Es gibt zwei Möglichkeiten, wie Sie generative KI integrieren können: entweder, indem Sie ein bestehendes KI-Modell verwenden, oder indem Sie Ihr eigenes KI-Modell erstellen. Ein eigenes KI-Modell von Grund auf zu erstellen ist zeitaufwändig und teuer. Und nicht immer ist es notwendig. Unser Vorschlag ist die Verwendung eines bestehenden generativen KI-Modells und dessen Anpassung an Ihre geschäftlichen Anforderungen. Auf diese Weise haben Sie nicht nur die Möglichkeit zur Beschleunigung der Markteinführung, sondern auch zur Einsparung von Ressourcen.
Wir werden weiter unten diskutieren, wie Sie ein generatives KI-Projekt umsetzen können. Beginnen wir jedoch mit dem Grund, warum Sie die Implementierung von generativer KI nicht auf die lange Bank schieben sollten.
Der potenzielle Wert der generativen KI, d.h. ihre Fähigkeit, die Wettbewerbsfähigkeit jedes Unternehmens, das sie einsetzt, zu verbessern, wird von immer mehr Unternehmern erkannt. Laut einer neuen Deloitte Umfrage sind 79 % der Befragten der Ansicht, dass die generative KI in weniger als drei Jahren einen Wandel in ihrem Unternehmen herbeiführen kann.
Die Welt ist an generativer KI mehr als interessiert. Aber wenn es um ihre Einführung geht, scheinen sich die Unternehmen nicht zu beeilen. Schließlich handelt es sich bei der generativen KI um eine relativ neue Technologie. Daher scheint es vernünftiger zu sein, mit der Implementierung zu warten, bis sie ausgereifter ist.
Wir würden diesen Ansatz jedoch nicht empfehlen. Wir gehen davon aus, dass generative KI in naher Zukunft von den meisten Unternehmen, von Großkonzernen bis hin zu KMUs, eingesetzt werden wird. Das heißt, je früher Sie beginnen, generative KI einzusetzen, desto besser ist es, der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein.
Erinnern Sie sich noch an die „There's an App for That“-Kampagne von Apple aus dem Jahr 2009? Das Gleiche werden wir bald für die generative KI sagen können.
Als der App Store seine Pforten öffnete, sahen viele Unternehmen darin eine Chance. Sie beeilten sich, ihre eigenen Apps zu entwickeln, um die ersten Nutzer anzulocken. Jetzt, mit dem Aufkommen der generativen KI, ist ein ähnlicher Trend auf dem Markt im Gange.
Die ersten generativen KI-Modelle sind jedoch, genau wie die ersten mobilen Apps vor zwei Jahrzehnten, nicht perfekt. Und das sollten sie auch nicht sein. Durch den Einsatz von generativer KI können Sie sich jetzt einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und sich von der Konkurrenz abheben. Machen Sie sich keine Sorgen darüber, ob Sie jetzt der Beste sind. Sie können Ihre Lösung immer noch verbessern, nachdem Sie sie auf den Markt gebracht haben.
Für die Implementierung von generativer KI empfehlen wir den „take it or leave it“-Ansatz. Dieser Ansatz ermöglicht eine schnellere Markteinführung bei relativ geringen Projektentwicklungskosten.
Für die Entwicklung neuer Mehrwertangebote zu ihren bestehenden Produkten nutzen einige führende Unternehmen diesen Ansatz.
So hat Duolingo, eine führende Sprachlern-App, GPT-4 genutzt, um zwei KI-basierte Funktionen in sein neues Abonnement Duolingo Max zu integrieren: Roleplay und Explain My Answer.
Roleplay ist ein KI-gestützter Konversationspartner, mit dem Lernende ihre Kommunikationsfähigkeiten im realen Leben üben können, indem sie mit verschiedenen Charakteren sprechen. Die hinter dieser Funktion stehende künstliche Intelligenz sorgt dafür, dass die Antworten auf die Eingaben des Lernenden zugeschnitten sind. So entsteht eine dynamische und fesselnde Lernerfahrung. Explain My Answer bietet Regeln für den Fall, dass ein Benutzer Fehler macht. Beispielsweise kann ein Lernender, nachdem er eine falsche Antwort gegeben hat, den Chat betreten und Duo bitten, die Antwort näher zu erläutern.
Luis von Ahn, CEO von Duolingo, erklärte, dass die Integration der Gen AI-Technologie zu einem Anstieg der Zahl der bezahlten Abonnements um 6,6 Millionen geführt hat, was einem Umsatz von 157,8 Millionen US-Dollar entspricht.
Hier erfahren Sie, wie Sie mit der Implementierung von generativer KI beginnen können.
Es gibt zwei Arten von generativen KI Modellen, die Sie verwenden können, um KI zu integrieren - Open Source und kommerzielle LLMs, die über APIs verfügbar sind. Was ist der Unterschied?
Der erste Unterschied zwischen diesen beiden Arten von Modellen besteht in der Art und Weise der Preisgestaltung. Off-the-Shelf-Dienste verwenden unterschiedliche Preismodelle. Zum Beispiel berechnen einige Werkzeuge der künstlichen Intelligenz, wie z. B. Vertex AI von Google, auf der Basis von Zeichen für den Eingabe- und den Ausgabetext, beginnend mit 0,0005 $ pro 1.000 Zeichen. Andere, wie die GPT-Modelle von OpenAI, rechnen auf Token-Basis ab. Hier liegen die Preise zwischen $0,001 und $0,03 pro 1.000 Token. Zeichen und Token werden von den verschiedenen Anbietern unterschiedlich definiert, daher ist es ratsam, die Dokumentation zu konsultieren, um die beste Lösung für die eigenen Bedürfnisse zu finden. Um visuelle Inhalte zu erstellen, berechnen Dienste wie DALL-E 3 zwischen $0.04 und $0.12 pro Bild, abhängig von Größe und Qualität.
Im Gegensatz dazu können Open-Source-KI-Modelle kostenlos genutzt werden, ihre Integration in eine Software ist jedoch mit verschiedenen Kosten verbunden. Dazu gehören Ausgaben für die Hardware (leistungsstarke GPUs oder CPUs können teuer sein), Gebühren für Cloud Computing, Strom- und Wartungskosten, um die Hardware zu betreiben und zu warten, Gebühren für die Datenspeicherung usw.
Im Hinblick auf Flexibilität und Anpassung sind Open-Source-Tools anpassungsfähiger, erfordern jedoch spezielle Kenntnisse, was zu höheren Personalkosten führen kann, um das für die Anpassung und Entwicklung erforderliche Fachwissen bereitzustellen.
Kommerzielle Modelle lassen sich leichter in bestehende Unternehmens-Ökosysteme, einschließlich Cloud-Diensten, Unternehmenssoftware und Datenanalyse-Tools, integrieren als Open-Source-KI-Tools, da letztere häufig nicht mit standardisierten Integrationsprotokollen ausgestattet sind.
Aufgrund der erforderlichen Anpassungen und der schwierigeren Integration in Unternehmenssysteme kann die Bereitstellung von Open-Source-Modellen länger dauern. Demgegenüber sind proprietäre Modelle einfacher zu implementieren. Dies führt zu einer schnelleren Einführung.
Eine Tabelle mit einem kurzen Vergleich dieser Modelle dient dem besseren Verständnis:
Damit Sie sich unter den verfügbaren KI-Modellen besser zurechtfinden, finden Sie hier eine Liste mit kostenlosen und kostenpflichtigen LLMs.
Sie werden sich vielleicht fragen: Wie kann ich mir einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, wenn wir doch alle das gleiche Modell für generative künstliche Intelligenz verwenden? Die Antwort ist eine solide Datenbasis. Wenn Sie nicht über relevante Daten verfügen, werden Sie nicht in der Lage sein, über grundlegende Antworten hinaus zu kommen.
Für den erfolgreichen Einsatz von generativer KI müssen Sie sicherstellen, dass Ihre Daten über mehrere Clouds, Datenspeichersysteme und Anbieter hinweg zugänglich sind. Um die Qualität, Sicherheit und Zugänglichkeit der Daten zu gewährleisten, muss ein robuster Data Governance-Rahmen geschaffen werden.
Zur Versorgung Ihres KI-Modells mit relevanten Daten müssen Sie es mit Ihren internen Systemen, wie z.B. CRM oder PIM, und gegebenenfalls mit Diensten von Drittanbietern verknüpfen. Sie benötigen eine lose gekoppelte Technologiearchitektur, um solche Systeme effizient zu integrieren. Sie können KI-Modelle austauschen oder aktualisieren, ohne andere Teile des Systems zu beeinträchtigen, wenn alle Ihre Dienste miteinander verbunden sind und nur minimale Abhängigkeiten zwischen ihnen bestehen.
Sie müssen Ihre Daten durch das Modell laufen lassen und die Ergebnisse testen, um die Qualität Ihrer Lösung zu verbessern. Mit jeder Trainingsiteration verbessert sich die Genauigkeit des KI-Modells. Wie ein Kind in der Schule lernt ein KI-Modell durch Wiederholung und Übung.
Wir glauben nicht, dass es die beste Idee ist, direkt mit der Entwicklung einer komplexen KI-basierten Lösung zu beginnen. Besser ist es, mit einem kleinen Pilotprojekt zu beginnen. Auf diese Weise haben Sie schnell Zugang zum Markt und können sehen, ob sich Ihre Bemühungen im Bereich KI auszahlen. Bewerten Sie die KPIs und stellen Sie sicher, dass die implementierte Lösung in der Lage ist, die Geschäftsziele zu erreichen, die Sie zu Beginn des Projekts festgelegt haben. Um die Leistung der KI für bestimmte Aufgaben zu verbessern, können Sie sie iterativ anpassen und trainieren.
Mit der Implementierung des Pilotprojekts ist es aber noch lange nicht getan. Da das Modell der künstlichen Intelligenz ständig neue Daten von den Nutzern erhält, wird sich der Datensatz an einem bestimmten Punkt von dem unterscheiden, auf dem Ihr Modell trainiert wurde, was bedeutet, dass das implementierte Modell der künstlichen Intelligenz schwächer wird. Sie müssen ein Überwachungssystem einrichten, das die Iteration und Verbesserung Ihres KI-Modells unterstützt, um sicherzustellen, dass das Modell weiterhin die bestmögliche Leistung erbringt. Das Ziel eines solchen Systems ist es, Ihr Entwicklungsteam auf Probleme im Zusammenhang mit dem System aufmerksam zu machen und ihm genügend Zeit zu geben, um Maßnahmen zu ergreifen, bevor es zu einem Problem kommt.
Auf diese Weise entwickelt sich Ihr generatives KI-Modell kontinuierlich weiter, während das Entwicklungsteam den Finger am Puls der Zeit hat und bei Bedarf eingreifen kann. Mit Kunden, die generative KI integrieren möchten, arbeiten wir als Softwareentwicklungsunternehmen zusammen. Kontaktieren Sie uns, wenn Sie eine KI-basierte Anwendung entwickeln möchten.
Datenschutz ist uns wichtig, daher haben Sie die Möglichkeit, bestimmte Speicherarten zu deaktivieren, die für das grundlegende Funktionieren der Website möglicherweise nicht erforderlich sind. Das Blockieren von Kategorien kann sich auf Ihre Erfahrung auf der Website auswirken. Mehr Informationen
