Vertrieb B2B
Laura Dorschner
10. September 2024
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Im B2B-Bereich gewinnen Anwendungen, die auf großen Sprachmodellen (LLMs) basieren, immer mehr an Bedeutung. Sie bieten Unternehmen die Möglichkeit, innovative Lösungen anzubieten, die natürliche Sprache als Schnittstelle nutzen und so die Nutzerfreundlichkeit deutlich erhöhen. Doch wie lässt sich ein solches Modell erfolgreich in eine Anwendung integrieren? In diesem Beitrag geben wir einen Überblick über die wichtigsten Schritte, Techniken und Potenziale der LLM-Integration.
Kurz erklärt: Große Sprachmodelle (LLMs)
Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT ermöglichen es, natürliche Sprache in automatisierte Prozesse zu übersetzen. Diese Modelle können in Anwendungen integriert werden, um komplexe Aufgaben zu vereinfachen, sei es durch die Automatisierung von Arbeitsabläufen oder die Bereitstellung von Fachwissen in verständlicher Sprache.
Ein zentraler Aspekt bei der Integration solcher Anwendungen ist Prompt Engineering – die Kunst, präzise Eingabebefehle für LLMs zu formulieren, um optimale Antworten zu erhalten. Zudem spielt das Finetuning eine entscheidende Rolle, um das Modell an spezifische Aufgaben anzupassen. Diese beiden Techniken sind essentiell, um eine maßgeschneiderte Lösung zu entwickeln, die perfekt auf die Anforderungen des Unternehmens zugeschnitten ist.
Die Bandbreite der Einsatzmöglichkeiten von LLMs reicht von einfachen Chatbots bis hin zu komplexen Anwendungen, die natürliche Sprache in mehrstufige Prozesse umwandeln.
Hier einige Beispiele:
Eine Umfrage zur Anwendung von KI in Geschäftsprozessen zeigte, dass im Jahr 2023 Robotic Process Automation (RPA), Natural Language Understanding und Virtual Agents zu den weltweit und branchenübergreifend am häufigsten genutzten KI-Anwendungen in Unternehmen gehörten.
Rund 30 Prozent der Firmen berichteten von der Nutzung von RPA, in der Technologie- und Telekommunikationsbranche waren es 26 Prozent. Besonders in der Produkt- und Serviceentwicklung gewann KI an Bedeutung: 26 Prozent der Unternehmen nutzten sie, in der Tech-, Medien- und Telekommunikationsbranche sogar 44 Prozent. Die Deutschen sind beim Einsatz großer Sprachmodelle großteils noch zurückhaltend: So planten 17 Prozent der Unternehmen, laut der Studienergebnisse, den Einsatz von KI wie ChatGPT, während 29 Prozent dies ablehnten und ein Viertel noch unentschlossen war.
Zwei Beispiele verdeutlichen jedoch das Potenzial der LLM-Anwendungsintegration und den Einsatz generativer KI in der Industrie:
Die Integration großer Sprachmodelle in eine Anwendung erfordert sorgfältige Planung und kontinuierliches Experimentieren.
Hier einige Empfehlungen:
Bei der Entwicklung unseres Gen AI Showcases haben wir festgestellt, wie schnelllebig das Gebiet der generativen KI ist. Innerhalb weniger Wochen kamen neue Technologien auf den Markt, die uns zwangen, unsere Ansätze immer wieder zu überdenken.
Eine wichtige Erkenntnis war, dass selbst komplexe Probleme oft lösbar sind, wenn sie in kleinere Teilaufgaben zerlegt werden. Die Flexibilität von LLMs ermöglicht es, auch anspruchsvolle Aufgaben Schritt für Schritt anzugehen.
Die Integration großer Sprachmodelle in B2B-Anwendungen bietet enorme Potenziale, sowohl für Unternehmen als auch für deren Kunden. LLMs ermöglichen nicht nur eine deutliche Vereinfachung komplexer Prozesse, sondern schaffen auch völlig neue Interaktionsmöglichkeiten.
Unser Rat: Unternehmen sollten diese Technologie nicht als Zukunftstrend betrachten, sondern bereits heute evaluieren, wie sie die eigenen Produkte und Services transformieren kann. Die schnelle Weiterentwicklung und Anpassungsfähigkeit von LLMs macht sie zu einem unverzichtbaren Bestandteil jeder zukunftsorientierten digitalen Strategie.
SIMON GIOVANNI ENGEL
software developer
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