Mit der Veröffentlichung von ChatGPT für das breite Publikum im Jahr 2022 haben Unternehmen weltweit neue Perspektiven in der Anwendung künstlicher Intelligenz entdeckt. Doch trotz der breiten Verfügbarkeit und der vielseitigen Einsatzmöglichkeiten solcher generischen Modelle ergeben sich spezifische Vorteile auch aus der Entwicklung und Nutzung unternehmenseigener Large Language Models (LLMs). Dieser Beitrag vertieft, warum maßgeschneiderte LLMs für Unternehmen essentiell sind, und hebt wichtige Anforderungen und Anbieter hervor.
Was sind Large Language Models?
Die allgemeine Definition von Large Language Models spricht darüber, dass diese Algorithmen die menschliche Sprache auf hochkomplexe Weise verstehen und daraus neue Sprache generieren können. Was jedoch ihre Relevanz unterstreicht, ist, dass sie umfangreiche Möglichkeiten vor allem im Bereich Customer Service bieten – vom Beantworten einfacher Kundenanfragen bis hin zum Verfassen umfassender Inhalte. Durch ihre Fähigkeit, nuancierte menschliche Sprache zu simulieren, können LLMs in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, um natürliche und effektive Kommunikationsstrategien zu entwickeln, die speziell auf die Bedürfnisse der Kunden zugeschnitten sind.
Wann und wie sind unternehmenseigene LLMs sinnvoll?
Standard-LLMs sind oft nicht in der Lage, spezifische Anforderungen einzelner Branchen oder Unternehmen zu erfüllen. Ein Beispiel für solche spezifischen Anforderungen ist die exklusive Nutzung eigener Daten, um spezifische Fragen oder Dokumente herzustellen, die nur mit „internem Wissen“ korrekt beantwortet werden können. Beispiele solcher Daten wären der Wortlaut von häufig gestellten Fragen und Antworten (FAQs), detaillierte Beschreibungen von Unternehmensprozessen oder vorformulierte Antworten im Kundenservice, die als Grundlage für das Training des LLMs dienen. Die Nutzung dieser unternehmenseigenen Inhalte gewährleistet, dass das Modell präzise auf die speziellen Bedürfnisse und die Terminologie des Unternehmens abgestimmt ist. Darüber hinaus ermöglicht die Einbindung eigener Daten eine kontinuierliche Verbesserung und Anpassung des Modells basierend auf Echtzeit-Feedback und -Interaktionen, was in einem generischen Modell nicht möglich wäre.
Die eigenen Daten spielen eine zentrale Rolle bei der Anpassung des LLMs an die spezifische Unternehmenssprache. Durch das Training mit internen Daten lernt das Modell, genau die Sprache, den Ton und die Fachtermini zu verwenden, die in der täglichen Kommunikation des Unternehmens verwendet werden. Diese hochgradige Personalisierung führt zu einer signifikanten Steigerung der Kundenzufriedenheit, da die Kommunikation viel relevanter und ansprechender für den Endverbraucher wird.
Die Sicherheit der Daten und der Schutz der Privatsphäre sind von größter Bedeutung, besonders in Bezug auf Compliance und die Integrität von Kundeninformationen. Ein unternehmenseigenes LLM, das auf den getrennten Servern eines Anbieters oder innerhalb der eigenen IT-Infrastruktur betrieben wird gewährleistet, dass sensible Daten und Informationen nicht nach außen dringen. Im Gegensatz zu allgemeinen LLMs, bei denen öffentlich gestellte Fragen und Daten potenziell für das Training anderer bzw. fremder Modelle verwendet werden können, bleibt bei einem unternehmenseigenen Modell alles in einer kontrollierten, geschlossenen Umgebung. Dies verhindert nicht nur den ungewollten Datenfluss nach außen, sondern sichert auch, dass alle generierten Inhalte vollständig den internen Richtlinien und gesetzlichen Anforderungen entsprechen.
Anbieter von LLM-Lösungen in geschlossenen Umgebungen
Zu den bekanntesten Anbietern von LLM-Lösungen in geschlossenen Umgebungen gehören OpenAI, Google Cloud AI, Microsoft Azure AI und IBM Watson. Jedoch sind auch andere Anbieter auf dem Markt verfügbar, die spezialisierte Lösungen anbieten. Diese Anbieter verstehen die Bedeutung von Sicherheit, Compliance und maßgeschneiderter Kommunikation, und bieten Unternehmen die notwendigen Werkezeuge und Rahmenbedingungen, um eigene, auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnittene LLMs zu entwickeln.
Die Entwicklung eines eigenen LLM ermöglicht es Unternehmen nicht nur ihre Kundenkommunikation zu optimieren, sondern auch sicherzustellen, dass alle Daten und Interaktionen innerhalb der eigenen Sicherheits- und Compliance-Rahmenbedingungen bleiben. Dies maximiert die Effizienz und Effektivität des Kundenservices und fördert eine nachhaltige Kundenbindung durch eine verbesserte und personalisierte Kommunikation.
Carme Prats – Manager
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