02.09.2024
Messe-Marathon im November: Samhammer auf Tour!
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Das Potenzial und die Grenzen von Large Language Models
Large Language Models wie OpenAI's GPT-4 verfügen über ein beeindruckendes "Weltwissen" - eine umfassende Sammlung von Informationen, die aus dem Internet extrahiert und trainiert wurden. Diese Modelle können schnell auf ein breites Spektrum von Themen zugreifen und Antworten generieren.
Thomas Hellerich, CEO von Samhammer, betont jedoch: "Für Unternehmen ist das nicht genug." Diese Aussage trifft den Kern der Herausforderung, vor der viele Unternehmen heute stehen.
Die Notwendigkeit unternehmensspezifischer Lösungen
Datensouveränität und Wettbewerbsvorteil: Unternehmen müssen ihre einzigartigen Daten und Prozesse schützen, um sich vom Wettbewerb abzugrenzen. Eine allgemeine KI kann diese Spezifika nicht ohne Weiteres erfassen oder anwenden.
Datenschutz und AI-Hack: Der Umgang mit personenbezogenen Daten erfordert höchste Sicherheitsstandards. Unternehmen müssen sicherstellen, dass diese Daten innerhalb ihrer eigenen Systeme verarbeitet werden.
Unternehmensspezifisches Wissen: Jedes Unternehmen hat einzigartige Produkte, Dienstleistungen und Prozesse mit einzigartigen Daten, die eine domainenspezifische KI-Lösung erfordern, damit die Modelle nicht halluzinieren und vor allem die richtige Information bereitstellen
Embedded AI als Brücke zwischen Weltwissen und Unternehmensspezifika
Die Lösung liegt in der Implementierung einer Embedded AI - einer KI, die speziell für das Unternehmensumfeld entwickelt und innerhalb der Unternehmensinfrastruktur eingebettet ist. Diese maßgeschneiderte Lösung bietet mehrere entscheidende Vorteile:
Integration von Unternehmenswissen: Die Embedded AI wird mit unternehmensspezifischen Daten trainiert, um präzise und relevante Antworten zu liefern.
Datensicherheit: Sie operiert innerhalb der Unternehmensfirewall, was den Schutz sensibler Kundendaten gewährleistet.
Synergie mit Large Language Models: Die Embedded AI kann eine dedizierte Verbindung zu einem Large Language Model nutzen, um bei Bedarf auf allgemeines Weltwissen zuzugreifen.
Ein Praxisbeispiel
Stellen wir uns vor, ein Kunde kontaktiert den Support eines Elektronikherstellers wegen eines Problems mit einem kürzlich erworbenen Smartphone:
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Die Embedded AI identifiziert das spezifische Kundenanliegen und greift auf unternehmensinterne Daten zu (Produktdetails, Kaufhistorie, Garantiebedingungen).
- Für allgemeine Informationen oder zur Formulierung einer kundenfreundlichen Antwort kann sie auf das Weltwissen eines Large Language Models zurückgreifen.
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Die finale Antwort kombiniert unternehmensspezifische Lösungen mit allgemeinverständlichen Erklärungen.
Fazit: Die Zukunft des intelligenten Kundenservice
Die Integration von KI in den Kundenservice erfordert einen hybriden Ansatz. Embedded AI, die unternehmensspezifisches Wissen mit dem Weltwissen von Large Language Models verbindet, bietet das Beste aus beiden Welten. Sie gewährleistet Datenschutz und Datensouveränität, während sie gleichzeitig von der Leistungsfähigkeit fortschrittlicher Sprachmodelle profitiert. Unternehmen, die diesen Ansatz verfolgen, werden nicht nur den Datenschutz gewährleisten, sondern auch einen Kundenservice bieten können, der weit über das hinausgeht, was allgemeines Weltwissen oder isolierte unternehmensinterne Systeme leisten können. In einer Zeit steigender Kundenerwartungen könnte dies der entscheidende Wettbewerbsvorteil sein.
