In der sich schnell entwickelnden Technologielandschaft markiert das Aufkommen von generativen KI-Assistenten eine entscheidende Entwicklung im Unternehmensbetrieb. Dieser Artikel untersucht die Rolle dieser Technologien, ihre Integration in tägliche Geschäftsprozesse und die erheblichen Vorteile, die sie bieten. Durch die Analyse allgemein anerkannter generativer KI-Assistenten wie ChatGPT von OpenAI, Claude von Anthropic und Gemini von Google werden wir deren potenzielle Neukonfiguration untersuchen, um den spezifischen Anforderungen von Unternehmensumgebungen gerecht zu werden.
Es gibt eine wachsende Popkultur im KI-Bereich, weshalb ich einige Aspekte von Anfang an klären möchte. Zunächst ist das Verständnis des Unterschieds zwischen Chatbots und generativen KI-Assistenten entscheidend, um ihre Möglichkeiten effektiv zu nutzen. Warum erwähne ich Chatbots? Weil ich denke, dass diese Begriffe sind, zu denen die meisten Menschen eine Beziehung herstellen können, wenn sie versuchen zu verstehen, was derzeit in der KI passiert. Chatbots basieren oft auf einfacheren regelbasierten Systemen oder ausgefeilteren Konversationellen KI-Systemen und simulieren menschenähnliche Interaktionen mit vordefinierten Antworten oder natürlicher Sprachverarbeitung (NLP). Sie zeichnen sich in Anwendungen wie dem Kundensupport aus, indem sie auf Anfragen mit hoher Genauigkeit reagieren.
Meiner Meinung nach bleibt die konversationelle KI lebenswichtig und wird keineswegs durch das Aufkommen generativer KI überflüssig. Sie untermauert die Funktion komplexer Chatbots, die nuancierte Interaktionen handhaben und die Relevanz und den Kontextbezug in Gesprächen sicherstellen. Nicht zu vergessen, dass Unternehmen meist auf Fakten und Pragmatismus bei der Auswahl der Lösungen, die sie implementieren, basieren und konversationelle KI derzeit für viele Unternehmen eine Lösung darstellt, die ausreichend Leistung bietet, sodass der Wechsel zu einer auf generativer KI basierenden Lösung nicht lohnend ist. Persönlich würde ich argumentieren, dass die Implementierung einer Hybridlösung, die beide Arten von KI umfasst, wahrscheinlich viel bessere Ergebnisse liefern würde als die Verwendung nur einer Art. Solche Konzepte können beispielsweise mit Hilfe von Plattformen wie DRUID AI entwickelt werden, aber das ist Thema einer zukünftigen Diskussion.
Im Kern dieser KI-Systeme steht das Große Sprachmodell (LLM), das die Transformer-Architektur nutzt, die für ihre Fähigkeit bekannt ist, sequenzielle Daten effizient zu verarbeiten, indem sie Mechanismen wie Selbst-Attention verwendet, die es dem Modell ermöglichen, verschiedene Teile der Eingabedaten basierend auf ihrer Relevanz für die anstehende Aufgabe zu priorisieren. Diese Modelle durchlaufen eine umfangreiche Schulung an vielfältigen Datensätzen, die es ihnen ermöglicht, Antworten zu generieren, die nicht nur kohärent, sondern auch kontextuell bewusst sind.
Assistenten wie ChatGPT, Claude von Anthropic und Gemini von Google sind darauf ausgelegt, interaktive und intelligente Gespräche mit Benutzern zu erleichtern. Zur Vereinfachung können wir diese Systeme betrachten und zwei Hauptkomponenten identifizieren: die Assistentenanwendung, die mehr oder weniger als Wrapper um das LLM oder die LLMs agiert, und das LLM selbst, das wir bereits früher besprochen haben und das als Kernverarbeitungseinheit oder "Gehirn" dient.
Die Architektur der KI-Assistentenanwendung umfasst entscheidende Komponenten, die die Benutzeroberfläche und den Ablauf der Interaktionen verwalten. Sie erfasst Benutzeraufforderungen, interpretiert sie im gegebenen Kontext und formatiert sie zur Verarbeitung. Die verarbeiteten Daten werden erst dann an das LLM weitergeleitet, wo sie durch Schichten von neuronalen Netzwerken analysiert werden, wobei jede Schicht verschiedene Aspekte der Eingabe bewertet, um eine relevante Antwort zu produzieren. Dieser komplexe Verarbeitungsablauf stellt sicher, dass der Assistent responsiv und genau in seinen Interaktionen bleibt.
Daher müssen generative KI-Assistenten, um in Unternehmensumgebungen wirklich effektiv zu sein, über generische Funktionalitäten hinausgehen. Sie benötigen erweiterte Konfigurationsoptionen, die die Architektur und den betrieblichen Umfang an spezifische Unternehmensbedürfnisse anpassen. Dies umfasst:
Diese Erkundung generativer KI-Assistenten veranschaulicht ihre grundlegenden Mechanismen und dient als Einführung in ihr Potenzial, wenn sie für den Unternehmenseinsatz angepasst werden. Im weiteren Verlauf dieser Serie werden nachfolgende Artikel darauf eingehen, wie Unternehmen diese Assistenten anpassen können, um ihre Integration mit firmeneigenen Daten zu verbessern, eine Verbindung mit der bestehenden IT-Infrastruktur herzustellen und strenge Sicherheits- und Datenschutzstandards einzuhalten, um die Einhaltung zu gewährleisten und den Geschäftswert zu maximieren.
