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KI verändert das Business.
Nur wer strategisch vorgeht, kommt zu Ziel.

AI generatedwith DALL·E 2

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Was hat die KI in den letzten Jahren so vielversprechend gemacht?

Die Popularität der Künstlichen Intelligenz (KI) hat seit den 2020er Jahren deutlich zugenommen. Mit der Veröffentlichung von ChatGPT von OpenAI explodierte das Interesse an KI. Der KI-Chatbot zeigte die Leistungsfähigkeit von LLMs (Large Language Models) auf und führte eine einfach zu bedienende Schnittstelle ein, die es Menschen aus allen Bereichen des Lebens ermöglichte, die Vorteile dieses bahnbrechenden Tools zu nutzen und zu erforschen. 

Diese Technologie fühlt sich tatsächlich so an, als könnte es sich um künstliche Intelligenz handeln, auch wenn es sich nur um die Vorhersage von aufeinanderfolgenden Token anhand eines probabilistischen Modells handelt.

Viele Unternehmen versuchen zur Zeit die Vorteile dieses bahnbrechenden Tools zu nutzen und ihre eigenen Angebote und Services zu integrieren.

Die zunehmende Popularität der KI in jüngerer Zeit ist auch mit ihrer Fähigkeit zu begründen, komplexe Probleme in einer Vielzahl von Branchen zu lösen und ihre Integration in den Alltag, von Smartphones über Autos bis hin zu Haushaltsgeräten.

"Attention is all you need"

Die Basis für den aktuellen KI Boom wurde 2017 von Google Brain gelegt: ein Team von Google Brain stellte ein fortschrittliches Deep-Learning-Modell für künstliche Intelligenz (KI) namens Transformer vor. Das vorgestellte Paper hatte die Überschrift "Attention ist all you need". Im Wesentlichen ermöglicht die Attention-Layer in einem Transformer Modell, sich dynamisch auf verschiedene Teile der Eingabe zu "konzentrieren", was zu einer verbesserten Leistung und genaueren Ergebnissen führt. 

Seitdem ist der Transformer zum Standard für die Bewältigung verschiedener Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) in Wissenschaft und Industrie geworden. LLM Basismodelle, wie z.B. Bert, GPT-Modellreihe oder T5, basieren auf dieser Transformer-Technologie.

Zusammenfasend tragen die folgenden Punkte zum heutigen Erfolg der KI bei:

  1. Fortschritte in der Technologie: Transformermodelle und Attention-Mechanismen haben die Effizienz und die Anwendungsbreite von KI erheblich verbessert. Attention-Mechanismen ermöglichen es Modellen, relevante Informationen aus großen Datenmengen herauszufiltern und sich auf wichtige Aspekte zu konzentrieren, was zu präziseren und kontextuell angemessenen Ergebnissen führt. Diese Modelle sind effektiv im Umgang mit großen Datenmengen und bieten parallele Verarbeitungsmöglichkeiten, die schnelleres Lernen ermöglichen.

  2. Vielseitigkeit der Anwendung und erweiterte Fähigkeiten: KI wird in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt, von der Sprachverarbeitung und Bilderkennung bis hin zur Musikkomposition und biomedizinischen Forschung. Durch die massiven Datenmengen, auf denen sie trainiert werden, entwickeln LLMs eine tiefgreifende Fähigkeit zur Textgenerierung, die von einfachem Konversationstext bis hin zu komplexen technischen Beschreibungen reicht.

  3. Zunehmende Zugänglichkeit und Benutzerfreundlichkeit: Tools und Plattformen, die auf LLMs basieren, sind zunehmend benutzerfreundlich und zugänglich für Entwickler und Endbenutzer, was zu einer breiteren Akzeptanz und Nutzung führt. Basismodelle wie GPT, BERT, T5 und andere werden von Tausenden von Entwicklern weltweit domänenspezifisch angepasst und weiterentwickelt. Diese Anpassung ist notwendig, um die Modelle effektiv auf spezifische Anwendungen und Branchenanforderungen zuzuschneiden. 

  4. Wirtschaftliche und gesellschaftliche Auswirkungen: Große Sprachmodelle (LLMs) und andere KI-Technologien haben signifikante Auswirkungen in verschiedenen Sektoren, von der Bildung über die Gesundheitsversorgung bis hin zum Kundenservice, was ihre Bedeutung in der modernen Wirtschaft unterstreicht.

 

KI Entwicklung
Domainspezifische Anpassung
Die domänenspezifische Anpassung von Modellen macht den Unterschied:

Jedes Modell hat seine eigenen Stärken, Schwächen und spezifischen Anwendungsfälle. Aus diesem Grund ist es wesentlich für den erfolgreichen Einsatz im Unternehmen, dass ein Modell für einen entsprechenden Use Case sorgfältig ausgewählt und entsprechend angepasst wird. Die Art und Weise, wie ein LLM vortrainiert und fein abgestimmt wird, macht den Unterschied zwischen einem Modell mit akzeptabler Leistung und einem hochmodernen, hochpräzisen LLM aus.

  1. Feinabstimmung (Fine-Tuning): Nachdem ein Modell auf allgemeinen Daten vortrainiert wurde, wird es oft auf spezifischen Datensätzen nachtrainiert, die für eine bestimmte Branche oder Aufgabe relevant sind. Dies verbessert die Leistung des Modells in spezifischen Szenarien, wie medizinischer Diagnostik, rechtlichen Analysen oder kundenspezifischer Interaktion.

  2. Datenanreicherung: Entwickler ergänzen die Trainingsdaten oft um spezielle Terminologie oder Beispiele aus einer bestimmten Branche, um das Verständnis und die Genauigkeit des Modells in diesem Bereich zu erhöhen.

  3. Modellanpassung: Änderungen an der Architektur des Modells können vorgenommen werden, um es besser an spezielle Anforderungen anzupassen. Zum Beispiel könnte ein Modell so modifiziert werden, dass es besser mit kurzen Texten (wie Tweets) oder sehr langen Dokumenten (wie Verträgen) umgehen kann.

  4. Prompt Engineering: Prompt-Engineering beinhaltet die Erstellung von Eingaben für LLMs (Prompts), die dem LLM die zu erledigende Aufgabe effektiv vermitteln und es dazu bringen, genaue und nützliche Ergebnisse zu liefern.

  5. Reinforcement Learning (RL) mit Human Feedback (RLHF): Methode zur Anpassung von vortrainierten LLMs, die menschliches Feedback zur Verbesserung ihrer Leistung nutzt. Zusätzlich gibt es auch andere Ansätze, wie zum Beispiel RL mit KI-Feedback.

Die domänenspezifische Anpassung ist ein kritischer Schritt, um die praktische Anwendbarkeit von KI-Modellen in der realen Welt zu maximieren. Entwickler und Datenwissenschaftler arbeiten kontinuierlich daran, diese Modelle zu verfeinern und auf neue Herausforderungen und Gelegenheiten in verschiedenen Branchen anzupassen.

 

Beispiele hierfür sind:

Gesundheitswesen

  • BioBERT und ClinicalBERT: Diese Variationen des BERT-Modells wurden speziell für die Verarbeitung biomedizinischer und klinischer Texte trainiert. Sie verstehen medizinische Fachsprache und können bei der Diagnosestellung, der Erstellung medizinischer Berichte oder der Extraktion von Informationen aus klinischen Studien unterstützen.

  • GPT-Modelle: Kann für die Erzeugung von medizinischen Berichten oder die Beantwortung von Fragen basierend auf medizinischen Daten verwendet werden.

Finanzwesen

  • FinBERT: Eine Variation von BERT, die speziell für die Analyse finanzieller Texte trainiert wurde. FinBERT kann für die Analyse von Stimmungen in Finanzberichten, Betrugserkennung und Vorhersage von Markttrends eingesetzt werden.

  • GPT-Modelle: Diese können für automatisierte Berichterstattung, Generierung von Zusammenfassungen aus Finanzdokumenten oder die Entwicklung von Chatbots für den Kunden-Support im Finanzbereich angepasst werden.

Rechtswesen

  • Legal-BERT: Ein auf juristische Texte spezialisiertes BERT-Modell, das hilft, die komplexe Sprache von Gesetzen und Verträgen zu verstehen und Informationen aus rechtlichen Dokumenten zu extrahieren.

  • GPT-Modelle: Können angepasst werden, um bei der Automatisierung von Vertragsprüfungen und anderen rechtlichen Dokumentationsprozessen zu helfen.

Kundenservice

  • DialoGPT: Ein auf GPT basiertes Modell, das speziell für die Erstellung von Dialogen in Chatbots entwickelt wurde. Es kann effektiv auf Kundenanfragen antworten und eine natürliche Konversation führen.

  • BERT für Frage-Antwort-Systeme: BERT kann so angepasst werden, dass es effektiv auf spezifische Anfragen von Kunden eingeht, indem es relevante Antworten aus einem Wissensdatenbank extrahiert.

Diese Modelle bieten dank ihrer Flexibilität und Erweiterbarkeit die Grundlage für zahlreiche Anwendungen und werden oft spezifisch für die Bedürfnisse einer bestimmten Branche oder Aufgabe angepasst. Durch Training auf spezialisierten Datensätzen, die typisch für einen bestimmten Sektor sind, werden sie zu wertvollen Werkzeugen für die jeweiligen Fachbereiche.

Best Practices für die Integration

Business Change Lifecycle:

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Best Practices für eine erfolgreiche KI Integration: 

Die Integration von KI in Ihre Geschäftsprozesse eröffnet vielfältige Möglichkeiten Effizienz zu steigern, Innovationen voranzutreiben, Kundenbeziehungen zu vertiefen und die Produktivität zu steigern.
 

Allerdings ist die Integration von KI nicht nur ein technisches Unterfangen, sondern verändert das Unternehmen als Ganzes:  People, Organisation, IT und Prozesse (POPIT). Deshalb sollte ein ganzheitlicher Ansatz bei dem Change-Prozess berücksichtigt werden:

Business Change Lifecycle:

 

Ein ganzheitlicher Ansatz stellt sicher, dass das Projekt zu jedem Zeitpunkt an die Organisation ausgerichtet ist und seine Bedürfnisse berücksichtigt werden. 

Der Projektansatz sollte diese Ausrichtung unterstützen und zudem organisatorische Rahmenbedingungen liefern, die sowohl Verantwortlichkeiten und Zuständigkeiten bereitstellt, als auch eine Projekt-Governance abbilden kann. 

KI-Projekte sind an vielen Stellen experimentell und benötigen einige Iterationen um das gewünschte Ergebnis zu liefern. Von der Konzeption bis zur Implementation ist eine agile Vorgehensweise nützlich. Prince2 Agile liefert hier ein flexibles Framework, welches auf die Projektbedürfnisse zugeschnitten werden kann.

Ein KI-Projekt umfasst grob mehrere iterative Phasen, von der anfänglichen Definition bis zur endgültigen Implementierung und Wartung. Diese Phasen sind entscheidend für den Erfolg von KI-Initiativen und umfasst eine Reihe von Schritten, die sicherstellen, dass das Endprodukt den Erwartungen entspricht und effektiv in die vorhandenen Systeme integriert werden kann.

Wichtige Schritte bei der Umsetzung von KI Projekten:

  1. Setzen Sie klare Ziele: Definieren Sie klare, messbare Ziele für Ihre KI-Initiativen. Überlegen Sie, was Sie mit der Einführung generativer KI erreichen möchten, sei es die Steigerung der Effizienz, die Verbesserung der Kundeninteraktion oder die Förderung von Innovationen.

  2. Partnerschaft mit Experten: Ziehen Sie die Zusammenarbeit mit KI-Experten und -Beratern in Betracht, um von deren Fachwissen zu profitieren und sicherzustellen, dass Ihre KI-Projekte erfolgreich sind. Die Auswahl eines erfahrenen Partners kann entscheidend sein, um die Herausforderungen bei der Implementierung zu überwinden und die Technologie optimal zu nutzen.

  3. Sicherstellung der Datenqualität: Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten sauber, relevant und vielfältig sind, um optimale Leistungen zu gewährleisten. Die Bereinigung und Anreicherung Ihres Datensatzes vor dem Training kann die Genauigkeit und Effektivität der generierten Ergebnisse erheblich verbessern.

  4. Auswahl des richtigen Modells: Wählen Sie ein KI-Modell, das zu Ihren Geschäftsbedürfnissen und technischen Fähigkeiten passt. Berücksichtigen Sie Faktoren wie Integrationsfähigkeit, Skalierbarkeit und fortlaufende Unterstützung. 

  5. Beginnen Sie mit Pilotprojekten und MVPs (Minimal Viable Products): Starten Sie mit kleinen, kontrollierten Pilotprojekten, um die Wirksamkeit der KI in Ihren spezifischen Anwendungsfällen zu testen. Dies ermöglicht es Ihnen, Erfahrungen zu sammeln, Risiken zu minimieren und die Skalierung Ihrer KI-Anwendungen strategisch zu planen.

  6. Bereitstellung adäquater Schulungen: Investieren Sie in die Schulung Ihres Teams, um sicherzustellen, dass sie wissen, wie man generative KI effektiv nutzt. Fördern Sie Experimentierfreudigkeit und kontinuierliches Lernen, um die Kreativität und das Problemlösungspotenzial Ihres Teams zu maximieren.

  7. Sicherstellung von Compliance und ethischer Nutzung: Achten Sie auf ethische Überlegungen bei der Verwendung generativer KI, insbesondere beim Generieren von Inhalten oder bei Entscheidungen, die Kunden oder Stakeholder betreffen. Halten Sie sich über Vorschriften und Best Practices in der KI-Ethik auf dem Laufenden. Ein verantwortungsbewusster Umgang mit generativer KI unter Berücksichtigung von Datenschutz und Nichtdiskriminierung stärkt das Vertrauen der Kunden und die Markenintegrität.

Unsere Services

Our Services

Projekt Management

KI-Projekte sind an vielen Stellen experimentell und benötigen einige Iterationen um das gewünschte Ergebnis zu liefern. Von der Konzeption bis zur Implementation ist eine agile Vorgehensweise nützlich.

Prince2 Agile liefert hier ein flexibles Framework, welches auf die Projektbedürfnisse und Ihre Organistation zugeschnitten werden kann.

Sollten Ihnen nicht genügend Ressourcen zu Verfügung haben, unterstützen wir Sie, die Rollen mit den richtigen Experten zu besetzen.

Individuelle Schulungen

Implementierung

Wir unterstützen Sie bei der Integration der KI in Ihre bestehenden Systeme und Prozesse unter Berücksichtigung ihrer IT-Architekturen und aktueller Regelungen hinsichtlich Datenschutz, Compliance und IT Security. Von der Datenvorbereitung bis zur Integration begleiten wir Sie, um einen reibungslosen Übergang zu gewährleisten. 

Ebenso können wir Sie bei der Softwareentwicklung  und Integration eines einer KI Applikation (z.B. KI Chatbot) unterstützen.

Investieren Sie in die Schulung Ihrer Teams, um sicherzustellen, dass sie wissen, wie man generative KI effektiv nutzt. Fördern Sie Experimentierfreudigkeit und kontinuierliches Lernen, um die Kreativität und das Problemlösungspotenzial Ihres Teams zu maximieren.

Schulungen bieten zudem die Möglichkeit, Ängste und Vorbehalte im Zusammenhang mit KI abzubauen und ein Verständnis für die Chancen und Risiken der Technologie zu schaffen. Sie helfen Ihren Mitarbeitern, die Potenziale von KI besser einzuschätzen und zu verstehen, wie KI-Anwendungen in Ihrem Unternehmen eingesetzt werden können.

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