FALLSTRICKE BEIM AUFSETZEN EINES LLM USE CASES

Die rasante Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) eröffnet ungeahnte Möglichkeiten für Unternehmen. Insbesondere Large Language Models (LLMs) bieten ein enormes Potenzial, um Prozesse zu optimieren, Effizienz zu steigern und Innovationen voranzutreiben. Aber warum genau sind LLM Use Cases so wichtig?

LLMs sind darauf trainiert, enorme Mengen an Text zu verstehen und zu generieren, was sie zu perfekten Werkzeugen für eine Vielzahl von Anwendungsfällen macht. Von der Automatisierung repetitiver Aufgaben bis hin zur Verbesserung der Kundenkommunikation – die Einsatzmöglichkeiten sind nahezu unbegrenzt. Doch der Erfolg hängt maßgeblich davon ab, wie gut diese Use Cases implementiert und auf die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten werden.

1. KLAR DEFINIERTE USE CASES Ein häufig gemachter Fehler bei der Einführung von LLMs ist das Fehlen eines klaren Business Value. Starte immer mit der Frage: Welchen Nutzen bringt die Anwendung für die Organisation? Beispielsweise könnte das Ziel sein, die Suche nach relevanten Dokumenten zu verbessern und damit Zeit für die manuelle Suche einzusparen. Ein spezifischer Use Case könnte lauten: „Wir wollen die Suche nach relevanten Dokumenten verbessern und damit X h pro Woche pro Person für die manuelle Suche im Einkauf einsparen.“

Ebenso wichtig ist es, das Ziel der LLM-Anwendung klar zu definieren. Anstelle vager Aussagen wie „Wissen teilen“ solltest du konkrete Ziele formulieren, beispielsweise „ein Modell entwickeln, das die fünf relevantesten Datenquellen korrekt zusammenfasst und für alle Mitarbeitenden im Einkauf zugänglich macht.“

2. DATENQUALITÄT Die Qualität der Daten, die zur Schulung und Anwendung eines LLMs verwendet werden, ist entscheidend für den Erfolg des Projekts. Veraltete oder fehlerhafte Daten führen zu irrelevanten oder ungenauen Ergebnissen. Achte darauf, dass deine Daten aktuell, korrekt und konsistent sind. Dies bedeutet, Tippfehler zu vermeiden, falsche Informationen zu korrigieren und widersprüchliche Daten zu bereinigen.

3. DATENSCHUTZ UND SICHERHEITSRISIKEN Der Umgang mit sensiblen Daten erfordert besondere Vorsicht. Nicht alle im Unternehmen sollte Zugang zu allen Daten haben. Anonymisierung und Pseudonymisierung sind wichtige Maßnahmen, um den Datenschutz zu gewährleisten, aber oft nicht ausreichend. Achte auf mögliche Prompt Injections, die Rückschlüsse auf Personen und Eingaben ermöglichen könnten, und stelle sicher, dass eine robuste Data Governance vorhanden ist.

4. WAHL DES MODELLS UND DER METHODE Die Auswahl des richtigen Modells und der Methode ist ein weiterer kritischer Punkt. Nutze In-Context Learning für kleine Datenmengen und Finetuning für größere Datenmengen. Wähle spezialisierte Modelle wie FinGPT oder BloombergGPT für spezifische Aufgaben, anstatt allgemeiner Modelle wie GPT-4. Diese spezialisierten Modelle bieten oft bessere Ergebnisse und sind effizienter für spezifische Anwendungsfälle.

5. MONITORING UND OPERATIONS Die Überwachung und Pflege von LLMs ist eine kontinuierliche Aufgabe. Entwickle eine neue Sparte für das Monitoring von LLMs, auch bekannt als LLMOps. Überwache Veränderungen und Anomalien in den Eingabedaten (Input-Drift) und analysiere die Skalierungseffekte auf die Modellleistung. Verwende Metriken wie Rouge, Bleu und RAI zur Leistungsmessung und führe regelmäßige Benchmarking- und Evaluierungsprozesse durch, um die Modellleistung zu verbessern. Shadowtests und A/B Tests in kontrollierten Umgebungen sind ebenfalls entscheidend, um die Leistung zu überprüfen und zu optimieren.

Die Einführung von LLM Use Cases kann ein Game-Changer für dein Unternehmen sein, vorausgesetzt, du gehst strategisch und methodisch vor. Achte darauf, klare und spezifische Use Cases zu definieren, lege großen Wert auf die Qualität der Daten, sichere den Datenschutz und wähle die richtigen Modelle und Methoden. Durch kontinuierliches Monitoring und regelmäßige Evaluierung stellst du sicher, dass deine LLM-Anwendungen nicht nur erfolgreich sind, sondern auch kontinuierlich verbessert werden.