"Digitale Wissensbissen": Generative KI in geschäftskritischen Prozessen
Generative KI in geschäftskritischen Prozessen
In der letzten Episode unseres Podcasts haben wir uns intensiv mit den Herausforderungen und Grenzen der generativen KI beschäftigt. Wir haben über Halluzinationen, Alignment-Probleme, Kosten und Performance gesprochen – all die Faktoren, die derzeit die Integration von KI in geschäftskritische Prozesse erschweren könnten. Doch die spannende Frage bleibt: Kann generative KI trotz dieser Hürden in geschäftskritischen Prozessen eingesetzt werden? Und wenn ja, wie?
Key Points aus der Episode
- "Generative KI sollte auf den Erzeugnissen von Menschen basieren, nicht sie ersetzen."
- Es ist wichtig, dass KI-Anwendungen auf menschlich erzeugten Inhalten aufbauen. Ein Code of Conduct sollte beispielsweise von einem Menschen erstellt werden, bevor die KI daraus weitere Inhalte generiert. - "Prompts sind näher an Programmierung als an Kommunikation."
- Die Erstellung von Prompts für generative KI erfordert eine präzise und regelbasierte Herangehensweise, ähnlich wie bei der Programmierung. Endnutzer sollten daher nicht direkt Prompts erstellen, um die Qualität der Ergebnisse sicherzustellen. - "Ein Human-in-the-Loop-Ansatz ist oft optimal."
- Bei geschäftskritischen Prozessen sollte ein Mensch immer die Kontrolle behalten, um die Qualität und Konsistenz der Ergebnisse zu gewährleisten und kontinuierliche Verbesserungen zu ermöglichen. - "Retrieval Augmented Generation (RAG) ist mittlerweile Standard."
- Informationen sollten in einer Vektordatenbank gespeichert und durch semantische Ähnlichkeit abgerufen werden, bevor sie von einem Large Language Model verarbeitet werden. - "Die Datenaufbereitung ist entscheidend für den Erfolg."
- Eine sorgfältige Vorbereitung der Daten, wie z.B. die OCR-Verarbeitung von PDF-Dokumenten, ist entscheidend für die Qualität der KI-Ergebnisse.
Zusammenfassung
In dieser Episode haben wir die Herausforderungen und Möglichkeiten der Integration von generativer KI in geschäftskritische Prozesse beleuchtet. Zwei Hauptregeln wurden hervorgehoben: Erstens sollte KI auf menschlich erzeugten Inhalten basieren und diese nicht ersetzen. Zweitens sind Prompts eher wie Programmierung zu behandeln und sollten nicht direkt von Endnutzern erstellt werden. Ein Human-in-the-Loop-Ansatz, bei dem ein Mensch die Kontrolle behält, ist oft optimal, um die Qualität und Konsistenz der Ergebnisse sicherzustellen.
Ein konkretes Beispiel aus dem Bereich Compliance zeigt, wie diese Prinzipien in der Praxis angewendet werden können. Durch die Verwendung von Retrieval Augmented Generation (RAG) und einer sorgfältigen Datenaufbereitung können Compliance-Fragen effizient und konsistent beantwortet werden. Dieser Ansatz lässt sich auch auf andere geschäftskritische Prozesse wie Tender Management übertragen.
Generative KI hat das Potenzial, geschäftskritische Prozesse zu transformieren, wenn sie richtig eingesetzt wird. Die Einhaltung der genannten Prinzipien kann dabei helfen, das Risiko zu minimieren und den Nutzen zu maximieren.
