AI voor kleine bedrijven: het project van Bielefeld zorgt voor een revolutie in de industrie!

AI voor kleine bedrijven: het project van Bielefeld zorgt voor een revolutie in de industrie!

Met het toenemende belang van kunstmatige intelligentie (AI) in de zakenwereld worden kleine en middelgrote ondernemingen (kmo’s) geconfronteerd met cruciale uitdagingen. Deze bedrijven kampen vaak met technische hindernissen en een gebrek aan kennis over de integratie van AI-technologieën. Een lopend project aan de Universiteit van Bielefeld, dat wordt gefinancierd door het NEXT.IN.NRW-programma van de deelstaat Noordrijn-Westfalen, zou hier een oplossing voor kunnen bieden. Onder de titel “LLM4KMU” moet het gebruik van open source grote taalmodellen (LLM) in het MKB worden geoptimaliseerd. Voor het project is in totaal circa 5 miljoen euro beschikbaar, waarvan circa 4 miljoen euro als financiering wordt verstrekt. Als coördinator ontvangt de Universiteit Bielefeld bijna 840.000 euro.

Het doel van het LLM4KMU-project is om best practices te ontwikkelen en een experimenteerplatform te creëren. Met dit platform kunnen bedrijven verschillende taalmodellen testen om het juiste model voor hun specifieke behoeften te vinden. De ontwikkeling van dergelijke modellen helpt het MKB de controle over hun gegevens te behouden, omdat alles gebaseerd is op open source-oplossingen en een eenvoudige integratie in bestaande systemen mogelijk maakt via het “plug & play”-principe. De voordelen zijn duidelijk: de voortdurende ontwikkeling van deze grote taalmodellen kan leiden tot verhoging van de efficiëntie en verlaging van de kosten. Dit zou vooral belangrijk kunnen zijn voor de 12% van de bedrijven in Duitsland die momenteel AI-technologieën gebruiken, aangezien grotere bedrijven deze technologieën vaker gebruiken dan hun kleinere tegenhangers.

Uitdagingen en kansen voor het MKB

Ondanks de vele voordelen worden kleine en middelgrote ondernemingen geconfronteerd met fundamentele uitdagingen als het gaat om de implementatie van AI. Veel bedrijven zijn terughoudend met het introduceren van AI-technologieën vanwege onzekerheid over de toegangsmogelijkheden. Veel voorkomende redenen voor een lage integratie zijn een gebrek aan kennis en een gebrek aan compatibiliteit met bestaande technische infrastructuur, zoals senticon.org bepaalt. Open source LLM's bieden echter een kosteneffectieve en aanpasbare oplossing waarmee MKB-bedrijven hun processen kunnen stroomlijnen.

Een groot voordeel van de open source modellen is dat de basisversies gratis zijn, zoals GPT-Neo en LLaMA. Deze modellen kunnen lokaal worden opgeslagen en verwerkt, waardoor de gegevensbescherming wordt vergroot. Er zijn echter ook uitdagingen waarmee u rekening moet houden, zoals de behoefte aan eigen servercapaciteit of clouddiensten en de trainingsinspanning voor specifieke gegevens. Het combineren van open source en commerciële LLM's zou nuttig kunnen zijn voor het MKB om de voordelen van beide benaderingen te maximaliseren.

Aanbevelingen voor succesvolle integratie

Om het voor het MKB gemakkelijker te maken om open source LLM's te gaan gebruiken, zijn er enkele aanbevelingen gedaan. Dit zijn de belangrijkste punten:

• 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.

De voortdurende ontwikkeling van AI biedt bedrijven nieuwe automatiseringsmogelijkheden die niet alleen de efficiëntie verhogen, maar ook tot aanzienlijke kostenbesparingen kunnen leiden. AI-systemen hebben het potentieel om een ​​revolutie teweeg te brengen op veel gebieden, zoals productie, klantenservice en data-analyse. Bedrijven moeten echter ook rekening houden met de uitdagingen van de technologische ontwikkeling en de impact op de arbeidswereld digitaal-instituut.de beschreven. Expertise, datakwaliteit en ethische overwegingen zijn cruciaal om de kansen die de digitalisering biedt effectief te kunnen benutten.