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Effektiver Einsatz von Large Language Models in Unternehmen: Ein Praxisbericht

Einleitung Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmensprozesse schreitet rapide voran. Ein besonderer Fokus liegt auf den sogenannten Large Language Models (LLMs), die Unternehmen dabei unterstützen, Wissensmanagement und interne Kommunikation zu optimieren. In diesem Artikel präsentieren wir praxisnahe Erkenntnisse aus ersten Projekten sowie konkrete Einsatzszenarien von LLMs im Unternehmensumfeld.

Dieser Artikel dient als Begleitartikel zur aufgezeichneten Websession, die zusammen mit dem Artikel veröffentlicht wird. Die Aufzeichnung enthält weiterführende Erklärungen und Live-Demonstrationen der vorgestellten Lösungen.

1. Grundlagen eines Large Language Models Ein Large Language Model (LLM) ist ein KI-gestütztes Modell, das mit riesigen Datenmengen trainiert wird, um Texte zu analysieren, zu verstehen und darauf zu reagieren. Diese Modelle nutzen fortschrittliche Algorithmen, um menschenähnliche Antworten zu generieren. Der Schlüssel zu ihrer Effektivität liegt in der enormen Datenbasis, die durch gezieltes Training und Feintuning verfeinert wird.
2. Bedeutung von LLMs für Unternehmen Unternehmen stehen vor der Herausforderung, große Mengen an internen Informationen effizient zugänglich zu machen. Ein LLM kann dabei helfen, indem es Mitarbeitern ermöglicht, direkt auf relevante Informationen zuzugreifen, ohne sich durch verschiedene Systeme oder Dokumente wühlen zu müssen. Beispiele für Anwendungsfälle sind:

• HR-Prozesse: Antworten auf Fragen zu Urlaubsregelungen oder Krankmeldungen.
• IT-Support: Anleitungen zur Fehlerbehebung und FAQ-Systeme.
• Kundenservice: Bereitstellung personalisierter Informationen zu Tarifen, Rechnungen und Verträgen.

3. Der hybride Ansatz zur Implementierung von LLMs Ein entscheidender Faktor für den erfolgreichen Einsatz von LLMs in Unternehmen ist die Wahl des richtigen Hosting-Modells. Drei Ansätze sind möglich:

• On-Premise: Vollständige Kontrolle, jedoch hohe Kosten für Hardware und Wartung.
• Cloud-basiert: Flexible Skalierung, aber potenzielle Sicherheitsrisiken.
• Hybrider Ansatz: Kombination aus Cloud-Diensten für die KI-Modelle und internen Servern für die Datenhaltung.

Die Wahl des hybriden Modells erlaubt es Unternehmen, die leistungsfähigen Rechenressourcen externer Anbieter zu nutzen, während sensible Unternehmensdaten weiterhin intern gesichert bleiben.

4. Die technische Umsetzung mit dem cronos Framework Das von cronos entwickelte LLM-Framework ermöglicht eine nahtlose Integration in bestehende Unternehmenssysteme. Die Architektur umfasst:

• Schnittstellen für die Nutzung von verschiedenen LLMs (OpenAI, Gemini, usw.)
• Eigene Crawler, um unterschiedliche Daten aus unterschiedlichen Quellen zu beschaffen
• Rahmen für die Vektordatenbank im Unternehmensnetzwerk
• Bausteine für verschiedene Möglichkeiten des Hostings

Das Framework ist modular aufgebaut, sodass es flexibel an die individuellen Anforderungen eines Unternehmens angepasst werden kann.

5. Live-Demo: Anwendung in einem Unternehmensportal In einem Praxisbeispiel wurde ein LLM in das Unternehmensportal Heimathafen integriert. Über eine einfache Sucheingabe konnten Mitarbeiter Fragen zu internen Prozessen oder Kollegen stellen, beispielsweise:

• "Welche Branchenerfahrung besitzt Pascal Kessel?"
• "Welche Programmiersprachen beherrscht Mario Kellner?"

Das System authentifizierte den Nutzer automatisch und lieferte innerhalb weniger Sekunden eine präzise Antwort basierend auf internen Datenbanken. Diese praxisnahe Demonstration zeigte eindrucksvoll, wie LLMs unternehmensspezifische Informationen effizient bereitstellen können.

6. Herausforderungen und Lessons Learned Die Implementierung eines LLMs bringt auch Herausforderungen mit sich, darunter:

• Datenqualität: Je präziser und aktueller die Trainingsdaten, desto zuverlässiger die Antworten.
• Sicherheitsaspekte: Sensible Daten müssen geschützt und der Zugriff reguliert werden.
• Halluzinationen: KI-Modelle können fehlerhafte oder irreführende Informationen generieren. Dies erfordert eine kontinuierliche Optimierung und Qualitätskontrolle.

cronos hat diese Herausforderungen durch den modularen Ansatz des Frameworks und gezielte Anpassungen erfolgreich gemeistert.

7. Fazit und Ausblick Large Language Models bieten Unternehmen eine enorme Chance, Wissensmanagement und interne Prozesse zu optimieren. Durch den hybriden Ansatz und eine gezielte Integration lassen sich maßgeschneiderte Lösungen entwickeln, die sowohl Sicherheit als auch Effizienz gewährleisten.

Mit kontinuierlicher Weiterentwicklung und Anpassung an spezifische Unternehmensanforderungen wird sich der Einsatz von LLMs weiter etablieren. Unternehmen, die frühzeitig investieren, sichern sich entscheidende Wettbewerbsvorteile in einer zunehmend digitalisierten Welt.

Für weitere Informationen und individuelle Beratung steht Ihnen das Team von cronos jederzeit zur Verfügung.

Die dazugehörige Websession-Aufzeichnung finden Sie im Anhang zu diesem Artikel. Sie bietet ergänzende Einblicke und praxisnahe Demonstrationen der hier beschriebenen Inhalte.

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