Um Prozesse zukunftsfähig zu machen, führt kein Weg mehr vorbei an KI. Insbesondere Large Language Models (LLMs) und Small Language Models (SLMs) bieten enorme Möglichkeiten, die Effizienz von Geschäftsprozessen zu steigern. Um KI-Projekten Leben einzuhauchen und diese produktiv in den Geschäftsprozessen Ihres Unternehmens zu nutzen, setzt erfolgreiche Integration voraus. Für Organisationen ist es deshalb immer wichtiger, sich frühzeitig über die Integration von LLMs und SLMs Gedanken zu machen.
Small oder Large Language Model – Was ist das überhaupt?
Ein LLM ist eine Art von KI, die auf der Verarbeitung und Generierung natürlicher Sprache spezialisiert ist. Auf Basis von umfangreichen Datensätzen trainiert, sind diese Modelle in der Lage, Texte in natürlicher Sprache zu erzeugen, Fragestellungen zu beantworten, Texte zu übersetzen und mehr. Durch moderne Algorithmen können Large Language Models kontextbezogene Nuancen in Sprache erkennen und darauf reagieren. Besonders für die Analyse von großen Textmengen und umfangreichen Projekten sind LLMs nützlich.
Immer öfter hört man inzwischen auch von SLMs. Doch was ist der Unterschied zwischen Large und Small Language Models? SLMs sind kleinere Modelle als LLMs, die auf spezifische Aufgaben optimiert wurden. Dadurch benötigen sie nicht nur weniger Rechnerleistung und Trainingsdaten, sondern können auch schneller in bestehende Prozesse integriert werden.
Die Grenzen sind fließend, und genau genommen, ist die Technologie hinter den Begriffen dieselbe. Large Language Models werden oft als „Allrounder“ eingesetzt, wenn komplexe Analysen und Entscheidungen durchgeführt werden müssen. Dahingegen ist die Anwendung von Small Language Models geeignet, wenn es sich um kleinere Projekte und präzise Aufgaben handelt. Auch eine Kombination aus Generalisierung und Spezialisierung ist denkbar, was die Effizienz und Genauigkeit in der Prozessautomatisierung maximiert.
Herausforderungen in der Einbindung von LLMs in Geschäftsprozesse
Die Integration von LLMs in bestehende Prozesse kann nicht einfach nebenbei geschehen, da sie zahlreiche Herausforderungen mit sich bringt. Diese sind unter anderem folgende:
- Theoretisch ist mit KI alles möglich, praktisch bedeutet die Umsetzung disziplinierte Projektarbeit.
- KI kostet: KI-Lösungen benötigen höhere Ressourcen und verursachen höhere laufende Kosten.
- Es werden große Datenmengen fürs Training benötigt.
- Hohe Qualität der Trainingsdaten ist entscheidend für den Erfolg.
- Datenschutz ist bei Cloud-Lösungen essenziell.
- KI produziert Halluzinationen.
- Unterschiedliche Anbieter haben unterschiedliche Schnittstellen, die in die eigenen Abläufe integriert werden müssen.
- Migration von Bestandssystemen zu KI können hohen Aufwand verursachen.
Die Herausforderungen mögen am Anfang vielleicht riesig erscheinen, doch mit der richtigen Integrationsplattform und Beratungsteam lassen sich auch diese Schritt für Schritt meistern.
Integration von LLMs leicht gemacht
Unsere BPM-Plattform DocProStar ist genau dafür geschaffen. Unser CEO Erwin Schwarzl und CTO Lutz Schäfer nahmen sich eine Stunde lang Zeit und zeigten in einem Webinar wie die Anbindung von KI in automatisierte Geschäftsprozesse erfolgreich vorgenommen werden kann. Anhand von mehreren Demos wurden verschiedene Use Cases aus Projekten in Versicherungen vorgestellt. Das Webinar ist jetzt On Demand verfügbar, sowie die dazugehörige Präsentation.
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