By Olga Rotanenko, Commercial Director at Mindy Support  Unternehmen nutzen modernste KI-Technologie, um ihren Konkurrenten einen Schritt voraus zu sein. Sie verbessern den Kundenservice, revolutionieren die Content-Produktion und vereinfachen komplexe Datenanalysen.  Dieser Artikel befasst sich mit realen Beispielen und Fallstudien zu generativer KI in Unternehmen, die   bei ihrer Arbeit, um neue Ideen zu entwickeln, die Produktivität zu steigern und zu wachsen. LLMs nutzen und   Generative KI   Beispiele aus der Praxis für LLMs und generative KI in Aktion:     Amazons Weg zu verbessertem Kundenservice  Amazon, ein Gigant in der E-Commerce-Welt, den jeder kennt, auch Kinder, bietet nicht nur Shopping. Das Unternehmen ist auch führend im Einsatz modernster Technologien wie Large Language Models (LLMs). Durch den Einsatz der LLM-Technologie können Amazons Chatbots natürliche Sprache verstehen und verarbeiten und Kunden so schnelle und relevante Antworten auf ihre Fragen und Anliegen geben. Diese Integration hat zu einer höheren Kundenzufriedenheit geführt, da Probleme schneller und präziser gelöst werden.  \Amazon erkennt die Bedeutung menschlicher Mitarbeiter bei der Bearbeitung komplexer oder differenzierter Probleme an, die KI möglicherweise nicht vollständig versteht. Dieser hybride Ansatz kombiniert die Stärken von KI und menschlicher Intelligenz und gewährleistet so einen ausgewogenen und effektiven Kundendienst.    Amazon Lex Verwendete Technologie:     Coca-Colas innovatives Marketing  Kommen wir nun zu einer der bekanntesten Marken, Coca-Cola, die ihren Marketingbemühungen schon immer Priorität eingeräumt hat. Durch die Integration fortschrittlicher Sprachmodelle wie GPT-4 konnte das Unternehmen eine vielfältige Palette hochwertiger Inhalte erstellen, von ansprechenden Social-Media-Posts bis hin zu überzeugenden Marketingtexten und informativen Artikeln. Die Fähigkeit von GPT-4, menschenähnliche Texte zu generieren, ermöglicht es Coca-Cola, über mehrere Plattformen hinweg eine konsistente und authentische Markenstimme beizubehalten.  \Über die Erstellung von Inhalten hinaus hat Coca-Cola GPT-4 genutzt, um wertvolle Einblicke in Verbraucherpräferenzen und Markttrends zu gewinnen. Durch die Analyse riesiger Datenmengen und die Erstellung umfassender Berichte hilft GPT-4 dem Unternehmen, neue Muster und Veränderungen im Verbraucherverhalten zu verstehen.    GPT-4 von OpenAI Verwendete Technologie:     Die Datenanalyse-Revolution von JPMorgan Chase  JP Morgan Chase hat IBM Watson erfolgreich eingesetzt, um die Genauigkeit und Effizienz seiner Finanzgeschäfte zu verbessern, was zu deutlichen Verbesserungen sowohl der Leistung als auch der Kundenzufriedenheit geführt hat.  So kann die Bank beispielsweise mithilfe der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) von Watson große Mengen unstrukturierter Daten wie juristische Dokumente und Finanzberichte schnell und mit hoher Präzision analysieren. Diese Automatisierung reduziert nicht nur den Zeitaufwand für die Verarbeitung komplexer Informationen, sondern minimiert auch das Risiko menschlicher Fehler und sorgt so für genauere und zuverlässigere Ergebnisse.  Darüber hinaus hat JP Morgan Chase IBM Watson eingesetzt, um sein Risikomanagement und seine Betrugserkennungssysteme zu stärken. Watsons maschinelle Lernalgorithmen analysieren kontinuierlich Transaktionsdaten und identifizieren ungewöhnliche Muster, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen können.    IBM Watson Verwendete Technologie:     Personalisierte Empfehlungen von Netflix  Gibt es hier Netflix-Fans? Stellen Sie sich vor, Sie faulenzen mit Snacks auf dem Sofa und genießen Ihre Lieblingsserien und -filme. Netflix nimmt Ihre Vorlieben ernst und verwendet fortschrittliche Technologie, um sein Empfehlungssystem zu verbessern. Durch die Analyse umfangreicher Benutzerdaten, wie z. B. Anzeigeverlauf und Interaktionsmuster, gewinnt Netflix ein tiefes Verständnis für individuelle Vorlieben. Dadurch können Inhalte vorgeschlagen werden, die genau Ihren individuellen Interessen entsprechen, wodurch Ihr Gesamterlebnis und Ihre Zufriedenheit verbessert werden. Dieser personalisierte Ansatz hält die Zuschauer nicht nur bei der Stange, sondern hilft ihnen auch, neue Inhalte zu entdecken, auf die sie möglicherweise nicht selbst gestoßen wären.    Proprietäre Empfehlungsalgorithmen, erweitert durch LLMs wie BERT. Verwendete Technologie:     Spotifys Musik-Empfehlungssystem  Geben Sie es zu, Sie sind entweder Spotify- oder Apple Music-Nutzer. Ich verrate Ihnen ein Geheimnis: Ich bin ein Spotify-Mädchen. Wie Netflix nutzt Spotify große Sprachmodelle (LLMs), um seine Musikempfehlungs- und Entdeckungsfunktionen zu verbessern. Durch die Analyse der Hörgewohnheiten, Wiedergabelisten und Interaktionen der Benutzer mit der Plattform ermöglichen diese Modelle Spotify, individuelle Musikvorlieben zu verstehen und vorherzusagen, welche Songs oder Künstler den Benutzern gefallen werden. Dieser personalisierte Ansatz stellt den Benutzern nicht nur neue Musik vor, die ihnen gefallen könnte, sondern hält sie auch an der Plattform interessiert. Es ist, als hätten Sie einen persönlichen DJ, der genau weiß, was Sie hören möchten, noch bevor Sie es tun.    Proprietäre KI-Modelle und BERT-basierte Systeme Verwendete Technologie:     Die Inhaltspersonalisierung der New York Times  Die New York Times, ein führendes globales Medienunternehmen, nutzt generative KI, um Werbestrategien zu optimieren. Diese Technologie ermöglicht es Werbetreibenden, ihre Wirkung zu maximieren, indem sie die besten Platzierungen für Werbekampagnen basierend auf der Botschaft der Anzeige vorschlägt. Sie hilft auch dabei, Nischenpublikum zu identifizieren und anzusprechen, die zuvor schwer zu erreichen waren, und sorgt so für einen präziseren und effektiveren Marketingansatz. Durch die Verfeinerung der Zielgruppensegmentierung und Anzeigenplatzierung verbessert dieses KI-Tool nicht nur die Kampagnenleistung, sondern erhöht auch den Return on Investment für Werbetreibende. Diese Innovation zeigt    GPT-3 von OpenAI Verwendete Technologie:     Super Bowl-Werbekampagnen  „Wenn es egal ist, wer GEWINNT oder verliert, warum wird dann der Punktestand gezählt?“ Dieses berühmte Zitat von Vince Lombardi, einem der größten Trainer Amerikas, bringt den Wettbewerbsgeist perfekt auf den Punkt, der den Super Bowl zum Höhepunkt der Sportunterhaltung macht. Mit Millionen von Zuschauern ist der Super Bowl eine wahre Goldgrube an Daten. Generative KI kann diese enorme Menge an Zuschauerdaten analysieren, um hochgradig zielgerichtete Anzeigen zu erstellen, die bei verschiedenen Zielgruppensegmenten auf der Grundlage ihrer Vorlieben und Verhaltensweisen Anklang finden. Diese Technologie verbessert nicht nur die Relevanz und Wirkung von Anzeigen, sondern hilft Marken auch dabei, eine tiefere Verbindung zu ihrer Zielgruppe aufzubauen. Mit der Weiterentwicklung des Super Bowl entwickeln sich auch die Tools und Strategien weiter, die ihn zu einem Marketing-Kraftpaket machen.    Verschiedene LLMs zur Inhaltserstellung und -analyse Eingesetzte Technologie:     IBMs Watson im Gesundheitswesen  Im Gesundheitssektor revolutioniert IBM Watson mithilfe von Large Language Models (LLMs) die klinische Entscheidungsunterstützung. Durch die Analyse riesiger Mengen medizinischer Literatur und Patientendaten liefert Watson evidenzbasierte Diagnose- und Behandlungsempfehlungen. Diese fortschrittliche KI-Technologie unterstützt medizinisches Fachpersonal dabei, fundiertere Entscheidungen zu treffen, die Behandlungsergebnisse der Patienten zu verbessern und den Diagnoseprozess zu optimieren. Darüber hinaus kann Watson neue Trends und Muster im Gesundheitswesen erkennen und so zur Früherkennung und Prävention von Krankheiten beitragen.    IBM Watson Health Verwendete Technologie:     Mit modernster Technologie zum Erfolg mit LLMs   Large Language Models (LLMs) nutzen eine Reihe von Technologien und Techniken. Hier ist eine Zusammenfassung einiger der wichtigsten Technologien:    Die Kerntechnologie hinter LLMs. Diese Modelle verwenden neuronale Netzwerke mit vielen Schichten, um Text zu verarbeiten und zu generieren. Deep Learning:    Eine Art neuronale Netzwerkarchitektur, die von Vaswani et al. in der Arbeit „Attention is All You Need“ vorgestellt wurde. Transformer sind für die Handhabung von Langzeitabhängigkeiten in Texten von entscheidender Bedeutung und bilden die Grundlage für viele LLMs. Transformer:    Eine Komponente von Transformatoren, die dem Modell hilft, sich beim Generieren oder Verstehen von Sprache auf verschiedene Teile des Eingabetextes zu konzentrieren. Aufmerksamkeitsmechanismus:   Vortraining und Feinabstimmung:    LLMs werden zunächst anhand eines großen Korporas von Textdaten trainiert, um allgemeine Sprachmuster zu erlernen. Vortraining:    Nach dem Vortraining werden Modelle anhand spezifischer Datensätze weiter trainiert, um sie auf bestimmte Aufgaben oder Bereiche zu spezialisieren. Feinabstimmung:    Der Prozess der Aufteilung von Text in kleinere Einheiten (Token), die das Modell verarbeiten kann. Häufig werden Techniken wie Byte Pair Encoding (BPE) oder WordPiece verwendet. Tokenisierung:    Verschiedene Techniken und Algorithmen zur Verarbeitung und zum Verständnis der menschlichen Sprache, darunter Parsing, Wortart-Tagging und Named Entity Recognition. Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP):    Metriken wie Perplexität, BLEU-Score und andere werden verwendet, um die Leistung von Sprachmodellen zu bewerten. Bewertungsmetriken:    Technologien und Richtlinien, um sicherzustellen, dass die Modelle verantwortungsvoll und ethisch verwendet werden, einschließlich Mechanismen zur Verhinderung schädlicher Ergebnisse. Ethik- und Sicherheitsmechanismen:  Abschluss  Man kann bereits sehen, wie LLMs weltweit für Furore sorgen, und morgen werden sie noch wichtiger, da führende Unternehmen sie einsetzen, um ihre Bemühungen zu verstärken. Von Amazons Chatbots, die den Kundenservice verbessern, über Coca-Colas kreative Inhalte bis hin zur Finanzoptimierung von JP Morgan Chase mit IBM Watson – diese Technologien treiben Innovation und Effizienz voran. Die personalisierten Empfehlungen von Netflix und die automatisierten Berichte von Salesforce zeigen, welche Auswirkungen KI auf maßgeschneiderte Erfahrungen und Analysen hat. Wenn immer mehr Unternehmen diese Tools einsetzen, verfeinern sie nicht nur ihre Abläufe, sondern setzen auch neue Maßstäbe für den Erfolg von KI. Die wichtigsten Erkenntnisse unterstreichen die Notwendigkeit kontinuierlichen Lernens, der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI sowie ethischer Praktiken und schaffen damit die Grundlage für zukünftige Durchbrüche.  Von  Olga Rotanenko  Kaufmännischer Leiter bei Mindy Support

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