Fast zwei Jahre nach der Vorstellung von ChatGPT führen Unternehmen langsam auf großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) basierende Anwendungen für eine Vielzahl von einstmals scheinbar unmöglichen Aufgaben ein.
Viele Unternehmen stehen zunächst vor der Frage, ob sie ihre eigenen auf generativer KI (GenAI) basierenden Lösungen entwickeln oder eine fertige Standardanwendung kaufen sollen.
In diesem Blogbeitrag stellen wir die unterschiedlichen Einsatzmöglichkeiten von GenAI und GenAI-gesteuerten Anwendungen vor und listen jeweils die Vor- und Nachteile von Kauf und Entwicklung auf.
Anwendungsbeispiele für GenAI
Vor der Entscheidung zur Entwicklung oder zum Kauf einer GenAI-Anwendung muss ein Unternehmen festlegen, für welche Zwecke die Technologie eingesetzt werden soll. Schauen wir uns die unterschiedlichen Arten von Anwendungen an, die heutzutage im Bereich der GenAI verfügbar sind.
Obwohl der Großteil in den letzten sechs Monaten auf den Markt gekommen ist, ist das Feld bemerkenswert vielfältig und differenziert und deckt ein breites Spektrum an unternehmensinternen Anforderungen ab. Diese Anwendungen wurden entwickelt, um Effizienz, Kreativität und Entscheidungsprozesse in verschiedenen Abteilungen zu verbessern.
Hier sind einige wichtige Funktionen und Anwendungsfälle.
Erstellung und Verbesserung von Inhalten
GenAI-Tools sind in der Lage, qualitativ hochwertige und ansprechende Marketing-Inhalte zu erstellen, wie z. B. Produktbeschreibungen, Blogbeiträge und Werbetexte, wobei interne Entwicklungs-Boards und die Produktmanagement-Dokumentation als Grundlage dienen.
Unterstützung der Personalabteilung
In der Personalabteilung können GenAI-Anwendungen eingesetzt werden, um Dutzende von Stellenbeschreibungen und Beurteilungen von Mitarbeiter:innen zu rationalisieren und abzugleichen und so die Konsistenz und Qualität der Kommunikation zu verbessern.
Analyse von Rechtsdokumenten und Verträgen
Die verfügbaren Anwendungen gehen über die einfache Verwaltung und Durchsuchung von Dokumenten hinaus und nutzen GenAI, um Rechtsdokumente zu prüfen und zusammenzufassen. Die Tools sind in der Lage, Hunderte von Verträgen zu durchsuchen, die wichtigsten Klauseln zu extrahieren und Bedingungen (und seltene Auslassungen) zusammenzufassen, was die Arbeitsbelastung der Rechtsteams erheblich reduziert.
Automatisierung des Customer Support
KI-gesteuerte Chatbots und Support-Tools können eine große Anzahl von Anfragen der Kund:innen bearbeiten und schnelle und präzise Antworten liefern. Diese Anwendungen nutzen alte Support-Tickets, FAQs und interne Teamdokumentation, um jede Antwort mit dem kollektiven Wissen des gesamten Support-Teams zu untermauern. Dies verbessert nicht nur die Erfahrung der Kund:innen, sondern setzt auch Kapazitäten der menschlichen Mitarbeiter:innen frei, die sich um komplexere Probleme kümmern können.
Optimierung von Vertrieb und CRM
GenAI-Anwendungen unterstützen den Vertrieb und das Customer Relationship Management (CRM), indem sie Daten zu Kund:innen analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen, die Kommunikation zu personalisieren sowie die zukünftigen Anforderungen der Kund:innen zu antizipieren. So lässt sich die Effektivität der Vertriebsstrategien steigern.
Unterstützung der R&D-Abteilung
Im Bereich R&D helfen GenAI-Tools, indem sie auf der Grundlage interner Dokumente Patentmöglichkeiten identifizieren und entsprechende Anträge erstellen, laufende Arbeiten aggregieren und zusammenfassen sowie Aufgabenbereiche und ‑beschreibungen kritisch hinterfragen, um die Ergebnisse zu verbessern und so den Innovationsprozess zu beschleunigen. Coding-Assistenzen wie AWS CodeWhisperer und Github Copilot schlagen Funktionen und Syntaxänderungen während der Eingabe vor und schreiben sogar Unit-Tests während des Coding.
Die oben genannten Anwendungsmöglichkeiten reichen von relativ einfach (Zusammenfassung) bis hin zu verblüffend komplex (Coding-Hilfe in Echtzeit). Warum bitten Sie nicht Ihr internes Betriebsteam, über einige Tage oder Wochen hinweg einen Prototyp zu erstellen, wenn Ihre Anforderungen weniger komplex sind?
Es steht außer Frage, dass GenAI eine revolutionäre Technologie ist, die Daten für alle zugänglich macht.
GenAI eröffnet mit wenig mehr als einer API Möglichkeiten, die vor ein paar Jahren nicht einmal denkbar waren. Das bedeutet allerdings nicht zwingend, dass Sie Ihre eigene Anwendung entwickeln sollten. Im Folgenden beleuchten wir die Vor- und Nachteile der Entwicklung und des Kaufs einer Lösung näher.
Vorteile der Entwicklung eigener GenAI-Anwendungen
Kompetenzausbau
Die Entwicklung eigener Lösungen beschleunigt den Lernprozess und verbessert die Expertise im Bereich GenAI. Dies ist von Vorteil, wenn ein Unternehmen GenAI-Produkte oder -Funktionen für seine eigenen Kund:innen entwickelt.
Flexibilität und Anpassungsfähigkeit
Eine interne Entwicklung ist möglicherweise flexibler, da sie die Anpassung an spezifische Geschäftsanforderungen ermöglicht und langwierige Beschaffungsprozesse vermeidet, die oft mit externen Anbietern verbunden sind, insbesondere wenn es um Fragen der Datenverarbeitung und Sicherheit geht.
Langfristige Stabilität
Wenn Sie sich auf interne Lösungen verlassen, vermeiden Sie das Risiko von Problemen durch Start-ups, die eine langfristige Marktkonsolidierung möglicherweise nicht überstehen. Die Ankündigung der Funktionen von OpenAI auf ihrem Developer Day Anfang November 2023 zwang beispielsweise viele Start-ups dazu, ihre Geschäftsmodelle schnell zu überdenken.
Nachteile der Entwicklung eigener GenAI-Anwendungen
Hoher Ressourcenaufwand
Die Entwicklung und Pflege von intern entwickelten Lösungen kann erhebliche Ressourcen erfordern, einschließlich eines engagierten Teams von Engineers.
Rasante Veränderungen des Technologieumfelds
Mit den rasanten Fortschritten (z. B. Verbesserungen der Modelltechnologie und Kostensenkungen bei zunehmendem Wettbewerb) im Bereich der GenAI-Technologie Schritt zu halten, kann eine Herausforderung sein und möglicherweise zu veralteten Lösungen führen.
Vorteile des Kaufs von fertigen GenAI-Anwendungen
Geringere Kosten
Obwohl sie teuer erscheinen, können fertige Standardlösungen auf lange Sicht kosteneffizienter sein als die kontinuierliche Investition in Ressourcen, die für die interne Entwicklung erforderlich sind.
Spezialisiertes Fachwissen
Anbieter, die sich auf GenAI spezialisiert haben, können fortschrittlichere Lösungen anbieten, indem sie ihr Know-how und ihre Größenvorteile nutzen und das Feedback von Tausenden von Kund:innen einbeziehen.
Zukunftssicherheit
Bei externen Anbietern ist es wahrscheinlicher, dass sie ihr Angebot ständig aktualisieren und verbessern, um mit dem technologischen Fortschritt mitzuhalten.
Nachteile des Kaufs von fertigen GenAI-Anwendungen
Mögliche Bindung an einen Anbieter
Die Abhängigkeit von einem bestimmten Anbieter kann zu Problemen führen, wenn dieses Unternehmen seine Ausrichtung ändert oder vom Markt verschwindet.
Datenverarbeitung und Sicherheitsbedenken
Wie bei jeder Anwendung eines Drittunternehmens müssen Sie die Datenverarbeitung und die Sicherheitsrichtlinien des Anbieters sorgfältig prüfen. Wenn sie Basis-LLMs verwenden, die von anderen Anbietern wie OpenAI oder AWS verwaltet werden, müssen Sie die Richtlinien dieser Anbieter in Bezug auf die Speicherung von Kund:innen-Prompts und deren Verwendung für das nachfolgende Modelltraining überprüfen.
Geringere individuelle Anpassung
Standardlösungen sind möglicherweise nicht perfekt auf die individuellen Geschäftsanforderungen abgestimmt oder erfordern Kompromisse hinsichtlich Funktionalität oder Integration.
Alles zusammenbringen
Die Entscheidung, GenAI-Anwendungen zu entwickeln oder zu kaufen, hängt von der Abwägung zwischen der Flexibilität und Anpassungsfähigkeit der internen Entwicklung und der Kosteneffizienz, dem Fachwissen und der potenziellen Zukunftssicherheit externer Anbieter ab.
Unternehmen müssen ihre internen Fähigkeiten, Opportunitätskosten, langfristigen strategischen Ziele und die spezifischen Anforderungen ihrer internen Teams bewerten, um in dieser dynamischen Technologielandschaft eine fundierte Entscheidung zu treffen.
Und natürlich kann es sein, dass die heute getroffene Entscheidung schon bald überdacht werden muss, wenn die angebotenen GenAI-Technologien immer ausgefeilter und kostengünstiger werden.
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