Einführung
Angesichts der transformativen Kraft von generativer KI und großen Sprachmodellen, die sich in Unternehmensprozessen durchsetzen, stehen wir vor neuen Herausforderungen. Wie können diese Modelle nahtlos mit internen ERPs und CRMs interagieren? Können sie sensible Kundendaten verarbeiten, ohne den Datenschutz und die Sicherheit zu gefährden?
In letzter Zeit wurde die Leistung von Open-Source-Modellen erheblich verbessert, und autonome Agenten wie AutoGPT, die auf diesen großen Sprachmodellen aufbauen, haben gezeigt, dass sie in der Lage sind, komplizierte Aufgaben zu lösen und sich gleichzeitig nahtlos in externe Systeme zu integrieren. Doch um solche Spitzeninnovationen nutzen zu können, müssen wir die bestehende IT-Infrastruktur überdenken und umgestalten und gleichzeitig neue Prozesse und Paradigmen einbeziehen. Dieser Artikel gibt einen Ausblick auf eine Zukunft, in der Open-Source- und in der Cloud gehostete Modelle gleichberechtigt nebeneinander im generativen KI-Stack des Unternehmens existieren.
Navigieren durch das Hybridmodell
Zwar leisten Tech-Giganten wie Microsoft Azure und Google Pionierarbeit bei der Interaktion mit ihren großen Sprachmodellen, ohne alle Inhalte zu übertragen, doch diese Ansätze haben ihre Tücken: Sie sind kostspielig, erfordern eine Feinabstimmung mit vorhandenen Daten und setzen ein unerschütterliches Vertrauen in die Prozesse dieser Anbieter voraus.
Open-Source-Modelle hingegen können innerhalb der Infrastruktur eines Unternehmens ausgeführt werden. Ihre Leistung ist sprunghaft angestiegen, so dass sie in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise von öffentlich gehosteten Alternativen ausgeführt werden, ohne dabei Datenschutz- und Sicherheitsrisiken zu bergen.
Die Entscheidung zwischen einem selbst gehosteten, möglicherweise fein abgestimmten Open-Source-Modell und einem öffentlichen Modell sollte sich nach dem jeweiligen Anwendungsfall richten. Insbesondere bei kritischen internen Systemen wie ERPs und CRMs kann die zusätzliche Kontrolle über das Modell und die Daten, die das Self-Hosting bietet, von unschätzbarem Wert sein.
Ein weiterer Vorteil von Textschnittstellenmodellen ist ihre Austauschbarkeit. Abgesehen von Szenarien mit Einbettungen und Vektorsuche, bei denen ein Wechsel möglicherweise die Generierung neuer Einbettungen erfordert, können Unternehmen kontinuierlich verschiedene Modelle vergleichen und sie aktualisieren, sobald neuere Modelle verfügbar werden.
Die Auswahl des richtigen Modells: Zu berücksichtigende Faktoren
Bei der Auswahl des richtigen Modells für eine bestimmte Aufgabe spielen mehrere Faktoren eine Rolle:
- Leistung: Welches Modell eignet sich am besten für eine bestimmte Aufgabe? Ist eine Feinabstimmung erforderlich? Je nach Datenverfügbarkeit können beide Optionen unterschiedliche Vorteile haben.
- Datenschutz: Bei Interaktionen, die personenbezogene Daten oder Geschäftsgeheimnisse betreffen, können selbst gehostete Modelle wie interne Systeme behandelt werden, wodurch zusätzliche Risiken vermieden werden.
- Interaktion mit internen Systemen: Selbst gehostete Modelle können aufgrund der Tatsache, dass sie innerhalb der Unternehmensinfrastruktur laufen, in bestehende Authentifizierungs- und Autorisierungssysteme integriert werden und eliminieren das Risiko eines kritischen Informationsverlustes.
- Kosten: Abhängig vom Anwendungsfall und dem verarbeiteten Datenvolumen können beide Varianten kostengünstiger sein.
Betrachten Sie diese Beispiele:
- Agenten, die Berichte auf der Grundlage öffentlicher Informationen erstellen, müssen nur auf Internetquellen zugreifen und können ohne Einschränkungen in der Cloud arbeiten.
- Umgekehrt ist die Automatisierung des Kundendienstes, die eine Interaktion mit dem CRM, internen Datenbanken und die Verarbeitung sensibler Kundeninformationen erfordert, besser für ein selbstgehostetes Modell geeignet, das auf bestehende Kundengespräche abgestimmt ist.
Lassen Sie uns zwei Beispiele betrachten:
Beispiel 1: Agenten zur Erstellung von Berichten auf der Grundlage öffentlicher Informationen
Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, das sich bei der Erstellung von Branchenberichten hauptsächlich auf Daten bezieht, die aus öffentlichen Quellen stammen. Eine solche Aufgabe könnte das Abrufen von Informationen aus verschiedenen Online-Nachrichtenkanälen, staatlichen Datenbanken oder Trends in sozialen Medien beinhalten. Der Umfang dieses Vorgangs in Verbindung mit seinem öffentlichen Charakter macht ihn zu einem idealen Anwendungsfall für eine in der Cloud gehostete generative KI.
Ein in der Cloud gehostetes Modell, das auf einer riesigen Fläche des Internets trainiert wurde, ist hervorragend in der Lage, das Web zu durchforsten und komplexe, sich entwickelnde Muster zu analysieren. Diese Modelle können dank ihrer robusten Rechenleistung und der beispiellos großen Menge an Trainingsdaten die erforderlichen Informationen schnell und effizient extrahieren und verarbeiten. Die Agenten interagieren jedoch nicht mit geschützten oder sensiblen Daten, so dass keine hohen Sicherheitsvorkehrungen erforderlich sind. Daher bietet die Ausführung dieser Aufgaben in der Cloud sowohl praktische als auch wirtschaftliche Vorteile, ohne dass der Datenschutz oder die Sicherheit beeinträchtigt werden.
Beispiel 2: Automatisierung des Kundendienstes
Vergleichen Sie das vorherige Beispiel mit der Automatisierung des Kundendienstes, einer Aufgabe, die am anderen Ende des Datenschutzspektrums liegt. Im Kundenservice werden sensible Kundeninformationen verarbeitet, es wird mit internen Datenbanken interagiert und es werden häufig komplexe, personalisierte Anfragen gestellt. Hier erweist sich ein selbst gehostetes, fein abgestimmtes Modell als die bevorzugte Option.
Ein selbstgehostetes Modell ermöglicht ein Höchstmaß an Kontrolle und Sicherheit und behandelt die Kundendaten mit der gebotenen Vertraulichkeit. Dieses Modell kann auf bestehende Kundeninteraktionen abgestimmt werden, um sicherzustellen, dass es nicht nur intelligent, sondern auch einfühlsam ist und mit der Haltung und den Werten des Unternehmens übereinstimmt. Es lässt sich nahtlos in interne Systeme wie CRM und firmeneigene Datenbanken integrieren und bietet so schnellen Zugriff auf relevante Kundendaten. Alle Interaktionen finden innerhalb der sicheren Grenzen der Unternehmensinfrastruktur statt, so dass das Risiko von Datenlecks ausgeschlossen ist. Da das Modell selbst gehostet wird, hat das Unternehmen außerdem die vollständige Kontrolle über Updates und Verbesserungen und kann so sicherstellen, dass sich die KI mit dem Unternehmen und den Erwartungen der Kunden weiterentwickelt.
Frühzeitige Bindung an einen Anbieter vermeiden
Ziehen Sie schon zu Beginn Ihrer generativen KI-Projekte einen hybriden Modellansatz in Betracht. Frameworks wie LangChain sind effektive Werkzeuge, die die Interaktion mit einem Modellanbieter vereinfachen.
Etablieren Sie einen Modell- und Anbieterauswahlprozess, der sicherstellt, dass jedes Projekt die relevanten Faktoren bewertet, um das richtige Modell und den richtigen Anbieter auszuwählen.
Es ist von entscheidender Bedeutung, dass Sie sich die Kompetenz aneignen, generative Open-Source-KI-Modelle innerhalb Ihrer Infrastruktur sicher und in großem Umfang zu betreiben, zu warten und zu optimieren. Lassen Sie sich nicht vom Glanz und der Geschwindigkeit der Innovation blenden, um zu erkennen, wie wichtig es ist, solide, langfristige strategische Entscheidungen zu treffen. Die MVPs von heute können schnell zur Legacy-Software von morgen werden. Die Integration von generativer KI in die Unternehmenswelt ist ein Marathon, kein Sprint.
Nehmen Sie sich die Zeit, eine generative KI-Strategie, -Infrastruktur und -Richtlinien zu entwickeln. Informieren, schulen und befähigen Sie Ihre Mitarbeiter, insbesondere Software-Ingenieure und Produktmanager.
Fazit
Wir stehen an der Schwelle zu einer aufregenden neuen Ära voller bahnbrechender Technologien und Möglichkeiten. Doch die Zukunft ist nicht ohne Herausforderungen. Um eine breite Akzeptanz zu erreichen, müssen wir diese Hürden überwinden.
Der Aufbau einer robusten internen Infrastruktur, die mit wichtigen Akteuren wie OpenAI, Azure und Google kompatibel ist, ist vorteilhafter als das Risiko, sich an einen bestimmten Anbieter zu binden. Eine solche Grundlage ermöglicht es Ihnen, das Beste aus beiden Welten zu nutzen - die Innovation von Cloud-basierten Lösungen und die Kontrolle von selbst gehosteten Modellen - und ebnet den Weg für einen nahtlosen Übergang zur generativen KI.
