Was sind Large Language Models (LLMs)?

Immer mehr Unternehmen erschließen die Vorteile der generativen KI. um Kund:innen effizienter zu betreuen. Mit dieser Technologie können Sie Prozesse vereinfachen, Daten organisieren, personalisierteren Kundenservice bieten und vieles mehr. Was steht hinter generativer KI? Large Language Models (LLMs). Sie ermöglichen es KI, basierend auf Ihren bereits vorhandenen Daten neuen Content zu erstellen.

Besonders wichtig: Mit generativer KI-Technologie sparen Sie Zeit bei Routineaufgaben. So können Sie sich ganz auf Ihre Kund:innen und das große Ganze konzentrieren. Im Folgenden erfahren Sie, wie Ihr Unternehmen mit generativer KI mehr erreichen kann. Außerdem erhalten Sie weitere Informationen zu Large Language Models.

Was sind Large Language Models?

Generative KI funktioniert auf der Basis von ML-Modellen (maschinelles Lernen), die mit großen Datenmengen trainiert werden und mit der Zeit immer intelligenter agieren. So können sie neue und personalisierte Inhalte erstellen, je nach den für sie zugänglichen Daten und verwendeten Prompts. Das Output umfasst beispielsweise Audio, Code, Bilder, Text, Simulationen und Videos. 

Die Antworten eines Large Language Models richten sich nach der Fragestellung, zum Beispiel: „Was sind LLMs und wie können sie mein Unternehmen unterstützen?“ im Gegensatz zu „Was sind LLMs und welchen Mehrwert bieten sie für mein Unternehmen?“. Auf diese beiden Fragen würde das Modell unterschiedliche Antworten geben. Auch wenn sich Fragestellungen ähneln, variieren Antworten je nach Kontext.

Da LLMs Natural Language Processing und maschinelles Lernen verwenden, reagieren sie auf eine menschlich wirkende, logische und nachvollziehbare Weise. Aufgaben wie Textübersetzungen, Zusammenfassungen und Unterhaltungen meistern sie daher mit Bravour. 

Wenn generative KI diese Aufgaben in Unternehmen ausführt, ist die Vertrauensgrundlage besonders wichtig. Bei der verantwortungsvollen Nutzung dieser Technologie kann die Investition in eine CRM-Plattform (Customer Relationship Management) helfen, die eine Vertrauensebene für KI umfasst. Damit werden Daten anonymisiert, um die Interessen und Rechte von Kund:innen zu schützen.

Eine in das generativen KI-Umfeld integrierte Vertrauensebene fördert Datensicherheit, Datenschutz und Compliance. Um hohe Standards einzuhalten, müssen Sie jedoch auch die Richtlinien für verantwortungsvolle Innovation einhalten. Nur so können Sie sicherstellen, dass Sie Kundendaten sicher, akkurat und ethisch einwandfrei verarbeiten.

Wie funktionieren Large Language Models?

Fortschritte im Bereich Computing-Infrastruktur und KI machen Unternehmen die Integration von Large Language Models in ihre KI-Umgebung immer leichter. Diese Modelle werden anhand riesiger Mengen öffentlicher Daten trainiert, aber Sie können einfach Prompt-Vorlagen mit minimalem Programmieraufwand nutzen, damit das LLM die richtigen Antworten für Ihre Kund:innen gibt.

Darüber hinaus können Sie inzwischen auch private LLMs erstellen. Diese Modelle werden auf Grundlage domänenspezifischer Datensätze trainiert, die in sicheren Cloud-Umgebungen gespeichert sind. Wenn ein LLM mit Branchendaten trainiert wird – z. B. für Medizin oder Pharma –, liefert es Antworten, die speziell für diesen Bereich relevant sind. Das bedeutet, dass Kund:innen korrekte Informationen erhalten.   

Private LLMs reduzieren das Risiko von Datenlecks während des Trainings und im Vorfeld der Bereitstellung in Produktionsumgebungen. Die Prognosegenauigkeit lässt sich verbessern, wenn ein Modell anhand verunreinigter Daten trainiert wird. Dabei werden zufällige Werte eingestreut, um realistische Datensätze vor der Bereinigung zu simulieren. 

Außerdem lässt sich der Datenschutz für Einzelpersonen einfacher aufrechterhalten, wenn dezentrale Datenquellen verwendet werden, die keinen direkten Zugriff auf Kundendaten haben. Da Datenschutz und Governance höchste Priorität haben, werden Vertrauensebenen innerhalb von Unternehmensplattformen immer wichtiger.

Unternehmen können auch das Zusammenspiel von LLMs mit anderen KI-Technologien ausschöpfen. Angenommen, Sie nutzen herkömmliche KI, um die nächsten Schritte der Kund:innen zu prognostizieren (basierend auf bisherigen Verhaltensweisen und Trends). Im Anschluss nutzen Sie ein LLM, um die Prognoseergebnisse in Aktionen umzuwandeln. 

Beispielsweise können Sie generative KI nutzen, um personalisierte Kunden-E-Mails mit Angeboten zu erstellen, Marketingkampagnen für ein neues Produkt zu entwerfen, einen Servicevorgang zusammenzufassen oder Code zu schreiben, um Aktionen auszulösen – wie das Erstellen von Empfehlungen für Kund:innen. 

Diese Large Language Models sparen Zeit und Geld, indem sie manuelle Prozesse optimieren und Ihren Mitarbeiter:innen mehr Zeit für wichtige Aufgaben lassen. 

Sehen wir uns an, was generative KI für Ihr Unternehmen leisten kann. 

4 Bereiche, in denen generative KI Ihr Unternehmen unterstützen kann

Die Möglichkeiten für den Einsatz generativer KI für Ihr Unternehmen sind grenzenlos. 

LLMs können eigenständig Muster erkennen und Daten verknüpfen. Prädiktive und herkömmliche KI erfordern dagegen mitunter noch umfassende Benutzerinteraktionen für Datenabfrage, Mustererkennung und das Prüfen von Annahmen.

Da generative KI Kundendaten in Echtzeit einbezieht, kann sie komplexe Datensätze sofort in einfach umsetzbare Erkenntnisse verwandeln. Dadurch gewinnen Sie und Ihre Mitarbeiter:innen ein besseres Verständnis Ihrer Kund:innen und können anhand aktuellster Informationen gezielte Maßnahmen ergreifen.

Sehen wir uns einige Anwendungsfälle für den Einsatz von Large Language Models in Ihrem Unternehmen an.

Stimmungsanalyse als Kontext für Aktionen nach dem Kauf nutzen

Die Stimmungsanalyse hilft Marketing-, Vertriebs- und Kundenserviceteams, den Kontext von Kundendaten für Aktionen nach dem Kauf zu verstehen. Sie können LLMs nutzen, um Kund:innen basierend auf ihren Daten zu segmentieren – beispielsweise anhand von schlechten Bewertungen auf der Website Ihrer Marke. Dank dieser Erkenntnisse sind sofortige Reaktionen auf negatives Feedback möglich. Eine hervorragende Marketingstrategie wäre es, personalisierte Nachrichten mit Sonderangeboten für künftige Käufe zu senden. Dies fördert Markentreue, Kundenvertrauen und -bindung sowie Personalisierung.

E-Mail-Text für Marketingkampagnen erstellen

Die Textgeneration kann Marketingexpert:innen helfen, beim Erstellen von Kampagnen Zeit zu sparen. Generative KI kann Empfehlungen, Events, Sonderangebote und Möglichkeiten für Kundeninteraktionen auf Ihren Social-Media-Plattformen erstellen. Sie können den Text dann abschließend an die Stimme und den Tonfall Ihres Unternehmens anpassen. Zum Beispiel können Sie auf Grundlage des generativen KI-Outputs personalisierte E-Mails zu einer neuen Produkteinführung versenden. Damit sorgen Sie für verstärkte Personalisierung und bieten Ihren Kund:innen eine einheitliche Experience.

Ähnliche Fälle für Servicemitarbeiter:innen zugänglich machen 

Die Vorgangszusammenfassung hilft Servicemitarbeiter:innen, Kund:innen und deren bisherige Interaktionen mit dem Unternehmen schnell und umfassend zu verstehen. Vorgänge liefern Kundendaten wie Feedback, Kaufhistorie, Probleme und Lösungen. Generative KI kann ähnliche Kundenvorgänge empfehlen, sodass der bzw. die Mitarbeiter:in schnell eine Vielzahl von Lösungen bieten kann. Dadurch können sie Vorgänge schneller abschließen, Zeit und Kosten sparen und die Kundenzufriedenheit fördern.

Grundlegende Codeerstellung automatisieren

Dank Automatisierung können Fachkräfte in den Bereichen Entwicklung und Integration Programmiercode für grundlegende, aber wichtige Aufgaben erstellen. Unter anderem können Sie Code verwenden, der von Large Language Models erstellt wurde, um Marketingautomatisierungsaufgaben auszulösen. In diese Kategorie fallen zum Beispiel das Versenden von Angeboten und das Erstellen von Vorlagen für Kundennachrichten. Auf diese Weise ist die insgesamt verwendete Sprache konsistent, für die Kund:innen personalisiert und im Stil Ihres Unternehmens gehalten. Automatisierung kann Zeit sparen und die Produktivität fördern, sodass Entwickler:innen mehr Luft für komplexe und individuelle Aufgaben haben.

KI bietet grenzenlose Möglichkeiten zur Verbesserung der Kundenbindung und sorgt für betrieblicher Effizienz. In einer kürzlich durchgeführten Studie, an der über 500 IT-Führungskräfte teilnahmen, nannten mindestens 33 % generative KI als Priorität für ihr Unternehmen. 67 % wollen generative KI in den nächsten 18 Monaten priorisieren. 

Als Teil einer hybriden KI-Strategie können Large Language Models eine Vielzahl von Prognosefunktionen ergänzen und die Produktivität signifikant steigern. Trotz der Möglichkeiten der generativen KI erfordert diese Technologie Anleitung durch Menschen, um den größten Mehrwert für Unternehmen zu erzielen. Generative KI kann Erkenntnisse aufdecken, die als Grundlage wachstumsfördernder Entscheidungen dienen. 

Betrachten Sie sie als intelligenten, automatisierten Assistenten, der Mitarbeiter:innen zeitaufwendige Aufgaben abnimmt, damit sie sich komplizierteren Problemstellungen widmen können. Wenn Sie die Leistungsfähigkeit generativer KI mit dem Fachwissen und der Erfahrung Ihres Unternehmens kombinieren, können Sie Ihren Kund:innen mehr bieten.

An diesem Blogbeitrag war Urvi Shah, Staff Technical Writer, beteiligt.