Die Macht der generativen KI im Jahr 2024 erforschen

Umfassende Analyse

Als Datenanalyst bei kemb unterstützen wir unsere Kunden täglich in den Bereichen Business Intelligence, Marketing und datengetriebene Wachstumsstrategien . In diesem Zusammenhang hatte ich die einmalige Gelegenheit, das enorme Potenzial der generativen KI zu erforschen, da unser Team im vergangenen Jahr KI in verschiedene Aspekte unserer Arbeit integriert hat. In diesem Artikel werde ich unsere Erfahrungen detailliert analysieren und die Vor- und Nachteile, Anwendungsfälle und das zukünftige Potenzial von KI-Tools aufzeigen. Ganz gleich, ob Sie KI für Ihr Unternehmen in Betracht ziehen oder einfach nur neugierig sind. Mit diesem Artikel wollen wir Ihnen wertvolle Einblicke vermitteln und Ihr Interesse wecken, Ihre eigene KI-Reise mit uns anzutreten.

Das Gute: Die Vorteile der generativen KI

Generative KI hat unsere Effizienz erheblich gesteigert und uns in vielen Bereichen neue Wege für Innovationen eröffnet. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile, die wir erfahren haben:

1. Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben

Schlüsselwort-Clustering:

Mit Tools wie BERTopic haben wir die Gruppierung von Tausenden von Keywords automatisiert, was zuvor ein manueller und zeitaufwändiger Prozess war. Dies hat unsere SEO-Strategien erheblich verbessert. Das Keyword-Clustering erfordert jedoch immer noch manuelle Anpassungen, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Die KI erbringt gute Leistungen beim Vergleich mit Wettbewerbern, aber menschliches Fachwissen ist nach wie vor entscheidend für die Verfeinerung von Clustern und die Sicherstellung der Genauigkeit, da sie für bestimmte Unternehmen spezifisch sein kann. Nichtsdestotrotz kann die KI hier eine hervorragende Unterstützung bieten und enorm zur Effizienz beitragen, insbesondere bei großen Projekten mit Tausenden von Keywords.

Generierung von KI-Produktbeschreibungen

Durch die Nutzung der Vision API von OpenAI haben wir den Prozess der Produktbeschreibung auf der Grundlage von Bildern automatisiert. Diese Aufgabe, die früher Stunden in Anspruch genommen hat, kann jetzt in wenigen Minuten mit gleichbleibender Genauigkeit erledigt werden. Dennoch ist es wichtig, präzise Anweisungen zu formulieren, insbesondere wenn Bilder mehrere Objekte enthalten. Die KI benötigt klare Anweisungen, um das richtige Produkt auf dem Bild zu identifizieren.

KI-Titel und Meta-Beschreibung generieren

Wir haben eine Reihe von Apps entwickelt, die uns dabei helfen, Produktbeschreibungen und Produktbilder schnell in passende Produkttitel und Meta-Beschreibungen umzuwandeln. Wir haben die App auch modifiziert, um mehr relevante Informationen zu berücksichtigen und die Titel auf der Grundlage individueller Anforderungen zu erstellen.

Klassifizierung und Verschlagwortung:

Ebenso haben wir Apps entwickelt, die Produkte schnell erfassen und klassifizieren, basierend auf bestimmten Kategorien oder Tags, die wir der KI zur Verfügung stellen. Es ist auch möglich, den Algorithmus zu nutzen, um ohne vordefinierte Tags Beschreibungen zu klassifizieren. Dies funktioniert bei mehreren Tags oder nur einem einzigen. Bei allen automatisierten Aufgaben, die generative KI verwenden, ist immer noch menschliche Aufsicht erforderlich, um die Ergebnisse zu validieren. Nicht alle Abfragen funktionieren immer sofort so, wie es erwünscht ist.

2. Verbesserte Datenanalyse

Analyse von Kundenfeedback:

Mithilfe von KI-Tools können wir große Mengen von Kundenfeedback schnell analysieren. Die Sentimentanalyse hilft bei der Kategorisierung des Feedbacks und liefert verwertbare Erkenntnisse, ohne dass ein großer manueller Aufwand erforderlich ist. Die Aufgaben, die KI bei der Analyse von Kundenfeedback oder der Datenextraktion durchführen kann, sind sehr detailliert und wesentlich effizienter als manuelle Methoden. Die Präzision der Prompts und die ständige Kontrolle durch den Menschen sind jedoch nach wie vor entscheidend.

3. Verbesserte Produktivität

Forschung und Ideenfindung:

KI dient als Sparringspartner für Brainstorming und die Verfeinerung von Ideen, indem sie schnellen Zugang zu Informationen bietet und innovative Lösungen vorschlägt.

GTP-Entwicklung:

Wir haben GPT auch in open AI eingesetzt, um manuelle Aufgaben wie Skripte zur Erstellung von Landing Pages und andere generative Aufgaben zu automatisieren.

Es hat gerade erst begonnen

Dies sind nur einige Beispiele für verschiedene Anwendungen, bei denen wir generative KI eingesetzt haben, um unsere Produktivität zu steigern, und wir möchten sie gerne mit Ihnen teilen. Wir sind sehr gespannt auf ihr Feedback, und natürlich ist alles kostenlos! Ganz gleich, ob Sie einen Online-Shop mit Hunderten oder Tausenden von Produkten einrichten, einen Blog verwalten oder umfangreiche Content-Projekte abwickeln, wir glauben, dass Lösungen wie diese extrem hilfreich bei der Skalierung von ehemals aufwendigen Prozessen sein können. Durch die Erstellung von Meta-Titeln, Beschreibungen und mehr können Sie Zeit und Mühe sparen. Probieren Sie es kostenlos aus und erkunden Sie die Möglichkeiten direkt unter TOOLS.WEAREKEMB.COM. Wir würden uns freuen, von Ihren Erfahrungen zu hören und wie Ihre Projekte davon profitieren. Tauchen Sie ein und lassen Sie uns wissen, was Sie denken.

Herausforderungen und Beschränkungen

Obwohl die Vorteile der generativen KI beeindruckend sind, sind wir auch auf einige Herausforderungen und Grenzen gestoßen:

1. Leistung und Variabilität

Inkonsistente Ergebnisse:

KI-Modelle wie die von OpenAI können manchmal uneinheitliche Ergebnisse liefern. Diese Variabilität kann die Zuverlässigkeit automatisierter Prozesse beeinträchtigen und erfordert eine ständige Überwachung und Anpassung. Durch gut formulierte Prompts, die viele verschiedene Szenarien umfassen und das Problem gut erklären, kann ein Großteil dieses Problems gelöst werden. Insbesondere kleinere und billigere Modelle haben dieses Problem.

Ausfallzeit-Probleme:

Bei KI-Systemen kommt es gelegentlich zu Ausfallzeiten, die Arbeitsabläufe stören und zu Ineffizienzen führen können. Sie haben vielleicht auch schon erlebt, dass ChatGTP, Ihre Fragen und Prompts scheinbar nicht richtig verstehen bzw. Schlechter als an anderen Tagen. Dieses Problem wird wahrscheinlich mit zunehmender Erfahrung der Unternehmen überwunden werden, und die maschinelle Intelligenz, die natürliche Sprache zu verstehen, wird weiter zunehmen.

Spezifikation:

Seien Sie sehr spezifisch in Ihren Anfragen und in der Aufgabe, die erfüllt werden muss. Zu viele Aufgaben zur gleichen Zeit oder zu viele Eingaben behindern eine gute Leistung. LLM sind so konzipiert, dass sie alle Arten von Aufgaben bewältigen können, was sie allgemein und vielseitig einsetzbar macht, aber sie erbringen bessere Leistungen, wenn sie sich auf jeweils eine Aufgabe beschränken. Wenn Sie z. B. darum bitten, ein sehr detailliertes technisches Problem zu erklären, wird die Leistung gut sein, aber wenn Sie nach mehreren Themen fragen, wird sie für jedes einzelne Thema in der Ausgabe schlechter sein.

Diese Spezifikation ist ein Grund dafür, dass wir bei der Gestaltung der Aufforderungen sehr spezifisch sein wollen. Einige Prompts können bis zu einer Seite oder länger sein. Wir können Anweisungen ein- und ausschließen und alle möglichen unterschiedlichen Standards angeben, die die Algorithmen beachten soll.

2. Ethische und datenschutzrechtliche Belange

Datensicherheit

Der sichere Umgang mit sensiblen Daten ist ein wichtiges Anliegen. Wir müssen auf den Datenschutz und die Einhaltung von Vorschriften achten, um unbefugten Zugriff und Missbrauch zu verhindern. Wir müssen uns bewusst sein, dass die von uns verwendeten Daten von den Algorithmen dieser Unternehmen verarbeitet werden müssen. Die API ist nach Angaben der Hersteller von jeglichen Trainingseinsatz ihrer Modelle explizit ausgeschlossen.

Verzerrungen in KI-Modellen:

KI-Modelle können unbeabsichtigte Verzerrungen in ihren Trainingsdaten aufweisen, den so genannten Bias. Um dies abzumildern, ist eine sorgfältige Überwachung und kontinuierliche Verfeinerung der Modelle erforderlich. Selbst Methoden zur Vermeidung von Bias können die Leistung verringern und unbeabsichtigte Folgen haben, wie man bei Google und der Bilderzeugung sehen konnte.

3. Technische Beschränkungen

Token-Grenzen:

Aktuelle KI-Modelle können nur eine begrenzte Menge an Text auf einmal verarbeiten. Dies kann bei großen Datensätzen oder langen Dokumenten eine Einschränkung darstellen. In den meisten Fällen stellt dies kein Problem dar, da das Kontextfenster sehr groß ist.

Internetanbindung:

Viele KI-Aufgaben sind auf einen Internetzugang angewiesen, um Informationen abrufen zu können. Inkonsistente Verbindung kann diesen Prozess behindern, insbesondere beim Zugriff auf Echtzeitdaten. Im Allgemeinen funktioniert der Zugang zu Internetquellen nicht sehr gut, so dass wir unsere Anwendung begrenzen müssen, um davon unabhängig zu sein. Eine Methode, die den Algorithmus zwar etwas komplexer macht, aber dieses Problem löst, sind Tools. Insbesondere Function Calling und die Verwendung von KI-Agenten in Kombination mit diesen. Einige Tests, die wir bereits durchgeführt haben, ergaben vielversprechende Ergebnisse für diese beiden Optionen.

Testen und Iteration:

Dies sind natürlich die wichtigsten Aspekte bei der Arbeit mit solch neuen Algorithmen wie Transformatorenmodellen, da diese noch nicht allzu lange verfügbar sind und noch viele Unsicherheiten bestehen. Die Wissenschaftler sind immer noch dabei, genau herauszufinden, warum diese Werkzeuge so gut funktionieren, da dies für sie alle eine ziemliche Überraschung war. Viele Aufgaben, die wir mit großen Sprachmodellen bewältigen könnten, wurden bisher noch nicht oder nur sehr selten gelöst, vor allem, wenn es sich um sehr spezifische Aufgaben handelt. Deshalb muss die Leistung vor allem am Anfang überprüft und angepasst werden.

4. Modellleistung und Kosten

Verschiedene KI-Modelle haben unterschiedliche Leistungsniveaus und damit verbundene Kosten. Derzeit testen wir Modelle verschiedener Unternehmen, um herauszufinden, welches für bestimmte Aufgaben am besten geeignet ist. Zu den etablierten Anbietern gehören OpenAI mit seiner GPT API, Googles Vertex AI, Llama von Meta und Claude von Anthropic. Außerdem trainieren immer mehr Unternehmen ihre eigenen Modelle, wodurch die KI-Landschaft noch vielfältiger wird. Fast jeden Monat gibt es neue Modelle, die behaupten, ihre früheren Modelle und die Konkurrenz deutlich zu übertreffen.

Zukunftspotenzial: Was vor uns liegt

Die Zukunft der generativen KI ist unglaublich vielversprechend, und es zeichnen sich mehrere aufregende Entwicklungen am Horizont ab:

1. KI-Agenten für autonomes Aufgabenmanagement: KI-Agenten, die in der Lage sind, komplexe, mehrstufige Aufgaben kollaborativ zu erledigen. So könnten beispielsweise bei der Erstellung von Inhalten verschiedene Agenten die Recherche, den Entwurf und die Bearbeitung übernehmen.

2. Enhanced Integrations: Google Workspace und Microsoft Office: KI-Tools wie Duet AI und Copilot werden stärker in alltägliche Geschäftstools integriert, so dass fortschrittliche KI-Funktionen auch für nicht-technische Nutzer zugänglich werden.

3. Verbesserte Skalierbarkeit: Größere Token-Limits: Künftige KI-Modelle werden in der Lage sein, größere Textmengen zu verarbeiten, wodurch die derzeitigen Grenzen überwunden werden und eine umfassendere Datenanalyse möglich wird.

4. Tools: Viele Frameworks entwickeln ständig bessere Tools für die Suche im Internet, die Verbindung zwischen zwei verschiedenen Diensten oder anderen API und bieten mehr Flexibilität für die Erstellung komplexer und intelligenter KI-Systeme.

5. Ethische KI-Entwicklung

• Bias-Abschwächung: Fortgesetzte Bemühungen, Verzerrungen in KI-Modellen anzugehen und zu verringern, um gerechtere und genauere Ergebnisse zu gewährleisten.

• Verbesserter Datenschutz: Verbesserte Protokolle für den Umgang mit sensiblen Daten, um die Einhaltung strenger Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten.

Praktische Ratschläge für Unternehmen

Für Unternehmen, die den Einsatz generativer KI in Erwägung ziehen, haben wir hier einige praktische Tipps zusammengestellt, die auf unseren Erfahrungen beruhen:

1. Fangen Sie klein an: Beginnen Sie mit spezifischen, überschaubaren Projekten, die einen klaren Nutzen und Return on Investment aufweisen.

2. Setzen Sie Prioritäten bei der Datensicherheit: Implementieren Sie robuste Datensicherheitsmaßnahmen, um sensible Informationen zu schützen und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten.

3. Überwachen und verfeinern: Überprüfen Sie regelmäßig die Leistung von KI-Anwendungen, um etwaige Probleme umgehend zu erkennen und zu beheben.

4. Verstehen der Modellfähigkeiten: Verschiedene KI-Modelle eignen sich für unterschiedliche Aufgaben. Das Testen verschiedener Modelle von unterschiedlichen Anbietern kann dabei helfen, herauszufinden, welches Modell für bestimmte Anforderungen am besten geeignet ist.

Fazit

Generative KI ist mehr als nur ein technologisches Schlagwort – sie ist ein transformatives Werkzeug, das die Geschäftsabläufe erheblich verbessern kann. Von der Automatisierung interner Prozesse bis hin zur Entwicklung innovativer Kundenlösungen – KI hat das Potenzial, Effizienz und Wachstum zu fördern. Durch die Bewältigung von Herausforderungen und die Berücksichtigung ethischer Gesichtspunkte können Unternehmen die Möglichkeiten der generativen KI voll ausschöpfen.

Unsere Reise mit KI bei kemb und auch meine eigene hat mir gezeigt, dass die Integration dieser Technologien strategische Planung und Bereitschaft zur Anpassung erfordert. Mit der richtigen Herangehensweise kann generative KI ein mächtiger Verbündeter bei der Navigation durch die Komplexität der heutigen Unternehmenslandschaft werden. Die Integration von generativer KI und anderen KI-Tools ist wesentlich komplexer, als in vielen Artikeln behauptet wird. Die realen Szenarien von Unternehmen sind immer komplexer und erfordern eine individuelle Integration. Wenn Sie neugierig sind, mehr über KI zu erfahren und darüber, wie sie Ihnen bei Ihren spezifischen Geschäftsanforderungen helfen kann, vereinbaren wir gerne einen Termin, um mit Ihnen Ideen und Möglichkeiten zu besprechen.