Wie große Sprachmodelle die Unternehmens-IT ansprechen

Kurz gesagt: Große Sprachmodelle (LLMs) sind KI-Systeme, die auf riesigen Mengen an Textdaten trainiert wurden und natürliche Sprache auf einem Niveau verstehen und generieren können, das für die Arbeit in Unternehmen wirklich nützlich ist. Unternehmen setzen sie für Kundenservice, Stimmungsanalyse, Übersetzung und die Erstellung von Inhalten ein. Die Risiken (Voreingenommenheit, Halluzinationen, Datenschutz) sind real, aber mit der richtigen Plattform und einem geeigneten Governance-Ansatz beherrschbar. TextCortex Unternehmensteams sichere, multimodale KI, die auf ihren eigenen Unternehmensdaten basiert.

Große Sprachmodelle gewinnen in der Unternehmens-IT zunehmend an Bedeutung. Ihre Fähigkeit, in großem Umfang zusammenhängende und kontextgerechte Texte zu generieren, hat neue Anwendungsmöglichkeiten in den Bereichen Kundenservice, Wissensmanagement, interne Kommunikation und Softwareentwicklung eröffnet.

In diesem Artikel erfährst du, was große Sprachmodelle sind, wie sie funktionieren, wie IT-Teams in Unternehmen sie einsetzen und wie sich bewährte Vorgehensweisen in der Praxis gestalten.

LLMs (Große Sprachmodelle)

Große Sprachmodelle sind Systeme der künstlichen Intelligenz, die Deep-Learning-Algorithmen verwenden, um natürliche Sprache zu verarbeiten und zu verstehen.

Sie werden mit riesigen Mengen an Textdaten wie Büchern, Artikeln, Code-Repositorys und Websites trainiert, um Muster und Zusammenhänge in der Sprache zu erkennen.

Wie funktionieren sie?

Große Sprachmodelle nutzen Deep-Learning-Algorithmen, insbesondere Transformer-basierte neuronale Netze. Während des Trainings lernt das Modell, das nächste Wort oder die nächste Wortfolge im Text vorherzusagen, und passt seine Parameter an, um diese Vorhersagen auf der Grundlage der Trainingsdaten zu verbessern.

Sobald das Modell trainiert ist, generiert es als Reaktion auf Eingabeaufforderungen neuen Text. Es nimmt die Eingabeaufforderung als Eingabe und nutzt seine erlernten Sprachmuster, um eine kontextbezogene Antwort zu erstellen.

Vorteile für Unternehmen

So schaffen große Sprachmodelle Mehrwert für IT-Teams in Unternehmen.

Kundenservice. LLMs bilden die Grundlage für Chatbots und virtuelle Assistenten, die Kundenanfragen in natürlicher Sprache bearbeiten und so schnellen Support bieten, ohne dass bei jeder Interaktion ein Mensch eingreifen muss.

Stimmungsanalyse. Die Modelle analysieren Kundenfeedback und Bewertungen in großem Umfang und erkennen dabei automatisch Stimmungsmuster und Verbesserungsmöglichkeiten anhand von Tausenden von Datenpunkten.

Übersetzung. Große Sprachmodelle bieten hochwertige Echtzeit-Übersetzungen in über 25 Sprachen und ermöglichen so die Zusammenarbeit in multinationalen Teams sowie die Kommunikation mit Kunden, ohne dass manueller Übersetzungsaufwand entsteht.

Erstellung von Inhalten. LLMs erstellen Produktbeschreibungen, Dokumentationen, blog und interne Mitteilungen schnell und konsistent, sodass Content-Teams Zeit für wertvollere Aufgaben haben.

Zu bewältigende Risiken

Große Sprachmodelle bergen Risiken, die eine bewusste Steuerung erfordern. Sie können Vorurteile aus den Trainingsdaten lernen und weiterverbreiten, was zu ungerechten oder ungenauen Ergebnissen führt. Außerdem können sie falsche, aber plausibel klingende Informationen generieren (was gemeinhin als „Halluzination“ bezeichnet wird), was in Compliance-sensiblen oder gesundheitsbezogenen Kontexten besonders riskant ist. Und da sie große Datenmengen benötigen, gibt es echte Datenschutz- und Sicherheitsbedenken hinsichtlich der Daten, die in diese Systeme ein- und aus ihnen ausgehen.

Große Sprachmodelle & Unternehmens-IT

Mit dem Aufkommen von KI und maschinellem Lernen werden LLMs zu einem festen Bestandteil der IT-Infrastruktur von Unternehmen. Schauen wir uns einmal genauer an, wie KI-Funktionen in Geschäftsprozesse integriert werden.

Aktuelle Beispiele und Anwendungsfälle

Microsoft 365 Copilot verbindet die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle mit Unternehmensdaten aus Microsoft Graph und den Microsoft 365-Apps und wandelt deine Inhalte, E-Mails und Besprechungen in umsetzbare KI-Ergebnisse um.

Adobe Firefly nutzt generative KI zur Bilderzeugung, die anhand lizenzierter Inhalte trainiert wurde, und ist nun in allen Creative Cloud-Produkten für Kreativteams integriert.

Zu den derzeit in Unternehmensumgebungen am häufigsten eingesetzten LLMs gehören GPT-4o (OpenAI), Claude 3.5 und 3.7 Sonnet (Anthropic), Gemini 1.5 Pro und 2.0 (Google), Llama 3 (Meta) sowie Mistral Large. Die Wahl des richtigen Modells hängt von der jeweiligen Aufgabe, den Anforderungen an die Latenz sowie den Bedürfnissen hinsichtlich der Datenhoheit ab.

Geschäftliche Nutzung

Unternehmen, die LLMs effektiv integrieren, automatisieren Abläufe, verbessern die Entscheidungsqualität und gewinnen Erkenntnisse aus großen Datensätzen. Das Ergebnis sind eine höhere Produktivität und Wettbewerbsvorteile für Teams, die bereit sind, in eine ordnungsgemäße Implementierung und Steuerung zu investieren.

Laut der KI-Umfrage von McKinsey aus dem Jahr 2024 setzen mittlerweile 78 % der Unternehmen KI in mindestens einem Geschäftsbereich ein – ein Anstieg gegenüber 55 % im Vorjahr. Großmodell-Sprachmodelle (LLMs) bilden den Kern der meisten dieser Anwendungen.

Bewährte Verfahren für die Implementierung von LLMs

Hier sind die 4 Schritte, mit denen Unternehmen ihre LLM-Einführung effektiv in Angriff nehmen können.

Wähle das richtige Modell aus. Entscheide dich für ein LLM anhand der spezifischen Anforderungen der Aufgabe und berücksichtige dabei Komplexität, Latenz, Sprachunterstützung und Vorgaben zur Datenlokalisierung. Multi-Modell-Plattformen wie TextCortex diese Arbeit TextCortex , indem sie Aufgaben automatisch an das am besten geeignete Modell weiterleiten.

Bereite deine Daten vor und optimiere sie. Sammle die Daten, die deinem Modell als Grundlage dienen. Vergewissere dich vor der Verwendung, dass sie korrekt und für deinen Anwendungsbereich relevant sind und den Datenschutzanforderungen entsprechen.

Plane die Integration in bestehende Systeme. Verbinde das LLM mit minimalem Aufwand mit deinem bestehenden Tech-Stack. Die besten Unternehmensplattformen lassen sich über API extension mit über 30.000 Tools integrieren, ohne dass ein separates Integrationsprojekt erforderlich ist.

Handle verantwortungsbewusst. Gehe ethischen und datenschutzrechtlichen Bedenken proaktiv entgegen. Stelle sicher, dass Datenschutzgesetze und relevante KI-Vorschriften eingehalten werden, einschließlich des EU-KI-Gesetzes für europäische Organisationen.

TextCortex: Multi-Modell-KI-Plattform für Unternehmen

TextCortex ist eine in der EU ansässige KI-Infrastruktur für Unternehmen, die für Teams entwickelt wurde, die Zugriff auf mehrere Modelle, sichere Wissensintegration und vollständige Compliance benötigen, ohne sich selbst um die komplexe Verwaltung kümmern zu müssen. Sie wird von Fortune-500- und DAX-40-Unternehmen genutzt und ist nach ISO 27001 und SOC 2 zertifiziert sowie DSGVO- und EU-KI-Gesetz-konform.

Zugriff auf mehrere Modelle

TextCortex Teams über eine einzige Plattform Zugriff auf GPT-4o, Claude, Gemini und andere Modelle. Aufgaben werden an das jeweils am besten geeignete Modell weitergeleitet, ohne dass separate Abonnements oder Lieferantenbeziehungen verwaltet werden müssen.

Sichere Wissensintegration

Verbinde Notion, Google Drive, SharePoint, OneDrive und benutzerdefinierte Repositorys mit einem einzigen Klick. Mitarbeiter können das gesamte Unternehmenswissen mithilfe natürlicher Sprache durchsuchen. Die Ergebnisse basieren auf deinen Daten, was das Risiko von Fehlinterpretationen erheblich verringert.

KI-Abläufe und Agenten

Mit TextCortex können Teams mehrstufige Arbeitsabläufe systemübergreifend automatisieren. Sich wiederholende Prozesse werden zu Agenten, die ohne menschliches Eingreifen ablaufen und so in großem Maßstab Zeit sparen.

Benutzerdefiniert Templates

Erstelle wiederverwendbare Eingabeaufforderungen mit dynamischen Feldern für bestimmte Teamaufgaben. Teile sie unternehmensweit über den Marketplace und standardisiere so, wie dein Team KI nutzt.

Unternehmensergebnisse

Aus der b2venture-Fallstudie: Die Investmentfirma hat auf TextCortex mehr als 10 spezialisierte, LLM-gestützte Agenten entwickelt TextCortex mit Gemini für Investment-Memos, Claude und GPT-4o für Inhalte – und damit eine 7-fache Steigerung der KI-Nutzung sowie eine Akzeptanz von 70 % im Team erreicht. Investment-Mitarbeiter sparen jetzt 5 bis 10 Stunden pro Geschäftsmöglichkeit beim Verfassen von Memos.

Häufig gestellte Fragen

Was ist ein großes Sprachmodell?

Ein großes Sprachmodell (LLM) ist ein KI-System, das mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen auf riesige Mengen an Textdaten trainiert wurde. Es lernt Muster und Zusammenhänge in der Sprache und ist so in der Lage, als Reaktion auf Eingabeaufforderungen Texte zu generieren, zusammenzufassen, zu übersetzen und zu analysieren.

Wie nutzen Unternehmen große Sprachmodelle?

Die häufigsten Anwendungsfälle in Unternehmen sind die Automatisierung des Kundenservices, Stimmungsanalysen in großem Maßstab, mehrsprachige Übersetzungen, die Erstellung von Inhalten und Dokumentationen sowie Wissensmanagement. Laut McKinsey setzen mittlerweile 78 % der Unternehmen KI in mindestens einem Geschäftsbereich ein.

Was sind die größten Risiken beim Einsatz von LLMs in Unternehmen?

Verzerrungen in den Ergebnissen, Halluzinationen (die Erzeugung falscher, aber plausibel klingender Informationen), Datenschutzrisiken durch Trainingsdaten und Sicherheitslücken, wenn die Plattform nicht ordnungsgemäß verwaltet wird. Die Nutzung einer zertifizierten Plattform (ISO 27001, SOC 2, DSGVO) und die Verankerung der Ergebnisse in verifizierten Unternehmensdaten mindern diese Risiken erheblich.

Wie wähle ich das richtige LLM für mein Unternehmen aus?

Berücksichtige die Anforderungen der Aufgabe, die Modellgenauigkeit für deinen Anwendungsbereich, die Antwortverzögerung, die Sprachunterstützung und die Anforderungen an den Datenaufbewahrungsort. Multi-Modell-Plattformen wie TextCortex es überflüssig, sich auf ein einziges Modell festzulegen, da sie Aufgaben dynamisch an die beste verfügbare Option weiterleiten.

Was ist der Unterschied zwischen der Nutzung eines LLM über API der Nutzung einer KI-Plattform für Unternehmen?

API bietet zwar Zugriff auf die Rohdaten des Modells, erfordert aber, dass dein Team die Integration selbst aufbaut, die Sicherheit verwaltet, die Compliance sicherstellt und die Infrastruktur wartet. Eine Unternehmensplattform wie TextCortex all das und TextCortex zusätzlich TextCortex die Wissensintegration, die Arbeitsabläufe der Mitarbeiter und die strukturierte Einarbeitung neuer Teammitglieder.

Ist TextCortex -konform?

Ja. TextCortex nach ISO 27001 und SOC 2 zertifiziert, DSGVO-konform und entspricht den Anforderungen des EU-KI-Gesetzes. Das Unternehmen hat seinen Sitz in der EU, was bedeutet, dass die Anforderungen an den Datenaufbewahrungsort für europäische Unternehmen standardmäßig erfüllt sind.