Generative Artificial Intelligence
Mit Data-Knowhow & Software-Exzellenz
die Technologie erfolgreich einsetzen

Von der Vorstellung zur Realität: GenAI

Generative Artificial Intelligence (kurz: GenAI) hat das Potenzial, unsere Art und Weise wie wir leben und arbeiten grundlegend zu verändern. In Unternehmen kann es in nahezu jedem Fachbereich zu deutlich effizienteren Arbeitsabläufen, einem hohen Grad an Individualisierung sowie schnellen Markteinführungen beitragen.

Was hat sich verändert durch GenAI? Bisherige Formen von Artificial Intelligence zielen darauf ab, vorhandene Daten zu analysieren und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Generative Artificial Intelligence befasst sich damit, neue Inhalte zu generieren.

Wer es als Unternehmen schafft, die Potenziale von GenAI nutzbar zu machen, schafft sich langfristige Wettbewerbsvorteile. Der erfolgreiche Einsatz von GenAI steht und fällt mit nachweisbarer Datenkompetenz und hoher Expertise in der Software- & Anwendungsentwicklung. Dafür sind wir der richtige Partner.

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Von der Vision zur Umsetzung

Mit unserem GenAI Bootcamp und GenAI Venture Sprint begleiten wir Sie von der ersten Idee bis zur Realisierung neuer GenAI-Lösungen. Entdecken Sie, wie Sie durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz Kosten senken, Betriebsabläufe optimieren und Produktentwicklungen beschleunigen können.

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Das ist unser Versprechen

Daten-Kompetenz trifft Software-Exzellenz

Rasante Entwicklungen im GenAI-Umfeld erfordern nicht nur exzellente technische Kompetenzen. Mit langjähriger Erfahrung in den Bereichen Software-Entwicklung und Daten-Analysen unterstützen unsere multidisziplinären Teams in der kreativen Problemlösung, um durch GenAI einzigartigen Nutzen für Ihr Unternehmen zu schaffen. Besonders wichtig: Ein aktives Beobachten der aktuellsten AI-Entwicklungen und die kontinuierliche Adaption erfolgskritischer Kompetenzen.

End-to-End Partner für GenAI-Projekte

Im gesamten Prozess von der Ideenfindung bis zur Wartung sind wir der richtige Partner. Dabei haben wir die besonderen Herausforderungen von GenAI in allen Phasen im Blick: Dies beginnt bei der Datenqualität, betrifft unter anderem ethische und datenschutzrelevante Themen und geht bis zur Wahl geeigneter Kontroll- und Überwachungsmechanismen der AI erzeugten Inhalte. Immer mit der richtigen Balance zwischen Kosten und Nutzen unter gegebenen rechtlichen Rahmenbedingungen.

Unabhängige Beratung für die beste Lösung

Die Auswahl von Werkzeugen, Technologien, Frameworks und Cloud-AI-Service-Anbieter folgt immer der Problemlösung, nicht umgekehrt. Wir navigieren unabhängig durch eine Make-or-Buy-Entscheidung, immer mit der besten Lösung im Blick. Mit unserer langjährigen Erfahrung bewerten wir alle relevanten Faktoren, wie z.B. Time2Market, Wettbewerbs-Differenzierung oder Skalierungsmöglichkeiten von Lösungen. Egal ob off-the-shelf-Produkt oder tiefenintegrierte Individuallösung, wir finden Ihre Lösung.

Anwendungsfälle

Die Anwendungsfälle für den Einsatz in Unternehmen sind zahlreich.
Terra, unsere erste virtuelle Mitarbeiterin, stellt konkrete Use Cases vor.

Entdecken Sie aktuelle GenAI-Projekte, die wir bereits umgesetzt haben:

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GenAI richtig einsetzen:
Das sind die ersten Schritte

Die ersten Schritte sind meist die schwersten. Folgende Punkte helfen Ihnen dabei, die richtigen Entscheidungen für den Einsatz von GenAI zu treffen.

1. Wählen Sie risiko-tolerante Bereiche

Verwenden Sie diese Technologie zum ersten Mal? Wählen Sie einen Bereich, der eine gewisse Risiko-Toleranz hat.

Die Anwendung sollte nicht entscheidend für den Betrieb des Unternehmens sein, sondern den Teams einen Komfort- oder Effizienzgewinn bieten.
2. Bauen Sie Kontrollmechanismen ein

Vollautomatisierungen sind im ersten Schritt kontraproduktiv: Integrieren Sie explizit Funktionalitäten zur menschlichen Kontrolle. Z.B. indem Sie den ersten Entwurf eines Support-Mailings durch AI generieren lassen, der Versand aber durch die Mitarbeitenden erfolgt.

AI-Fähigkeiten entwickeln sich in rasantem Tempo weiter. Die Kontrolle generierter Inhalte ist ein wichtiger Erfolgsfaktor, da die aktuellen Modelle in bestimmten Einsatz-Szenarien noch unausgereift sind.
3. Starten Sie mit text- oder code-intensiven Themen

Die Themenbreite von GenAI kann schnell überfordern. Versuchen Sie deshalb zunächst einen Fokus auf text- oder code-intensive Aufgaben zu setzen z.B. Generieren von Dossiers, Stimmungsanalysen oder eine automatische Schwachstellen-Analyse in der Build-Pipeline.

Achten Sie darauf, das Verhältnis von Kosten, Nutzen, Komplexität und Risiko in Einklang zu bringen.
4. Überlegen Sie: Was ist der Business Value?

Nicht alles was machbar ist, ist auch sinnvoll umzusetzen: Fragen Sie sich immer, welcher Wert für das Unternehmen geschaffen werden kann.

Wenn Sie es schaffen, schnell Erkenntnisse zu generieren, können Sie Prozesse und Unternehmensfähigkeiten neu ausrichten und lernen, die Fähigkeiten von GenAI zu nutzen und auszubauen.

GenAI richtig einsetzen:
Unsere Leistungen

Nutzen Sie den iPhone-Moment in der AI-Welt auch für Ihr Unternehmen! Wir begleiten Sie in allen Lebenszyklen von GenAI-Lösungen: Gemeinsam entwickeln wir Ideen, verproben erste Lösungen bis hin zur Marktreife und kümmern uns um die Wartung. Einen Auszug unserer Leistungen finden Sie im Folgenden. Für individuelle Services helfen wir jederzeit weiter.

Workshop: Business Development mit GenAI

Sie erkennen erste Potenziale für Ihr Unternehmen? Gemeinsam mit Ihren Kolleg:innen und Fachbereichen arbeiten wir konkrete Ideen aus.

Details

Inhalte:

Einführung: Welche neuen Möglichkeiten bieten sich für Ihr Geschäft? Bei Interesse steigen wir tiefer ein in technische Erläuterungen.
Ansätze erarbeiten: Mit Hilfe von Business-Analyse-Tools erarbeiten wir konkrete Ansätze für Ihr Unternehmensumfeld, abhängig von Ihren Anforderungen.
Konkrete Handlungsempfehlungen: Sie erhalten individuelle Handlungsempfehlungen für die Umsetzung erfolgsversprechender Maßnahmen.

Durchführung:

Wir moderieren den Workshop, auf Wunsch auch gemeinsam mit Ihnen.
Unsere Experten aus den Bereichen Business-Analyse und Data Science bewerten die Ideen aus technischer Perspektive.

Dauer: 4-8h

Digitale Lösungen: Automatisierte Content-Generierung

Generative KI kann die Content-Produktion auf das nächste Level heben. Ob automatisierte Textgenerierung für Produktbeschreibungen, Blogposts oder Social-Media-Posts: Mit unseren Modellen können Sie Inhalte schnell und effizient erstellen, sparen wertvolle Zeit und können sich auf wichtigere Aspekte Ihres Geschäfts konzentrieren.

Details

Aufbau und Integration von GenAI-Services/Produkte in Ihrer bevorzugten Infrastruktur-Umgebung (onPremise, GCP, AWS, Azure).
Einhaltung Ihrer Compliance- und Datenschutz-Vorgaben, wobei die vollständige Kontrolle Ihrer Unternehmensdaten bei Ihnen bleibt.
Anbindung von Enterprise/Datenquell-Systemen Ihrer Wahl, um die Lösungen umzusetzen (SharePoint, Confluence, Salesforce etc.).

KI-Assistenzsystem: Für Kundenservice & Mitarbeiter:innen

Verbessern Sie den Kundenservice für Ihre Händler, Endkunden und Partner mit GenAI. Wir bauen datenschutzkonforme KI-Assistenz-Lösungen auf, die Ihre Kundenanfragen rund um die Uhr beantworten. Durch ihre Lernfähigkeit verbessern sie sich stetig selbst, um den Service zu optimieren. Folgende Leistungen bieten wir Ihnen einzeln oder als vollumfänglichen Service an:

Details

Unterstützung in einer Make-or-Buy-Entscheidung auf Basis von erhobenen relevanten Anforderungen aus dem 1st/2nd-Level-Support und den vorhandenen Touchpoints (Mail, Chat, Telefon)
Nutzung von Self-Service-Fähigkeiten zur Beschleunigung von Aufgaben und Prozessen
Lieferung von kontextbezogenen Empfehlungen durch die KI (Next-Best-Action)
Kunden oder Support-Agenten erhalten KI-gestützt schnell die Informationen, die sie brauchen.
Zugriff für Ihre Mitarbeiter:innen auf relevantes Unternehmenswissen: Mithilfe einer semantischen Suche, die um einen KI-Dialog ergänzt werden kann, erhalten Ihre Mitarbeiter:innen schnell alle gesuchten Informationen.

Personalisierte Inhalte: Für einzigartige Kundenerlebnisse

Schaffen Sie für Ihre Kunden einzigartige Erlebnisse. Wir erstellen mithilfe von GenAI-Modellen individuell zugeschnittene Produktvorschläge oder personalisierte Inhalte basierend auf dem Verhalten und den Präferenzen Ihrer Kunden.

Details

Wir helfen Ihnen dabei, vorhandene Daten in Ihren Profil-Einstellungen oder CRM/IAM-Systemen datenschutzkonform für eine personalisierte Kundenansprache zu nutzen (z.B. für Suchanfragen, Support, Produktfilter für Marketing-Kampagnen).
Wir stellen die Integrationen her und bauen Services/Produkte in Ihren Wunsch-Infrastruktur-Umfeldern (onPremise, AWS, GCP, Azure etc.).
Generieren Sie aus Ihren vorhandenen Daten automatisch Personen-Profile, die von anderen Services genutzt werden können.

Guides & Whitepaper

Von der Theorie in die Praxis: Künstliche Intelligenz im Unternehmen einsetzen

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Generative AI einsetzen: In 5 Schritten zu Ihrem Use Case

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LLMs im Vergleich: So schneiden die verschiedenen Sprachmodelle ab

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Einzigartiges Kompetenz-Spektrum

Um GenAI erfolgreich in die Anwendung zu bringen, sind spezifische Kompetenzen in unterschiedlichen Fachbereichen notwendig. Mit der Erfahrung unserer Expert:innen vereinen wir alle notwendigen Skills, damit Ihr Projekt echten Business Value erzielt.

Datenverwaltung

Datenerfassung und -vorverarbeitung: Die Fähigkeit, relevante Daten für Training und Inferenz zu sammeln und vorzuverarbeiten.

Merkmalstechnik: Die Fähigkeit, Rohdaten zu extrahieren und in aussagekräftige Merkmale umzuwandeln, die von Modellen des maschinellen Lernens verwendet werden können.

Implementierung und Wartung

Modell-Einsatz: Die Fähigkeit, trainierte Modelle in einer Produktionsumgebung einzusetzen, um sie für Echtzeitvorhersagen oder Entscheidungsfindung zugänglich zu machen.

Modellüberwachung und -wartung: Die Fähigkeit, die Leistung der bereitgestellten Modelle kontinuierlich zu überwachen und zu pflegen, um sicherzustellen, dass sie genau und aktuell bleiben.

KI-Verantwortlichkeit

Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit: Die Fähigkeit, Erklärungen oder Einblicke in den Entscheidungsprozess von KI-Modellen zu geben, um Transparenz und Vertrauenswürdigkeit zu gewährleisten.

Ethische Erwägungen: Das Verständnis und die Einbeziehung ethischer Grundsätze und Überlegungen in die Entwicklung und den Einsatz von KI-Systemen.

Maschinelles Lernen

Algorithmen für maschinelles Lernen: Die Kenntnis und Implementierung verschiedener Algorithmen des maschinellen Lernens wie Regression, Klassifizierung, Clustering und Deep Learning.

Modell-Training: Die Fähigkeit, Modelle des maschinellen Lernens anhand von markierten Daten oder unüberwachten Lerntechniken zu trainieren.

Modellbewertung und -validierung: Die Fähigkeit, die Leistung der trainierten Modelle zu bewerten und ihre Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu validieren.

Spezifische AI-Funktionen

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Die Kenntnis und Anwendung von Techniken zum Verständnis und zur Verarbeitung menschlicher Sprache, einschließlich Aufgaben wie Textklassifizierung, Stimmungsanalyse und Sprachübersetzung.

Computer Vision: Die Fähigkeit, visuelle Daten zu analysieren und zu interpretieren, einschließlich Aufgaben wie Objekterkennung, Bilderkennung und Bildsegmentierung.

Verstärkendes Lernen: Die Fähigkeit, durch Interaktion mit einer Umgebung zu lernen und Entscheidungen zu treffen, unter Verwendung von Techniken wie belohnungsbasiertem Lernen und Richtlinienoptimierung.