GPT als fortschrittliche generative KI-Modelle besitzen weitaus mehr Fähigkeiten als Sprachverarbeitung und Textgenerierung. So erkennen auch Unternehmen zunehmend das immense Potenzial von GPT, um ihre Geschäftsabläufe zu optimieren, den Kundenservice zu verbessern oder Inhalte zu erstellen. In einer Ära, in der Informationen im Überfluss vorhanden sind, erweisen sich diese KI-Modelle als unschätzbare Werkzeuge für eine Vielzahl von Anwendungsfällen - die wir gemeinsam mit Ihnen evaluieren.
Gerne beraten wir Sie, wie auch Sie den maximalen Nutzen durch eine KI-Einführung ziehen können, um Ihre Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und innovative Lösungen für geschäftliche Herausforderungen zu finden. Lassen Sie uns gemeinsam erkunden, wie GPT-Modelle die Arbeitsweise Ihres Unternehmens transformieren können.
Erfahren Sie mehr zu den Einsatzmöglichkeiten von GPT im Unternehmenskontext, zur Integration in die M365 Umgebung sowie zum geeigneten Vorgehen und ersten Schritten.
Was ist GPT?
GPT, 2017 von Google entwickelt und von OpenAI für vielfältige Zwecke weiterentwickelt, ist eine Familie von KI-Modellen, die auf der Transformer-Architektur basieren und hochmoderne Modelle zur Verarbeitung von Daten darstellen. Die GPT-Modelle eint, dass sie "vorab trainiert" wurden, d.h. sie werden mit großen Mengen Daten - zum Beispiel Texte, Bilder, Videos etc. - trainiert, bevor sie für spezifische Aufgaben feinabgestimmt werden.
Das bekannteste GPT-Modell ist wohl "ChatGPT", entwickelt von OpenAI, einem führenden Unternehmen im Bereich der KI-Forschung, und erstmals im November 2022 der Öffentlichkeit vorgestellt. ChatGPT funktioniert wie ein Chatbot und kann auf Fragen oder Anfragen reagieren, indem es maschinelles Lernen verwendet, um den Kontext der Konversation zu verstehen und angemessene Antworten zu generieren. ChatGPT wurde dazu mit einer großen Menge Daten aus dem Internet, einschließlich Büchern, Artikeln, Websites und sozialen Medien, sowie auf das Verstädnis menschlicher Sprache trainiert.
Von der GPT-3.5-Version generierte Antworten, wurden beispielsweise von mehreren tausend Probanden bewertet, um die Genauigkeit sowie die Qualität der Antworten aus moralischer und ethischer Sicht zu verbessern. Die Weiterentwicklung GPT-4 nutzt noch mehr Daten und mehr Rechenleistung, um immer komplexere Anfragen beantworten zu können. GPT-4 kann schwierige Probleme mit größerer Genauigkeit lösen, dank seines breiteren Allgemeinwissens und seiner Problemlösungsfähigkeiten. Es kann auch kreativer und kollaborativer sein als seine Vorgänger, indem es mit Benutzer:innen an kreativen und technischen Schreibaufgaben arbeitet und z.B. den Schreibstil eines:r Benutzer:in erlernt.
Wofür steht das Akronym „GPT“?
Die Abkürzung GPT steht für Generative Pre-Trained Transformer:
Generative (generierter Text)
Die Schwierigkeit besteht darin, intelligente Modelle und Algorithmen zu entwickeln, die unseren enormen Datenschatz an Informationen analysieren und verstehen können. Generative Modelle sind einer der vielversprechendsten Ansätze, um dieses Ziel zu erreichen.
Pre-Trained
Ein Pre-Trained Modell ist für eine allgemeinere Aufgabe trainiert und kann durch zusätzliches Training mit einem maßgeschneiderten Datensatz auf speziellere Anforderungen abgestimmt werden. Dieser Ansatz ist schneller und effizienter als die Erstellung eines Modells von Grund auf.
Transformer
Der Transformer ist ein maschinelles Lernmodell, das eine Textsequenz im Gesamten und nicht Wort für Wort verarbeitet und die Beziehung zwischen diesen Wörtern verstehen kann. Diese Erfindung hat den Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache grundlegend verändert.
Use Cases für GPT in Unternehmen
Die textbasierte Nutzung von GPT ist das bisher bekannteste Einsatzszenario und kann in Unternehmen vielfältig genutzt werden: Von virtuellen Assistenten und Chatbots mit Sprach- und Texterkennung, über Texterstellung, Zusammenfassungen komplexer Texte aus E-Mails, Finanzreports und von relevanten Nachrichten (Pressespiegel) sowie Vertragsbewertungen, bis hin zur automatischen Datenklassifizierung und -verteilung.
GPT-Modelle können aber für vielfältige und spezifischere Aufgaben, vor allem im Industrie Umfeld, eingesetzt werden.
Einsatzmöglichkeiten von GPT-Modellen in der Industrie
Predictive Maintenance: Vorhersage des Zustands von Maschinen und Ausrüstung und Frühzeiterkennung des Wartungsbedarfs
Durch die Überwachung von Sensordaten und anderen relevanten Parametern kann KI dazu beitragen, ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren, die Effizienz der Anlagen zu verbessern und die Instandhaltungskosten zu senken.Automatisierung der Qualitätskontrolle: Automatische Identifizierung von Defekten und Unregelmäßigkeiten in Metallprodukten durch Bilderkennungstechniken
Durch den Einsatz von KI können Unternehmen die Qualitätssicherung beschleunigen und die Produktivität steigern, indem menschliche Fehler minimiert werden.
Nachfrageprognose & Bestandsmanagement: Analyse historischer Verkaufsdaten, externer Faktoren und anderer relevanter Informationen zur Erstellung von Nachfrage-Prognosen
Dies ermöglicht es Unternehmen, ihren Bestand effektiver zu verwalten, Überbestände zu reduzieren und Engpässe zu vermeiden.Optimierung von Produktionsprozessen: Optimierung komplexer Produktionsprozesse durch die Analyse großer Datenmengen und Erkennung von Mustern
Dadurch können Engpässe identifiziert, die Produktivität gesteigert und Energieeffizienz verbessert werden.Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA): Automatisierung repetitiver Aufgaben und manueller Prozesse
Dies kann die Effizienz steigern, Fehler reduzieren und Mitarbeitende von zeitaufwändigen Tätigkeiten entlasten, sodass sie sich auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren können.
Dokumentenmanagement mit GPT
Zum BlogRisiken bei der Einführung von GPT im Unternehmen
Falsche Informationen
Freigabe von Informationen, die Zuständigkeitsbereiche überschreiten
Aussagen, die non-compliant oder rassistisch sind
Ein wichtiger Aspekt bei der Nutzung von GPT-Modellen ist das Thema Datenschutz, da mit sehr empfindlichen Unternehmensdaten gearbeitet wird. Der Schutz sollte nicht nur beinhalten, dass keine Daten nach außen gelangen, sondern dass auch intern der Zugriff je nach Berechtigungen der Mitarbeitenden geregelt wird – d.h. dem bzw. der jeweiligen Nutzer:in werden auch nur die Inhalte angezeigt, für die er oder sie berechtigt ist. Mit der gesteuerten Einführung von GPT und der Vorbereitung der Basis werden Compliance, Governance und Sicherheit von Beginn an mitgedacht.
Mit novaCapta Ihre GPT-Einsatzpotenziale ermitteln und die Implementierung sicher meistern
Wir verfügen über ein Team von erfahrenen Expert:innen, die Sie gerne zur Integration von GPT-Modellen in Ihrem Unternehmen und in Ihre Geschäftsanwendungen beraten. Dabei stehen wir Ihnen als Berater:innen sowohl bei der Identifikation möglicher Anwendungsfälle, als auch bei der Sicherheits- und Compliance-konformen Implementierung und dem „Training“ des GPT Modells entsprechend Ihrer Daten und Ihrer individuellen Unternehmensprozesse zur Seite. Bei Bedarf schulen wir auch Ihre Mitarbeitenden zur optimalen Nutzung des Modells mit Workshops und Lernmaterialien.
Als Microsoft Solution Partner sind wir dabei auch bestens vertraut mit der Integration Ihres GPT Modells in Ihre bestehende M365-Landschaft.
Integration von GPT in Microsoft 365 mit Azure OpenAI
Die Integration von GPT Modellen in Ihre Microsoft 365 und Azure Umgebung ermöglicht eine dynamische Konvergenz von künstlicher Intelligenz und umfassenden Produktivitäts- und Cloud-Computing-Plattformen. Diese Integration ermöglicht es Ihren Nutzer:innen, die Fähigkeiten von GPT innerhalb des vertrauten Microsoft-Ökosystems zu nutzen:
Azure OpenAI Service
Azure OpenAI ist ein Dienst, der von Microsoft in Zusammenarbeit mit OpenAI entwickelt wurde. Dieser Dienst bietet erweiterte KI-Modelle wie GPT-3, Codex und DALL-E.
- Bei der Nutzung profitieren Unternehmen von der Nutzung dieser KI-Modelle und profitieren gleichzeitig von den Sicherheitsfunktionen von Microsoft Azure.
Azure OpenAI entwickelt die APIs gemeinsam mit OpenAI und sorgt so für Kompatibilität und einen reibungslosen Übergang von einer zur anderen Technologie.
Beispiele für APIs sind:
Chat Completion API erlaubt den Kontext zu analysieren und zu filtern. So kann man z. B. vermeiden, dass die Informationen unerlaubt an Nutzende weitergegeben werden. Die Antworten können hier zusätzlich angepasst werden, um sensible Daten wie z.B. Umsatz durch einen Pattern zu ersetzen.
AuthenticationAPI ermöglicht die Key- oder Microsoft Entra ID (ehemals: Azure Active Directory) basierte Benutzerautorisierung.
Embedding API liefert eine Vektordarstellung einer Eingabe, die leicht von ML-Modellen und anderen Algorithmen verarbeitet werden kann und stellt die Basis für die Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten (Datenbanken, Applikationen wie SAP oder Salesforce), die keine Dokumente sind, dar.
Copilot for Microsoft 365
Microsoft Copilot ist ein KI-gestützter digitaler Assistent, der personalisierte Unterstützung für eine Vielzahl von Aufgaben und Aktivitäten bietet.
Direkt in Apps wie z.B. Word, Teams, Outlook, PowerPoint oder Excel integriert
- Kombiniert die Power großer Sprachmodelle (Large Language Models – LLM) mit Microsoft Graph Daten (einschließlich Kalender, E-Mails, Chats, Dokumenten, Besprechungen usw.) und den M365 Apps
Erfahren Sie mehr zu Copilot for Microsoft 365:
Microsoft 365 Copilot
Mehr erfahrenUnser Vorgehen für die bestmögliche Nutzung von GPT
Identifikation Use Case(s)
Analyse der Voraussetzungen
Finetuning
Embedding
- Nach der Identifikation Ihres Use Cases betrachten wir mit Ihnen die Voraussetzungen und analysieren die Einbindung verschiedenster Komponenten, wie Ihre eigenen Werkzeuge und Daten. So wird Ihr Modell direkt mit Ihren Daten trainiert und ins eigene System eingebracht. Durch die Integration Ihrer unternehmensspezifischen Besonderheiten wird das Nutzungspotenzial deutlich erhöht.
- Mit dem Finetuning zielen wir in der Vorbereitung der Einführung darauf ab, unternehmensspezifische Compliance-Richtlinien und Zugriffsrechte, Begrifflichkeiten und Abkürzungen aus dem Unternehmen, Kenntnisse über Mitarbeitende (z.B. relevante Product Owner und Kontaktpersonen), Besonderheiten in Prozessen, die hochindividuell an das Unternehmen angepasst sind (z.B. das Ticketsystem) sowie relevante Gesetze und Anforderungen des Unternehmen (z.B. zu Produktion & Lieferketten) zuberücksichtigen.
- Mit dem Embedding erreichen wir, dass möglichst viel Content durchsuchbar gemacht und in einem Vector Store zusammengebracht wird.
Erste Schritte zur Einführung von GPT in Ihrem Unternehmen
Wir beraten Sie gerne umfassend zu den Potenzialen von GPT in Ihrem Unternehmen und begleiten Sie auf dem Weg der Einführung. Kontaktieren Sie uns gerne!
Erfahren Sie mehr
Unternehmensprozesse mit KI & Data Science optimieren
Digitale Transformation bei Versicherungen meistern
Edge Computing
Data Science
Vorschau: IT-Trends 2024 - Teil 2
Security für Copilot for Microsoft 365
Microsoft Copilot geht an den Start
Microsoft 365 Copilot Fast Start Angebot
Copilot Microsoft 365 Einführung & Adoption
Microsoft Panel: KI-Agents - Was steckt dahinter?
Was Sie von Copilot erwarten können – und was nicht
Erfolgreiches CRM mit Microsoft Dynamics 365
Predictive Scoring Solution
AI-Agents: KI-gesteuerte Prozesse im Unternehmen nutzen
novaThink: Design Thinking mit Künstlicher Intelligenz
Arbeiten mit der Microsoft Power Platform
X-INTEGRATE auf der IBM THINK 2019
Erweiterungen mit Power Apps
Best Practices für Copilot for Microsoft 365
IBM Cloud Pak for Data Accelerator
Data Insights
Dokumentenmanagement mit GPT optimieren
Graphentechnologie
Gemini für Google Cloud: Effizienz und Innovation
IBM Cloud Pak for Data – Test-Drive
Standardisiertes Datenmanagement schafft Basis für Reporting
Künstliche Intelligenz in der Praxis: Referenz im Video
AI & Data Science
Smart Insurance Workflows
Mit Predictive Analytics die Produktqualität vorhersagen
Daten nutzen zur Digitalen Planung und Optimierung
Self-Service Reporting mit Power BI
Data Science für Microsoft 365
IBM Decision Optimization
Microsoft Dynamics 365 Module
Vorschau: IT-Trends 2024 - Teil 1
Data Governance Consulting für Datenqualität und Sicherheit
Proof-of-Value Workshop
myInvenio and X-INTEGRATE
Prozessautomatisierung mit Power Automate
Mit Microsoft Copilot in die Zukunft des Arbeitens
Data Management
Produkt-Echtzeitanalyse bei Maschinenbauunternehmen
ILOG Supply Chain Applications
Prozessoptimierung: Microsoft Business Applications
Strategie für künstliche Intelligenz entwickeln
X-INTEGRATE auf der Hannover Messe 2018
X-INTEGRATE auf der SPS IPC Drives 2017 in Nürnberg
Bußgeldbescheide bearbeiten (lassen) mit MS AI Builder
XPO Produktionsoptimierung
myInvenio und X-INTEGRATE
login Berufsbildung AG: Marketingaktivitäten sichtbar machen
novaCapta auf dem ColorCloud Event in Hamburg
Erni Gruppe: digitale Transformation gemeistert
Kissling + Zbinden: Zentrales Arbeiten in «Projektraum 365»
Einführung Center of Excellence
Automatisierter Testing Prozess mit Power Apps
Eine Frage des Frameworks
