Einführung
Dieser Artikel bietet einen Leitfaden für mittelständische Unternehmen, die generative KI-Anwendungen implementieren möchten. Er deckt eine Reihe wesentlicher Aspekte ab, darunter rechtliche Themen rund um Urheberrecht und Datenlizenzierung, die Bedeutung einer robusten Eingabevalidierung und -sanierung, Modellrobustheit, Datenschutz und Compliance. Diese Elemente sind entscheidend, um die Nutzungsrechte an Trainingsdaten zu gewährleisten, KI-Systeme vor Sicherheitsbedrohungen zu schützen und Datenschutzgesetze einzuhalten.
Der Artikel geht auf technische Herausforderungen bei der Integration von GenAI in bestehende Systeme ein und hebt die Notwendigkeit hervor, potenzielle Vorurteile zu überwinden, um einen ethischen Einsatz von KI zu gewährleisten. Zudem wird die Notwendigkeit ausreichender technischer Expertise für die Entwicklung, Implementierung und Wartung von KI-Anwendungen betont, um deren langfristige Lebensfähigkeit und Wirksamkeit sicherzustellen.
Ein weiterer Punkt ist die Darstellung gängiger GenAI-Anwendungen in verschiedenen Branchen, einschließlich Chatbots, Content-Generierung, Code-Generierung, Datenanreicherung und verbesserten Suchfunktionen. Diese Anwendungsfälle zeigen die vielseitigen Fähigkeiten von GenAI bei der Erstellung neuer Inhalte, dem Verständnis von Kontexten, dem Extrahieren kausaler Zusammenhänge und dem Geben von Empfehlungen.
Der Artikel dient als praktischer Rahmen für Unternehmen in verschiedenen Stadien der KI-Einführung, von experimentellen internen Anwendungen bis hin zu fortgeschrittenen, produktionsreifen Implementierungen.
Fahrplan in Stufen:
- Datenbesitz und Lizenzierung → Rechtliche Compliance und Nutzungsrechte
Die Sicherstellung des Rechts zur Nutzung von Daten für Trainingsmodelle ist essenziell. Das Verständnis von Datenbesitz wirkt sich darauf aus, ob die Daten verwendet, modifiziert oder weiterverkauft werden können, und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen ist obligatorisch. - Eingabevalidierung und -sanierung → Schutz vor [Injection]-Angriffen
Eine robuste Validierung und Sanierung von Eingaben verhindert böswillige Datenmanipulationen und sichert die KI gegen Injektionsangriffe ab, die das System kompromittieren könnten. - Modellrobustheit → Widerstandsfähigkeit gegen adversative Angriffe
Die Steigerung der Modellrobustheit durch adversatives Training und Eingabefilterung erhöht die Fähigkeit der KI, Angriffe abzuwehren, die darauf abzielen, falsche oder schädliche Ausgaben zu provozieren. Die Fähigkeit des Modells, Qualität in verschiedenen Datendistributionen zu wahren. - Datenschutz und Compliance → Vertrauen der Nutzer und rechtliche Compliance
Die Einhaltung von Datenschutzgesetzen (DSGVO) durch Maßnahmen wie Anonymisierung und Verschlüsselung gewährleistet die Sicherheit der Nutzerdaten und die Einhaltung von Vorschriften, was das Vertrauen der Nutzer stärkt. - Technische Herausforderungen (z. B. Integration mit bestehenden Systemen) → Effizienter betrieblicher Arbeitsablauf
Das Überwinden technischer Hürden bei der Integration von KI in Alt-Systeme und das Entwerfen effektiver APIs stellen sicher, dass KI-Implementierungen bestehende betriebliche Abläufe verbessern statt stören. - Ethische Überlegungen → Vermeidung von Voreingenommenheit
Das Ansprechen potenzieller Vorurteile in KI-Anwendungen durch Diversifizierung der Trainingsdaten und die Einhaltung ethischer Richtlinien verhindert eine Verzerrung der öffentlichen Wahrnehmung und gewährleistet faire KI-Ergebnisse. - Technische Expertise → Nachhaltige KI-Implementierung und -Wartung
Die Entwicklung und Wartung von KI-Anwendungen erfordert technisches Know-how, das entscheidend ist, um die Herausforderungen im Zusammenhang mit groß angelegten KI-Modellen zu bewältigen und deren langfristige Lebensfähigkeit und Wirksamkeit zu sichern. - Problem-Lösungs-Passung → Effektive Anwendung der KI-Technologie
Das Abstimmen der Fähigkeiten der KI auf die richtigen Probleme stellt sicher, dass die Technologie effektiv genutzt wird, was ihren Nutzen und ihre Eignung für spezifische Aufgaben maximiert. - Datenverfügbarkeit und -qualität → Genauigkeit und Effektivität der KI-Ausgaben
Hochwertige und relevante Daten sind entscheidend für die Schulung der KI, um effektiv zu funktionieren, was sicherstellt, dass die KI Anfragen der Nutzer genau verstehen und darauf reagieren kann.
Gängige Strategien zur Einführung und Anwendungsbereiche von generativer KI (GenAI)
Generative KI ist eine Mischung aus Sprachverarbeitung, -verstehen und -generierung, und sollte Teil der Strategie jedes Unternehmens sein, das seine Produktivität, und Effizienz möchte. Mit GenAI können wir neue oder synthetisierte Inhalte erstellen, den Kontext von Anfragen oder Aufforderungen verstehen, kausale Zusammenhänge extrahieren und Empfehlungen aussprechen. GenAI findet mittlerweile Anwendung in vielen, wenn nicht sogar allen Branchen.
Adoptionsstrategien
Viele Unternehmen beginnen mit internen Anwendungsfällen, die weniger riskant sind und eine niedrigere Priorität sowie geringere geschäftliche Auswirkungen haben. Sie gewinnen mehr Vertrauen und Sicherheit in den Ergebnissen durch die Implementierung von Schutzmaßnahmen und Strategien zur Vermeidung von Halluzinationen, und bewegen sich dann schrittweise zu extern orientierten Anwendungen.
Experimente und Forschungen weichen allmählich plausibleren und überzeugenderen Anwendungen und Implementierungen von Anwendungsfällen. Sie reifen zu produktionsreifen Anwendungen. Viele interne Hürden bestehen weiterhin, wenn Projekte zur Produktion übergehen: rechtliche, Informationssicherheit usw. Entsprechend nimmt die Raffinesse zu, wenn Fähigkeiten entwickelt werden und die Expertise mit komplexeren Anwendungsfällen und Beweispunkten reift.
Verbreitete Anwendungsfälle und Anwendungsbereiche
In diesem Abschnitt werden wir einige der gängigen GenAI-Anwendungsbereiche erkunden, die in verschiedenen Unternehmen an Bedeutung gewonnen haben:
- Chatbots und virtuelle Assistenten: GenAI kann verwendet werden, um Chatbots und virtuelle Assistenten zu erstellen, die Kundensupport bieten, Fragen beantworten und Aufgaben erledigen.
- Content-Generierung: GenAI kann verwendet werden, um Marketingtexte, Produktbeschreibungen und Social-Media-Beiträge zu generieren. Sie kann auch für kreativere Inhalte wie Gedichte, Code, Skripte, Musikstücke, E-Mails, Briefe usw. verwendet werden.
- Codegenerierung und -unterstützung: GenAI kann verwendet werden, um Code basierend auf natürlichsprachlichen Aufforderungen zu generieren. Sie kann auch zur Automatisierung von Code-Refactoring, Debugging und Testfallgenerierung verwendet werden.
- Datenanreicherung: GenAI kann verwendet werden, um synthetische Daten zur Schulung anderer maschineller Lernmodelle zu generieren. Dies kann hilfreich sein, um Datensätze für seltene Ereignisse oder unterrepräsentierte Gruppen zu erweitern.
- Suche und Informationsabruf: GenAI kann verwendet werden, um die Suchfunktionalität zu verbessern, indem sie die Semantik von Anfragen versteht und umfassendere und kontextbezogene Antworten liefert.
Diese sind einige der häufigsten Anwendungsbereiche von GenAI. Da sich die GenAI-Technologie weiterentwickelt, können Sie erwarten, dass noch innovativere Anwendungen spezialisiert für jeden Branchenbereich entstehen. In der untenstehenden Tabelle kontrastiere ich den anfänglich begrenzteren Umfang eines Proof-of-Concept und die breiteren produktionsreifen Anwendungsszenarien.
Wesentliche Überlegungen bei der Entwicklung von unternehmensgerechten LLM-Anwendungen
Bei der Entwicklung von KI-Anwendungen mit großen Sprachmodellen (LLMs) steht die Sicherheit im Vordergrund. Um diese fortschrittlichen Systeme zu schützen, müssen Entwickler eine mehrschichtige Sicherheitsstrategie priorisieren. Als kritische Überlegung bei der Implementierung generativer KI-Anwendungen müssen wir einige sehr spezifische Herausforderungen überwinden:
- Datenbesitz und Lizenzierung
Generative KI-Modelle werden oft auf großen Datensätzen trainiert. Es ist wesentlich, sicherzustellen, dass Sie die Rechte zur Nutzung der Daten haben, auf denen das Modell trainiert wird. - Eingabevalidierung und -sanierung
Generative KI-Modelle können anfällig für Injektionsangriffe sein, wenn sie nicht ordnungsgemäß validiert werden. Eingabevalidierung und -sanierung können helfen, diese Angriffe zu verhindern. - Modellrobustheit
Generative KI-Modelle können durch adversative Angriffe getäuscht werden. Techniken wie adversatives Training und Eingabefilterung können helfen, die Modellrobustheit zu verbessern. - Datenschutz und Compliance
Generative KI-Anwendungen können sensible Daten erfassen und verarbeiten. Es ist wichtig, alle relevanten Datenschutzvorschriften einzuhalten.
Entwickler, die LLM-basierte Anwendungen erstellen oder LLMs in ihre Anwendungen integrieren möchten, um mehr Intelligenz zu verleihen – für gesteigerte Produktivität und schnelleren Zeitgewinn – sollten sich nicht nur auf die Funktionalität und Leistung dieser Modelle konzentrieren, sondern auch auf deren Sicherheitslage.
Durch die Berücksichtigung von Eingabevalidierung und -sanierung, Testen, Abstimmung, Erhöhung der Robustheit der ausgewählten Modelle und die strikte Einhaltung von Datenschutzgesetzen sind wesentliche Schritte in diesem Prozess. Dadurch können Sie nicht nur intelligente, sondern auch sichere und vertrauenswürdigere KI-Lösungen liefern.
Inhaltsgenerierung und Suche mit LLMs für den deutschen Mittelstand
Die Nutzung großer Sprachmodelle (LLMs) für die Generierung von Inhalten und die Suche bietet speziell für mittelständische Unternehmen in Deutschland anspruchsvolle Möglichkeiten, Relevanz und Genauigkeit in der Kundenkommunikation zu erreichen. Ein fundamentales Anliegen dabei ist, dass die LLMs über eine einfache Stichwortsuche hinausgehen und die Bedeutung sowie die Absicht hinter Nutzeranfragen verstehen. Dies erfordert fortgeschrittene Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung, die Kontext und Feinheiten der menschlichen Sprache interpretieren können. Beispielsweise muss ein LLM, wenn ein Kunde fragt, „Kann ich ein Geschenk ohne Quittung zurückgeben?“, nicht nur die Schlüsselwörter verstehen, sondern auch den Kontext von Geschenkrückgaben und die unternehmensspezifischen Richtlinien erfassen, die von standardmäßigen Rückfrageverfahren abweichen können.
Die Erweiterung von LLMs um externe Wissensquellen wie Wissensgraphen oder Datenbanken verbessert signifikant ihre Fähigkeit, genaue und kontextbezogene Antworten zu liefern. Diese Integration ermöglicht es dem Modell, auf aktuelle Informationen oder branchenspezifische Daten zuzugreifen, die nicht inhärent Teil seiner Ausbildungsbasis sind. Zum Beispiel könnte ein in den Finanzdienstleistungen tätiges generatives KI-System benötigen, aktuelle Börsendaten aus externen Datenbanken zu ziehen, um einem Nutzer aktuelle und relevante Anlagestrategien zu bieten.
Das Verständnis von Benutzerpräferenzen, -historie und aktuellem Kontext spielt ebenfalls eine entscheidende Rolle bei der Personalisierung der Inhaltegenerierung. Dieser Prozess, bekannt als Benutzermodellierung, hilft dem LLM, seine Antworten basierend auf dem, was es über die Präferenzen und vorherigen Interaktionen eines Individuums gelernt hat, anzupassen. Beispielsweise sollte ein LLM, wenn ein Nutzer häufig nach vegetarischen Rezepten fragt, solche Präferenzen bei zukünftigen kulinarischen Empfehlungen priorisieren. Diese Art der personalisierten Interaktion steigert nicht nur die Benutzerzufriedenheit, sondern macht auch die Interaktionen mit der KI effizienter und effektiver.
Diese anspruchsvollen Funktionen erfordern, dass LLMs nicht nur technisch leistungsfähig sind, sondern auch fein auf die Nuancen menschlicher Interaktion und die spezifischen Anforderungen des Anwendungsbereichs abgestimmt werden. Die Entwicklung solcher Systeme beinhaltet kontinuierliche Updates und Verbesserungen, angetrieben durch Nutzerfeedback und die sich entwickelnde Landschaft der KI-Forschung. Dieser iterative Prozess stellt sicher, dass das LLM in seiner Rolle effektiv bleibt und den Nutzern ein wertvolles und zuverlässiges Werkzeug in ihren täglichen Aktivitäten oder Entscheidungsprozessen bietet.
Integration in bestehende Systeme
Herausforderungen bei der Integration beinhalten das Design von APIs, die reibungslose Interaktionen mit anderen Systemen ermöglichen. Diese APIs müssen eine klare Dokumentation, robuste Fehlerbehandlung und durchdachte Versionierung aufweisen, um Störungen zu vermeiden. Beispielsweise benötigt eine E-Commerce-Plattform, die ein LLM zur Bearbeitung von Kundenanfragen integriert, eine API, die nahtlos mit ihrem bestehenden Bestellverwaltungssystem verbunden werden kann.
Die Kompatibilität neuer LLM-Technologien mit Alt-Systemen stellt erhebliche Herausforderungen dar. Softwareanbieter müssen möglicherweise Adapter oder Middleware entwickeln, um Technologielücken zu überbrücken und sicherzustellen, dass neue LLM-Anwendungen mit älteren, etablierten Systemen kommunizieren können. Ein typisches Szenario könnte ein produzierendes Unternehmen sein, das eine veraltete Software für das Inventarmanagement verwendet und eine Integration mit einem neuen LLM-basierten Werkzeug zur vorbeugenden Wartung benötigt.
Sicherheitsüberlegungen
Die Sicherheit in LLM-Anwendungen ist von größter Bedeutung, beispielsweise zum Schutz gegen Injection-Angriffe, bei denen bösartige Nutzer versuchen könnten, schädlichen Code oder Aufforderungen einzuführen. Rigorose Eingabevalidierungen und Sanitisierungsprotokolle sind notwendig, um diese Risiken zu mildern. Techniken wie das Filtern bekannter Angriffsmuster, das Escapen von Sonderzeichen und das Begrenzen der Eingabelänge werden eingesetzt, um die Anwendung zu sichern. Regelmäßige Updates dieser Techniken sind essenziell, um neuen Bedrohungen entgegenzuwirken.
Datenschutz und Compliance
Datenschutz und Compliance sind entscheidende Überlegungen für jede Anwendung, die LLMs einbezieht, insbesondere in regulierten Branchen wie Gesundheitswesen und Finanzen. Je nach geografischer Lage und Art der verarbeiteten Daten müssen Anwendungen rechtliche Rahmenbedingungen einhalten, die zum Schutz personenbezogener Daten entwickelt wurden, wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in Europa oder der Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) in den USA.
Eine effektive Methode, um die Compliance sicherzustellen, ist die Anonymisierung sensibler Daten. Dieser Prozess beinhaltet das Entfernen oder Ändern personenbezogener Informationen, sodass die Daten die Identität der Person ohne die Verwendung zusätzlicher Informationen, die separat und sicher aufbewahrt werden sollten, nicht offenbaren. Beispielsweise muss ein in einem europäischen Krankenhaus eingesetztes LLM Patientendaten anonymisieren, bevor es sie zur Analyse verarbeitet oder zu Forschungszwecken weitergibt, um der DSGVO zu entsprechen.
Verschlüsselung ist eine weitere entscheidende Technik zum Schutz der Datenschutz. Durch die Verschlüsselung von Daten sowohl während der Übertragung als auch bei der Speicherung können Anwendungen sensible Informationen vor unbefugtem Zugriff schützen. Beispielsweise müsste eine Finanzberatungsanwendung, die ein LLM nutzt, finanzielle Informationen und Transaktionsdetails der Nutzer verschlüsseln, um potenzielle Datenschutzverletzungen zu verhindern und das Vertrauen der Nutzer zu sichern.
Transparenz gegenüber den Nutzern darüber, wie ihre Daten gesammelt, verwendet und gespeichert werden, ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung. Dies beinhaltet klare Kommunikation durch Datenschutzrichtlinien und Nutzervereinbarungen. Nutzer sollten vollständig darüber informiert sein, wie ihre Daten von der Erfassung über die Verarbeitung bis zur eventual letzten Löschung gehandhabt werden. Eine LLM-Anwendung, die Inhalte basierend auf dem Verhalten der Nutzer anpasst, sollte die Nutzer ausdrücklich darüber informieren, wie ihre Daten erfasst, gespeichert und genutzt werden, und ihnen Möglichkeiten bieten, ihre Dateneinstellungen zu kontrollieren.
Die Aufrechterhaltung von Datenschutz und Compliance in der Entwicklung von LLM-Anwendungen erfüllt nicht nur rechtliche und Compliance-Anforderungen, sondern baut auch Vertrauen bei den Nutzern auf und stellt sicher, dass Nutzerdaten legal, respektvoll und verantwortungsbewusst behandelt werden. Dies ist entscheidend für den langfristigen Erfolg und die Akzeptanz von KI-Technologien in sensiblen und stark regulierten Umgebungen.
Erfolg sicherstellen – ROI ermitteln
Definieren Sie klare Ziele und KPIs für den ROI
Konzentrieren Sie sich auf abgestimmte Geschäftsziele. Definieren Sie klar, was Sie mit GenAI erreichen möchten. Ob es darum geht, den Kundensupport durch automatisierte Interaktionen zu verbessern oder F&E zu beschleunigen, indem experimentelle Ergebnisse vorhergesagt werden, Ihre Ziele sollten sich direkt auf Schlüsselherausforderungen oder -chancen beziehen.
Konzentrieren Sie sich eindeutig darauf, den ROI für Ihr Unternehmen zu definieren und die intern verfügbaren Metriken zu nutzen, die zur Messung dessen verwendet werden können. Entwickeln Sie spezifische, messbare KPIs wie:
- reduzierte Betriebskosten,
- gesteigerte Verkaufskonversionen,
- höhere Kundenzufriedenheitswerte oder
- schnellere Markteinführungszeiten für neue Produkte.
Diese sollten eine klare Verbindung zu finanziellen Erträgen bieten.
Beispielbereiche für ROI-Fokus
- Kundensupport: Implementieren Sie GenAI-gesteuerte Chatbots, um routinemäßige Anfragen zu bearbeiten. Dies könnte die Betriebskosten erheblich senken und die Kundenzufriedenheit durch schnellere Antwortzeiten verbessern.
- Inhaltserstellung: Setzen Sie GenAI-Tools ein, um kreativen Inhalt zu generieren, wodurch die Ressourcen und die Zeit, die benötigt werden, um einen ersten Entwurf oder sogar eine anständige Marketingkopie zur Überprüfung fertigzustellen, reduziert werden. Dies hilft, die Assimilation und Produktion von Inhalten zu erhöhen, ohne die Qualität zu beeinträchtigen.
Der ROI-fokussierte GenAI-Fahrplan zur Produktion
Beginnen Sie zunächst innerhalb des Unternehmens in Bereichen wie F&E, Experimentieren oder POC-Entwicklung mit geringerem Risiko. Ergänzen Sie zunächst bestehende prädiktive AI-Modellierung mit GenAI. Konzentrieren Sie sich darauf, Entwicklungszyklen zu verkürzen und F&E-Kosten zu reduzieren.
Beginnen Sie mit der Definition der Anwendungsfälle, die sich horizontal über Ihre internen Unternehmensfunktionen erstrecken. Entwickeln Sie POCs und führen Sie diese dann schrittweise in Tests und produktionsreife Implementierungen über; intern fokussiert.
Wagen Sie sich dann in einen parallelen Strang, der für Ihren Branchenbereich relevant ist. Sie haben jetzt Erfahrung mit einem POC gesammelt, Fähigkeiten entwickelt, die Tech-Stack-Vertrautheit verbessert und generell eine bessere organisatorische Vorstellung als Unternehmen davon, wie diese POCs in Bereichen mit geringerem Risiko entwickelt werden können.
Ordnen Sie die Anwendungsfälle nach ROI und konzentrieren Sie sich auf die Entwicklung dieser Anwendungsfälle, um die von Ihnen festgelegten ROI-Metriken zu erreichen und messen Sie sie während des Entwicklungsprozesses.
Bewerten Sie die aktuelle Landschaft
- Interne Fähigkeiten: Überprüfen Sie Ihre aktuelle technologische Infrastruktur, Datenverfügbarkeit, Talentpool und bestehende KI-Fähigkeiten. Dies hilft zu bestimmen, wie bereit Ihre Organisation ist, GenAI-Lösungen zu adoptieren.
- Externe Faktoren: Untersuchen Sie Markttrends, wie die Adoption von GenAI in Ihrer Branche, potenzielle regulatorische Änderungen und ethische Überlegungen. Analysieren Sie auch den Einsatz von KI durch Ihre Wettbewerber, um Ihre relativen Stärken und Verbesserungsbereiche zu identifizieren.
Identifizieren Sie hochwirksame Anwendungsfälle
Priorisieren Sie. Identifizieren und priorisieren Sie Anwendungsfälle basierend auf ihrem potenziellen Einfluss und strategischer Ausrichtung. Zum Beispiel könnte sich ein Telekommunikationsunternehmen auf die Automatisierung des Kundenservices konzentrieren, um die Belastung der Callcenter zu reduzieren.
Erkunden Sie den Grad der Machbarkeit. Bewerten Sie die technische Machbarkeit und die Datenanforderungen für jeden Anwendungsfall. Berücksichtigen Sie die notwendigen Änderungen an bestehenden Prozessen und Systemen.
Fazit
Organisationen müssen verstehen und einschätzen, wo sie sich in diesem Reifegrad und in der Raffinesse-Skala befinden und einen Weg bestimmen, um ihren gewünschten Zustand tieferer Raffinesse zu erreichen, der es ihnen ermöglicht, ihre gewünschten Geschäftsergebnisse zu erzielen. Wie dies vor dem Hintergrund des allgemeinen Fachkräftemangels gelingen soll, bleibt aber wohl für jedes Unternehmen eine Herausforderung.
