Text, Bilder, Videos oder Geräusche generiert. Es funktioniert, indem eine Eingabe (Prompt) oder Kommando vom Benutzer ausgewertet und durch verschiedene KI-Algorithmen verarbeitet wird und schließlich die gewünschte Ausgabe zurückgegeben wird.
Einige prominente Beispiele für gen KI sind:
- Autodesk: Fertigungs-KI, die physische Objekte entwirft
- Dall-E: KI, die realistische Bilder und Kunst kreiert
- Midjourney: Ähnlich wie Dall-E, erstellt Bilder aus Text-Prompts
- Jukebox: Neurales Netzwerk, welches Audio, Musik und sogar Gesang erzeugt
LLM steht für Large Language Model. Es ist eine Art von generativer KI, die speziell dafür gestaltet wurde, um Text-Inhalte zu erzeugen. Die Ersteller von LLMs trainieren sie, indem sie sie mit massiven Mengen von Trainingsdaten und Text aussetzen. Eine neurale Verarbeitungsstruktur namens "Transformer" ermöglicht es dem Modell, Muster, Syntax, Grammatik und semantische Beziehungen zwischen den Wörtern zu erlernen.
Zu den beliebtesten LLMs gehören:
- ChatGPT von OpenAI
- Bard von Google
- Bing AI von Microsoft
Wie Sie generative KI in Ihrem Unternehmen nutzen können
Lassen Sie uns eine Sache klarstellen. Wenn Sie nicht in einem der Top-Tech-Unternehmen der Welt arbeiten, brauchen Sie nicht darüber nachzudenken, Ihr eigenes KI-Modell in der Größenordnung von GPT oder Bard zu trainieren. Das Entwickeln und Trainieren von generativer KI beansprucht eine immense Menge an Zeit und Geld und außerdem sehr spezielle Erfahrung.
Glücklicherweise, müssen Sie dies nicht tun. Es gibt viel effizientere Wege, generative KI für Ihre Arbeit zu nutzen:
Ein Modell eines Drittanbieters integrieren
Generative KI Modelle wie ChatGPT sehen so aus, als könnten sie alles. Sie stellen eine Frage und Sie erhalten eine klare Antwort.
Aber wenn es um Ihren internen Betrieb geht, ist es nicht immer so einfach. Die KI ist auf generellen Datenmengen trainiert - kennt sie Ihre speziellen Daten? Ist sie sicher? Wenn sie Ihnen eine Antwort gibt, müssen Sie diese in ein anderes System übertragen?
Wegen diesen und vielen ähnlichen Gründen können Sie nicht einfach ChatGPT aufrufen und für Ihre tägliche Arbeit nutzen. Stattdessen integrieren die meisten Unternehmen APIs von generativen KIs in ihre Systeme. Eine API (Application Programming Interface) ist ein Teil einer Software, das Anwendungen verbindet und sie miteinander kommunizieren lässt. Das Nutzen einer API erlaubt es Ihnen, das zur API zugehörige Produkt zu verwenden.
Sagen wir, Sie wollen ChatGPT integrieren. Sie erstellen eine Software-Schicht (auch Integrationsschicht genannt) über die API von OpenAI und integrieren damit Ihre internen Informationen und Daten mit der Gen-KI-Lösung. Anschließend greift jeder in Ihrer Organisation auf ChatGPT durch diese Integrationsschicht zu. Sie können auch zusätzliche Funktionalität hinzufügen, z.B. eine Überwachung aller Anfragen, die Durchsetzung von Unternehmensrichtlinien und weitere.
Dies haben wir in Dreamix umgesetzt, als wir einen GPT-basierten Chatbot für internes Informationsmanagement implementiert haben. Der Bot verbindet die Funktionalität von ChatGPT mit unserem Intranet-System und bietet statische und dynamische Informationen über das Unternehmen, Projekte, Teams und Experten.
Was Sie beachten müssen:
Drittanbieter-API-Integrationen sind die häufigste Art und Weise, wie Unternehmen generative KI zur Unterstützung Ihrer Arbeit nutzen. Der mögliche Nachteil hierbei ist, dass Sie einem Drittanbieter Zugriff auf die Dateien geben, die Sie integrieren. Natürlich haben API-Anbieter Datenschutzrichtlinien, die Sie überprüfen können, aber es ist dennoch ein Risiko für viele Unternehmen. Eine Möglichkeit, das Risiko zu vermeiden, ist das Maskieren von sensitiven Informationen und ersetzen durch Platzhalter, wenn Sie die Anfrage abschicken.
Nutzen eines lokalen, vorab trainierten Modells
Eine Alternative zur Integration einer API von größeren Modellen ist das Herunterladen und lokale Ausführen eines vorab trainierten KI-Modells. Diese Option existiert erst seit kurzem, da Meta ihr LLama 2 Modell für kommerzielle Nutzung freigegeben hat.
Die Nutzung eines vorab trainierten Modells entfernt das Risiko, Informationen mit einem Drittanbieter zu teilen - alles wird lokal ausgeführt. Gleichzeitig hat (wie der Name schon sagt), jemand anderes, üblicherweise ein großes Unternehmen, bereits Zeit und Ressourcen investiert, um das Modell zu trainieren. Dies ist eine gute Option, wenn Sie es vermeiden wollen, Ihre Daten zu teilen und dafür ein kleineres oder schwächeres Modell akzeptieren.
Was Sie beachten müssen:
Auch wenn das Modell vorab trainiert ist, müssen Sie es dennoch nach Ihren eigenen Bedürfnissen feinjustieren - dafür benötigen Sie spezielle KI-Expertise. Außerdem müssen Sie Ihre eigenen Server kaufen und aufsetzen, was eine erhebliche Ausgabe sein kann, und dann müssen Sie sie verwalten, solange Sie das Modell verwenden. Zusammenfassend gibt Ihnen diese Option Datenschutz, benötigt aber erhebliche finanzielle Ressourcen und Arbeitsaufwand. Und schließlich ist das Modell, welches Sie bekommen, nicht so effektiv, wie die großen Namen auf dem Markt.
Entwicklung eines eigenen Modells von Grund auf
Schließlich können Sie die Vorteile von generativer KI nutzen, indem Sie Ihre eigenes Modell lokal erstellen. Das ist selten der empfohlene Weg - ein solches Modell würde kleiner und weniger leistungsfähig sein als eine Integration einer Drittanbieter-API oder sogar als ein vorab trainiertes Modell. Aber es könnte dennoch Ihre internen Bedürfnissen gerecht werden.
Es ist eine gute Option für Unternehmen, die Ihre Daten vertraulich halten möchten. Wenn Sie das Modell eigenständig erstellt und trainiert haben, besitzen Sie volle Kontrolle über dessen Funktionalität.
Was Sie beachten müssen:
Das Trainieren eines lokalen generativen KI-Modells, auch wenn es klein ist, erfordert ein erhebliches Investment in Hardware und Wartung. Im Gegensatz zum Pay-as-you-go-Modell, das Drittanbieterintegrationen anbieten, ist diese Option mit wesentlich höheren Vorabkosten verbunden.
Außerdem ist zu beachten, dass jedes kleinere Modell, dass Sie selbst trainieren, in Bezug auf Leistungsfähigkeit nicht mit den großen Namen der Branche mithalten kann.
Vorteile und Nachteile der Nutzung von generativer KI
Es gibt keinen Zweifel daran, dass LLMs die Welt im Sturm erobert haben. Und obwohl ihre Nutzung viele Vorteile mit sich bringt, gibt es auch einige Nachteile. Schauen wir uns beide Seiten an:
Vorteile:
Effizienz
Generative KI kann Sie dabei unterstützen, Ihre internen Prozesse und Interaktionen zu optimieren, sodass Sie Aufwand und Zeit für Ihre Mitarbeiter einsparen. Es kann schnell große Mengen an Daten generieren, Berichte erstellen oder Fragen beantworten.
Skalierbarkeit
Generative KI kann große Arbeitslast bewältigen, ohne dass sich die Qualität der Ausgabe ändert. Mit dem Wachstum Ihres Geschäfts können Sie Ihr KI-System einfach hochskalieren, um eine höhere Anzahl an Prompts zu verarbeiten.
Individualisierung
Generative KI Modelle können fein abgestimmt und personalisiert werden, um verschiedenen Geschäftsanforderungen gerecht zu werden. Sie können das Modell auf Ihren Unternehmensdaten trainieren und mit spezifischen Prompts sicherstellen, dass Sie die benötigten Informationen erhalten.
Nachteile:
Halluzinationen
Dies ist das am häufigsten genannte Problem in Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz. Eine “Halluzination” ist eine selbstbewusste Antwort der KI, die sachlich falsch ist. Wenn Sie Zeit damit verbracht haben, sich mit KI-Modellen zu unterhalten, sind Ihnen vermutlich diese schon begegnet. Eine gute Möglichkeit, das Risiko von Halluzinationen zu minimieren, ist die Konfiguration Ihrer Integration in einer Weise, dass die Originalquelle gemeinsam mit der Antwort angegeben wird.
Datenschutz und Sicherheit
Wie bereits erwähnt führt eine Integration einer Drittanbieterlösung dazu, dass Ihre Daten geteilt werden, was ein Sicherheitsrisiko sein kann.
Qualitätskontrolle
Was die bisherigen KI-Modelle betrifft, sind sie immer noch nicht gleichwertig zu trainierten Menschen. Sie können Fehler produzieren, den Kontext verfehlen oder irrelevante und ungenaue Informationen generieren. Manchmal ist es daher notwendig, dass Menschen die Ausgabe der LLMs sorgfältig überprüfen und editieren, was viel Arbeit bedeutet.
Zusammenfassung
Generative KI-Modelle revolutionieren die Weise, wie wir arbeiten. Die Vorteile, die sich durch Nutzung ihrer Kapazitäten bieten, sind unbestreitbar. Es ist jedoch wichtig, die möglichen Nachteile und Herausforderungen einer erfolgreichen Implementierung anzuerkennen.
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, die Stärken der generativen KI in Ihrem Betrieb zu nutzen, mit verschiedenen Erfolgschancen. Abhängig von Ihren Prioritäten können Sie eine Drittanbieterintegration für bessere Leistung wählen, ein vor-trainiertes Modell für besseren Datenschutz herunterladen oder Ihr eigenes Modell in einem kleineren Kontext trainieren.
Ganz gleich, welche Wahl Sie treffen, die KI zu einem funktionierenden Bestandteil Ihrer Organisation zu machen, ist eine beeindruckende technische Herausforderung. Wenn Sie Unterstützung bei der Planung oder Implementierung benötigen, kann eine Partnerschaft mit einem Unternehmen für Individualsoftwareentwicklung mit KI-Erfahrung ungemein nützlich sein.
Letztendlich hat die Technologie das Potenzial, zahlreiche Branchen zu transformieren und Prozesse zu optimieren. Wenn Sie verstehen, wie generative KI funktioniert, können Sie ihre Leistungsfähigkeit nutzen, um Effizienz, Innovation und Wachstum in Ihrer Organisation voranzutreiben.
