Generative KI revolutioniert die Geschäftswelt – doch wie genau? Der Schlüssel liegt zum Beispiel in der Anpassung von großen Sprachmodellen (LLMs) an spezifische Anwendungsfälle. Ein vielversprechender Ansatz: Retrieval Augmented Generation (RAG), mit dem Unternehmen ihre KI mit unternehmensspezifischen Daten ergänzen können. Aber wie sieht das in der Praxis aus?

Hier ein Überblick:

• Webbasierte Chatbots: Interaktive Lösungen, die spezifische Kundenfragen präzise beantworten, z. B. zu Produktdetails.
• Kundendienst: Unterstützung von Servicemitarbeitern durch aktuelle und korrekte Informationen in Echtzeit.
• Unternehmensinterne Dokumentensuche: Schnellere und effizientere Informationssuche in technischen Dokumentationen, Richtlinien oder IT-Artikeln.
• Finanzdatenanalyse: Erkennung entscheidungsrelevanter Erkenntnisse aus umfangreichen Datensätzen.

Ein Beispiel aus der Praxis: 

Ein RAG-Chatbot basierend auf ChatGPT oder einem Open-Source-Modell (z.B. Llama). Der Bot erleichtert Mitarbeitern den Zugriff auf Informationen zur Unternehmenskommunikation – mit beeindruckenden Produktivitätssteigerungen.

👉 Die Vorteile? Niedrige Kosten, Effizienz, hohe Produktivität, hohe Präzision und schnelle Anpassung an neue Anforderungen.

💡 Wie könnte ihr Unternehmen von solchen KI-Lösungen profitieren?
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