Das Potenzial der GenAI-Automatisierung mit große Sprachmodelle (LLMs) ist immens, aber das richtige Projekt für Ihr Unternehmen zu finden, kann eine Herausforderung sein. Diese Projekte müssen ehrgeizig und dennoch realisierbar sein. Mit Funktionen wie RAG (retrieval-augmented generation), mehrsprachiger Unterstützung und Tool-Integration bieten LLMs eine Fülle neuer Automatisierungsmöglichkeiten.
Doch "nur weil etwas automatisiert werden kann, heißt das nicht, dass es auch automatisiert werden sollte", sagt MIT-Wirtschaftsprofessor David Autor. Unternehmen müssen Probleme neu überdenken und sich die Arbeit neu vorstellen, um KI-Anwendungsfälle zu finden, die neue Werte freisetzen - was Ethan Mollick "latentes Fachwissen" nennt.
Beginnen Sie mit der Identifizierung der Automatisierungen, die Sie nicht bereuen, und wählen Sie dann einen experimentellen Ansatz. Erfolg, so Eric Roth von McKinsey, erfordert die Bereitschaft, sich harten Wahrheiten zu stellen und ein gemeinsames Ziel zu verfolgen.
Um Ihnen den Einstieg zu erleichtern, stellen wir Ihnen die 10 besten LLM-Automatisierungen vor, die führende Unternehmen bereits einsetzen, sowie die Anleitungen, wie Sie sie erstellen können. Wenn Sie Fragen haben, können Sie sich gerne an uns wenden.
Die 10 wichtigsten LLM-Automatisierungen
1. Datenanalyse und Berichterstattung
LLMs können umfangreiche Datensätze analysieren, Erkenntnisse gewinnen und detaillierte Berichte erstellen, die den Entscheidungsprozess in Unternehmen unterstützen. Stellen Sie sich vor, Sie könnten Berge von Daten durchforsten, ohne ins Schwitzen zu geraten, und dabei wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die strategische Entscheidungen vorantreiben.
→ Beginnen Sie: Bauen Sie eine Datenanalytiker KI-Agent.
2. Fortgeschrittene Finanzanalyse
Unternehmen können die Analyse von Finanz-, Betriebs- und Tabellendaten automatisieren. LLMs können verschiedene Faktoren auswerten und Berichte erstellen. Statten Sie Ihr LLM mit einer Python-Konsole aus und beginnen Sie mit der Analyse von Tabellenkalkulationen und Finanzdaten. Stellen Sie sich eine KI vor, die Ihre Finanzdaten wie ein erfahrener Analyst behandelt und blitzschnell Erkenntnisse und Prognosen liefert.
→ Beginnen Sie: Bauen Sie eine Finanz-KI-Agent.
3. Automatisierte Dokumentenverarbeitung
LLMs können die Erstellung, Prüfung und Genehmigung von Dokumenten wie Verträgen und Compliance-Papieren automatisieren. Dies reduziert den manuellen Aufwand und beschleunigt die Dokumenten-Workflows. Sie können Informationen extrahieren, prüfen und Berichte erstellen. Stellen Sie sich vor, Sie hätten einen unermüdlichen Assistenten, dem kein Detail entgeht.
→ Beginnen Sie: Verwenden Sie eine mehrstufige PDF-Extraktor.
4. Verbesserte IT-Unterstützung
Die Integration von LLMs in Kundensupportsysteme zur Bearbeitung komplexer Anfragen, zur Bereitstellung detaillierter Antworten und zur Eskalation von Problemen verbessert die Effizienz und Zufriedenheit des Kundendienstes. Die kürzlich von Atomicwork eingeführte Atom-KI für den IT-Support wird beispielsweise von Cohere-Modellen unterstützt. Stellen Sie sich einen IT-Support vor, der Ihre Fragen beantwortet, bevor Sie sie überhaupt zu Ende gestellt haben.
→ Beginnen Sie: Einen Q&A-Bot erstellen aus der technischen Dokumentation.
5. Automatisierte Kundenbetreuung
LLMs können die nahtlose Kommunikation zwischen APIs erleichtern und den Kundensupport durch die Integration mit bestehenden CRM-Tools verbessern. Halten Sie zum Beispiel Ihr CRM auf dem neuesten Stand, indem Sie automatisch Abschriften von Verkaufsgesprächen analysieren. Stellen Sie sich ein Kundenservicesystem vor, das Bedürfnisse vorhersieht und Probleme schnell löst.
→ Beginnen Sie: Erstellen Sie robuste API-Aufrufe für Unternehmens-Workflows.
6. Automatisierte Besprechungsplanung
LLMs können Besprechungszeiten koordinieren, Einladungen versenden und Kalender verwalten und so den Verwaltungsaufwand für die Mitarbeiter verringern. Stellen Sie sich eine KI vor, die problemlos mit Kalendern jongliert und Besprechungen plant und dafür sorgt, dass die Zeit aller Beteiligten optimal genutzt wird.
→ Beginnen Sie: Erstellen Sie einen Kalender-KI-Agenten.
7. Erstellung von Inhalten und Zusammenfassungen
LLMs können Zusammenfassungen, Marketingmaterialien, interne Mitteilungen und Inhalte für soziale Medien erstellen und so Zeit sparen und Konsistenz gewährleisten. Weitere Einsatzmöglichkeiten sind die Zusammenfassung von Kundensupport-Themen und Technikerberichten. Stellen Sie sich einen Schreibassistenten vor, der konsistente und präzise Inhalte erstellt, sei es für das Marketing oder die interne Kommunikation.
→ Beginnen Sie: Bauen Sie Zusammenfassung Fähigkeiten.
8. Automatisierung des Personalwesens
HR-Teams können Prozesse wie Rekrutierung, Onboarding und Leistungsbeurteilung rationalisieren, indem sie LLMs einsetzen, um Lebensläufe zu analysieren, Bewertungsberichte zu erstellen und Feedback zu geben. Stellen Sie sich einen HR-Assistenten vor, der nie müde wird und immer die besten Kandidaten findet, wodurch der Einstellungsprozess reibungsloser und effizienter wird.
→ Beginnen Sie: Erstellen Sie einen HR-KI-Agenten.
9. Automatisierung im Bereich Recht und Compliance
Rechtsteams können mithilfe von LLMs rechtliche Recherchen, Vertragsanalysen und Compliance-Prüfungen automatisieren und so ihre Arbeitsbelastung verringern. Cohere Der Kunde Borderless AI hat vor kurzem seinen Legal Agent Alberni vorgestellt, der bei der globalen Compliance und dem Onboarding von Mitarbeitern hilft. Stellen Sie sich einen juristischen Assistenten vor, der immer auf dem neuesten Stand der Vorschriften ist und dafür sorgt, dass Ihr Unternehmen die Vorschriften einhält, ohne dass Sie sich darum kümmern müssen.
→ Beginnen Sie: Aufbau einer agentenbasierten RAG-Pipeline für komplexe Daten.
10. Verbesserte mehrsprachige Dienste
LLMs können Übersetzungsaufgaben automatisieren, um die mehrsprachige Kommunikation in globalen Unternehmen zu unterstützen. Stellen Sie sich vor, Sie könnten mühelos Sprachbarrieren abbauen und eine reibungslose Kommunikation über verschiedene Regionen und Kulturen hinweg ermöglichen.
→ Beginnen Sie: Bauen Sie mehrsprachige Suche und Generierung.
Experimentieren mit LLM-Automatisierungen
Experimentieren mit LLM Automatisierungen und die Zusammenarbeit mit verschiedenen, funktionsübergreifenden Teams können zu bahnbrechenden Unternehmensinnovationen führen. Große F&E-Budgets sind nicht notwendig. Die Verschmelzung von Ideen und GenAI-Automatisierung, die so skaliert werden kann, dass sie Workloads auf Unternehmensniveau unterstützt, ist von zentraler Bedeutung für die Neuerfindung der Arbeit.
Stellen Sie sich die Möglichkeiten vor: ein Marketingteam, das Erkenntnisse aus Verkaufsdaten nahtlos integriert, oder eine Kundendienstabteilung, die sofort in mehreren Sprachen antwortet. Die gegenseitige Befruchtung von Ideen, kombiniert mit den Fähigkeiten von GenAI, kann die Arbeitsweise Ihres Unternehmens verändern.
Die KI-Revolution aufgreifen
Bei der GenAI-Automatisierung geht es nicht nur darum, mit der Technologie Schritt zu halten, sondern auch darum, Ihre Geschäftsprozesse zu verändern und neue Werte zu erschließen. Fangen Sie klein an, experimentieren Sie, und scheuen Sie sich nicht, umzudenken. Die Zukunft der Arbeit ist da, und mit LLMs ist sie heller als je zuvor.
Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Routineaufgaben automatisiert werden und so menschliche Kreativität und strategisches Denken freigesetzt werden. Durch die Integration dieser KI-gestützte Toolskönnen sich Unternehmen auf das konzentrieren, was wirklich wichtig ist: Innovation, Kundenzufriedenheit und Wachstum.
Praktische Anwendungen und Fallstudien von GenAI
Datenanalyse und Berichterstattung in Aktion
Nehmen wir ein Einzelhandelsunternehmen, das ein LLM-basiertes Datenanalysetool eingeführt hat. Es gelang ihm, Kaufmuster von Kunden aufzudecken, die zuvor unbemerkt geblieben waren. Dies führte zu einer gezielteren Marketingstrategie und steigerte den Umsatz erheblich.
Beispiel für eine Finanzanalyse
Ein Finanzdienstleistungsunternehmen nutzte ein LLM für erweiterte Finanzanalysen. Die KI lieferte Echtzeiteinblicke in Markttrends und half dem Unternehmen, fundiertere Investitionsentscheidungen zu treffen. Das Ergebnis war eine deutliche Steigerung der Portfolioperformance.
Erfolgreiche Dokumentenverarbeitung
Eine Anwaltskanzlei setzte ein LLM für die Dokumentenverarbeitung ein. Die KI überprüfte und markierte potenzielle Probleme in Verträgen, um die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten und das Risiko von Rechtsstreitigkeiten zu verringern. Das sparte nicht nur Zeit, sondern sorgte auch für mehr Sicherheit.
IT-Support-Durchbruch
Ein Technologieunternehmen integrierte ein LLM in sein IT-Supportsystem. Die KI bearbeitete Routineanfragen und leitete komplexe Probleme an menschliche Techniker weiter. Dieser hybride Ansatz verbesserte die Reaktionszeiten und die Kundenzufriedenheit.
Transformation der Kundenbetreuung
Eine E-Commerce-Plattform setzte ein LLM für den Kundensupport ein. Die KI ließ sich nahtlos in das CRM integrieren, um personalisierte Antworten zu geben und Kundenprofile in Echtzeit zu aktualisieren. Dies führte zu schnelleren Lösungen und zufriedeneren Kunden.
Effizienz bei der Planung von Besprechungen
Ein multinationales Unternehmen implementierte ein LLM zur Verwaltung von Besprechungsplänen in verschiedenen Zeitzonen. Die KI sorgte dafür, dass die Besprechungen zu Zeiten angesetzt wurden, die für alle Teilnehmer günstig waren, wodurch Terminkonflikte vermieden und die Produktivität gesteigert wurde.
Erstellung von Inhalten in großem Maßstab
Ein Medienunternehmen nutzte ein LLM, um Nachrichtenzusammenfassungen und Beiträge für soziale Medien zu erstellen. Die künstliche Intelligenz sorgte für einen einheitlichen Ton und Stil, um die Kohärenz der Marke auf allen Plattformen zu gewährleisten. So konnte das Unternehmen mit dem schnelllebigen Nachrichtenzyklus Schritt halten, ohne seine Redakteure zu überfordern.
HR-Automatisierung in der Praxis
Ein großes Unternehmen setzte ein LLM ein, um seinen Einstellungsprozess zu rationalisieren. Die KI analysierte Lebensläufe, führte erste Screenings durch und plante sogar Vorstellungsgespräche. Dies verkürzte die Zeit bis zur Einstellung erheblich und half, die besten Talente schneller zu finden.
Automatisierung im Bereich Recht und Compliance
Ein weltweit tätiges Unternehmen setzte ein LLM für rechtliche und Compliance-Aufgaben ein. Die KI führte gründliche juristische Recherchen durch und stellte sicher, dass alle Dokumente den rechtlichen Standards entsprachen. Dies reduzierte die Belastung für das Rechtsteam und minimierte die Compliance-Risiken.
Erweiterung der mehrsprachigen Dienste
Ein Kundendienstzentrum setzte ein LLM für mehrsprachigen Support ein. Die KI bearbeitete Kundenanfragen in verschiedenen Sprachen und sorgte dafür, dass nicht englischsprachige Kunden das gleiche Serviceniveau erhielten. Dadurch wurde die globale Reichweite des Unternehmens erweitert und die Kundenzufriedenheit verbessert.
Bewältigung von Herausforderungen LLM-Automatisierungen
Die Vorteile der LLM-Automatisierung liegen zwar auf der Hand, doch ihre Umsetzung kann schwierig sein. Hier sind einige Tipps, die Ihnen bei diesem Prozess helfen:
- Klein anfangen: Beginnen Sie mit einem Pilotprojekt. So können Sie das Wasser testen, ohne dass Sie viel investieren müssen.
- Stakeholder einbeziehen: Stellen Sie sicher, dass alle relevanten Abteilungen mit im Boot sind. Dies fördert die Akzeptanz und die Zusammenarbeit.
- Konzentration auf Bereiche mit hoher Auswirkung: Ermitteln Sie die Bereiche, in denen die Automatisierung den größten Nutzen bringen kann. Dies kann in Form von Kosteneinsparungen, Effizienzsteigerungen oder erhöhter Kundenzufriedenheit geschehen.
- Überwachen und Einstellen: Überprüfen Sie regelmäßig die Leistung Ihrer LLM-Automatisierungen. Seien Sie bereit, auf der Grundlage von Feedback und Daten Anpassungen vorzunehmen.
Das menschliche Element in der KI
Trotz der Vorteile der KI bleibt das menschliche Element entscheidend. KI kann Routineaufgaben übernehmen, aber menschliche Kreativität, Einfühlungsvermögen und strategisches Denken sind unersetzlich. Der Schlüssel liegt darin, ein Gleichgewicht zu finden, bei dem die KI die menschlichen Bemühungen ergänzt und ein harmonisches und produktives Arbeitsumfeld schafft.
Nehmen wir das Beispiel des Kundensupports. Während eine KI schnelle Antworten liefern und Routineanfragen bearbeiten kann, erfordern komplexe oder sensible Fragen oft eine menschliche Note. Indem sie KI für das nutzen, was sie am besten kann, und den Menschen erlauben, sich auf hochwertige Aufgaben zu konzentrieren, können Unternehmen außergewöhnlichen Service bieten und Innovationen vorantreiben.
Ein Blick in die Zukunft der GenAI-Automatisierung
Die Landschaft der KI und Automatisierung entwickelt sich ständig weiter. Wer die Nase vorn haben will, muss ständig neue Möglichkeiten erforschen und sich an Veränderungen anpassen. Hier sind einige neue Trends, die Sie im Auge behalten sollten:
- Integration von KI und IoT: Die Kombination von KI mit dem Internet der Dinge (IoT) kann zu intelligenteren, reaktionsfähigeren Systemen führen. So können KI-gesteuerte IoT-Geräte beispielsweise den Energieverbrauch in Echtzeit optimieren und so Kosten und Umweltbelastung reduzieren.
- Personalisierte Kundenerlebnisse: KI kann Kundendaten analysieren, um hochgradig personalisierte Erfahrungen zu bieten. Dies kann zu einer stärkeren Kundentreue und höheren Umsätzen führen.
- Prädiktive Analytik: KI kann Trends und Verhaltensweisen vorhersagen und Unternehmen helfen, proaktive Entscheidungen zu treffen. Dies kann besonders in Bereichen wie der Bestandsverwaltung nützlich sein, wo genaue Vorhersagen eine Überbevorratung oder Fehlbestände verhindern können.
- Erhöhte Sicherheit: KI kann dazu beitragen, Sicherheitsbedrohungen schneller und präziser zu erkennen und darauf zu reagieren. Dies kann sensible Daten schützen und das Vertrauen der Kunden erhalten.
Schlussfolgerung
GenAI-Automatisierung bietet eine Fülle von Möglichkeiten für Unternehmen, die Effizienz zu steigern, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und das Wachstum zu fördern. Durch die sorgfältige Auswahl und Implementierung der richtigen Automatisierungen können Unternehmen neue Werte freisetzen und im Wettbewerb die Nase vorn haben.
Der Weg zur KI-Integration ist noch lang, aber die Vorteile liegen auf der Hand. Beginnen Sie mit kleinen, wirkungsvollen Projekten, beziehen Sie Ihr Team mit ein und seien Sie offen für Experimente. Mit GenAI ist die Zukunft der Arbeit nicht nur eine Möglichkeit, sie ist schon da, und sie ist transformativ.
Häufig gestellte Fragen (FAQs)
F: Was ist generative KI, und warum ist sie für Unternehmen so wichtig?
A: Generative KI ist eine Art von künstlicher Intelligenz, die auf der Grundlage von Daten, auf die sie trainiert wurde, neue Inhalte wie Text, Bilder oder sogar Code erzeugen kann. Für Unternehmen ist sie unverzichtbar, denn sie kann komplexe Aufgaben automatisieren, die Kreativität steigern und die Produktivität über verschiedene Funktionen durch die Erzeugung von Ausgaben, die normalerweise einen menschlichen Eingriff erfordern würden.
F: Wie können Unternehmen die Automatisierung mit generativer KI nutzen?
A: Unternehmen können folgende Vorteile nutzen Automatisierung mit generativer KI durch Umsetzung in verschiedenen Automatisierungsabläufe wie z. B. die Erstellung von Inhalten, Kundenservice, Datenanalyse und vieles mehr. Auf diese Weise können sie sich wiederholende Aufgaben automatisieren, Fehler reduzieren und Personalressourcen für strategischere Tätigkeiten freisetzen.
F: Was sind die wichtigsten Anwendungsfälle für generative KI-gestützte Automatisierung im Jahr 2024?
A: Einige Top generative KI-gestützte Automatisierungsanwendungen für 2024 sind intelligente Dokumentenverarbeitung, automatisierter Kundensupport mit KI-Chatbots, personalisierte Marketinginhalte und prädiktive Analysen für bessere Entscheidungen. Diese Anwendungsfälle helfen, die Effizienz und Effektivität verschiedener Geschäftsprozesse zu verbessern.
F: Wie profitiert die intelligente Dokumentenverarbeitung von der generativen KI?
A: Intelligente Dokumentenverarbeitung profitiert von der generativen KI, indem sie die Automatisierung der Dokumentenanalyse und Datenextraktion ermöglicht. KI-Modelle können Daten extrahieren aus unstrukturierten Dokumenten, kategorisieren sie und integrieren sie in Geschäftssysteme, wodurch Zeit gespart und manuelle Fehler reduziert werden.
F: Welche Rolle spielen Low-Code-Plattformen bei der generativen KI-Automatisierung?
A: Einfacher Code Plattformen spielen eine entscheidende Rolle bei der generativen KI-Automatisierung, da sie es Unternehmen ermöglichen, KI-gestützte Automatisierungslösungen schnell und mit minimalem Programmieraufwand zu entwickeln und einzusetzen. Diese Plattformen machen Automatisierungsentwicklung für technisch nicht versierte Nutzer zugänglicher zu machen, was eine schnellere Implementierung und Iteration von KI-Lösungen ermöglicht.
F: Wie kann generative KI verantwortungsvoll in Geschäftsprozesse integriert werden?
A: Zur Integration Generative KI verantwortungsvoll in Geschäftsprozesse zu integrieren, sollten Unternehmen Leitplanken wie ethische Richtlinien, Transparenzmaßnahmen und Leistungsüberwachungssysteme festlegen. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die KI innerhalb definierter Grenzen arbeitet und mit den Werten und Zielen des Unternehmens übereinstimmt.
F: Welche Vorteile bietet der Einsatz von Robotic Process Automation (RPA) mit generativer KI?
A: Kombinieren Robotische Prozessautomatisierung (RPA) mit generativer KI kann die Geschäftsabläufe erheblich verbessern. RPA kann strukturierte Aufgaben und Workflows bewältigen, während generative KI unstrukturierte Daten und komplexe Entscheidungsprozesse verwalten kann. Zusammen bieten sie eine umfassende intelligente Automatisierung Lösung, die Effizienz und Produktivität steigert.
F: Wie tragen große Sprachmodelle (LLMs) zu generativen KI-Lösungen bei?
A: Große Sprachmodelle (LLMs) A: Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) tragen zu generativen KI-Lösungen bei, indem sie die Generierung hochwertiger Texte auf der Grundlage erlernter Muster aus umfangreichen Datensätzen ermöglichen. Diese Modelle können in verschiedenen Anwendungen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textzusammenfassung und der Erstellung von Inhalten eingesetzt werden, um die Unternehmenskommunikation und -abläufe zu verbessern.
F: Welche Rolle spielen KI-Tools bei der Steigerung der Produktivität in Unternehmen?
A: AI-Tools A: KI-Tools steigern die Produktivität in Unternehmen, indem sie sich wiederholende Aufgaben automatisieren, durch Datenanalyse tiefere Einblicke gewähren und personalisierte Kundeninteraktionen ermöglichen. Sie rationalisieren Prozesse und ermöglichen es den Mitarbeitern, sich auf strategischere und kreativere Aufgaben zu konzentrieren, wodurch die Effizienz des Unternehmens insgesamt gesteigert wird.
F: Wie können Unternehmen Azure OpenAI für ihre Anforderungen an generative KI nutzen?
A: Unternehmen können Folgendes nutzen Azure OpenAI für ihren Bedarf an generativer KI, indem sie die robuste Infrastruktur von Azure zur Entwicklung und Bereitstellung von KI-Anwendungen nutzen. Azure bietet skalierbare Cloud-Dienste, vortrainierte KI-Modelle und verschiedene Tools, die dabei helfen, generative KI in den Geschäftsbetrieb zu integrieren und die Automatisierungsabläufe und Produktivität.
