AI&YOU #38 - Wo der ROI für Gen AI liegt: Verbindung von Unternehmensdaten mit LLMs + Anwendungsfälle mit hohem ROI + unser VC-Leitfaden für Agent-Startups

Statistik der Woche: Nahezu 40% der Unternehmen planen den Aufbau maßgeschneiderter Sprachmodelle für Unternehmen (Quelle: expert.ai)

In dieser Woche beginnen wir unsere Serie zum Thema "Verbindung Ihrer Unternehmensdaten mit einem LLM wie ChatGPT".

Wir werden uns mit einigen Schlüsselthemen aus Artikeln beschäftigen, die wir in dieser Woche geschrieben haben, z. B. mit

Der Wert der Verbindung Ihrer Unternehmensdaten mit einem LLM wie ChatGPT

Der VC-Leitfaden für Agent-Startups: LLM Integration Startups

Vorbereitung Ihrer Belegschaft auf die Verwendung eines benutzerdefinierten, in Unternehmensdaten integrierten LLM

Bei Skim AI haben wir erkannt, dass die Verbindung von großen Sprachmodellen mit Ihren Daten einen erheblichen Return on Investment (ROI) bringt. Unser Team ist auf die Beratung und den Aufbau solcher Lösungen für Unternehmen spezialisiert, um Kosten zu senken, die Skalierbarkeit zu erhöhen und den Entscheidungsträgern Einblicke zu verschaffen.

Wenn Sie herausfinden möchten, wie LLMs Ihre Geschäftsabläufe verbessern können, z. B. durch anpassbare Kundensupport- und FAQ-Agenten, Agenten für die Umwandlung von natürlicher Sprache in SQL (oder Datenbanksprache), Marketing-Agenten und Agenten für die Vertriebsförderung, wenden Sie sich an uns für ein kostenloses Beratungsgespräch.

Wenn Sie Fragen haben, können Sie diese gerne in den Kommentaren stellen!

AI&YOU #38: Der Wert der Verbindung der Daten Ihres Unternehmens mit einem LLM wie ChatGPT

In der heutigen KI-Landschaft stellt die Integration von großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) in Unternehmenssysteme einen bedeutenden Wandel hin zu einer effizienteren und fundierten Entscheidungsfindung dar. LLMs wie ChatGPT verändern die Art und Weise, wie Unternehmen auf Daten zugreifen und diese nutzen. Diese hochentwickelten Modelle bieten ein neues Paradigma, bei dem Daten nicht nur für IT-Spezialisten, sondern für das gesamte Unternehmensspektrum zugänglicher und besser nutzbar werden.

Stellen Sie sich vor, Sie könnten einem privaten ChatGPT-Äquivalent Ihre Fragen zu Unternehmensdaten stellen - klingt verlockend, oder? Stellen Sie sich vor, dass Sie nicht 1 bis 3 Tage warten müssen, bis Ihre Datenanfragen von einem Ingenieur oder jemandem, der eine Datenbankprogrammiersprache wie SQL oder eine Datenmanipulationssprache wie R beherrscht, beantwortet werden. Die Daten stehen den Entscheidungsträgern in den Bereichen Finanzen, Analyse, Marketing, Vertrieb, Projektmanagement usw. sofort zur Verfügung.

Zugänglichkeit und Effizienz

Die Integration von LLMs in Unternehmenssysteme stellt einen bedeutenden Wandel in Bezug auf die Datenverfügbarkeit und die betriebliche Effizienz dar und bricht die traditionellen Informationssilos zwischen verschiedenen Abteilungen auf. Dieser Fortschritt ermöglicht einen raschen und effektiven Zugriff auf Daten und deren Interpretation und revolutioniert die Arbeitsweise von Unternehmen. Vertriebsteams können nun Kundendaten und Markteinblicke in Echtzeit nutzen, um ihre Strategien rasch anzupassen, während die Personalabteilung umfangreiche Mitarbeiterdaten effizienter verarbeiten kann, was die Personalanalyse und Personalplanung verbessert.

Diese nahtlose Integration von LLMs steigert die Produktivität erheblich, indem sie den Zeitaufwand für den Datenzugriff und die Datenanalyse reduziert, so dass sich die Teams auf strategische Aufgaben statt auf die Datenverwaltung konzentrieren können. Die sich daraus ergebende Produktivitätssteigerung verbessert den gesamten Geschäftsbetrieb erheblich und trägt direkt zum Wettbewerbsvorteil und Erfolg eines Unternehmens in der modernen Geschäftswelt bei.

Befähigung zur Entscheidungsfindung

Die Integration von LLMs in Unternehmen hat auch die Entscheidungsprozesse revolutioniert, insbesondere für nichttechnische Mitarbeiter und Manager. Mit LLMs erhalten diese Personen die Möglichkeit, komplexe Datensätze unabhängig abzufragen und zu interpretieren, eine Fähigkeit, die zuvor IT-Abteilungen oder Datenspezialisten vorbehalten war.

Dadurch wird der Datenzugriff im gesamten Unternehmen demokratisiert und eine Kultur der fundierten Entscheidungsfindung gefördert. Dank dieser Fähigkeit müssen Unternehmen auch weniger Mitarbeiter mit speziellen Programmierkenntnissen einstellen, um Daten abrufen zu können.

Manager können jetzt zum Beispiel Abfragen in natürlicher Sprache verwenden, um Trends bei der Benutzerbindung schnell zu verstehen oder die aktuelle Verkaufsleistung mit historischen Daten zu vergleichen. Diese Funktion stellt sicher, dass wichtige Geschäftsentscheidungen auf aktuellen, umfassenden Informationen beruhen, was zu effektiveren Strategien und Ergebnissen führt.

Die Integration von LLM in Unternehmen verbessert nicht nur die Geschwindigkeit und Qualität der Entscheidungsfindung, sondern fördert auch ein flexibleres Geschäftsumfeld. Manager und Teamleiter können schneller und präziser auf Marktveränderungen und interne Herausforderungen reagieren und so sicherstellen, dass das Unternehmen wettbewerbsfähig und reaktionsfähig bleibt.

Praktische Auswirkungen der Verbindung von Unternehmensdaten mit LLMs

Die Integration von Unternehmensdaten mit LLMs eröffnet neue Möglichkeiten in verschiedenen Branchen:

Finanzdienstleistungen: LLMs ermöglichen es Finanzinstituten, einen personalisierten Kundenservice anzubieten und Risikobewertungen durchzuführen. Ermöglichen Sie Ihren Kunden, ihre Daten abzufragen, oder sehen Sie sich als Unternehmen Trends an und fragen Sie Ihre eigenen Daten ab. Analysieren Sie Kundendaten für individuelle Finanzberatung und Betrugserkennung, identifizieren Sie Problemkonten und lukrative Konten und verbessern Sie gleichzeitig die Servicequalität und Sicherheit.

Marketing: Die Integration von Marketingdaten mit LLMs revolutioniert die Erstellung von Inhalten für soziale Medien und Blogs. Texte, die den Markenrichtlinien folgen und mit Blick auf Ihre Zielkunden und die Positionierung Ihres Unternehmens geschrieben werden. Unternehmen nutzen LLMs zur Analyse von Kundendaten und Markttrends, um zielgerichtete und ansprechende Inhalte zu erstellen.

Gesundheitswesen: Im Gesundheitswesen kann die Integration von Patientenakten und medizinischer Forschung mit multimodalen LLMs zu genaueren Diagnosen und Behandlungsplänen führen, was die Patientenversorgung erheblich verbessert. Es kann auch dazu beitragen, die Kommunikation zu personalisieren und den Patienten ein höheres Maß an Kommunikation und insgesamt eine bessere Erfahrung zu bieten.

Bildung: Bildungseinrichtungen nutzen LLMs mit Leistungsdaten von Schülern, um Lernerfahrungen anzupassen. Institutionen und akademische Verlage, Lehrplan- und Inhaltsersteller können maßgeschneiderte Bildungsmaterialien und Lehrpläne in großem Umfang erstellen.

Juristische Dienstleistungen: Anwaltskanzleien integrieren juristische Dokumente und Fallakten mit LLMs, um die Dokumentenanalyse und -recherche zu beschleunigen, die Zeit für juristische Schriftsätze zu verkürzen und die Effizienz der Fallvorbereitung zu verbessern.

Lesen Sie den Rest der Bewerbungen aus der Industrie in unserem Blog.

Vorbereitung Ihrer Belegschaft auf die Verwendung eines benutzerdefinierten, in Unternehmensdaten integrierten LLM

Die Implementierung eines benutzerdefinierten LLM, das mit Ihren Unternehmensdaten integriert ist, kann sehr effizient sein und erfordert minimale Ausbildung für Ihre Arbeitskräfte. Wenn diese Modelle effektiv integriert werden, sind sie intuitiv und benutzerfreundlich gestaltet, so dass die Mitarbeiter interagieren und wertvolle Erkenntnisse gewinnen können. natürliche Sprache. Diese Zugänglichkeit bedeutet, dass Ihre gesamte Belegschaft, unabhängig von ihren technischen Kenntnissen, das LLM für verschiedene Geschäftsanforderungen nutzen kann.

Normalerweise kann der Prozess so einfach sein wie die Integration einer API in Ihre bestehende Software oder die Nutzung eines Web-Dashboards. Wir haben beides vor einigen Monaten für Kunden entwickelt und betreuen es seitdem. Wenn Sie daran interessiert sind, unsere Plattform mit unseren anfänglichen 4 Anwendungsfällen zu testen: 1) FAQ-Bots, 2) Natürliche Sprache für SQL / andere Datenbanken, 3) Marketing-Mitarbeiter, die auf unsere (oder Ihre) Marke abgestimmt sind, 4) Sales Enablement Agents für Outreach und Follow-ups, senden Sie mir eine Nachricht oder eine E-Mail. Wir haben es einfach gemacht, benutzerdefinierte Prompts einzustellen, das Modell Ihrer Wahl zu verwenden, Dokumente hochzuladen und Ihre Daten für die Verwendung im Modell + Apis für individuell gehostete KI-Mitarbeiter / Agenten zu vektorisieren.

Die Schulung für die individuelle LLM-Nutzung konzentriert sich auf Grundverständnis und bewährte Praktikeneinschließlich "Prompt-Engineering" und kritischer Interpretation von Modellantworten. Dadurch wird sichergestellt, dass Mitarbeiter in allen Funktionen LLMs sicher nutzen können, der Datenzugang demokratisiert wird und eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung gefördert wird.

Praktische Erfahrungen mit maßgeschneiderten LLMs, die reale Geschäftsszenarien einbeziehen, festigen das theoretische Wissen und fördern die Kompetenz. Fallstudien und Live-Demonstrationen zeigen praktische Anwendungen, die den Komfort und die Fähigkeiten bei täglichen Aufgaben verbessern.

Schulungen zur ethischen Nutzung und zum Datenschutz sind unerlässlich, insbesondere beim Umgang mit sensiblen Informationen. Mitarbeiter müssen die Datenschutzgesetze und die Bedeutung von sicheren Datenpraktiken verstehendie Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten und das Vertrauen der Kunden zu gewinnen.

Pflege einer Kultur, die auf Anpassungsfähigkeit und kontinuierliches Lernen ist entscheidend für den Erfolg der LLM-Integration. Die Förderung der Weiterbildung stellt sicher, dass die Arbeitskräfte fähig und sicher im Umgang mit der sich entwickelnden LLM-Technologie bleiben.

Bei der Vorbereitung Ihrer Mitarbeiter auf die benutzerdefinierte LLM-Integration geht es darum, einen Wandel in der Technologienutzung zu vollziehen. Durch die Konzentration auf Anpassungsfähigkeit, kontinuierliches Lernen und ethische Nutzung der Technologie, Unternehmen können das LLM-Potenzial maximieren, die Voraussetzungen für fortlaufende Innovationen schaffen und ihre Arbeitskräfte an der Spitze der KI-Revolution positionieren.

Leitfaden für VCs zur Integration von LLMs in Startups

Risikokapitalgeber haben ihre Aufmerksamkeit auf KI-Startups gerichtet, insbesondere auf solche, die LLMs und generative KI. Da sich das enorme Potenzial der generativen KI entfaltet, ist es für Risikokapitalgeber entscheidend, die Feinheiten und strategischen Auswirkungen dieser Investitionen zu verstehen.

Entmystifizierung der LLM-Integration in Start-ups

LLMs erleichtern Problemlösungen und innovative Ansätze bei der Erstellung von Inhalten, im Kundendienst und bei der Datenanalyse und bieten praktische Lösungen durch die Interpretation komplexer menschlicher Sprache. Für Start-ups bedeuten LLMs wie ChatGPT einen Wettbewerbsvorteil, da sie komplexe Aufgaben automatisieren und fundierte, datengestützte Entscheidungen ermöglichen, die für die Beurteilung von Risikokapitalinvestitionen entscheidend sind. Allerdings gibt es auch einige wichtige Risiken, auf die man achten sollte.

Bewertung des Potenzials von LLM-integrierten Start-ups

Risikokapitalgeber müssen die Tiefe und Skalierbarkeit von Start-ups, die LLM einsetzen, bewerten. Zu den wichtigen Überlegungen gehören der Integrationsgrad von LLMs innerhalb ihrer Angebote, die Skalierbarkeit von KI-gesteuerten Lösungen und die einzigartige Marktdifferenzierung

Eine wirksame LLM-Integration, die branchenspezifische Probleme löst oder die Nutzererfahrung verbessert, bedeutet nachhaltige Wirkung. Start-ups, die neuartige KI-Anwendungen oder wesentliche Verbesserungen gegenüber bestehenden Lösungen vorweisen können, werden wahrscheinlich das Interesse des Marktes aufrechterhalten und erhebliche Investitionsrenditen bieten.

Risiken bei KI-Investitionen für Risikokapitalgeber

Risikokapitalgeber sind bei KI- und LLM-Investitionen mit einzigartigen Risiken konfrontiert, was ein zweischneidiges Schwert sein kann. Dieselbe Abhängigkeit von einem Produkt eines Drittanbieters, die zum Erfolg führt, kann sich auch auf den Betrieb eines Start-ups auswirken, wenn sich die KI-Dienste ändern.

Datenschutz und Sicherheit sind ebenfalls von entscheidender Bedeutung, da Startups, die mit sensiblen Daten umgehen, robuste Datenschutzmaßnahmen benötigen. Die Nachhaltigkeit von KI-gesteuerten Geschäftsmodellen, Wege zur Rentabilität und langfristige Wachstumsstrategien sind bei der Bewertung der Investitionsfähigkeit von entscheidender Bedeutung. VCs müssen das innovative Potenzial gegen diese Risiken abwägen, um in Startups zu investieren, die einen nachhaltigen Einfluss auf die Branche haben.

Strategische VC-AI-Investitionsansätze

Risikokapitalgeber im Bereich KI und LLM müssen ein Gleichgewicht zwischen Begeisterung und gründlicher Bewertung finden. Das Verständnis der Nuancen der LLM-Integration, der Nachhaltigkeit von Geschäftsmodellen und der inhärenten Risiken ist der Schlüssel zu fundierten Investitionen.

Die Auseinandersetzung mit den Mechanismen der LLM-Integration und den Auswirkungen hilft Investoren, zwischen Hype und echtem Wert zu unterscheiden und Unternehmen zu unterstützen, die das Potenzial der KI effektiv nutzen und die Herausforderungen meistern. Dieser strategische Ansatz ist entscheidend für die Förderung einer Zukunft, in der sich Technologie und Wirtschaft erfolgreich gemeinsam weiterentwickeln.

Lesen Sie den Blog und erfahren Sie mehr über unseren VC-Leitfaden.


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