Wie können Large Language Modelle wie GPT-4 Geschäftsprozesse optimieren?

Wussten Sie, dass KI-Modelle wie GPT-4, Gemini, LLama2, Mistral & Co. dabei helfen können, die Leistungsfähigkeit Ihres Unternehmens zu steigern? Diese großen Sprachmodelle sind revolutionäre technologische Fortschritte und prädestiniert, Prozesse um ein Vielfaches zu optimieren. 

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie KI-basierte Großsprachmodelle verwendet werden können, um Unternehmen effizienter, produktiver und innovativer zu machen.

Produktentwicklung

Ein Bereich der Automatisierung durch Großsprachmodelle ist die Optimierung der Produktentwicklung. Denken Sie an das Verfassen von Produktbeschreibungen oder das Durchführen von Marktanalysen. Mit diesen Modellen können Geschäftsprozesse nicht nur automatisiert, sondern auch präziser und informativer gestaltet werden. Sie helfen dabei, wertvolle Insights zu generieren, die Ihnen bei geschäftlichen Entscheidungen nützlich sein können. 

Stellen Sie sich vor, Sie könnten durch die Nutzung eines Großsprachmodells innerhalb von Minuten detaillierte und aussagekräftige Produktbeschreibungen erstellen, basierend auf Fakten über das Produkt und Eigenschaften, die es hat. Es geht nicht nur darum, Zeit zu sparen, sondern auch darum, eine konsistente und qualitativ hochwertige Ausgabe zu gewährleisten. 

Ein gutes Beispiel für ein Unternehmen, das generative KI für Produktbeschreibungen einsetzt, ist Alibaba. Der chinesische E-Commerce-Riese verwendet eine KI-gesteuerte Software namens ‚AI Copywriter‘, die in der Lage ist, Produktbeschreibungen für seine Online-Verkaufsplattform zu generieren. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, effizienter zu arbeiten und gleichzeitig die Qualität der Produktbeschreibungen zu verbessern.

Ein weiteres Beispiel ist das Unternehmen YOOX NET-A-PORTER, die eine KI-gesteuerte Plattform namens ‚Dante‘ zur Erstellung von Produktbeschreibungen nutzt. Dante nutzt maschinelles Lernen, um die Merkmale eines Produkts zu verstehen und dann eine genaue und ansprechende Produktbeschreibung zu erstellen. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, eine große Anzahl von Produktbeschreibungen in kurzer Zeit zu erstellen.

Kundenservice

Große Sprachmodelle können dazu verwendet werden, automatisierte Kundenservice-Chatbots zu erstellen. Diese Chatbots können Kundenanfragen in Echtzeit beantworten, was die Effizienz steigert und die Wartezeiten für Kunden reduziert. 

Die Daten, die ein Chatbot zur Beantwortung von Kundenanfragen benötigt, können aus einer Vielzahl von Quellen stammen. Eine übliche Herangehensweise ist die Verwendung von aufgezeichneten Kundenservice-Interaktionen. Diese Transkripte von früheren Kundenanfragen und den entsprechenden Antworten können dazu dienen, dem Chatbot beizubringen, wie er auf ähnliche Anfragen in der Zukunft reagieren soll. 

Zusätzlich zu diesen Transkripten könnten auch öffentlich zugängliche Daten, wie beispielsweise FAQs oder Handbücher, genutzt werden. Und schließlich könnten die Chatbots auch laufend lernen und ihre Antworten basierend auf der fortlaufenden Interaktion mit echten Kunden anpassen und optimieren. Diese dynamischen Formen von Lernprozessen können dabei helfen, die Effektivität und Genauigkeit des Chatbots im Laufe der Zeit kontinuierlich zu verbessern. 

Letztendlich hängt die endgültige Auswahl der Datenquellen jedoch stark von der spezifischen Anwendung und den Anforderungen des Betriebs ab. Es ist wichtig, dass die verwendeten Daten sowohl qualitativ hochwertig als auch gut auf die Bedürfnisse der Zielkunden abgestimmt sind.

Ein Beispiel für den Einsatz von generativer KI im Kundenservice ist das Unternehmen Zendesk. Sie nutzen KI-gesteuerte Chatbots, um Kundenanfragen zu beantworten und den Kundenservice zu optimieren. Diese Bots können einfache Anfragen beantworten, Kunden zu den richtigen Ressourcen leiten und sogar Kundendaten analysieren, um personalisierte Empfehlungen zu geben.

Ein weiteres Beispiel ist das Unternehmen Salesforce. Sie haben ein KI-Tool namens Einstein entwickelt, das in der Lage ist, Kundendaten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen. Diese Vorhersagen können verwendet werden, um den Kundenservice zu verbessern, indem sie beispielsweise vorhersagen, welche Kunden wahrscheinlich Probleme haben werden und proaktiv Unterstützung anbieten.

Marktforschung

Im Bereich der Marktforschung können große Sprachmodelle verwendet werden, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zu analysieren. Sie können Trends identifizieren, Vorhersagen treffen und wertvolle Einblicke für strategische Entscheidungen liefern. 

Stellen Sie sich vor, Sie könnten riesige Mengen an Social Media Beiträgen, Produktbewertungen oder Kunden-E-Mails in Sekundenschnelle analysieren. Große Sprachmodelle sind in der Lage, diese Aufgabe zu übernehmen. Durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Technologien können sie emotionale Töne, Stimmungen und Meinungen in Textdaten identifizieren. So können Sie Stimmungsschwankungen Ihres Kundenstamms frühzeitig erkennen und dazu beitragen, eine proaktive Strategie zu formulieren. 

Funktionen von Großsprachmodellen Beispiele Nutzen für Ihr Unternehmen
Trendidentifizierung Aufdeckung neuer Moden oder Interessentrends basierend auf Online-Diskussionen Ermöglicht schnelle Reaktionen und Strategieanpassungen
Marktdynamiken verfolgen Einschätzung der Zielgruppendiskussionen und Meinungen auf Social Media Kanälen Bietet wertvolle Einblicke in aktuelle Kundengedanken und -präferenzen
Erfassen wichtiger Verbraucherverhaltensänderungen Identifikation von Änderungen in Kaufgewohnheiten oder Produktnutzung Hilft dabei, Produktentwicklung und Marketingstrategien entsprechend anzupassen

Ein Unternehmen, das generative KI in der Marktforschung einsetzt, ist Persado. Persado nutzt KI, um Marketingtexte zu generieren, die auf spezifische Zielgruppen zugeschnitten sind. Die KI analysiert Daten aus früheren Kampagnen, um zu ermitteln, welche Botschaften am effektivsten sind.

Das Unternehmen Phrasee setzt KI ein, um optimierte Betreffzeilen für E-Mails, Push-Benachrichtigungen und Social-Media-Anzeigen zu generieren. Die KI von Phrasee lernt aus den Reaktionen der Zielgruppe auf verschiedene Nachrichten und passt ihre Strategie entsprechend an.

Yseop ist ein weiteres Unternehmen, das KI in der Marktforschung einsetzt. Yseop nutzt KI, um automatisierte Berichte und Analysen zu erstellen, die auf den spezifischen Bedürfnissen der Kunden basieren. Dies ermöglicht es Unternehmen, schneller und effizienter auf Markttrends zu reagieren.

Content Marketing

Ein weiterer Anwendungsfall ist das Content-Marketing. Große Sprachmodelle können verwendet werden, um Inhalte zu generieren oder zu optimieren, indem sie relevante Keywords identifizieren und einbeziehen, um die SEO-Leistung zu verbessern. 

Denken Sie daran, wie viel Zeit und Mühe Ihr Team in das Schreiben und Optimierung von Inhalten investiert. Große Sprachmodelle, wie z.B. GPT-4, können einen Großteil dieser Aufgabe übernehmen und Inhalte mit erstaunlicher Genauigkeit und Kreativität generieren.  

Außerdem können sie neue Themen und Trends in Ihrer Branche identifizieren, die Sie vielleicht übersehen haben. Indem Sie aktuelle Themen in Ihren Inhalt einbeziehen, kann Ihr Unternehmen seine Relevanz beibehalten und eine größere Zielgruppe ansprechen.  

Nicht zuletzt können sie sogar dabei helfen, Ihre Inhalte besser zu personalisieren. Sie können Benutzerdaten analysieren und individuelle Inhalte erstellen, die auf die spezifischen Bedürfnisse und Interessen Ihrer Kunden zugeschnitten sind. Das Ergebnis? Eine verbesserte Kundenbindung und höhere Konversionen. Dies ist eine klare Demonstration, wie große Sprachmodelle Ihre Geschäftsprozesse optimieren können.

HR

Große Sprachmodelle können auch in der Personalabteilung eingesetzt werden. Sie können Bewerbungen scannen und die besten Kandidaten basierend auf den Anforderungen des Unternehmens auswählen. Dies kann den Rekrutierungsprozess beschleunigen und die Qualität der eingestellten Mitarbeiter verbessern.

Wie das funktioniert? Diese Modelle sind in der Lage, menschliche Sprache zu analysieren und zu verstehen. Dadurch können sie aus einer Flut von Bewerbungen diejenigen identifizieren, die bestimmte Schlüsselwörter und Phrasen nicht nur syntaktisch, sondern auch semantisch enthalten und die auf die geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen hinweisen. Dazu gehören möglicherweise Branchenkenntnisse, technische Fähigkeiten oder Führungserfahrung. 

Aber damit ist noch nicht getan. Große Sprachmodelle können auch im Training und Coaching der Mitarbeiter effektiv sein. Sie können maßgeschneiderte Schulungsprogramme anbieten, indem sie den Lerninhalt an den individuellen Bedürfnissen und den aktuellen Fähigkeiten des Mitarbeiters ausrichten. Dadurch kann das Unternehmen sicherstellen, dass jeder Mitarbeiter die Unterstützung erhält, die er braucht, um seine Aufgaben bestmöglich zu erfüllen. 

Auch bei der Förderung der Mitarbeiterkommunikation und -zusammenarbeit können diese Modelle hilfreich sein. Sie können etwa Chatbots erstellen, um häufig gestellte Fragen zu beantworten, oder sie können in die Kommunikationsplattformen des Unternehmens integriert werden, um die Schwachstellen in der internen Kommunikation zu identifizieren und Verbesserungsvorschläge zu machen. 

Ein Unternehmen, das generative KI im Bereich HR einsetzt, ist Eightfold.ai. Sie nutzen KI, um den Rekrutierungsprozess zu optimieren, indem sie die besten Kandidaten für bestimmte Positionen identifizieren. Ihre Plattform verwendet maschinelles Lernen, um eine Vielzahl von Datenpunkten zu analysieren und so die Einstellungsentscheidungen zu verbessern.

Pymetrics ist ein weiteres Unternehmen, das KI in HR einsetzt. Sie verwenden spielbasierte Bewertungen und maschinelles Lernen, um die besten Kandidaten für bestimmte Rollen zu ermitteln. Ihre Plattform hilft Unternehmen, den Einstellungsprozess zu objektivieren und Vorurteile zu reduzieren.

Dann gibt es noch das Unternehmen Talla, das eine KI-gesteuerte HR-Assistenzplattform entwickelt hat. Diese Plattform automatisiert Routineaufgaben wie das Beantworten von Mitarbeiterfragen oder das Planen von Meetings, was den HR-Mitarbeitern mehr Zeit für strategische Aufgaben lässt.

Reasoning

Es ist wichtig zu beachten, dass das Reasoning bei LLMs auf statistischen Mustern basiert und nicht auf explizitem Verständnis oder Wissen. Das bedeutet, dass sie zwar in der Lage sind, sehr genaue Vorhersagen zu treffen und sinnvolle Antworten zu generieren, aber sie tun dies auf der Grundlage der Muster, die sie in den Daten gesehen haben, und nicht, weil sie das zugrundeliegende Konzept oder die Idee verstehen. Wenn wir nachfolgend das Wort „verstehen“ nutzen, dann meinen wir das nicht im menschlichen Sinne des Verstehens.

Zum Beispiel, wenn ein LLM gebeten wird, eine Frage zu beantworten, analysiert es den Kontext der Frage, vergleicht diesen Kontext mit den Mustern, die es während des Trainings gelernt hat, und generiert eine Antwort, die auf diesen Mustern basiert. Es versteht nicht wirklich die Bedeutung der Frage oder der Antwort; es erzeugt einfach eine Antwort, die auf den Mustern basiert, die es gelernt hat.

Das Reasoning bei LLMs ist nicht perfekt. Sie können Fehler machen, insbesondere wenn sie mit Informationen konfrontiert werden, die sich stark von den Daten unterscheiden, mit denen sie trainiert wurden. Daher ist es wichtig, ihre Vorhersagen und Antworten sorgfältig zu überprüfen und zu validieren. Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) sind besonders gut geeignet für das sogenannte ‚Abstrakte Reasoning‘. Dies bezieht sich auf die Fähigkeit, komplexe Konzepte und Ideen zu verstehen und zu manipulieren, die nicht unbedingt auf konkreten, physischen Objekten oder Ereignissen basieren. LLMs können Muster und Beziehungen in großen Datenmengen erkennen und daraus abstrakte Konzepte ableiten.

Ein weiterer Bereich, in dem LLMs hervorragend abschneiden, ist das ‚Analoge Reasoning‘. Dies bezieht sich auf die Fähigkeit, Ähnlichkeiten zwischen verschiedenen Konzepten oder Situationen zu erkennen und darauf basierend Vorhersagen oder Schlussfolgerungen zu ziehen. LLMs können vornehmlich Texte analysieren und verstehen, wie bestimmte Wörter oder Phrasen in verschiedenen Kontexten verwendet werden, und diese Erkenntnisse dann auf neue, unbekannte Kontexte anwenden.

LLMs sind auch sehr effektiv beim ‚Deduktiven Reasoning‘. Dies ist die Fähigkeit, spezifische Schlussfolgerungen aus einer Reihe von Prämissen oder Fakten zu ziehen. LLMs können eine Vielzahl von Informationen analysieren und daraus logische Schlussfolgerungen ziehen, was sie zu einem wertvollen Werkzeug für viele Geschäftsprozesse macht, bei denen es darum geht, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen.

Schließlich sind LLMs auch beim ‚Induktiven Reasoning‘ leistungsfähig. Dies ist die Fähigkeit, allgemeine Regeln oder Prinzipien aus spezifischen Beobachtungen oder Erfahrungen abzuleiten.

Ein Unternehmen, das generative KI im Reasoning nutzt, ist IBM. Sie haben Project Debater entwickelt, eine KI, die in der Lage ist, Debatten zu führen und Argumente zu formulieren. Dies kann in Geschäftsprozessen genutzt werden, um Entscheidungsfindungsprozesse zu unterstützen. Hier haben wir ein, m.E. unterschätze Fähigkeit von Large Language Modellen, die Unternehmen bei Entscheidungsfindungsprozessen unterstützen kann.

Z.B. Könnte im Gesundheitswesen die Plausibilität von Arztabrechnungen geprüft werden, basierend auf Regeln. 

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