AI for små virksomheder: Bielefelds projekt revolutionerer industrien!

AI for små virksomheder: Bielefelds projekt revolutionerer industrien!

Med den stigende betydning af kunstig intelligens (AI) i erhvervslivet, står små og mellemstore virksomheder (SMV'er) over for afgørende udfordringer. Disse virksomheder kæmper ofte med tekniske forhindringer og mangel på viden om integration af AI-teknologier. Et aktuelt projekt ved Bielefeld Universitet, som er finansieret af NEXT.IN.NRW-programmet i delstaten Nordrhein-Westfalen, kunne her give et middel. Under titlen "LLM4KMU" skal brugen af ​​open source store sprogmodeller (LLM) i SMV'er optimeres. Der er i alt omkring 5 millioner euro til rådighed for projektet, hvoraf omkring 4 millioner euro er givet som finansiering. Som koordinator vil Bielefeld Universitet modtage næsten 840.000 euro.

Målet med LLM4KMU-projektet er at udvikle bedste praksis og skabe en eksperimenteringsplatform. Denne platform vil give virksomheder mulighed for at teste forskellige sprogmodeller for at finde den rigtige model til deres specifikke behov. Udviklingen af ​​sådanne modeller hjælper SMV'er med at bevare kontrollen over deres data, da alt er baseret på open source-løsninger og giver mulighed for nem integration i eksisterende systemer ved hjælp af "plug & play"-princippet. Fordelene er klare: den løbende udvikling af disse store sprogmodeller kan føre til øget effektivitet og reduktioner i omkostninger. Dette kan være særligt vigtigt for de 12 % af virksomhederne i Tyskland, der i øjeblikket bruger AI-teknologier, da større virksomheder bruger disse teknologier oftere end deres mindre kolleger.

Udfordringer og muligheder for SMV'er

På trods af de mange fordele står SMV'er over for grundlæggende udfordringer, når det kommer til at implementere AI. Mange virksomheder er tilbageholdende med at introducere AI-teknologier på grund af usikkerhed om adgangsmuligheder. Almindelige årsager til lav integration er manglende viden og manglende kompatibilitet med eksisterende teknisk infrastruktur, som f.eks. senticon.org bestemmer. Open source LLM'er tilbyder dog en omkostningseffektiv og tilpasselig løsning, der kan hjælpe SMB'er med at strømline deres processer.

En stor fordel ved open source-modellerne er, at basisversionerne er gratis, såsom GPT-Neo og LLaMA. Disse modeller kan lagres og behandles lokalt, hvilket øger databeskyttelsen. Der er dog også udfordringer at overveje, såsom behovet for egen serverkapacitet eller cloud-tjenester samt træningsindsatsen for specifikke data. At kombinere open source og kommercielle LLM'er kan vise sig nyttig for SMV'er for at maksimere fordelene ved begge tilgange.

Anbefalinger til vellykket integration

For at gøre det lettere for SMV'er at begynde at bruge open source LLM'er er der fremsat nogle anbefalinger. Her er de vigtigste punkter:

• Identifizieren kleiner Anwendungsfälle zur Testung des LLM-Potenzials.
• Nutzung von Cloud-Anbietern anstelle teurer Hardware.
• Beteiligung an Open-Source-Communities für Unterstützung.
• Verwendung vortrainierter Open-Source-LLMs.
• Schrittweise Einführung des LLM in Unternehmensprozesse durch API-Schnittstellen.

Den kontinuerlige udvikling af kunstig intelligens giver virksomheder nye automatiseringsmuligheder, der ikke kun øger effektiviteten, men også kan føre til betydelige omkostningsreduktioner. AI-systemer har potentiale til at revolutionere mange områder såsom produktion, kundeservice og dataanalyse. Men virksomhederne skal også overveje udfordringerne ved teknologiudvikling og indvirkningen på arbejdslivet, som f.eks digital-institut.de beskrevet. Ekspertise, datakvalitet og etiske overvejelser er afgørende for effektivt at udnytte de muligheder, som digitaliseringen giver.