Hoe grote taalmodellen Enterprise IT aanpakken

Kort gezegd: Grote taalmodellen (LLM’s) zijn AI-systemen die zijn getraind op basis van enorme hoeveelheden tekstgegevens en die natuurlijke taal kunnen begrijpen en genereren op een niveau dat echt bruikbaar is voor zakelijke toepassingen. Bedrijven zetten ze in voor klantenservice, sentimentanalyse, vertalingen en het genereren van content. De risico’s (vooringenomenheid, hallucinaties, gegevensprivacy) zijn reëel, maar beheersbaar met het juiste platform en de juiste governance-aanpak. TextCortex bedrijfsteams veilige, multimodale AI die is gebouwd op basis van hun eigen bedrijfsgegevens.

Grote taalmodellen worden steeds belangrijker in de bedrijfs-IT. Dankzij hun vermogen om op grote schaal samenhangende, contextueel passende tekst te genereren, zijn er allerlei toepassingen ontstaan op het gebied van klantenservice, kennisbeheer, interne communicatie en softwareontwikkeling.

In dit artikel wordt uitgelegd wat grote taalmodellen zijn, hoe ze werken, hoe IT-teams in bedrijven ze inzetten en hoe de beste werkwijzen er in de praktijk uitzien.

LLM's (grote taalmodellen)

Grote taalmodellen zijn kunstmatige intelligentiesystemen die diep lerende algoritmen gebruiken om natuurlijke taal te verwerken en te begrijpen.

Ze worden getraind op basis van enorme hoeveelheden tekstgegevens, zoals boeken, artikelen, coderepositories en websites, om patronen en verbanden in taal te leren herkennen.

Hoe werken ze?

Grote taalmodellen maken gebruik van deep learning-algoritmen, met name op transformers gebaseerde neurale netwerken. Tijdens het trainen leert het model het volgende woord of de volgende reeks woorden in een tekst te voorspellen, waarbij het zijn parameters aanpast om die voorspellingen op basis van de trainingsgegevens te verbeteren.

Als het model eenmaal is getraind, genereert het nieuwe tekst op basis van invoer. Het neemt de invoer als input en gebruikt de aangeleerde taalpatronen om een contextueel relevant antwoord te genereren.

Voordelen voor bedrijven

Zo creëren grote taalmodellen waarde voor IT-teams binnen bedrijven.

Klantenservice. LLM’s vormen de basis voor chatbots en virtuele assistenten die vragen van klanten in natuurlijke taal afhandelen, waardoor snelle ondersteuning wordt geboden zonder dat er bij elke interactie een mens nodig is.

Sentimentanalyse. Modellen analyseren op grote schaal feedback en beoordelingen van klanten en brengen automatisch sentimentpatronen en verbeterpunten in kaart op basis van duizenden gegevenspunten.

Vertaling. Grote taalmodellen bieden hoogwaardige, realtime vertalingen in meer dan 25 talen, waardoor multinationale teams en klantgerichte communicatie mogelijk worden zonder dat er handmatig vertaalwerk nodig is.

Contentcreatie. Grote taalmodellen (LLM’s) genereren snel en consistent productbeschrijvingen, documentatie, blog en interne communicatie, waardoor contentteams tijd overhouden voor werk met meer toegevoegde waarde.

Risico’s die je moet beheersen

Grote taalmodellen brengen risico’s met zich mee die een weloverwogen aanpak vereisen. Ze kunnen vooroordelen uit trainingsgegevens overnemen en in stand houden, waardoor ze oneerlijke of onnauwkeurige resultaten opleveren. Ze kunnen ook valse maar aannemelijk klinkende informatie genereren (ook wel ‘hallucinaties’ genoemd), wat vooral riskant is in contexten waar naleving van regels belangrijk is of in de gezondheidszorg. En omdat ze enorme hoeveelheden gegevens nodig hebben, zijn er serieuze zorgen over gegevensprivacy en -beveiliging met betrekking tot wat er in en uit deze systemen gaat.

Grote taalmodellen & bedrijfs-IT

Met de opkomst van AI en machine learning worden LLM’s een vast onderdeel van de IT-infrastructuur van bedrijven. Laten we eens nader bekijken hoe AI-mogelijkheden in bedrijfsprocessen worden geïntegreerd.

Actuele voorbeelden en toepassingen

Microsoft 365 Copilot combineert de kracht van grote taalmodellen met bedrijfsgegevens uit Microsoft Graph en de Microsoft 365-apps, waardoor je content, e-mails en vergaderingen worden omgezet in bruikbare AI-resultaten.

Adobe Firefly maakt gebruik van generatieve AI voor het genereren van afbeeldingen, is getraind op gelicentieerde content en is nu geïntegreerd in alle Creative Cloud-producten voor creatieve teams.

De meest gebruikte LLM’s in bedrijfsomgevingen zijn momenteel onder andere GPT-4o (OpenAI), Claude 3.5 en 3.7 Sonnet (Anthropic), Gemini 1.5 Pro en 2.0 (Google), Llama 3 (Meta) en Mistral Large. Welk model je kiest, hangt af van de taak, de vereisten op het gebied van latentie en de behoeften op het gebied van gegevenssoevereiniteit.

Zakelijk gebruik

Bedrijven die LLM’s effectief integreren, automatiseren processen, verbeteren de kwaliteit van beslissingen en halen inzichten uit grote datasets. Het resultaat is een hogere productiviteit en een concurrentievoordeel voor teams die bereid zijn te investeren in een goede implementatie en beheer.

Volgens het AI-onderzoek van McKinsey uit 2024 gebruikt 78% van de bedrijven nu AI in ten minste één bedrijfsfunctie, een stijging ten opzichte van 55% het jaar ervoor. Grote taalmodellen (LLM’s) vormen de kern van de meeste van die toepassingen.

Beste praktijken voor het implementeren van LLM’s

Hier zijn de 4 stappen die bedrijven kunnen volgen om hun LLM-implementatie effectief op te starten.

Kies het juiste model. Kies een LLM op basis van de specifieke vereisten van de taak, waarbij je rekening houdt met complexiteit, latentie, taalondersteuning en beperkingen op het gebied van gegevensopslag. Platformen die meerdere modellen ondersteunen, zoals TextCortex deze zorg TextCortex door taken automatisch naar het meest geschikte model te sturen.

Bereid je gegevens voor en verfijn ze. Verzamel de gegevens die je model gaan voeden. Controleer voor gebruik of ze correct zijn, relevant voor je vakgebied en voldoen aan de privacyvereisten.

Plan de integratie met bestaande systemen. Koppel de LLM met zo min mogelijk verstoring aan je bestaande tech-stack. De beste bedrijfsplatforms kunnen via API extension met meer dan 30.000 tools worden geïntegreerd, zonder dat er een apart integratieproject nodig is.

Neem je verantwoordelijkheid. Pak ethische en privacykwesties proactief aan. Zorg ervoor dat je je houdt aan de wetgeving inzake gegevensbescherming en relevante AI-regelgeving, waaronder de EU-AI-wet voor Europese organisaties.

TextCortex: Multi-model AI-platform voor bedrijven

TextCortex is een in de EU gevestigde AI-infrastructuur voor bedrijven, ontwikkeld voor teams die toegang tot meerdere modellen, veilige kennisintegratie en volledige compliance nodig hebben, zonder dat ze dit zelf hoeven te beheren. Het wordt gebruikt door Fortune 500- en DAX 40-bedrijven en is ISO 27001-gecertificeerd, SOC 2-gecertificeerd, GDPR-conform en voldoet aan de EU-AI-wet.

Toegang tot meerdere modellen

TextCortex teams vanaf één platform toegang tot GPT-4o, Claude, Gemini en andere modellen. Taken worden doorgestuurd naar het model dat het meest geschikt is voor de klus, zonder dat je aparte abonnementen of relaties met leveranciers hoeft te beheren.

Veilige kennisintegratie

Koppel Notion, Google Drive, SharePoint, OneDrive en aangepaste opslagplaatsen met één klik. Medewerkers kunnen met natuurlijke taal door alle bedrijfskennis zoeken. De resultaten zijn gebaseerd op jouw gegevens, waardoor het risico op onjuiste informatie aanzienlijk wordt verminderd.

AI-processen en -agenten

Met TextCortex kunnen teams meerstapsworkflows over verschillende systemen heen automatiseren. Herhalende processen worden agents die zonder menselijke tussenkomst draaien, waardoor je op grote schaal tijd bespaart.

Aangepast Templates

Maak herbruikbare prompts met dynamische velden voor specifieke teamtaken. Deel ze binnen de hele organisatie via de Marketplace om het gebruik van AI binnen je team te standaardiseren.

Bedrijfsresultaten

Uit de casestudy van b2venture: de investeringsmaatschappij bouwde meer dan 10 gespecialiseerde, door LLM aangestuurde agents op TextCortex met Gemini voor investeringsmemo's en Claude en GPT-4o voor de inhoud — en realiseerde daarmee een zevenvoudige groei in AI-gebruik en een acceptatiegraad van 70% binnen het team. Investeringsmedewerkers besparen nu 5 tot 10 uur per kans op het opstellen van memo's.

Veelgestelde vragen

Wat is een groot taalmodel?

Een groot taalmodel (LLM) is een AI-systeem dat met behulp van deep learning-algoritmen is getraind op basis van enorme hoeveelheden tekstgegevens. Het leert patronen en verbanden in taal herkennen, waardoor het in staat is om op basis van invoeropdrachten tekst te genereren, samen te vatten, te vertalen en te analyseren.

Hoe maken bedrijven gebruik van grote taalmodellen?

De meest voorkomende toepassingen binnen bedrijven zijn automatisering van de klantenservice, sentimentanalyse op grote schaal, meertalige vertalingen, het genereren van content en documentatie, en kennisbeheer. Uit onderzoek van McKinsey blijkt dat 78% van de organisaties tegenwoordig AI in ten minste één bedrijfsfunctie gebruikt.

Wat zijn de belangrijkste risico’s van het gebruik van LLM’s in het bedrijfsleven?

Vertekende resultaten, hallucinaties (het genereren van valse maar aannemelijk klinkende informatie), risico’s voor de gegevensprivacy door trainingsdata en veiligheidsrisico’s als het platform niet goed wordt beheerd. Door een gecertificeerd platform te gebruiken (ISO 27001, SOC 2, AVG) en de resultaten te baseren op geverifieerde bedrijfsgegevens, worden deze risico’s aanzienlijk beperkt.

Hoe kies ik de juiste LLM voor mijn bedrijf?

Houd rekening met de vereisten van de taak, de nauwkeurigheid van het model voor jouw vakgebied, de responstijd, de ondersteuning van talen en de vereisten inzake gegevensopslag. Met multimodelplatforms zoals TextCortex vast te leggen op één enkel model, omdat taken dynamisch worden doorgestuurd naar de beste beschikbare optie.

Wat is het verschil tussen het gebruik van een LLM via API het gebruik van een AI-platform voor bedrijven?

API biedt je de mogelijkheid om het model in zijn ruwe vorm te gebruiken, maar je team moet dan wel zelf de integratie bouwen, de beveiliging beheren, zorgen voor naleving van de regels en de infrastructuur onderhouden. Een bedrijfsplatform zoals TextCortex dat allemaal, plus kennisintegratie, workflows voor agents en gestructureerde onboarding van teams.

Voldoet TextCortex aan TextCortex ?

Ja. TextCortex ISO 27001-gecertificeerd, SOC 2-gecertificeerd, voldoet aan de AVG en aan de EU-AI-wet. Het bedrijf is gevestigd in de EU, wat betekent dat standaard wordt voldaan aan de vereisten inzake gegevensopslag voor Europese ondernemingen.