Generative Künstliche Intelligenz, kurz GenAI, ist seit einigen Monaten in aller Munde. Dabei ist das Thema Künstliche Intelligenz nicht neu und wurde in den letzten 10 Jahren häufiger als Hype behandelt.
Warum also die erneute Aufregung?
Andreas Braun, Chief Technology Officer bei Microsoft Deutschland, beschreibt es wie folgt:
“Grundsätzlich gibt es KI schon lange, mit der jetzt verfügbaren generativen KI und großen Sprachmodellen ist aber eine vollkommen neue Stufe bezüglich Einsatz und Anwendbarkeit erreicht. KI wird für viele Menschen zugänglich, weil sie in ihrer Alltagssprache mit Algorithmen kommunizieren können.”
Er beschreibt auch den entscheidenden Unterschied zu bisherigen Anwendungsfällen von KI:
“Damit die KI Aufgaben erledigt, brauchen wir keine Programmier- oder formalisierte Sprachen mehr, sondern lediglich gute und sinnvolle Fragen.“
Wie GenAI unseren Alltag in Service, Wartung und Instandhaltung revolutionieren wird, erfährst du hier.
Definition: Was ist GenAI?
Generative Künstliche Intelligenz, kurz GenAI, markiert einen Paradigmenwechsel in der Welt der KI-Technologien. Im Zentrum von GenAI stehen Large Language Models (LLMs), wie z.B. ChatGPT. Diese Modelle sind darauf ausgelegt, nicht nur einen einfachen Anwendungsfall zu lösen, sondern generieren kontextbezogene, relevante und kohärente Texte, Bilder oder Videos. Daher der Begriff „generativ“ – sie schaffen etwas Neues auf der Grundlage der eingegebenen Daten und Anfragen.
Unterschied GenAI und „traditionelle KI“
Bei Künstlicher Intelligenz (KI) denken viele an komplexe Systeme, die riesige Datenmengen verarbeiten, um Vorhersagen zu treffen oder Prozesse zu optimieren. Aktuelle KI-Anwendungsfälle in der Industrie, wie vorausschauende Wartung, digitale Zwillinge und Lieferkettenoptimierung sind gute Beispiele dafür. Diese Anwendungen nutzen Daten und KI, um Ausfälle vorherzusagen, die Leistung von Maschinen zu simulieren oder komplexe Lieferketten zu verbessern.
Diese KI-Anwendungsfälle haben jedoch eines gemeinsam: Sie benötigen eine Vielzahl von Sensoren, eine gute IT- und Dateninfrastruktur, standardisierte und aussagekräftige Daten sowie kompetente Mitarbeiter wie Data Scientists, Data Engineers und andere Experten, die mit diesen Daten umgehen und komplexe Modelle entwickeln können. Solche Projekte sind zeit- und kostenintensiv, lassen sich nicht nebenbei erledigen und waren bisher eher großen Unternehmen und Konzernen vorbehalten, die in den letzten Jahren Millionenbeträge in ihre Digitalisierungs-, Daten- und Data Science-Projekte investiert haben.
GenAI ändert das, indem es sich auf die Interaktion mit dem Nutzer und die Generierung von Inhalten, die direkt auf spezifische Anfragen zugeschnitten sind, konzentriert. Es geht dabei weniger um die Erstellung komplexer Algorithmen und die Optimierung mathematischer Fragestellungen, sondern vielmehr um die Generierung hilfreicher, präziser und leicht verständlicher Texte auf Basis unternehmensspezifischer Daten, die Nutzende in ihrem Arbeitsalltagt unterstützen.
Die Interaktion mit GenAI erfolgt hauptsächlich über Chat-Schnittstellen innerhalb der Software, in denen die Nutzerinnen und Nutzer ihre Anfragen (“Prompts”) direkt in eine Eingabemaske eingeben können. Ohne vorherige Schulung können so Fragen gestellt, Aufgaben automatisiert und Texte zusammengefasst werden. Die technischen und organisatorischen Hürden für den Einsatz von GenAI sind damit auf ein Minimum reduziert.
So funktioniert GenAI für deinen Anwendungsfall
Fine-Tuning ist der Schlüssel, um Large Language Models (LLMs) für sehr spezifische Anwendungen zu optimieren. Aber was bedeutet das genau? Stell dir ein LLM als ein bereits sehr leistungsfähiges, aber allgemeines Werkzeug vor. Durch Fine-Tuning wird dieses Werkzeug feinjustiert, um es perfekt auf deine individuellen Bedürfnisse und Anwendungsfälle zuzuschneiden.
Im Fine-Tuning-Prozess wird das LLM mit spezifischen Daten oder Beispielen aus deinem Anwendungsbereich trainiert. Das können beispielsweise Daten aus Tickets, E-Mails bis hin zu technischen Handbüchern sein. Durch dieses zusätzliche Training lernt das LLM, besser auf die spezifischen Anforderungen und Sprachstile deines Bereichs zu reagieren. Es wird quasi maßgeschneidert, um genau die Antworten und Inhalte zu liefern, die in deinem Kontext am relevantesten sind.
Das Schöne daran: Du musst kein KI-Experte sein, um ein LLM für deine Zwecke anzupassen. Das remberg XRM bietet benutzerfreundliche Tools und Schnittstellen an, mit denen das Fine-Tuning durchgeführt wird. So wird die KI nicht nur leistungsfähiger, sondern auch zugänglicher und relevanter für eine Vielzahl von Anwendungen, die genau auf dich zugeschnitten sind.
3 Beispiele, wie du GenAI
im remberg XRM nutzen wirst
Wir arbeiten im Moment mit Hochdruck an dem ersten KI-Copilot des remberg XRMs, mit der Vision, dass in Zukunft jedes unserer Module erhebliche Effizienzspotentiale für dich eröffnet:
Hier drei Beispiele:
- Schnellere Lösung von Anfragen und Tickets:
Kundenanfragen können vielfältig und technisch komplex sein. Mit GenAI werden diese automatisch erkannt und kategorisiert. Der remberg XRM KI-Copilot kann sogar erste Lösungsvorschläge auf Basis häufig gestellter Fragen und früherer Fälle generieren, in dem er in deinem remberg Workspace abgelegte Dokumente und Anlagendaten durchsucht, um auch komplexe Sachverhalte kompetent zu lösen. Das beschleunigt die Bearbeitung von Tickets erheblich. Kunden erhalten schneller Antworten und dein Serviceteam kann sich auf komplexere Anfragen konzentrieren, bei denen menschliches Eingreifen erforderlich ist.
- Effizientere Erstellung von Berichten und Protokollen:
Gute Dokumentation ist das A und O in der Instandhaltung – wichtige Informationen über Wartungen oder Inspektionen müssen in Berichten und Protokollen festgehalten werden. GenAI kann helfen, diese Daten schnell und effizient zu verarbeiten. Mit dem remberg XRM KI-Copilot können Mitarbeitende Zusammenfassungen auf Basis interner Daten auf Knopfdruck erstellen lassen. Ein kurzer Kontrollblick am Ende und fertig. Dein Personal muss weniger Zeit für die manuelle Dateneingabe aufwenden und kann sich stattdessen auf die Analyse und Optimierung der Produktionsprozesse konzentrieren.
- Interaktives Troubleshooting bei Maschinen, Anlagen und Equipment:
Stell dir vor, du könntest direkt mit deiner Maschine oder Anlage kommunizieren, um Probleme zu diagnostizieren und zu beheben. GenAI macht genau das möglich: eine interaktive Schnittstelle, über die deine Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter mit der Anlage oder Maschine „sprechen“ können. Bei einem auftretenden Problem gibt der oder die Techniker*in eine Beschreibung des Fehlers ein und das System liefert Lösungsvorschläge basierend auf vorhandenen Daten und früheren Fällen. Diese Art der Fehlerbehebung spart nicht nur Zeit, sondern trägt auch dazu bei, Ausfallzeiten zu minimieren und die Produktionseffizienz zu steigern.
In Zukunft wird GenAI mit allen remberg XRM Modulen fest verwoben sein und deinen Arbeitsalltag in allen Arbeitsschritten revolutionieren:
- In der digitalen Lebenslaufakte,
- über dem zentralen Ticketsystem und Anfragemanagement,
- über Arbeitsaufträgen, der Plantafel und Formularen,
- dem Ersatzteilmanagement,
- dem remberg XRM Portal,
- bis hin zu den QR-Codes und erweiterten Connectivity für dein X
Sei vorne mit dabei:
Teste den remberg XRM KI-Copilot
„In fünf Jahren wird jede Anwendung einen KI-basierten Copiloten haben“, so Reid Hoffmann, Gründer von LinkedIn.
Diese Vision wird heute mit dem remberg XRM KI-Copilot Wirklichkeit: Hier erfährst du mehr und kannst Teil dieser transformativen Entwicklung werden.
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