Können die heutigen Large Language Models (LLMs) direkt von den Insights-Abteilungen genutzt werden oder ist noch eine gewisse Anpassung erforderlich?

Maurice Gonzenbach: Die heutigen Large Language Models (LLMs) haben in Bezug auf ihre Fähigkeiten sicherlich einen langen Weg zurückgelegt. Sie bieten eine solide Grundlage für Insights-Abteilungen, um wertvolle Informationen aus umfangreichen Textdaten zu extrahieren. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass LLMs zwar ein großartiges Verständnis von Sprache im Allgemeinen haben, die Anpassung jedoch ein Schlüsselfaktor bleibt, wenn man eine Leistung auf menschlichem Niveau erreichen will. Jedes Unternehmen hat seine eigenen Bedürfnisse und branchenspezifischen Nuancen. Um das volle Potenzial von LLMs wie Caplena auszuschöpfen, muss das Modell in einem gemeinsamen Prozess mit der KI auf die spezifischen Ziele und das Fachwissen der Insights-Abteilung abgestimmt werden.

Pascal De Buren: Auf jeden Fall! LLMs können unglaublich effektiv sein, aber um sie wirklich wertvoll zu machen, arbeiten wir oft eng mit unseren Kunden zusammen, um das Modell zu kontextualisieren und es an ihre spezifischen Anforderungen anzupassen. So stellen wir sicher, dass die gewonnenen Erkenntnisse präzise sind und sich direkt auf den jeweiligen Kontext anwenden lassen.

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25. Oktober 2023, 12:15 Uhr 
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Welche Herausforderungen gibt es bei der Einführung von LLMs in Abteilungen, und wie löst Caplena sie?

Maurice Gonzenbach: Die Implementierung von LLMs kann ein transformativer Prozess sein, aber er ist nicht ohne Herausforderungen. Eine häufige Hürde ist die schiere Menge an Daten und die Sicherstellung, dass das Modell diese effektiv verarbeiten kann (sowohl in Bezug auf Zeit als auch auf Kosten). Wir bei Caplena haben robuste Lösungen entwickelt, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten und zu analysieren, so dass die Insights-Abteilungen nahtlos mit großen Datenmengen arbeiten können.

Pascal De Buren: Eine weitere Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass die gewonnenen Erkenntnisse nicht nur genau, sondern auch für die spezifischen Geschäftsziele relevant sind. Unser Ansatz bei Caplena beinhaltet ein tiefes Verständnis der individuellen Ziele jedes Kunden. Es ist wichtig, dass die Teams von insight in der Lage sind, das von ihnen gewählte LLM-Modell problemlos an ihre spezifischen Anwendungsfälle anzupassen, um sicherzustellen, dass es genau auf ihre Bedürfnisse und potenziellen Geschäfts-KPIs abgestimmt ist. Dieser Prozess ist bei Caplena kinderleicht, denn wir bieten die Möglichkeit, das Modell ohne technischen Aufwand auf den spezifischen Fachjargon und die Antworten abzustimmen.

Wie können Unternehmen das richtige Gleichgewicht zwischen der Nutzung der KI-Funktionen und der Beibehaltung einer menschlichen Note bei der Analyse ihrer Erkenntnisse finden?

Pascal De Buren: KI sollte die menschlichen Fähigkeiten verbessern, nicht ersetzen. Die Kombination der Effizienz der Automatisierung mit den nuancierten Erkenntnissen der menschlichen Analyse ist der Punkt, an dem Unternehmen einen echten Wettbewerbsvorteil erzielen können.

Maurice Gonzenbach: Es ist entscheidend, das richtige Gleichgewicht zu finden. Unternehmen müssen KI in ihren Workflow integrieren, um die menschliche Analyse zu ergänzen. Unsere Software bei Caplena ist darauf ausgerichtet und bietet benutzerfreundliche Oberflächen und Feinabstimmungsfunktionen, die es Insights-Experten ermöglichen, die Leistung der KI zu nutzen und gleichzeitig ihr Fachwissen beizubehalten.

Könnt ihr Beispiele von Branchen nennen, die von der Integration von LLMs profitiert haben und welche Ergebnisse erzielt wurden?

Maurice Gonzenbach: Sicherlich haben wir in verschiedenen Branchen bemerkenswerte Vorteile gesehen. Riesige Konsumgüterunternehmen nutzen Bewertungen, um sich mit der Konkurrenz zu messen. Einer der weltweit größten Online-Marktplätze setzt KI ein, um dem Management zu helfen, die dringendsten Probleme seiner Nutzer zu verstehen. Technologieplattformen haben LLM eingesetzt, um die Vorlieben der Verbraucher zu ermitteln und das Produktangebot zu optimieren, was den Umsatz und die Kundentreue erhöht.

Pascal De Buren: Die Luftfahrt- und Reisebranche hat von der Nutzung von LLMs profitiert, um die Kundenerfahrungen zu verbessern und Probleme in Echtzeit zu erkennen, was ihre Entscheidungsprozesse für ein besseres Reiseerlebnis verbessert. Dies sind nur einige Beispiele, die die Vielseitigkeit von LLMs bei der Bereitstellung konkreter, umsetzbarer Erkenntnisse in verschiedenen Branchen verdeutlichen.