Large Language Modelle (oder LLMs) und generative KI-Lösungen standen das ganze Jahr über im Mittelpunkt. Nachdem OpenAI und Google ihre Lösungen auf den Markt gebracht haben, scheint es, als würden wir jeden Tag von neuen Modellen hören, die unser Leben, unsere Arbeit und den Umgang mit anderen Menschen revolutionieren werden.
Um die Möglichkeiten dieser neuen Technologie auszuschöpfen, muss man jedoch über die Tools hinausblicken und einen ganzheitlicheren Ansatz wählen. Andernfalls werden Sie mit Anwendungsfällen konfrontiert, die keinen Mehrwert schaffen, und mit teuren Lösungen, die Ihre Mitarbeiter nicht nutzen werden.
Ausgehend von unseren Gesprächen mit Kunden haben wir verschiedene Möglichkeiten aufgezeigt, wie generative KI Ihr Unternehmen unterstützen kann. Zum Schluss geben wir Ihnen Tipps, wie Sie die ersten Schritte zur Integration von generativer KI in Ihre Prozesse und Arbeitsabläufe unternehmen können.
Hier ist, was wir behandeln werden:
Generative KI für das Marketing
Sie können generative KI-Lösungen auf unendlich viele Arten in Ihrem Unternehmen einsetzen, aber es ist bereits klar, dass sie für bestimmte Abteilungen einen größeren Nutzen bringen werden als für andere.
Laut einer Studie von McKinsey wird das Marketing erheblich von großen Sprachmodellen profitieren – kein Wunder, denn Ihre Teams können damit im Handumdrehen hochwertige Inhalte produzieren.
Abgesehen von der Effizienz wird der Einsatz von generativer KI im Marketing Unternehmen dabei helfen, viel schneller als bisher zu skalieren, während sie gleichzeitig ihre Personalisierungsbemühungen verstärken und die Kreativität fördern.
Die wichtigsten Anwendungsfälle für generative KI im Marketing sind:
- Generierung von Inhalten
- personalisierte Kampagnen und Empfehlungen
- automatisierte Outbound-Kampagnen
Generierung von Inhalten
Generative KI macht es einfach, Inhaltsideen und -entwürfe in großem Umfang zu generieren – Text, Sprache, Bilder oder Videos – alles innerhalb Ihrer Markenrichtlinien und Ihres Tonfalls. Darüber hinaus können Sie Ihre vorhandenen Inhalte in verschiedenen Formaten wiederverwenden, z. B. einen Blogartikel in eine Reihe von Social-Media-Beiträgen aufteilen.
Sie müssen sich jedoch der Grenzen bewusst sein, denen die aktuelle Generation von Large Language Modellen unterliegt. Die Qualität der Ausgabe sinkt mit zunehmender Quantität, was sie für Entwürfe oder kürzere Texte wertvoller macht.
Personalisierte Kampagnen und Empfehlungen
Mit Hilfe von LLM’s kann Ihr Team Marketingkampagnen und Angebote auf der Grundlage der demografischen Daten und des bisherigen Verhaltens Ihrer Kunden an bestimmte Zielgruppen anpassen. Dazu gehört auch die schnelle Übersetzung von Inhalten in andere Sprachen, was für zentral verwaltete globale Kampagnen entscheidend ist.
Diese Lösungen können auch Ihre Konversionsraten steigern, indem sie personalisierte Produktbeschreibungen und Bilder erstellen, die auf der Person basieren, die sich das Produkt ansieht, und sicherstellen, dass sie beim Kunden ankommen.
Automatisierte Outbound-Kampagnen
Da Large Language Modelle die menschliche Sprache imitieren können, können Sie diese Lösungen nutzen, um Teile (oder den gesamten) Ihrer Outbound-Workflows zu automatisieren. Indem Sie das Modell mit Informationen über Ihre Zielkunden und Marktkenntnisse füttern, kann das System Ihre potenziellen Kunden per E-Mail oder Chat ansprechen.
Das Modell kann auch erkennen, wann es an der Zeit ist, einen Menschen in den Prozess einzubeziehen – bei anspruchsvollen Fragen oder in risikoreichen Situationen.
Generative KI für die Softwareentwicklung
Softwareentwickler verbringen in der Regel viel Zeit mit „Routinearbeiten“ – monotonen und wiederholbaren Aufgaben. Sie können diese Arbeiten leicht an eine generative KI-Lösung abgeben. Deshalb ist die Softwareentwicklung eine weitere Komponente, die von den Fortschritten in diesem Bereich erheblich profitieren wird.
Auf diese Weise können sich Ihre Entwickler auf komplexere Probleme konzentrieren, die menschliche Intuition und einen umfassenden Überblick über die Herausforderung erfordern.
Dies spiegelt sich auch in den bisherigen Rückmeldungen wider. Auch wenn generative KI-Lösungen noch in den Kinderschuhen stecken, zeigt eine Studie von McKinsey, dass sie die Produktivität von Software-Ingenieuren um 20 bis 45 Prozent steigern können. Auf der anderen Seite berichten Nutzer von GitHub Copilot, dass sie sich um 88 % produktiver fühlen.
Allerdings müssen die Entwickler auch bei einfachen Arbeiten wissen, wie sie das Modell richtig einsetzen. Dazu gehört auch, dass sie mehrere Iterationen der Lösung durchlaufen, bevor sie das gewünschte Ergebnis erzielen.
Um den größtmöglichen Nutzen aus diesen Modellen zu ziehen, müssen Sie daher die beste Lösung für Ihren Kontext auswählen und Ihre Entwickler für die Verwendung dieser Lösung schulen. Zu dieser Schulung gehört auch, dass sie die Risiken und Vorteile von Large Language Modellen verstehen und wissen, wie man das System richtig einsetzt, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
Generative KI für den Kundenservice
Der Kundenservice hat sich dank früherer Fortschritte im Bereich der KI-Lösungen bereits gewandelt. Hier haben wir bereits die Automatisierung einfacher Aufgaben durch Chatbots und Self-Service-Portale gesehen.
Generative KI und LLMs haben jedoch noch viel mehr zu bieten. Sie gehen bei der Automatisierung noch einen Schritt weiter und ermöglichen es Ihnen, komplexere Aufgaben zu automatisieren und Ihren Agenten dabei zu helfen, schnell umfassendere Antworten zu geben.
Die drei wichtigsten Anwendungsfälle generativer KI für den Kundenservice sind:
- virtuelle Agenten
- Dokumente zusammenfassen und Agentenunterstützung
- Kundenfeedback und Stimmungsanalyse
Virtuelle Agenten
Virtuelle Assistenten, die auf umfangreichen Sprachmodellen basieren, können komplexe Fragen mit einfacher Konversationssprache beantworten. Da sie sich an vergangene Interaktionen „erinnern“ können, können sie diese Informationen nutzen, um zukünftige Gespräche zu gestalten und zu personalisieren.
Wir alle kennen jedoch die hohen Risiken, die mit dem Kundenservice verbunden sind, und empfehlen daher nicht, diese virtuellen Agenten ohne menschliche Aufsicht loszulassen. So stellen Sie sicher, dass die Antworten, die Ihre Kunden erhalten, korrekt sind und zu einer zufriedenstellenden Lösung führen.
Dokumente zusammenfassen und Agentenunterstützung
Die aktuelle Generation von KI-Lösungen wird Ihre Mitarbeiter nicht ersetzen. Sie eignen sich am besten zur Unterstützung von Kundendienstmitarbeitern, damit diese schneller auf Anfragen reagieren und umfassendere und präzisere Antworten geben können.
Eine LLM-basierte Lösung kann zum Beispiel unglaubliche Mengen an Inhalten (Anleitungen, Webseiten usw.) analysieren und dem Agenten während des Gesprächs mit dem Kunden Erkenntnisse liefern.
Andererseits können sie Kundengespräche zusammenfassen und so jede Interaktion in wertvolles Lernmaterial für andere Kundendienstmitarbeiter verwandeln.
Kundenfeedback und Stimmungsanalyse
Eine eher indirekte Art und Weise, wie generative KI den Kundenservice verbessern kann, ist die Analyse von Kundenfeedback und Stimmungen. Ihre Mitarbeiter können schnell die wichtigsten Erkenntnisse aus Bergen von Rohdaten extrapolieren und neue Wege zur Verbesserung der Kundeninteraktionen finden.
Die Lösung kann sogar noch einen Schritt weiter gehen und die Stimmung des Feedbacks analysieren. So erhalten die Agenten ein besseres Bild davon, wie Kunden auf bestimmte Produkte und Dienstleistungen reagieren oder wie zufrieden sie mit dem Supportprozess sind.
Generative KI für die Produktentwicklung
Die Entwicklung eines neuen Produkts ist immer eine Herausforderung, da Ihre Ingenieure viele Designs und Optionen testen müssen. Da sie nur über begrenzte Mittel und Zeit verfügen, bedeutet die Entscheidung für einen Ansatz in der Regel, dass andere unerforscht bleiben – was häufig zu suboptimalen Lösungen führt.
Lösungen, die auf umfangreichen Sprachmodellen basieren, können dazu beitragen, die anfängliche Entwicklungsphase sowie die Produktherstellung und -wartung zu optimieren.
Die wichtigsten Anwendungsfälle generativer KI für die Produktentwicklung sind:
- Generierung und Bewertung von Designoptionen
- Identifizierung von Produktionsfehlern und Anomalien
- vorausschauende Wartung
Generierung und Bewertung von Designoptionen
Large Language Modelle können Ihren Ingenieuren tagelange Arbeit bei der Erstellung und Bewertung von Designoptionen ersparen. Die Modelle können verschiedene Designs und Materialien testen, indem sie Tausende von Simulationen auf der Grundlage unstrukturierter Daten durchführen.
Diese Modelle können auch zu völlig unintuitiven Lösungen führen, die Ihre Ingenieure beim Entwurf eines Produkts möglicherweise nicht in Betracht ziehen. Sie beziehen sich auch auf Daten wie Kundenpräferenzen oder Markttrends, um eine Feinabstimmung des Produkts vorzunehmen und sicherzustellen, dass es die Bedürfnisse Ihrer Kunden perfekt erfüllt.
Im Ergebnis erhalten Sie die bestmögliche Lösung mit dem geringsten Materialaufwand.
Identifizierung von Produktionsfehlern und Anomalien
Generative KI-Lösungen können Daten analysieren, die von verschiedenen Sensoren und Kameras an der Produktionslinie stammen, und sie mit Beschreibungen und Bildern von funktionierenden Produkten vergleichen. Ihre Erfolgsquote ist wesentlich höher als die älterer Systeme, da sie mit der Zeit lernen und auf Produktinformationen in verschiedenen Formaten zugreifen können.
Darüber hinaus können diese Lösungen Anomalien oder Probleme im Fertigungsprozess selbst erkennen, was die Kosten weiter senkt und den Prozess optimiert.
Prädiktive Wartung
KI-Lösungen sind schon seit einiger Zeit Teil der vorausschauenden Instandhaltung, aber große Sprachmodelle bieten eine völlig neue Dimension von Möglichkeiten. Da sie keine markierten Daten oder vordefinierten Regeln benötigen, um zu funktionieren, sind sie einfacher einzurichten und zuverlässiger, insbesondere auf lange Sicht.
Ein hervorragender erster Schritt ist die Verwendung von LLMs, um die bereits vorhandenen Daten zu vervollständigen. Sie sind in der Lage, die zugrundeliegenden Datenmuster zu verstehen und neue synthetische Datenproben zu generieren, die demselben Muster folgen. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie keinen Zugang zu großen Datensätzen mit beschrifteten Daten haben oder wenn die Datensätze seltene Anomalien oder Ausfälle enthalten.
Ein weiterer Vorteil dieser Modelle besteht darin, dass sie verschiedene Datenquellen (wie Sensordaten, Texthandbücher, Inspektionsnotizen usw.) in ein multimodales Modell integrieren können. Dieses Modell vermittelt Ihnen ein wesentlich umfassenderes Bild vom Zustand Ihrer Maschinen und liefert schnellere und präzisere Wartungsempfehlungen.
Generative KI für die Finanzabteilung
Mehr als in jedem anderen Bereich Ihres Unternehmens müssen Sie hier generative KI-Modelle richtig konzipieren und implementieren. Sie müssen Ihre Technologie- und Finanzexperten bei jedem Schritt mit einbeziehen, um die Vorteile mit den Risiken und Limitierungen abwägen zu können.
Die wichtigsten Anwendungsfälle für generative KI im Finanzbereich sind:
- Automatisierung von Buchhaltungsfunktionen
- Betrugserkennung
- Erstellung von Finanzberichten
Automatisierung von Buchhaltungsfunktionen
Large Language Modelle können einige der grundlegenden Buchhaltungsfunktionen automatisieren, so dass sich Ihre Finanzabteilung auf strategischere Aktivitäten konzentrieren kann. Die Modelle eignen sich hervorragend, da diese Arbeit in der Regel das Durchgehen von Textbergen beinhaltet und viel Zeit und Aufmerksamkeit erfordert.
Sie können zum Beispiel Ihre Kreditorenbuchhaltung automatisieren, indem Sie das System die relevanten Informationen aus Dokumenten wie Rechnungen und Quittungen analysieren und extrahieren lassen. Sie können damit auch einen Teil der Rechnungsprüfung automatisieren oder juristische Dokumente auf problematische Passagen hin untersuchen lassen.
Erkennung von Betrug
Da generative KI zugrundeliegende Muster in Ihren Daten erkennen kann, können diese Lösungen betrügerisches oder verdächtiges Finanzverhalten aufdecken. Sie analysiert große Mengen Ihrer Finanz- und Geschäftsdaten, um Unregelmäßigkeiten zu erkennen, und markiert sie für weitere Untersuchungen.
Wenn Sie bereits über ein KI-gestütztes Betrugserkennungssystem verfügen, können Sie es mit generativer KI erweitern. Durch die synthetische Erstellung von Trainingsdaten hilft die generative KI-Lösung, die Algorithmen zu trainieren, die zur Unterscheidung zwischen legitimen und betrügerischen Mustern verwendet werden.
Erstellung von Finanzberichten
Large Language Modelle können Ihre Finanzabteilung bei der Erstellung von standardisierten Finanzberichten aus unstrukturierten Daten unterstützen.
Diese generativen KI-Lösungen können automatisch gut strukturierte und informative Berichte erstellen, indem sie Finanzdaten aus verschiedenen Quellen und Abteilungen abrufen und auf der Grundlage dieser Daten Erkenntnisse gewinnen.
Wie bereits zu Beginn dieses Abschnitts erwähnt, muss Ihr Finanzteam jedoch einbezogen werden, um sicherzustellen, dass die Berichte gültig und zuverlässig sind.
Generative KI für die Datenanalyse
Der Wert der generativen KI für die Datenanalyse liegt auf der Hand, wenn man bedenkt, dass LLMs große Mengen unstrukturierter Daten (so genannte Big Data) schnell analysieren und dialogorientierte Antworten auf Abfragen liefern können.
Über einfache Dashboards hinaus können diese Lösungen Kontext liefern und eine Geschichte auf der Grundlage der analysierten Daten erstellen – ein entscheidender Faktor für datengesteuerte Unternehmen.
Zwei prominente Anwendungsfälle von generativer KI für die Datenanalyse sind:
- Datenbeschreibung
- Datenvisualisierung
Datenbeschreibung
Daten ohne Kontext haben wenig Wert. Ein Umsatzsprung von 20 % mag großartig klingen, bis wir herausfinden, dass die Konkurrenz ihre Umsätze verdoppelt hat. An dieser Stelle kommt die Datenbeschreibung (oder Data Storytelling) ins Spiel.
Generative KI-Lösungen können Ihre Daten analysieren und in eine kohärente Aussage umwandeln, die Menschen zu bestimmten Handlungen veranlasst. Sie können die Botschaft sogar auf Ihr spezifisches Publikum zuschneiden, um sicherzustellen, dass sie bei diesem ankommt.
Das Modell liest kontinuierlich die verfügbaren Daten und passt die Inhalte an, um sicherzustellen, dass sie relevant und wertvoll bleiben.
Datenvisualisierung
Datenvisualisierung ist ein Synonym für die üblichen (und relativ begrenzten) Dashboards und Diagramme. LLMs können Ihnen jedoch helfen, über diese hinauszugehen und neue und kreative Wege zur Visualisierung und Präsentation von Daten zu finden. Auf diese Weise können Sie Einblicke oder Ansätze generieren, die vorher nicht sichtbar gewesen wären.
Sie können die Visualisierung auch in der Alltagssprache anpassen und so sicherstellen, dass sie Ihren spezifischen Bedürfnissen entspricht. Und was noch besser ist: Sie können sehen, wie sich die Visualisierung als Reaktion auf Ihre Anweisungen in Echtzeit vor Ihren Augen verändert.
Warum Sie einen ganzheitlichen Ansatz für generative KI benötigen
Da generative KI-Lösungen so großen Mehrwert bieten, ist es für Führungskräfte leicht, kopfüber in die Lösung einzusteigen, um das Gefühl zu haben, etwas zu tun. Dies führt jedoch in der Regel dazu, dass Abteilungen ihr eigenes Ding machen, was zu Ineffizienzen und Silos führt.
Als ersten Schritt empfehlen wir die Bildung eines abteilungsübergreifenden Teams, das dieses Thema aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet. Ihre Aufgabe ist es, das Bewusstsein für generative KI innerhalb der Organisation zu schärfen und die Erprobung erster Anwendungsfälle zu planen.
Wenn die ersten Tests kurz vor dem Abschluss stehen, sollte das Team dafür sorgen, dass Erkenntnisse und Fehler mit dem gesamten Unternehmen geteilt werden – damit andere daraus lernen und den Gesamtprozess effektiver gestalten können.
