Souveräne KI: Nutzen, Aufbau und Aufwand
Souveräne KI-Systeme kombinieren die Vorteile vielseitig einsetzbarer (horizontaler) und spezialisierter (vertikaler) KI-Lösungen. Sie sind darauf ausgelegt, unternehmensspezifisches Wissen und Daten zu nutzen, um die spezifischen Herausforderungen und Chancen einer bestimmten Branche anzugehen. Horizontale KI-Lösungen, wie ChatGPT bieten einen breiten Einsatzbereich für verschiedene Branchen und sind leicht verfügbar. Vertikale KI-Lösungen, wie Microsoft 365 Copilot hingegen nutzen spezialisiertes Fachwissen und maßgeschneiderte Funktionalitäten, um gezielt Effizienz und Produktivität zu steigern.
Aufbau eines souveränen KI-Systems
Ein souveränes KI-System erfordert eine sorgfältige Planung und Integration verschiedener Komponenten, um die Vorteile, wie sichere Datenhaltung, Flexibilität und Einbindung von Domain-Wissen optimal zu nutzen.
Ein zentraler Aspekt souveräner KI-Systeme ist die sichere Datenhaltung. Unternehmen können ihre Daten auf eigener Infrastruktur speichern und verarbeiten, wodurch die Kontrolle über sensible Informationen gewährleistet bleibt. Dies minimiert das Risiko von Datenlecks und garantiert die Einhaltung geltender Datenschutzbestimmungen.
Zudem bieten souveräne KI-Systeme eine hohe Flexibilität und Anpassbarkeit. Sie lassen sich individuell auf die spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen eines Unternehmens zuschneiden. Die Möglichkeit, verschiedene Systeme und Datenquellen einzubinden, gewährleistet eine nahtlose Integration in bestehende Geschäftsprozesse.
Ein weiterer Vorteil souveräner KI-Systeme ist die Einbindung von spezifischem Domain-Wissen. Darunter sind zum einen unternehmensspezifische Daten zu verstehen, also Informationen, die nur innerhalb eines bestimmten Unternehmens verfügbar sind, wie interne Berichte, Kundendaten oder Produktionsstatistiken. Zum anderen ist auch die Branchenexpertise Teil des Domain-Wissens, das heißt Wissen und Erfahrungen, die für eine bestimmte Branche charakteristisch sind. Dazu zählen Markttrends, regulatorische Anforderungen oder branchenspezifische Best Practices. Durch die Nutzung unternehmensspezifischer Daten und Branchenexpertise können die Systeme präzise und relevante Ergebnisse liefern, die auf die besonderen Herausforderungen und Chancen des Unternehmens in der jeweiligen Branche abgestimmt sind.
Technische Aufwände und Investitionskosten
Der Aufbau eines souveränen KI-Systems erfordert technische Aufwände und Investitionskosten. Unternehmen müssen dafür in leistungsstarke Hardware investieren und über das notwendige Know-how zur Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen und vor allem zur Verwendung von Open Source-Sprachmodellen verfügen. Diese initialen Investitionen können jedoch langfristig rentabel sein, insbesondere wenn das Unternehmen eine eigene Infrastruktur betreibt oder auf spezialisierte Anbieter wie GISA zurückgreift. Vor allem Unternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitenden, die KI intern und im Zusammenspiel mit Kunden einsetzen, können durch die Kontrolle über die eigene Infrastruktur und die geringeren laufenden Kosten im Vergleich zu Cloud-Systemen langfristig effizienter arbeiten und ihre Betriebskosten optimieren.
RAG-Systeme: Eigene Wissensquellen in ein Sprachmodell integrieren
RAG-Systeme ermöglichen die Integration unternehmensspezifischer Wissensquellen in den generativen Prozess eines großen Sprachmodells – Large Language Model (LLM) genannt. Dies bedeutet, dass sie die Leistungsfähigkeit eines LLMs mit den Informationen aus dem eigenen Unternehmen kombinieren können, ohne dass sensible Unternehmensdaten das Unternehmen verlassen oder für das Training dieses Sprachmodells verwendet werden.
Funktionsweise von RAG-Systemen
Der Prozess der RAG-Systeme umfasst drei Hauptschritte:
- Retrieval: Datenquellen werden auf Grundlage einer Nutzeranfrage (Prompt) gezielt nach Inhalten und Wissen durchsucht.
- Augment: Die Nutzereingabe wird mittels des gefundenen Wissens angereichert.
- Generate: Das LLM generiert auf Basis des angereicherten Prompts eine entsprechende Ausgabe.
Anwendung – von Wissensmanagement, Personalwesen bis Kundenservice
RAG-Systeme lassen sich in verschiedenen Unternehmensbereichen einsetzen, um spezifische Geschäftsanforderungen zu erfüllen. Hier einige Anwendungsbeispiele:
- Wissensmanagement: Durch intelligente Suche und Bereitstellung relevanter Informationen aus großen Datenmengen können Unternehmen ihr internes Wissen nutzbar machen und themenspezifische Chatbots erstellen.
- Personalwesen: RAG-Systeme können Stellenausschreibungen entwerfen, Bewerbungsunterlagen vergleichen und Interviewleitfäden erstellen. Sie haben auch die Fähigkeit, Zeugnisse und Gesprächsprotokolle zu generieren.
- Dokumentenbearbeitung: Die Systeme unterstützen die Dokumentenerkennung, Analyse und Informationsextraktion, z.B. bei der Antragsunterstützung, Angebotserstellung und Rechnungsbearbeitung.
- Kundenservice: Chatbots und Voicebots erheben Informationen, analysieren die Kundenzufriedenheit und bearbeiten E-Mails sowie Incidents.
Fazit
Souveräne KI und RAG-Systeme bieten Unternehmen zahlreiche Möglichkeiten, die Effizienz und Produktivität nachhaltig zu steigern. Durch die Kombination von generativen KI-Modellen mit unternehmensspezifischem Wissen können maßgeschneiderte Lösungen entwickelt werden, die den Anforderungen der jeweiligen Branche gerecht werden.
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