Unternehmen testen vermehrt generative KI-Modelle, viele Projekte bleiben jedoch in der Pilotphase stecken. Dieser Leitfaden für Entscheider zeigt Ihnen, wie Sie in sieben Schritten vielversprechende Einsatzmöglichkeiten für GenAI identifizieren, das richtige KI-Modell für Ihre Zwecke auswählen und erfolgreich in den Produktivbetrieb überführen.
Inhalt:
Deutsche Unternehmen zögern noch beim Einsatz von generativer KI. Laut dem Branchenverband Bitkom verwenden erst neun Prozent entsprechende Lösungen, weitere 18 Prozent planen dies. Andere Länder sind bereits deutlich weiter. Der Studie „Global Generative AI Adoption“ von Elastic zufolge, nutzen bereits 81 Prozent der indischen und 63 Prozent der singapurischen Unternehmen generative KI. Spanien ist mit 57 Prozent Spitzenreiter in Europa.
Aber welche Prozesse lassen sich durch generative KI überhaupt sinnvoll verbessern? Welche branchenspezifischen Anwendungsfälle gibt es und wie kommen Unternehmen schnell und zielgerichtet zum produktiven Einsatz von GenAI?
Diese und viele weitere Fragen beantwortet der vorliegende Leitfaden für Entscheider. Er führt Sie Schritt für Schritt durch die Umsetzung Ihres GenAI-Projekts – von der Identifikation erfolgversprechender Einsatzmöglichkeiten über die Definition von Zielen und Performance-Indikatoren bis hin zu Implementierungsstrategie, Governance- und Sicherheitsstandards sowie der Zeitplanung.
Darüber hinaus erhalten Sie wertvolles Basiswissen zu Aufbau und Nutzung von großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs), Retrieval Augmented Generation (RAG) und Vektordatenbanken.
Originalauszug aus dem Dokument:
Adapting to your industry
Copilot, assistant, bot — generative AI takes various “forms” that provide valuable productivity-enhancing services in a variety of fields and industries. As a security and observability copilot, or with internal and external apps, generative AI helps companies increase their efficiency, upgrade their security efforts, improve their customer experience, and accelerate their competitive differentiation.
By using data to unlock the best AI responses and harness the power of underlying search technology, companies can decrease time spent on repetitive tasks, reduce response times, and overall, improve productivity. Adding RAG to the equation allows you to tap into your proprietary data for generative AI responses that are secure while respecting document and user-level permissions.
Suddenly, you’re looking at next-level speed and relevance — the same speed and relevance that increasingly tech-savvy customers have come to expect. Ensuring that your services match those expectations is critical. So is using generative AI in the ways most relevant to their user experience. There’s nothing worse than investing in buzzy build-outs that nobody uses.