{"id":7819,"date":"2024-02-07T18:52:58","date_gmt":"2024-02-07T23:52:58","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=7819"},"modified":"2024-05-29T18:40:35","modified_gmt":"2024-05-29T23:40:35","slug":"aiyou-40-retrieval-augmented-generation-rag-in-enterprise-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/de\/aiyou-40-retrieval-augmented-generation-rag-in-enterprise-ai\/","title":{"rendered":"AI&amp;YOU #40: Retrieval-Augmented Generation (RAG) in der Unternehmens-KI"},"content":{"rendered":"<p><strong><u>Statistik der Woche:<\/u><\/strong><u> J\u00e4hrliche Wachstumsrate von 37,3% in der KI-Industrie von 2023 bis 2030<\/u><\/p>\n\n\n<p>In dieser Woche setzen wir unsere Serie zum Thema \"Verbindung Ihrer Unternehmensdaten mit einem LLM wie ChatGPT\" fort, indem wir die Retrieval-Augmented Generation (RAG) betrachten.<\/p>\n\n\n<p>Wir werden uns mit einigen Schl\u00fcsselthemen besch\u00e4ftigen, wie zum Beispiel:<\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Verst\u00e4ndnis der Retrieval-Augmented Generation (RAG)<\/p><\/li><li><p>Anwendungen der RAG in Unternehmen<\/p><\/li><li><p>Vorteile der Integration von RAG mit Enterprise LLMs<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n<p><strong>Wir werden auch auf einige wichtige KI-Statistiken f\u00fcr Unternehmen und Arbeitskr\u00e4fte eingehen, die Sie f\u00fcr 2024 kennen sollten.<\/strong>\n\n\nWir bei Skim AI haben erkannt, dass die Verbindung von gro\u00dfen Sprachmodellen mit Ihren Daten einen erheblichen Return on Investment bietet. Unser Team ist auf die Beratung und Entwicklung solcher L\u00f6sungen f\u00fcr Unternehmen spezialisiert, um Kosten zu senken, die Skalierbarkeit zu erh\u00f6hen und den Entscheidungstr\u00e4gern Einblicke zu verschaffen. Wenn Sie herausfinden m\u00f6chten, wie LLMs Ihre Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufe verbessern k\u00f6nnen, z. B. durch anpassbare Kundensupport- und FAQ-Agenten, Natural Language to SQL-Agenten, Marketing-Agenten und Sales Enablement-Agenten, kontaktieren Sie uns f\u00fcr ein Beratungsgespr\u00e4ch.\n\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Inhalts\u00fcbersicht<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Inhaltsverzeichnis umschalten\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Umschalten auf<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/aiyou-40-retrieval-augmented-generation-rag-in-enterprise-ai\/#AI_YOU_40_Retrieval-Augmented_Generation_RAG_in_Enterprise_AI\" >AI&amp;YOU #40: Retrieval-Augmented Generation (RAG) in der Unternehmens-KI<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/aiyou-40-retrieval-augmented-generation-rag-in-enterprise-ai\/#Understanding_Retrieval-Augmented_Generation_RAG\" >Verst\u00e4ndnis der Retrieval-Augmented Generation (RAG)<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/aiyou-40-retrieval-augmented-generation-rag-in-enterprise-ai\/#Components_of_RAG\" >Bestandteile der RAG<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/aiyou-40-retrieval-augmented-generation-rag-in-enterprise-ai\/#Applications_of_RAG_in_Enterprises\" >Anwendungen der RAG in Unternehmen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/aiyou-40-retrieval-augmented-generation-rag-in-enterprise-ai\/#Challenges_and_Considerations_in_Implementing_RAG\" >Herausforderungen und \u00dcberlegungen bei der Umsetzung von RAG<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/aiyou-40-retrieval-augmented-generation-rag-in-enterprise-ai\/#Future_of_RAG_in_Enterprise_AI\" >Die Zukunft der RAG in der Unternehmens-KI<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/aiyou-40-retrieval-augmented-generation-rag-in-enterprise-ai\/#10_Enterprise_AI_Stats_to_Know_in_2024\" >10 KI-Statistiken f\u00fcr Unternehmen, die man im Jahr 2024 kennen sollte<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/aiyou-40-retrieval-augmented-generation-rag-in-enterprise-ai\/#Top_10_Consumer_and_Workforce_AI_Stats_for_2024\" >Die 10 wichtigsten KI-Statistiken f\u00fcr Verbraucher und Arbeitskr\u00e4fte im Jahr 2024<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"AI_YOU_40_Retrieval-Augmented_Generation_RAG_in_Enterprise_AI\"><\/span><strong>AI&amp;YOU #40: Retrieval-Augmented Generation (RAG) in der Unternehmens-KI<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\nIm Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz, insbesondere im Rahmen von Unternehmensanwendungen, l\u00e4utet die Integration fortschrittlicher Techniken wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) eine neue \u00c4ra der Effizienz und Pr\u00e4zision ein. Als Teil unserer fortlaufenden Serie \u00fcber <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/de\/maximierung-des-geschaftspotenzials-wie-man-llms-mit-unternehmensdaten-integriert\/\">Verbindung von Unternehmensdaten mit gro\u00dfen Sprachmodellen (LLMs)<\/a>ist das Verst\u00e4ndnis der Rolle und der Funktionsweise der RAG von entscheidender Bedeutung.\n\n\nRAG steht an der Schnittstelle zwischen innovativen KI-Technologien und praktischen Gesch\u00e4ftsanwendungen. Sie stellt eine bedeutende Entwicklung in der Art und Weise dar, wie KI-Systeme, insbesondere LLMs, Informationen verarbeiten, abrufen und nutzen. Im Kontext von Unternehmen, die mit riesigen Datenmengen umgehen, bietet die RAG einen transformativen Ansatz zur Bew\u00e4ltigung wissensintensiver Aufgaben und stellt die Bereitstellung relevanter und aktueller Informationen sicher.\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Understanding_Retrieval-Augmented_Generation_RAG\"><\/span><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/de\/abfrage-der-erweiterten-generation-rag-in-der-unternehmens-ki\/\">Verst\u00e4ndnis der Retrieval-Augmented Generation (RAG)<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\nRAG ist ein hochentwickelter KI-Mechanismus, der die Funktionalit\u00e4t von LLMs durch die Integration eines dynamischen Abfragesystems verbessert. Dieses System erm\u00f6glicht es den LLMs, auf externe, aktuelle Datenquellen zuzugreifen und diese zu nutzen, wodurch ihre Antworten mit einem breiteren Spektrum an Informationen angereichert werden.\n\n\nIm Kern kombiniert RAG zwei Hauptprozesse: das Abrufen relevanter Informationen aus einer umfangreichen Datenbank und die Generierung einer kontextuell angereicherten Antwort auf der Grundlage dieser abgerufenen Daten. Das Modell f\u00fchrt zun\u00e4chst eine semantische Suche in einer strukturierten Datenbank durch, die oft als Vektorraum konzipiert ist. Diese Vektordatenbank ist eine organisierte Sammlung numerischer Darstellungen verschiedener Datenpunkte, einschlie\u00dflich Text und anderer Formen von Informationen. Einige der beliebtesten Vektordatenbanken sind: <strong>Chroma, Pinecone, Weaviate, Faiss,<\/strong> und <strong>Qdrant.<\/strong>\n\n\nWenn RAG eine Anfrage erh\u00e4lt, nutzt es fortschrittliche Algorithmen, um in diesem Vektorraum zu navigieren und die relevantesten Daten in Bezug auf die Anfrage zu identifizieren. Der Abrufmechanismus ist so konzipiert, dass er die semantischen Beziehungen zwischen der Abfrage und den Datenbankinhalten versteht und sicherstellt, dass die ausgew\u00e4hlten Daten kontextuell mit der Absicht der Abfrage \u00fcbereinstimmen.\n\n\n<figure>\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/91e430f7-d9ce-4a16-b995-a1a9eec7603a.png\" \/>\n<\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Components_of_RAG\"><\/span>Bestandteile der RAG<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\nDie Funktionsweise der RAG l\u00e4sst sich anhand ihrer beiden Hauptkomponenten verstehen:\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Mechanismus zum Abrufen von Daten<\/strong>: Diese Komponente ist f\u00fcr die Anfangsphase des RAG-Prozesses zust\u00e4ndig. Sie beinhaltet die Suche in der Vektordatenbank nach Daten, die semantisch relevant f\u00fcr die Eingabeanfrage sind. Hochentwickelte Algorithmen analysieren die Beziehungen zwischen der Abfrage und dem Inhalt der Datenbank, um die am besten geeigneten Informationen und die genaueste Antwort f\u00fcr die Erstellung der Antwort zu ermitteln.<\/p><\/li><li><p><strong>Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (NLP)<\/strong>: Die zweite Phase umfasst NLP, in der das LLM die abgerufenen Daten verarbeitet. Mithilfe von NLP-Techniken integriert das Modell die abgerufenen Informationen in seine Antwort. Dieser Schritt ist von entscheidender Bedeutung, da er sicherstellt, dass die Ausgabe nicht nur faktisch korrekt, sondern auch sprachlich koh\u00e4rent und kontextuell passend ist.<\/p><\/li>\n<\/ol>\n\n\n<p>Durch diese Komponenten werden die F\u00e4higkeiten von LLMs, insbesondere bei Aufgaben, bei denen sie relevante Informationen abrufen m\u00fcssen, durch Abfrage und Generierung erheblich erweitert. Diese Kombination aus Abfrage- und Generierungsprozessen erm\u00f6glicht es LLMs, Antworten zu geben, die umfassender und auf den aktuellen Wissensstand abgestimmt sind, was sie zu unsch\u00e4tzbaren Werkzeugen in verschiedenen Unternehmensanwendungen macht, bei denen schnelle und pr\u00e4zise Informationen entscheidend sind.\n\n\n<figure>\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/2b96c2dc-c769-4c79-acd6-b0abfb4ca5ef.png\" \/>\n<\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Applications_of_RAG_in_Enterprises\"><\/span><strong>Anwendungen der RAG in Unternehmen<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\nRAG bietet eine F\u00fclle von praktischen Anwendungen in Unternehmen, insbesondere in den Bereichen semantische Suche, Informationsabfrage, Kundenservice und Inhaltserstellung. Seine F\u00e4higkeit, auf eine Vielzahl von Daten dynamisch zuzugreifen und diese zu nutzen, macht es zu einem unsch\u00e4tzbaren Werkzeug f\u00fcr Unternehmen, die verschiedene Abl\u00e4ufe optimieren wollen.\n\n\n<strong>Semantische Suche und effizientes Informationsretrieval<\/strong>\n\n\nRAG verbessert die semantische Suche f\u00fcr Unternehmen und liefert kontextrelevante Ergebnisse aus gro\u00dfen Datenmengen, ideal f\u00fcr Unternehmen, die schnell pr\u00e4zise Informationen ben\u00f6tigen.\n\n\n<strong>Verbesserung des Kundendienstes<\/strong>\n\n\nRAG verbessert die Effizienz des Kundenservices, indem es genaue, personalisierte Antworten auf der Grundlage von Echtzeitdaten liefert, wie z. B. Bestellstatus oder Produktempfehlungen auf der Grundlage der Kaufhistorie.\n\n\n<strong>Verbesserung der Inhaltserstellung<\/strong>\n\n\nRAG hilft bei der Erstellung relevanter und ansprechender Inhalte, indem es auf aktuelle Informationen zugreift und sich an aktuellen Trends und Publikumsinteressen f\u00fcr effektive Marketingkampagnen orientiert.\n\n\n<figure>\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/ffee559b-5c4f-4d5a-95a3-406272a9d0b4.png\" \/>\n<\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Challenges_and_Considerations_in_Implementing_RAG\"><\/span><strong>Herausforderungen und \u00dcberlegungen bei der Umsetzung von RAG<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\nDie Implementierung von Retrieval Augmented Generation in Unternehmen bringt eine Reihe eigener Herausforderungen und \u00dcberlegungen mit sich. Um das volle Potenzial von RAG auszusch\u00f6pfen, m\u00fcssen Unternehmen Aspekte wie Datenqualit\u00e4t, Management und die mit der Nutzung verbundenen ethischen und datenschutzrechtlichen Bedenken sorgf\u00e4ltig ber\u00fccksichtigen.\n\n\n<strong>Skalierung \u00fcber feste Kontextfenster hinaus<\/strong>\n\n\nRAG erm\u00f6glicht LLMs den Zugriff auf gro\u00dfe Datenpools au\u00dferhalb ihrer festen Kontextfenster, was f\u00fcr Unternehmen mit gro\u00dfen, dynamischen Daten von entscheidender Bedeutung ist und die Informationsverarbeitung und Modellskalierbarkeit verbessert.\n\n\n<strong>Verbesserung von Genauigkeit und Relevanz in Unternehmensanwendungen<\/strong>\n\n\nDie Integration von RAG mit LLMs verbessert die Genauigkeit und Relevanz von Antworten durch die Einbeziehung von Echtzeitinformationen aus verschiedenen Quellen, was in Sektoren wie dem Finanzwesen f\u00fcr aktuelle Markteinblicke unerl\u00e4sslich ist.\n\n\n<strong>Informationen aktuell und auf dem neuesten Stand halten<\/strong>\n\n\nRAG stellt sicher, dass LLMs die aktuellsten Daten verwenden, was f\u00fcr Aufgaben, die die neuesten Informationen f\u00fcr die Entscheidungsfindung erfordern, wie z. B. im Lieferkettenmanagement f\u00fcr Bestands- und Logistikaktualisierungen in Echtzeit, unerl\u00e4sslich ist.\n\n\nDie Integration von RAG in Unternehmens-LLMs erh\u00f6ht deren Funktionalit\u00e4t erheblich und macht sie effektiver f\u00fcr fundierte Entscheidungen, strategische Planung und operatives Management in verschiedenen Gesch\u00e4ftsszenarien.\n\n\n<figure>\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/c7cbc495-2286-477a-9b35-7a3ca2ad2e81.png\" \/>\n<\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Future_of_RAG_in_Enterprise_AI\"><\/span>Die Zukunft der RAG in der Unternehmens-KI<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\nRAG gestaltet die Zukunft der k\u00fcnstlichen Intelligenz in Unternehmen und verspricht Fortschritte in Bezug auf Genauigkeit, Geschwindigkeit und die Bearbeitung komplexer Abfragen. Im Zuge der Weiterentwicklung von Machine-Learning-Modellen wird erwartet, dass RAG eine nuanciertere Informationssuche erm\u00f6glicht und die N\u00fctzlichkeit gro\u00dfer Sprachmodelle f\u00fcr verschiedene Gesch\u00e4ftsaufgaben verbessert.\n\n\nDie strategische Rolle von RAG in der k\u00fcnstlichen Intelligenz von Unternehmen ist von entscheidender Bedeutung, da sie Wettbewerbsvorteile bei der Datennutzung und umsetzbare Erkenntnisse bietet. Mit RAG ausgestattete LLMs sind von zentraler Bedeutung f\u00fcr Unternehmen, die die digitale Transformation vorantreiben und zu intelligenteren Entscheidungen, innovativen L\u00f6sungen und personalisierten Kundenerlebnissen f\u00fchren. Diese Technologie stellt einen bedeutenden Wandel in der Art und Weise dar, wie Unternehmen in einer datengesteuerten Welt operieren und konkurrieren, und ihre Weiterentwicklung wird branchenweite Innovationen und Effizienz vorantreiben.\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_Enterprise_AI_Stats_to_Know_in_2024\"><\/span><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/de\/10-ki-statistiken-fur-unternehmen-im-jahr-2024\/\">10 KI-Statistiken f\u00fcr Unternehmen, die man im Jahr 2024 kennen sollte<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\nMit Blick auf das Jahr 2024 entwickelt sich die KI-Landschaft in Unternehmen in nie dagewesener Weise weiter. Diese Woche stellen wir Ihnen au\u00dferdem 10 KI-Statistiken f\u00fcr Unternehmen vor, die Sie f\u00fcr dieses Jahr kennen sollten:\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>KI-Marktgr\u00f6\u00dfe wird bis 2027 voraussichtlich $407 Mrd. erreichen<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>J\u00e4hrliche Wachstumsrate von 37,3% in der KI-Industrie von 2023 bis 2030<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>KI steht bei 83% der Unternehmen an erster Stelle der Unternehmensstrategie<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>79% der Unternehmensstrategen geben an, dass KI f\u00fcr ihren Erfolg im Jahr 2024 von entscheidender Bedeutung sein wird<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>KI wird bis 2030 voraussichtlich 14,5% des nordamerikanischen BIP ausmachen<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>75% der Top-F\u00fchrungskr\u00e4fte glauben, dass KI in ihren Unternehmen implementiert werden wird<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>Der globale KI-Markt hat einen Wert von $150,2 Mrd. und wird voraussichtlich weiter steigen<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>64% der Unternehmen glauben, dass KI dazu beitragen wird, ihre Gesamtproduktivit\u00e4t zu steigern<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>25% der Unternehmen setzen auf die Einf\u00fchrung von KI, um den Arbeitskr\u00e4ftemangel zu beheben<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>KI wird bis 2030 21% Nettozuwachs zum US-BIP beisteuern<\/strong><\/p><\/li>\n<\/ol>\n\n\n<figure>\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/38854b41-8886-4bc2-8a97-12a8a912b33f.png\" \/>\n<\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Top_10_Consumer_and_Workforce_AI_Stats_for_2024\"><\/span><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/de\/top-10-ai-statistiken-fur-verbraucher-und-arbeitskrafte-im-jahr-2024\/\">Die 10 wichtigsten KI-Statistiken f\u00fcr Verbraucher und Arbeitskr\u00e4fte im Jahr 2024<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>Wir werfen auch einen Blick auf die Verbraucher- und Arbeitskr\u00e4ftefront mit 10 weiteren KI-Statistiken f\u00fcr 2024:\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Mehrheit der Verbraucher besorgt \u00fcber den Einsatz von KI in Unternehmen<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>65% Vertrauen in Unternehmen, die KI verantwortungsvoll einsetzen<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>\u00dcber die H\u00e4lfte glaubt, dass KI schriftliche Inhalte verbessert<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>77% bef\u00fcrchtet, dass AI im n\u00e4chsten Jahr zu Arbeitsplatzverlusten f\u00fchrt<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>400 Millionen Arbeitskr\u00e4fte werden m\u00f6glicherweise durch KI verdr\u00e4ngt<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>KI wird voraussichtlich 97 Millionen Arbeitspl\u00e4tze schaffen<\/strong><\/p><\/li><li><p> <strong>Verst\u00e4rkte Rekrutierung f\u00fcr KI-Supportfunktionen<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>Die verarbeitende Industrie wird die gr\u00f6\u00dften finanziellen Auswirkungen der KI erleben<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>Die H\u00e4lfte der U.S.-Mobilfunknutzer nutzt t\u00e4glich die Sprachsuche<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>Vielf\u00e4ltige KI-Nutzungen im Jahr 2024 beliebt<\/strong><\/p><\/li>\n<\/ol>\n\n\n<p><strong>Danke, dass Sie sich die Zeit genommen haben, AI &amp; YOU zu lesen!<\/strong>\n\n\nSie sind Gr\u00fcnder, CEO, Risikokapitalgeber oder Investor und suchen nach fachkundiger KI-Beratung oder Due-Diligence-Dienstleistungen? Holen Sie sich die Beratung, die Sie brauchen, um fundierte Entscheidungen \u00fcber die KI-Produktstrategie Ihres Unternehmens oder Investitionsm\u00f6glichkeiten zu treffen.\n\n\n<a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/meetings.hubspot.com\/gregg15\/15-min-about-enterprise-ai?utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-9zk2t5COOpGSso-2imFKrleNmhbXPwqS679dGMc0duBFBMzHLuxhPK3VB6hO9iFN7kiK1Q\">Buchen Sie noch heute Ihr kostenloses 15-min\u00fctiges Beratungsgespr\u00e4ch!<\/a>\n\n\nWir entwickeln ma\u00dfgeschneiderte KI-L\u00f6sungen f\u00fcr von Venture Capital und Private Equity unterst\u00fctzte Unternehmen in den folgenden Branchen: Medizintechnik, Nachrichten\/Content-Aggregation, Film- und Fotoproduktion, Bildungstechnologie, Rechtstechnologie, Fintech und Kryptow\u00e4hrungen.\n\n\n<strong>F\u00fcr noch mehr Inhalte zum Thema KI f\u00fcr Unternehmen, einschlie\u00dflich Infografiken, Statistiken, Anleitungen, Artikeln und Videos, folgen Sie Skim AI auf <\/strong><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/linkedin.com\/company\/skim-ai\"><strong>LinkedIn<\/strong><\/a>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Stat of the Week: Annual Growth Rate of 37.3% in AI Industries from 2023 to 2030 In this week\u2019s edition, we are continuing our series on &quot;Connecting Your Enterprise Data to an LLM Like ChatGPT.&quot; by looking at Retrieval-Augmented Generation (RAG). 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